そこで役立つのが Ahrefs のブランドレーダーです。
1 億以上のプロンプト、6 つ以上の AI インデックスを備えたブランドレーダーは設定不要。AI によるブランド可視性の分野で最も急成長しているツールの一つです。
この記事では、筆者のお気に入りのユースケースと、ブランドレーダーの洞察を自社ブランドの測定可能な成長に変えるための、実践的なワークフローを共有します。それでは詳しく見ていきましょう。
従来の SEO 指標とは異なり、AI の回答は非決定的です。つまり、クエリごとに変化し、同じプロンプトでも毎回異なる引用が返されることがあります。
そのため、AI 検索におけるブランドの可視性を手動で追跡するのは困難です。
ほとんどの AI ツールでは、結果が時間とともにどう変化するかを見るために、一握りのプロンプトしか追跡できません。しかし、その先をいっているのがブランドレーダーです。ブランドレーダーは、複数の AI 検索プラットフォームにわたる何千ものプロンプトと回答を集約します。
すでにわかっていることだけをモニターするのではなく、潜在的な機会やアイデアのデータベースを提供し、新たな成長の切り口が現れたときにそれを見つけるのをサポートします。
そうして、特定のブランド、製品、人物、トピックを検索して、さまざまな AI 検索プラットフォームがそれらにどう応答するかを確認できると同時に、それまでなかった発想で新たな機会を発見することにもつながります。
ただ、ブランドレーダーの中核にあるのはフィルターです。それこそが、ブランドレーダーの真の力が発揮される部分です。
フィルターを使用すると、検索したエンティティが表示される、あるいは表示されるべきなのに表示されていない、という正確なシナリオを次の例のように切り分けることができます。
| ユースケース | フィルター設定 |
|---|---|
| 自社ブランド検索統計のみを取得する | クエリに {自社ブランド} を含む |
| 自社ブランドとサブブランドすべての統計を取得する | クエリに {自社ブランド} AND {サブブランド1} AND {サブブランド2} … を含む |
| AI が自社コンテンツを回答に含めるタイミングや方法を分析する | 回答に {自社ブランド} を含む |
| AI の回答が自社コンテンツへリンクする頻度を確認する | 引用に {自社ドメイン} を含む |
| 特定ページが AI 回答で引用される頻度を分析する | 引用に {URL} を含む |
| AI 検索で、コンテンツハブ全体やウェブサイトの一部が どのように機能しているか確認する | 引用に {パス} を含む |
| 自社ブランドに関するコンテンツのギャップを特定し、回答に対して主導権を握れるようにそのギャップを埋める | クエリまたはレスポンスに {自社ブランド} を含む AND 引用に {自社ドメイン} を含まない |
| ブランド名検索で AI が自社を推奨しないケースを確認する。稀だがブランド認知に問題があることを示唆している | クエリに {自社ブランド} を含む AND 回答に {自社ブランド} を含まない |
| ブランド名指定なしの検索で自社が強く表示されているケースを見つける | クエリに {自社ブランド} を含まない AND 回答または引用に {自社ブランド} を含む |
| AI が自社を強く関連づけているブランド名なしのトピックを特定する | 引用に {自社ドメイン} を含む AND 回答 AND クエリに {自社ブランド} を含まない |
| AI 回答におけるトピックのカバレッジを評価する | クエリ OR 回答に {トピック} を含む AND 引用に {自社ドメイン} を含む |
| AI 回答における競合ブランドとのブランドギャップを評価する | 引用に {自社ドメイン} を含まない AND {競合1} OR {競合2} … を含む |
| 業界内で既存の競合ブランドがカバーしていないコンテンツの切り口やニッチなテーマを特定する | クエリに {トピック/業界} を含む AND 引用に {競合ドメイン（複数可）} を含まない |
このような組み合わせは無限です。グループを作成することで、フィルター内にフィルターをネストすることもできます。
たとえば、回答や引用には含まれているが、自社ブランドを含まないクエリをチェックしたい場合は、このように設定できます。
