AI検索の可視性とは何か
AI検索の可視性とは、生成された回答そのものの中でブランドや自社ページが 名前を出されるか、出典として示されるかの度合いを指す。
横に並ぶリンク一覧での順位とは別の事象です。順位が上がっても回答本文に出てこないことがあり、 逆に順位が高くなくても出典として挙がることがあります。CiteAngleは両方を別の欄で数え、 一つのスコアに束ねません。
SEO・AEO・GEO・AIOはどう違うのか
四語は対象とする面が違い、SEOは順位付きの検索結果、AEOは質問に直接答える面、 GEOは生成された文章そのもの、AIOはAI検索全体の可視性と流入を扱う。
AEOは答えをそのまま採用させて出典リンクを取りにいく実務、GEOは生成文の中で引用され名前が 出る素材をつくる実務です。AIOはAI Optimizationとして使われることもAI Overviewの略として 使われることもあるため、言葉の揺れが分母を動かさないよう測定フィールドを分けています。 四つは置き換え関係ではなく、順位の層の上に回答側の層が乗る構造です。
言及と引用はどこが違うのか
言及は回答の本文にブランド名が現れた事象、引用は回答がそのドメインのURLを 出典として提示した事象で、判定基準も分母も別に置く。
引用は出典URLの照合で決まるため決定論的に数えられます。言及は同名の別会社が混ざりうるので、 実体の判別を通したうえで数えます。二つを合算すると、名前だけ出た回で出典が取れたように見え、 改善の当たり所を見失います。
AI回答の非表示とは何か
AI回答の非表示とは、呼び出しも取得も正常だったが、その質問とその時点で面が AI回答のブロック自体をつくらなかった観測を指す。
判定すべき回答が存在しないので、引用率・言及率の分母から外し、件数はそのまま公開します。 観測は三つの状態に分かれます — 回答が出て判定できた通常観測、ブロックが生成されなかった非表示、 呼び出し自体が失敗した測定失敗です。この三つを分けないと「回答が出なかった」が 「ブランドが出なかった」として集計されます。
回答出現率はなぜ成果指標ではないのか
回答出現率とは、対象の質問集合のうちAI回答の面が現れた質問の割合であり、 プラットフォーム側の方針で動く条件変数である。
面が出なければ引用も言及も分母が成立しません。したがって出現率は約束する成果ではなく、 その期間の分母がどれだけ成立したかを説明する注記として扱います。
回答のばらつきをどう扱うのか
回答のばらつきとは、同じ条件で同じ質問を繰り返したときに引用と言及の結果が どれだけ動くかの幅を指す。
一回だけの実行では、動いた幅の中のどこを引いたのかが分かりません。同一条件の反復を設計に 組み込み、幅そのものを結果と一緒に示します。単発の観測を根拠に改善を主張しないための装置です。
信頼区間は何を示すのか
信頼区間とは、観測された標本と整合する値の範囲を、使用可能な観測数に応じて 示したものである。
観測数が少なければ区間は広くなり、広い区間は「差が出た」と言えないことを意味します。 レポートでは点の数字と区間を並べて出し、区間が重なる比較を効果として書きません。
封印ハッシュ台帳とは何か
封印ハッシュ台帳とは、測定の設定と結果の指紋を測定した時点で記録し、 後からの編集や日付の遡及が検出できる状態にした記録である。
数字を後で直せる形で持っていると、その数字は検算の対象になりません。設定と結果を測定時点で 固定し、照合できるようにしておくことが、第三者に確認してもらう前提になります。
t0ベースラインはなぜ先に置くのか
t0ベースラインとは、何かを変える前に封印しておく最初の測定であり、 以後のすべての比較が突き合わせられる基準点である。
着手後に基準を取り直すと、変化が施策によるものか出発点の取り直しによるものか区別できません。 再測定は同じ質問集合・同じ面・同じ反復回数で行い、条件を変えた場合はその旨を併記します。
測定レシートには何が書かれているのか
測定レシートとは、公開された数字を、その裏にある質問集合・測定面・反復回数・ 測定日に結び付け直すための記録である。
数字だけを見せられても、読む側はそれを検算できません。どの条件で出た数字なのかを同じ資料の 中で辿れるようにしておくことが、測り方から公開するという方針の実体です。
この語彙の使い方
ここに置いた定義は、レポート本文・公開ページ・契約書面で同じ意味のまま使います。 用語の意味が資料ごとに揺れると、同じ数字が別のものを指してしまうためです。
定義に変更が必要になった場合は、変更した日付と変更前の記述を残したうえで差し替えます。