サンプルレポート
これはサンプルです。実際のレポートは診断対象に応じた内容で自動生成されます。
AI可視性スコア詳細
| 判定 | 件数 | 割合 |
|---|---|---|
| 推薦されている | 0 | 0% |
| 比較候補に入っている | 3 | 50% |
| 言及はあるが弱い | 1 | 17% |
| 出現していない | 2 | 33% |
競合との差分
| ブランド | 出現 | 推薦 | 比較 | 言及 | 不在 |
|---|---|---|---|---|---|
| KARTE | 5 / 6 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| Intercom | 4 / 6 | 1 | 2 | 1 | 2 |
| Sprocket | 4 / 6 | 0 | 3 | 1 | 2 |
Sprocketは比較候補には入るが、推薦されるポジションを一度も獲得できていない。KARTEとの最大の差は「おすすめ」文脈での認知。
なぜ弱いか（原因仮説 3つ）
仮説1: 課題解決クエリで出現ゼロ — 「CVR改善 ツール」「離脱率 対策」に対応するコンテンツが不足
根拠: 課題解決型クエリ2本すべてで「不在」判定。競合KARTEは「CX改善」など隣接カテゴリでも出現している
仮説2: AIが自社サイトを直接参照できていない — 構造化データ・llms.txtが未設置
根拠: AIの引用元のうち自社サイト由来は推定15%。残りは外部レビューサイト（ITreview、ボクシルSaaS）に依存
仮説3: 「Web接客」以外のカテゴリで想起されない — カテゴリ横断の価値主張が不足
根拠: 推薦クエリで出現する競合は「パーソナライズ」「顧客体験」など複数カテゴリにまたがっている
今すぐやる施策（優先順位付き）
1. llms.txt + FAQPage JSON-LD を設置する すぐできる
AIが自社情報を直接参照できる状態を作る。構造化FAQで課題解決クエリへの想起率も向上。
期待効果: AI参照率の大幅改善。課題解決クエリでの出現獲得
2. 課題別ランディングページを作成する 少し手間
「CVR改善」「離脱率対策」でのAI出現を獲得するための対応コンテンツを整備。
期待効果: 課題解決クエリ2本での出現獲得
3. 比較・推薦系コンテンツを整備する 少し手間
「おすすめ」文脈での想起を狙い、FAQ・比較情報ページを追加する。
期待効果: 推薦クエリでの初出現を獲得
改善素材の設計図
以下は改善に必要な素材の構成案です。そのまま使える完成版は、先行ユーザー向けに順次提供予定です。
FAQ項目候補（タイトルのみ）
- Web接客ツールとは何ですか？
- SprocketはどのようにCVRを改善しますか？
- 導入にかかる期間と工数は？
- 他のWeb接客ツールとの違いは？
- 無料トライアルはありますか？
※ 本文は含まれません。完成版のFAQ本文は先行ユーザー向けに順次提供予定です。
JSON-LD骨格
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "___",
"url": "___",
"description": "___",
"sameAs": ["___"]
}
※ 値が空欄の骨格のみです。完成版のJSON-LDコードは先行ユーザー向けに提供予定です。
来月の予測
このレポートを読んで、施策を実行したとします。
では、1ヶ月後にスコアは改善されたでしょうか？
現在: KARTE 5/6クエリで出現 / Sprocket 4/6クエリで出現
このカテゴリでは、AIの回答は平均して月1〜2クエリ分変動します。競合も同時に対策を打つ可能性があります。
このレポートでわかったこと:
なぜ負けているか ✓
何をすべきか ✓
このレポートでわからないこと:
改善した結果が出たかどうか ✗
競合が動いたかどうか ✗