フィルターの仕組みを理解したら、次のステップではそれを実際に設定してみましょう。
今すぐ使える 10 のブランドレーダーワークフロー
ブランドレーダーの機能は、自社ブランドが表示されている場所を見つけることだけに留まりません。可視性を向上させ、ギャップを埋め、取得した洞察を AI 検索における競争上のポジションを高めるワークフローへと変えるのにも利用できます。
では、それを実現するための 10 の実践的な方法を紹介していきましょう。
AI 検索におけるブランドのパフォーマンスを監査する際には、結果（AI の回答での言及）と原因（ブランド検索とウェブ全体での可視性）の両方を評価する必要があります。
ブランドレーダーを使えば、その両方を分析できます。
まず、ブランド名を入力し、現在のメンション数、引用数、インプレッション数、AI シェア・オブ・ボイスをベンチマークします。
- メンション数は、エンティティに少なくとも一度言及している結果の数です。
- 引用数は、エンティティを情報源として少なくとも一度引用している AI が生成する回答です。
- インプレッション数は、どのくらい人目につく可能性があるかを推定するために Google 検索ボリュームで重み付けされたメンション数です。
- AI シェア・オブ・ボイスは、追跡対象のいずれかのブランドに言及している回答の総インプレッション数に対する、自社ブランドのインプレッション数の割合です。
ブランドレーダーでは、AI Overview、ChatGPT、Perplexity のような 6 つ以上の AI インデックス全体でこれを行い、どのプラットフォームが回答で頻繁に自社ブランドに言及しているかを確認できます。
また、時間とともにブランドの検索需要とウェブでの可視性の成長をチェックすることも簡単にできます。
複数のブランドを管理している場合は、すべてのブランドをブランドフィールドに追加してグループとして追跡すると、合計指標も取得できます。
こういった統計は、AI 検索におけるブランドの可視性が成長しているか低下しているか、その方向性を確認するのに最適です。
ブランドレーダーを使う最大のメリットの一つは、AI 回答で自社ブランドが実際にどのように言及されているかをチェックできることです。それはブランドとして伝えたいメッセージを守ることに他なりません。
誤った言及、古いメッセージ、否定的なセンチメントが広まる前に見つけ出し、それらを形成している情報源を修正することが重要です。
たとえば、以下のようなことをチェックできます。
- 古い情報源から取得された、名称、住所、電話番号などの不正確な企業情報
- 古いタグラインや過去のウェブサイトデザインから得たコンテンツのような、ブランドメッセージにおける矛盾点
- ブランドが肯定的に言及されているか、否定的に言及されているかなどのブランドセンチメント
- 回答内で自社ブランドがどれだけ上位に言及されているか
- 回答で他に何社のブランドが言及されているか
- 回答内で自社ブランドが明確な選択肢として際立っているかどうか
これを行うには、ブランドレーダーでブランドを検索し、「AI の応答」タブに移動し、分析したい AI インデックスを選択します。
そうすると、次のように回答がリスト表示されます。
何千もの回答が表示される場合は、それらをより小さなグループにフィルタリングすると便利です。そして、以下のようなポイントが確認できます。
- ブランドを含むクエリで、ブランド指名検索に対して AI が自社ブランドについて言及している内容
- 特定のトピックを含むクエリで、AI が自社ブランドをそのトピックにどれだけ強く関連付けているか
- 競合他社名を含むクエリで、AI が競合の代わりに、または競合と並べて自社ブランドをどれくらいの頻度で推薦しているか
- ブランドを含む回答で、自社ブランドが表示されるすべてのクエリのリスト（ブランド指名検索以外も含めて）
- ウェブサイトを含む引用で、クエリや回答が自社ブランドに言及していないもの
AI 回答が自社ブランドについてどのように言及しているか、特に内容が誤っている場合やブランディングが一貫していない場合のパターンを探しましょう。そういったクエリと引用された情報源をリストアップすると、誤情報やブランドの矛盾点を解消できます。
分析したいすべての AI 検索プラットフォームでこのプロセスを繰り返します。プラットフォームごとに異なるパターンが現れることに気づくかもしれません。
