導入事例※一部
1つでも当てはまるなら、まずは現状の可視化から。
消費者は購入前に「〇〇のおすすめブランド」「敏感肌向けの〇〇」「ギフトに良い〇〇」とAIに相談し、候補を数ブランドに絞り込むようになっています。この相談段階で名前が挙がらなければ、比較表にすら載りません。
AIは商品選びの根拠に、レビューメディア・ランキング記事・比較まとめを使う傾向があります。自社ECの商品ページが充実していても、第三者メディアでの扱いが弱いとAI推薦に乗りにくいという構造があります。
カテゴリ・用途・悩み・価格帯・ギフトなど、購買の入口は多様です。どの切り口で候補入りし、どこで競合ブランドに負けているかを観測することで、商品ページ・カテゴリ設計・レビュー戦略の優先順位が見えてきます。
これらの質問でAIが自社を推薦・引用しているか、競合に負けていないかを継続的に観測します。
※下記は表示イメージを示すサンプルです。数値・項目はダミーであり、実際の診断結果ではありません。
フォームから送信。観測したいテーマ・競合をヒアリングし、プロンプトを設計します。
ChatGPT・Gemini・AI Overviewでの引用・露出・競合差を分析します。
改善すべきページと優先度をレポートでご提案します。
商品ページの整備は前提として重要ですが、AIはレビューメディアやランキング記事を引用根拠にすることが多く、それだけでは不十分な場合があります。LLM Insightでは、どの第三者メディアが引用されているかを特定し、掲載・改善の優先度を提示します。
はい。カテゴリ・用途・悩み・ギフト・価格帯など、自社商品の購買入口に合わせて観測プロンプトを設計します。コスメ・食品・家電・日用品など幅広いカテゴリに対応します。
同じ質問に対して、どの競合ブランドが何回・どの文脈で推薦されているか、どの記事が引用されているかを比較できます。競合の強い切り口を把握し、自社の打ち手に落とせます。
カテゴリおすすめ・悩み別・ギフト・価格・比較・成分・選び方・評判などの分類で、20〜30個設計するのが目安です。診断時に自社商材に合わせて設計します。
あります。現状でどのメディアが引用根拠になっているかを把握し、レビュー獲得や記事掲載の優先順位を立てることで、限られたリソースでも効率的に露出を伸ばせます。
はい。母の日・お祝い・季節需要などのシーン別プロンプトを設定すれば、需要が高まる文脈で自社が想起されているかを観測できます。
ChatGPT
Gemini
Perplexity
AI Overviews
Copilot