クエリファンアウト分析（ベータ版）を公開
LLM Insightに、クエリファンアウト分析をベータ版として追加しました。ChatGPTやGeminiが回答を生成する際に実行した検索クエリ（サブクエリ）を可視化し、回答の裏側にあるAIの「調べ方」を分析できます。
1. アップデート概要
LLM Insightに、クエリファンアウト分析をベータ版として追加しました（2026年7月28日提供開始）。
これまでのAI検索モニタリングは、AIの「回答結果」を見るものでした。自社が言及されたか、どのURLが引用されたか。ただ、回答に自社が出ていないとき、回答文だけを見ても原因は分かりません。本機能は一歩手前に踏み込み、AIが回答を作る過程で実際に何を検索したかを可視化します。
※ 画面はサンプルデータによる表示例です。
2. クエリファンアウトとは
クエリファンアウト（Query Fan-out）とは、AIがひとつの質問に回答する際、必要な情報を集めるために複数の検索クエリへ展開する処理です。たとえば「おすすめのGEOツールは？」という質問に対して、AIは裏側で「GEO ツール 比較」「LLMO 対策 サービス」のような複数のサブクエリを実行し、その検索結果をもとに回答を組み立てます。
つまり、AI回答での露出は、この検索段階で「どのテーマが調べられ、どのブランドが想起されたか」に左右されます。回答に出るかどうかの勝負は、回答が書かれる前に始まっているわけです。
3. できるようになること
- 頻出サブクエリランキング：AIが回答生成時に実際に検索したクエリを集計し、よく調べられているテーマを把握します。
- LLM別の検索傾向：ChatGPTやGeminiなど、AIごとのサブクエリ数や検索テーマの違いを比較します。
- 検索段階のブランド想起：サブクエリに自社・競合ブランドが登場した回数を集計し、回答前の検索段階でどのブランドが想起されているかを確認します。
- 自社想起シェア：サブクエリ内に登場したブランドのうち、自社ブランドが占める割合を可視化します。
- ファンアウトの時系列推移：検索発火率や平均サブクエリ数の変化を時系列で追跡します。
- プロンプト別の詳細確認：元のプロンプト、展開されたサブクエリ、AIが参照したページ、引用ドメイン、回答全文を実行単位で確認します。
4. どう改善につなげるか
回答に自社が出ていないとき、原因は大きく2つに分かれます。検索段階で自社に関わるテーマ自体が調べられていないのか、調べられたのに自社コンテンツが参照されなかったのか。クエリファンアウト分析を使うと、この切り分けができます。
| 観察できること | 打ち手の方向 |
|---|---|
| 競合名を含むサブクエリばかり実行されている | 検索段階での想起獲得（第三者評価・比較記事への掲載） |
| 自社に関わるテーマは検索されているが、参照ページに自社が入らない | 該当テーマのコンテンツ強化・引用されやすいページ整備 |
| 特定のテーマのサブクエリが頻出している | そのテーマを扱うコンテンツの新規作成 |
どのURLが引用の根拠になっているかをさらに追う場合は、引用サイト分析とあわせてご活用ください。
5. ベータ版の注意事項
- 対応AIは、現時点で検索情報を確認できているChatGPTとGeminiです。LLM Insightが観測対象とする他のAIは、ファンアウトデータの取得対象外です。対象AIと取得項目は順次拡張する予定です。
- AIがWeb検索を実行しなかった回答では、ファンアウトデータが表示されないことがあります。
- ベータ版のため、対象AI、取得できる検索・参照情報、画面仕様は予告なく変更される場合があります。
6. 利用方法
登録済みのプロンプトを対象に、検索情報の取得を自動で行います。追加の設定は不要で、管理画面のクエリファンアウト分析からご確認いただけます。
7. まとめ
- AIが回答生成時に実行した検索クエリ（サブクエリ）を可視化する「クエリファンアウト分析」をベータ版として公開しました。
- 回答結果だけでは分からない、検索段階でのテーマ・ブランド想起・参照ページを分析できます。
- 対応AIは現時点でChatGPTとGemini。順次拡張予定です。
- 追加料金・追加設定は不要です。
機能の詳細と分析画面のサンプルは、クエリファンアウト分析の機能紹介ページをご覧ください。