Ahrefs「ブランドレーダー」の「カスタムクエリ」機能とは?LLMでのブランド言及を追跡し、AI時代のマーケティングを最適化

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AI検索の普及とモニタリング需要の高まり

生成AIの台頭により、消費者が情報を得る方法は大きく変化しています。従来の検索エンジン最適化(SEO)に加え、LLM内でのブランドの言及状況を最適化するAEOが、新たなマーケティング戦略として注目を集めています。

これまでの企業のマーケティング担当者からは、以下のような具体的な課題が挙げられていました。

  • 自社に関連する具体的な質問に対し、AIがどのように回答しているかを知りたい。

  • 競合製品との比較において、LLMが自社をどのように言及しているかを追跡したい。

  • 業界特有の専門用語を含むクエリでの引用状況を測定したい。

『ブランドレーダー』は、Ahrefsが構築するグローバルクエリデータセットに加えて、今回の「カスタムクエリ」機能により、個別の企業ニーズに応じた精密なブランドメンションモニタリングを実現します。

カスタムクエリ機能の主な特徴

「カスタムクエリ」機能には、ビジネスに特化したブランド可視性を測定・最適化するための複数の特徴があります。

新しいレポート作成画面。カスタムクエリ設定UI

  1. ビジネスに特化した独自プロンプトでのLLM内言及追跡

    • 自社ブランドが推奨されたい質問を設定できます。

    • 自社および競合ブランドの言及状況、引用の有無、比較を追跡可能です。

    • 主要LLMプラットフォームの網羅的モニタリング

    • ChatGPT、Gemini、Perplexity、Microsoft Copilotに対応しています。

    • 柔軟な追跡頻度でブランド可視性を継続監視

    • 回答の収集頻度を「毎日・毎週・毎月」から選択できます。

    • LLMごとに異なる頻度設定も可能です。

    • Ahrefsグローバルデータとの併用による多角的分析

    • 新しい「データセット」フィルターでAhrefsデータとカスタムデータを切り替えられます。

    • 業界全体のトレンドと自社特有の言及状況を両面から分析できます。

今後の展開:AI検索最適化の包括的プラットフォームへ

Ahrefsは今後、生成AI時代のブランドマーケティングにおいて、「検索順位」に代わる新たな指標である「LLM可視性」の測定・改善を支援するプラットフォームとして、機能強化を継続していく方針です。

Ahrefsについて

Ahrefsロゴ

Ahrefs Pte. Ltd.が提供する「Ahrefs(エイチレフス)」は、SEO分析を主軸としたマーケティング・オールインワンツールです。AI可視化、競合分析、コンテンツ作成支援、ウェブ分析、SNS投稿機能など、マーケターが必要とする機能を網羅しており、世界中で60万人以上のマーケターに利用されています。毎日80億以上のページをクロールし、Googleに次ぐ規模のインデックスを構築している点が特徴です。

Ahrefs ブランドレーダーについて

ブランドレーダーは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Google AIO、AIMなどの生成AIにおけるブランドメンション追跡・可視性モニタリングツールです。従来のSEOに加え、AI検索最適化(AEO: AI Engine Optimization)の新たな指標として、世界中のマーケティング担当者に活用されています。

AI Workstyle Lab編集部コメント

Ahrefsのブランドレーダーに実装された「カスタムクエリ」機能は、生成AI時代における企業のマーケティング戦略に新たな方向性を示しています。従来のSEOがウェブサイトの検索ランキングを重視していたのに対し、この機能はLLM内でのブランドの「言及」という、より深層的な可視性を測定します。これにより、企業は消費者がAIに質問する際の自社ブランドの立ち位置を理解し、競合との比較においてどのように言及されているかを把握できます。特に、製品比較や特定の課題解決においてAIが推奨するブランドとなることは、購買行動に大きな影響を与えるでしょう。データに基づいたAEO(AI Engine Optimization)戦略を構築し、ビジネスにおける新たな成長機会を創出する上で、このツールは重要な役割を果たすと予測されます。

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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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