ブランドレーダーを使用すると、AI 検索やその他の検索結果でブランドがどの程度表示されているかをモニター・調査できます。この記事では、データがどのように収集しモデル化され、また最新の状態に保たれているかを解説します。
Ahrefs は、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Google の AI Overviews などの AI プラットフォームに何百万もの率直な疑問を投げかけ、その回答を保存し、ユーザーの皆さんがその回答の中身を検索し、ブランドがどこに表示されているかを確認できるようにします。
1,000 億件を超えるキーワードを含む自社データベースからキーワードと SERP を収集し、そこから Google の「他の人はこちらも質問」の問いを抽出して、ユーザーがオンラインで実際にどのように質問しているのかをモデル化しています。そういった質問を AI プラットフォームに投げ、その回答を保存することで、テキストやリンクを検索して、ブランド名（または任意の用語）がどこに表示されるかを確認できるようにするのです。
過去 90 日間を対象期間として、質問セットは毎月更新され、チャットボットでテストされます。
シェア・オブ・ボイスや推定インプレッションなどの指標は、実際の検索インタレストに基づいて、人気のあるトピックでのブランド可視性を数値化したもので、これら指標が示すのは実際のオーディエンスへのリーチではなく、潜在的なビジビリティです。
ブランドレーダーは、企業が AI 検索やその他の検索で自社ブランドがどのように表示されているかを把握するのに役立ちます。このツールでは、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Microsoft Copilot、Google の AI Overviews や AI モードからの回答でブランドが言及または引用された頻度に基づいて、シェア・オブ・ボイスを計算します。
1. データの収集
ブランドレーダーは、プロンプトを恣意的に作成するのではなく、実際のユーザー行動をモデル化します。
クエリは、Google の「他の人はこちらも質問」コーパスと Ahrefs の 1,100 億のキーワードデータベース（287 億が追跡対象）から収集され、実際の検索需要と自然な表現を反映しています。
各クエリは、サポートされている AI インターフェースで実行し、生の回答が保存されます。つまり、このコーパスを検索すれば、任意の用語の引用（リンクされた URL）と言及（文字列の一致）を表示できるのです。
月間クエリボリューム（概算）：
ChatGPT – 1,060 万
Perplexity – 1,310 万
Gemini – 720 万
Copilot – 1,330 万
AI Overviews – 1 億 3,400 万
AI モード – 1,350 万
すべてのプロンプトは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、その他サポートされているプラットフォームの無料・一般公開されているウェブインターフェースを通じて実行され、一般的なユーザー体験を反映しています。
ロケールパラメータ設定は、Ahrefs のキーワードデータベースにおける国別・言語別のクエリ率を反映しており、市場の検索量に応じたデータを反映できるようにしています。
2. データのモデル化
AI のプロンプトは事実上無限に存在するため、ブランドレーダーは、検索インタレストを反映した需要が高く繰り返し出現するトピックに焦点を当てています。指標は正確なトラフィック数ではなく、方向性を示すインジケーターなので、パフォーマンス指標ではなく、モデル化されたビジビリティシグナルとして理解するのが最適です。
- 推定インプレッションは、Google 検索ボリュームによって言及を重み付けし、潜在的な露出度を数値化した指標です。
更新頻度はプラットフォームによって異なります：
- ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot は毎月アップデートされ、分析には直近 90 日間のデータを使用し、安定性と一貫性を確保しています。それぞれのレポートには、選択した日付の前の 90 日間に有効なすべての質問が含まれています。
- Google の AI Overviews と AI モードは、キーワードデータベースの更新サイクルに合わせて、継続的にアップデートされています。
- 集約された「すべてのプラットフォーム」レポートは、両方のグループのデータを組み合わせたものです。
3. 透明性と制限事項
- カバレッジの偏り – 英語への偏りが最も強く見られますが、非英語圏市場も市場規模に応じて反映されています。
- 対象範囲 – チャットボットの使用は高度にパーソナライズされており、可能な AI クエリの数は事実上無限にあります。Ahrefs は、1,100 億件のキーワードデータベースと Google の「他の人はこちらも質問」コーパスの人気度に基づいて、最も一般的で需要の高い質問を優先的に取り上げています。ロングテールやニッチなプロンプトが常に含まれるとは限りませんが、AI 検索結果に表示される可能性が最も高い質問タイプを確実にカバーしています。
- 異常値の取り扱い – LLM は時折、ハルシネーションによるリンクや不正な形式のリンクを生成します。これらは実際のモデル出力を反映しているため、Ahrefs ではハルシネーションや不正な形式のリンクを除外していません。
- 更新頻度 – プラットフォームごとの更新頻度は、「データのモデル化」セクションでご紹介していますので、そちらを参照してください。
4. データの用途
ブランドレーダーは次のような目的に最適です：
- ブランドビジビリティとシェア・オブ・ボイスのベンチマーク
- AI プラットフォーム全体での競合ブランドとのカバレッジ比較
- 共引用パターンとビジビリティギャップの特定
これは、オーディエンス測定やトラフィック分析の代わりとなるものではありません。あくまで、メディア上の可視性を確認するツールと考えましょう。AI や検索に何が表示されるかはわかりますが、誰がそれを見たかを示すものではありません。
5. データの基盤
ブランドレーダーは、次のような Ahrefs のデータを土台としています：
- 1,100 億件の中から厳選された 287 億件のキーワード
このデータ基盤により、ブランドレーダーは実際の検索データを透明性の高い AI 可視性モデルと確実に組み合わせ、Ahrefs が大切にする精度と現実のユーザー行動への忠実性を保った分析を実現しています。
