RESEARCH METHOD
調査方法・項目
調査対象を整理し、利用者が入力しそうな質問を設計して、OpenAI API・Gemini APIの回答を分析します。
取得した回答はそのまま評価せず、ブランドの言及状況、推薦傾向、競合の出現状況、引用元・情報源、情報の正確性など、あらかじめ定めた観点から整理・分析します。
AIの回答は質問表現やモデル、調査日時などによって変動するため、1回の回答だけで判断せず、プランに応じて複数の質問・回答を確認します。
PROCESS
調査は6つのステップで進めます
事前ヒアリングで調査対象と想定ユーザーを整理し、質問設計から回答取得・分析・レポート化まで一貫して進めます。
事前ヒアリング
ブランド名、公式URL、商品・サービス、対象地域、確認したい内容を確認します。
想定ユーザー・調査条件の整理
想定ユーザー、対象地域、競合、利用場面などを整理し、質問を作る前提条件を定めます。
3タイプの質問を設計
「発見型」「比較・推薦型」「指名・正確性確認」を軸に、利用者が実際に入力しそうな質問を設計します。
OpenAI系・Gemini系で回答取得
確定した質問を各AI環境で実行し、質問・AIごとの回答を分析対象として記録します。
回答を判定・分析
言及、推薦傾向、競合出現、引用元・情報源、誤情報・正確性などを定めた基準で整理します。
レポート化
質問別・AI別の結果を整理し、確認できた傾向とWeb改善を検討するための情報をレポートにまとめます。
質問数や分析範囲はプランによって異なります。納品イメージと料金は、それぞれの詳細ページで確認できます。
JUDGEMENT
AI回答をどのように判定するのか
単純にブランド名が出たかだけでなく、回答の中でどのように扱われているかまで確認します。
ブランドの言及
企業名・店舗名・施設名・ブランド名・商品名・サービス名がAI回答内に登場したかを、表記ゆれや略称を含む事前条件にもとづいて判定します。
推薦傾向
単なる説明文中の言及か、おすすめ候補・比較候補・選択肢として紹介されたかを区別します。
競合の出現状況
同じ回答に登場した競合も確認し、どの質問で紹介されているかを整理します。
引用元・情報源
回答上のURL、サイト名、参照情報を整理します。内部情報や学習データのすべてを特定するものではありません。
情報の正確性
営業時間、料金、所在地、予約条件、サービス内容を公開情報と比較し、古い情報や誤情報を確認します。
質問別の表示傾向
料金、用途、対象顧客、地域、比較、おすすめなど、質問テーマ・表現ごとの差を整理します。
PRINCIPLES
集計・判定時の考え方
調査条件と判定基準を明確にし、調査時点における回答傾向として整理します。
有効回答をもとに集計
APIから正常に取得でき、判定条件を満たした有効回答を対象にします。技術的エラー、回答拒否、内容不足などは除外する場合があります。
同じ質問でも回答は変動
使用モデル、調査日時、質問表現、検索環境などにより、同じ質問でも完全に同じ回答が再現されるとは限りません。
一般向けアプリの表示を再現しない
主としてAPI回答を対象とします。一般ユーザー向けサービスとは条件が異なり、同じ回答になることを保証しません。
表示位置は参考情報
候補が明確な順序付きで提示された場合のみ参考情報として確認します。AI事業者が公表する公式順位ではありません。
SCOPE
プランごとの調査範囲
質問数・回答数・分析範囲はプランによって異なります。調査の進め方は共通で、確認したい範囲に応じて3つのプランから選べます。
現状を確認
簡易診断
まず、AI上で自社ブランドがどのように見えているかを確認したい方向けのプランです。
競合・情報源まで
標準調査
ブランドの表示状況だけでなく、競合との違いや引用元、情報の正確性まで確認したい方向けのプランです。
詳細な比較・分析
詳細調査
AI別・質問別の違いまで含め、自社ブランドの表示傾向をより詳しく分析したい方向けのプランです。
各プランの料金、質問数、回答数、競合比較数、納品物は料金ページで確認できます。
料金・プランの詳細を見るDELIVERY
調査結果の納品について
質問別・AI別の傾向や競合との違いを、確認しやすいレポートとして納品します。
PDFレポート
ブランドの表示状況、推薦傾向、競合、引用元、情報の正確性などを整理して納品します。
集計データ
プランに応じて、質問ごとの回答や判定結果を整理した集計データも納品します。
改善を検討するための情報
公式サイト、サービス説明、FAQ、記事など、追加・改善を検討すべき情報を整理します。
CONTACT
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