AI の可視性とは、単にブランドが表示されるかどうかだけではありません。それは同時に、AI 検索プラットフォームがブランドをどのようなトピックと特に結びつけて表示しているかということにも関連しています。
ブランドレーダーでは、ブランドと主要なトピックを同時に検索することで、その関連性を測定できます。
ブランドとの関連性の強さを見極めるには、1 つずつトピックを検索するのが賢明です。
たとえば、AI 検索内では、トヨタは SUV（上記）よりもハイブリッドカーのトピックに強く関連付けられているのが解ります。なぜなら、AI シェア・オブ・ボイスと検索需要が高くなっているからです。
また、ブランド検索を単独で実行し、フィルターを使用して以下のようなことを評価することもできます。
- 自社ブランドと主要なトピックの両方を含むクエリ。 これにより、検索者が自社ブランド名とどのトピックや製品カテゴリを強く関連付けているかがわかります。
- 自社ブランドを含むクエリと特定のトピックを含む回答。 これにより、AI システムが自社ブランドについて語る際にどのトピックに言及するかがわかります。
- トピックを含むクエリと自社ブランドを含む回答。 これにより、AI システムがどの非ブランド検索で自社ブランドを回答の一部として選択するかがわかります。
以上のような洞察から、AI 回答で自社ブランドとすでに強い関連性を持っているトピックをベンチマークできます。
自社ブランドの AI 可視性を競合ブランドと比較してベンチマークするには、自社ブランドを検索し、次に 1 つ以上の競合を下の例のように追加します。
ここで、Ahrefs の AI 提案機能を使用すると、上位の競合を自動的に入力することもできます。
「概要」タブには、自社ブランドと競合ブランドが表示され、メンション数、インプレッション数、AI シェア・オブ・ボイスのような各ブランドの AI 可視性指標を評価できます。
また、プラットフォームの内訳も確認でき、自社にとって最も重要な AI 検索ツールでの可視性を評価できます。
プラットフォームをそれぞれクリックすると、以下のように各ブランドを言及する AI 回答とクエリ数が表示されます。
- ブランドのみ： このレポートは、選択したブランドのみが言及されているクエリと AI の回答を表示します。ブランド固有のクエリと回答を評価するのに最適です。
- 他社と比較： このレポートは、比較しているすべてのブランドを含むクエリや回答の数を表示します。競合ブランドと並んで言及される可能性のあるトピックを評価するのに最適です。
- 他社のみ： このレポートは、比較している他社ブランドのみに言及しているクエリ数を表示します。競合ブランドは言及されているが自社ブランドはされていないトピックを見つけるのに最適です。
上記のようなレポートは、時間の経過とともに成長の兆しが見え始め、AI 回答で急速に可視性を高めつつある競合を特定するのに役立ちます。
また、競合ブランドは言及されているが自社ブランドはされていないトピックギャップを見つけるのにも利用できます。検索にトピックを追加し、そのトピックに対する各ブランドの AI シェア・オブ・ボイスを比較してみましょう。
さらに、「他社のみ」のレポートに移動して、競合ブランドのみを含むトピックに関する AI 回答を確認し、埋める必要のあるコンテンツギャップを把握することもできます。
回答を分析すれば、各ブランドがどのトピック、機能、属性に関連付けられているかを確認できます。
ここで見られる AI 回答は、競合に対する自社のポジショニングを分析し、LLM が自社ブランドを競合ブランドと比較してどのように見ているかを確認するためには優れたデータソースです。
このようなデータソースを得ることで、有利な立場に立てます。単に競合ブランドを追跡しているだけでなく、競合ブランドに先を越される前に可視性を拡大する場所を見つけられるためです。
その他に、「引用元ドメイン」および「引用されたページ」レポートをチェックして、各ブランドに言及しているトップソースを特定することもできます。
これらのレポートは、AI 回答で頻繁に引用されるウェブサイトと、その中で各ブランドがどの程度目立つかを示します。自社ブランドよりも競合ブランドに多く言及している情報源を探し、その中で自社ブランドの言及を増やす方法を検討しましょう。
