ChatGPTやGeminiが回答生成時に展開したサブクエリを可視化。回答結果だけでなく、その回答に至るまでにAIがどのような検索を行い、どのブランドやページを想起・参照したかを分析できます。
※ 画面はサンプルデータによる表示例です。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AI回答に自社が出ていない場合、回答文だけを見ても原因を特定できないことがあります。クエリファンアウト分析を使うと、AIがどのテーマやブランドを検索し、どのページを参照したかを確認できます。競合が想起されやすい検索意図や、自社コンテンツが不足しているテーマの発見につなげられます。
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については、ファンアウトデータの取得対象外です。
※本機能はベータ版です。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。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。
