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。
求職者・採用担当者は「未経験向けの転職サービス」「〇〇業界に強い転職サイト」「おすすめの採用媒体」とAIに相談し、登録・問い合わせ前の候補を絞り込むようになっています。この比較段階で候補に入らなければ、有望なリードを取りこぼします。
人材領域はサービスが多く、AIは比較サイト・口コミ・ランキング記事を根拠に推薦する傾向があります。知名度や広告出稿が多くても、AIが参照するメディアでの扱いが弱いと推薦に乗りにくい構造があります。
職種・業界・地域・経験年数など、検討の切り口が非常に多いのが人材領域の特徴です。どの属性の質問で候補入りし、どこで競合に負けているかを観測することで、職種別・業界別ページの改善優先度が明確になります。
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。
AIは比較サイトや口コミ、ランキング記事を引用根拠にすることが多く、知名度や広告出稿だけでは推薦に乗りにくい場合があります。LLM Insightでは、どの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。職種・業界・経験年数・地域などの切り口でプロンプトを設計し、どの属性で候補入りし、どこで抜け落ちているかを観測できます。
評判・口コミ系のプロンプトで、自社がどう語られているか、どのサイトが引用されているかを把握できます。ネガティブな文脈が優先されている場合の対策も検討できます。
同じ質問に対して、どの競合が何回・どの属性で推薦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。
おすすめ・業界別・職種別・属性別・地域別・比較・評判・選び方などの分類で、20〜30個を目安に設計します。診断時に自社サービスに合わせて設計します。
定点観測により、改善前後で属性別の推薦頻度がどう変化したかを月次で確認できます。
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Gemini
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