自社のステークホルダーがどの競合インサイトを重視するかに応じて、選択する方向性は多岐にわたります。
ブランドレーダーは、以下の方法でコンテンツ戦略をサポートできます。
- AI 回答で引用されるべきだが、されていないページやコンテンツハブを特定する
- 競合ブランドに対するトピックギャップを見つける
- 競合がまだ発見していない未開拓のトピックを発見する
たとえば、ブランドレーダーでは、すべてのフィールドを空白にして、空検索を実行できます。その後、引用フィルターを使用して、特定の URL を追加します。
これにより、この URL を引用するすべての AI 回答が表示されます。ウェブサイトのセグメント全体を分析するには、代わりにパス設定を使用します。
自社ブランドにとって核となる特定のページを検索しても、多くの AI 回答であまり引用されていない場合は、AI 回答における可視性を高めるために、コンテンツを書き直し最適化するよい機会かもしれません。
そこで、次のようにページを最適化しましょう。
- より明確で、直接的な文章を使う
- BLUF（結論先出し）を使う
- 階層的な見出し構造にする
- 宣言文にする
AI コンテンツヘルパーを使用すれば、ページを最適化したい主要なクエリとページ URL を追加するだけで、確かな情報に基づいて的確な判断をすることができます。
ツールは自動的にコンテンツに最適な意図を特定するのをサポートしてくれます。
Ahrefs チームは、AI 時代に向けて AI コンテンツヘルパーを設計しました。そこで使われているのは、AI 検索エンジンと同様の数学とプロセスです。
たとえば、関連するファンアウトクエリを特定し、各トピックのコサイン類似度を計算します。コンテンツを書いている間、色付きハイライトにより、コンテンツ内での各トピックのカバー度合いがわかるようになっています。
ライブページの既存のコンテンツを扱うことになるため、まず各トピックがどれだけ自己完結しているかを評価することから始めましょう。トピックがあちこちに散らばっている場合は、構造を再編成する必要があるかもしれません。
類似のトピックを一つのセクションにまとめたら、それぞれをわかりやすいように書き直します。
そこで役立つのが、結論から始めることです。これは、最も重要な情報から始めるという考え方です。人間も AI 検索エンジンも導入文を重視するため、ここでは無駄な言葉を避けて、すぐに要点に入りましょう。
また、ブランドレーダーを使用して、競合がまだ気づいていない切り口を発見できれば、自社のトピックカバレッジを広げることもできます。
まずは、自社のメインとなるトピックを入力しましょう。
次に、表示されたいそれぞれの AI 検索プラットフォームのクエリと回答を確認します。自社ブランドと競合ブランドを除外するようにクエリや回答をフィルタリングしてみてください。
その結果表示されるのは、競合ブランドよりも先に AI の可視性を高めるためにコンテンツを作成できる、未開拓のクエリのリストです。このリストの内容を AI コンテンツヘルパーに入力して、インスタント・コンテンツ・ロードマップを取得したら、それをすぐにライターに送りましょう。
AI 回答で言及されている最も人気のあるページを見つけるには、2 つの方法があります。
1 つ目はブランドレーダーを使用する方法で、ウェブ分析ツールに AI トラッキングを設定していない場合に適しています。ブランド名を入力し、「引用元ドメイン」レポートに移動します。
空検索を実行すると、データベース内の、自社のドメインを引用しているもので、Ahrefs のデータベース内にあるすべての AI クエリと回答が表示され（続くステップに従った後）、見逃しがなくなります。ただ、無関係なものや意図の弱い結果が多く見つかる可能性もあります。
ドメインリストがすべて表示されるまでスクロールし、自社ウェブサイトに関する「ページ」欄にある値をクリックします。
空検索を実行した場合は、（グラフの下にある）「ドメイン名」フィルターを使用して検索を絞り込んでみてください。
いずれの場合も、AI 回答に表示される自社ウェブサイトのページリストが、降順で表示されます。
2 つ目の方法は、このリストと分析ツールを照合して、ユーザーが AI プラットフォームからどのページをクリックしているかを確認することです。AI 回答で引用されているからといって、ユーザーがそのページをクリックするとは限りません。
