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。
カテゴリおすすめ
悩み・用途別
ギフト・シーン
価格・コスパ
比較
成分・仕様
選び方
評判
| 分析項目 | 分かること | 次にやること |
|---|---|---|
| ブランド言及率 | どのカテゴリ・用途質問で自社が候補に入るか | 出ていない需要文脈を優先的に強化 |
| 競合ブランド露出 | どの競合が、どの切り口で推薦されているか | 競合が引用されるメディア・記事を特定 |
| 引用URL | AIが根拠にするレビュー・ランキング記事はどこか | 掲載交渉・レビュー獲得・記事改善を実施 |
| 商品情報の正確性 | 成分・仕様・特徴が正しく説明されているか | 商品ページ・FAQ・構造化データを整備 |
| 用途・シーン網羅 | ギフト・悩み別など想起されていない文脈はどこか | 用途別コンテンツ・カテゴリページを追加 |
| 変化推移 | 改善後に推薦頻度が増えたか | 月次で需要文脈ごとの露出を追跡 |
※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。
| プロンプト | 自社 | 競合A | 競合B | 主な引用元 | 改善優先度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 敏感肌向けのおすすめ〇〇 | × | ○ | ○ | レビューメディア | 高 |
| プレゼントに良い〇〇 | △ | ○ | △ | まとめ記事 | 中 |
| コスパの良い〇〇 | ○ | ○ | × | ランキング記事 | 低 |
| 〇〇の選び方 | × | △ | ○ | 比較記事 | 高 |
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。