Ahrefs のウェブアナリティクスのようなツールを使用すると、このデータを取得できます。
探しているのは、AI プラットフォームから最も多く訪問された上位ページのリストです。
ここで得たページリストをブランドレーダーのものと照合します。それぞれについて、そのページが引用されている回答をチェックします。
そうすることで、AI 検索から自社ウェブサイトへのクリック率を高めるクエリと回答のパターンを特定できます。
このプロセスを各 AI インデックスで繰り返すことで、AI Overview や ChatGPT などのツール間のクリックパターンを把握できます。
AI プラットフォームごとに、結果に反映しやすいコンテンツは異なります。ブランドレーダーを使用すると、引用されたページを分析して、統計投稿、リスト、専門家ガイド、ツール比較、オリジナルリサーチなど、自社のトピックの中でどのフォーマットが優勢かを確認できます。
それを見つけるには、ブランド、競合、またはトピックのいずれかを検索します。次に、「引用されたページ」レポートを確認します。
そのトピックで最も頻繁に引用されるコンテンツパターンを探しましょう。AI が好むフォーマットの傾向が判ったら、コンテンツ戦略をそれに合わせて調整すればよいのです。
AI が頻繁に使用するフォーマットに合わせたコンテンツ作成を心掛ければ、自社ブランドが引用されるチャンスが高まり、AI が生成する回答におけるストーリーをコントロールし続けることができます。
ブランドレーダーの「ウェブの可視性」レポートでは、ウェブ上のブランド言及の増減を簡単に確認できます。
このレポートは、ウェブ上のどこで自社ブランドが言及されているかをすべて示します。「ウェブページ」レポートを確認することで、正確なページの完全なリストと、その中での自社ブランドの言及が得られます。
他のウェブサイトでのブランド言及を分析することに価値があるのは次のような理由からです。
- 自社ブランドに関する古い情報を更新する
- AI 検索での不正確な回答を最小限に抑えるために正しい情報を提供する
- 頻繁に自社ブランドを肯定的に言及するサイトとの潜在的なパートナーシップの機会を見つける
- ウェブ上の一般的なブランドセンチメントを評価する（肯定的、中立的、否定的言及）
- 好ましいトピックや業界の他の大手ブランドと密接に自社ブランドを言及させる
手軽な機会として、「引用元ドメイン」および「引用されたページ」レポートをチェックして、自社ブランドに言及し、かつ AI 回答で最も多く引用されるページを見つけることもできます。
これらのページで自社ブランドが言及されることは、AI 回答で自社ブランドがどのように表現されるかに、さらに大きな影響を与えます。ブランドに対する AI の引用のほとんどは、自社ウェブサイトからではなく、サードパーティのウェブサイトから来ているため、これに注意を払って見守ることは重要です。
たとえば、AI Overview では、Ahrefs に関するクエリに対して、Ahrefs 自身のウェブサイトよりも、Zapier、YouTube、Reddit の方が頻繁に引用されています。
Zapier のサイトでは、Ahrefs についてたった 16 ページしか書かれていないのに、Ahrefs に関する 1,431 件もの AI 回答で Zapier のそのぺージが引用されています。
このようなページでのブランド言及は、AI 回答で引用されていないページのものよりも価値があります。AI 検索プラットフォームがこのコンテンツを頻繁に参照しているだけでなく、ブランドに関する情報を要約するためにそれを使用しているからです。
ほとんどの場合、自社のウェブサイトに比べ、多く引用されるウェブサイトは、比較コンテンツを持っているか、さまざまな状況に最適なツールを推薦しているために選ばれています。
他社のサイトにある自社ブランド情報をすべてコントロールすることはできませんが、少なくともパターンを特定し、なぜ AI 回答に誤情報が含まれるのかを明らかにすることはできます。
そして、可能な範囲で働きかけて、オンラインでのブランドの印象をもっと一貫したものにするために、一つずつ見直していきましょう。
新しいコンテンツを作成したり、サイトの特定のページの可視性を高めたい場合、そのようなページへの直接のリンクを増やすことも有効です。
筆者が長年、ウェブサイトとその SEO 可視性を調査および評価してきた中では、主にホームページを宣伝することに力を注ぎ、内部ページへのリンクが非常に少ないサイトが多く見られました。ブランドの可視性にとって、ホームページを充実させることは素晴らしいことですが、トピックの整合性と権威性のギャップにつながる可能性があります。
そのようなギャップを埋めるには、ブランドレーダーでトピック検索を実行し、「引用されたページ」レポートを確認します。
結果に自社コンテンツが表示されているのが確認できたら、情報の正確性と鮮度を簡単に確認します。また、最も重要な製品機能やリサーチを追加することで、コンテンツ内のビジネス価値を高めることも忘れないでください。
他社のコンテンツが表示されている場合は、それをアウトリーチのプロスペクティングリストに追加して、コンテンツ内で言及してもらえるようにします。また、社内に PR チームがあれば、そこと協力して、ネット上でのブランドの見せ方を統一すると効果的です。
フォーラムやソーシャルメディアのようなユーザー生成コンテンツに関しては、AI 回答で頻繁に引用される会話に参加することを検討するのもひとつです。
その例としては、ドメインフィルターを使用して、すべてのサブレディットのリストを取得するなどです。
また、競合製品の言及を探し、自社製品の認知度を高めるためにその会話に参加してみることもできます。
ただし、やりすぎに注意しましょう。そういったコミュニティの多くは、あからさまなブランドプロモーションを嫌います。
そのようなスペースで強力なプロモーションメッセージを打ち出したい場合は、広告枠を購入することを検討してください。AI 回答での可視性に直接役立つわけではないかもしれませんが、従来の検索結果や AI 検索結果で引用されているため、スレッドをチェックする新しいオーディエンスの目に留まることもあるでしょう。
まず、AI 検索で自社ブランドが検索されているかどうかを追跡することから始めましょう。
ブランド名を入力し、「検索需要」タブに移動します。
検索ボリュームグラフは、時間の経過に伴うブランド検索数に基づいて、検索需要が成長しているかどうかを示します。
検索ボリュームの増加は、より多くの人が自社ブランドを探していることを示します。また、検索クエリ数の増加は、ユーザーがロングテールクエリから機能固有の検索まで、自社ブランドについてさまざまな質問をするようになってきているせいでキーワードの種類が増えていることを示しています。
そこで、「検索クエリ」レポートを掘り下げて、ユーザーが使用している正確なブランドキーワードを確認します。このレポートでは、自社ブランド名を含むクエリを表示するように事前にフィルタリングされています。
このレポートを見ると、オーディエンスが自社製品についてどのように質問を組み立てるか、どの機能が注目を集めるか、そして自社ブランドとどのような関連付けを行っているかが明らかになります。
これらのレポートを時々チェックし、異なるプラットフォームで検索されている新しいブランドクエリをモニタリングしましょう。
次に、競合に対する可視性をベンチマークして、それを追います。
それには、上位の競合ブランドを検索に追加し、「概要」タブに移動します。
ここでは、上位の競合ブランドと並んで自社の AI シェア・オブ・ボイスも確認できます。
また、時間の経過とともにモニタリングしたい特定のトピックを追加して、そのスペースでどれくらいのシェアを獲得しているか、競合ブランドに可視性を奪われているかを確認することもできます。
この方法で時間を経て需要、メンション、シェアの傾向を見守ることで、戦略を強化し、AI の可視性をより広範なマーケティングインパクトに結びつけることができます。
Ahrefs のブランドレーダーで AI の可視性をコントロールする
AI 検索で可視性を保つことは、一度限りで終える作業ではなく、常に持ち続ける基本的な姿勢のようなものです。
需要、メンション、シェア・オブ・ボイスを継続的にモニタリングすることで、戦略を状況に適応させ、検索の場で自社ブランドが確実にストーリーを展開しそれを伝えるようにすることができます。
ご自身のブランドがどのように評価されているか確認してみませんか？ ブランドレーダーを試し、AI 検索における可視性を測定可能な成長に変える取り組みを今すぐ始めましょう。
