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計測と指標

AI可視性ツールは、どこで違うのか。10製品を項目ごとに比較しました。

AI可視性ツールに「一番よい製品」はありません。10製品を14項目で比較すると、違いが集まるのは4つの領域です。何をどう計測するか、見つけた課題を仕事に変えられるか、どの市場と言語で使えるか、始めるための条件と費用です。判断は5つの言い方に限り、点数はつけていません。なお、この記事を書いているのは比較対象の1社、Suparankuの開発元です。

カストロヌオヴォ フランチェスコ(ウェブ開発者・Supasaito 共同創業者)

最初に:この記事を書いているのは、比較対象の1社です

この記事を書いているのは、比較対象に入っているSuparankuを開発している会社です。先にお伝えしておきます。

自社の製品が入っている比較は、それだけで中立にはなりません。ですから、この記事では順位をつけません。点数もつけません。各ツールとの比較は1製品ずつ個別のページに書いてあり、この記事はその案内役です。どの項目で何が違うのか、そこだけを整理します。相手のツールが優位な項目も、同じように載せます。

この記事の歩き方

長い記事です。頭から読む必要はありません。自社に効く項目から見てください。

次の「比較のしかた」は、どの項目を読む場合でも前提になります。先に目を通してください。

「どれが一番いいか」は、決まりません

ツールを探している方から一番多くいただく質問は「どれが一番よいか」です。ただ、この分野の製品は目的がそろっていません。AIの回答で自社がどう紹介されているかを見るためのもの、サイト側の課題を洗い出すためのもの、代理店が複数の顧客をまとめて見るためのもの。同じ「AI可視性ツール」という言葉でも、中身は別のものです。

そこで、質問を置きかえます。自社の状況では、どの項目が効くのか。 10の比較を並べたところ、違いが出るのは次の4つに集まりました。

  1. 何を、どう計測するか — 対応するAI、計測のしかた、頻度と過去データ、回答からわかること、クローラーの記録、サイト側の診断
  2. 見つけた課題を、どう仕事に変えるか — 次にすべきこと、コンテンツの制作、自社サイトの外、効果の確認
  3. どの市場と言語で使えるか — 日本語と多言語、代理店として使えるか
  4. 始めるための条件と費用 — 費用、自社ツールからの接続

この4つは、AIが伝えるブランド情報を管理する取り組み、AI Representation Management(ARM)のどこを担うかで並べています。GEO・LLMO・AEO(AI集客)は、その中で使う戦術の名前です。この点は「なぜ、この4つの項目で分かれるのか」で詳しく説明します。

比較のしかた:点数はつけていません

読み方が変わるので、方法も先に書いておきます。

ひとつ、比較そのものについて補足します。同じ名前の指標でも、ツールによって計算方法が違います。「シェア」「可視性」「センチメント」という言葉はどの製品も使います。しかし、何を分母に取るか、質問を何問どこから持ってくるか、トーンをどう判定するかは製品ごとに異なり、算出方法を公開している製品はほとんどありません。別々のツールが出した数字は、並べても比較になりません。この記事が点数をつけない理由の一つがこれです。 数字が横に並ぶと比較しているように見えますが、比べているのは同じものではないからです。

内容に誤りを見つけた場合は、ご連絡ください。確認して直します。

1. 何を、どう計測するか

最初に見るべき項目です。どのAIに、どんな質問を、どのくらいの頻度で聞くのか。ここで手元に残るデータが変わります。

対応するAI。 Suparankuが計測しているのは、ChatGPT、Claude、Gemini、Google AI Overviewsの4つです。ただし、プランによって使える数が変わります。 無料プランはChatGPTとGoogle AI Overviewsの2つで、選択はできません。Starterは4つのうち3つを選べます。4つすべて使えるのはBusinessからです。また、追加料金でPerplexityやCopilotを足すことはできません。対応していないためです。10の比較のうち5つは「同等」、DolphinX AIOとSemrushには「Suparankuが優位」と書いています。そしてProfound、Scrunch AI、AKARUMI(アカルミ)には「相手のツールが優位」と書いています。対応するAIの幅では、この3社に負けています。

計測のしかた。 同じ質問でも、AIの回答は毎回変わります。SparkToroの調査では、同じブランド一覧が2回続けて返る確率は100分の1未満、掲載順まで一致する確率は約1,000分の1でした。1回の回答をそのまま結果として扱うことはできません。

Suparankuは定期計測のたびに3回聞いて平均を取り、その方法を公開しています。9つの比較のうち6つで「Suparankuが優位」と判断したのは、この点です。ただし、3回で統計的に十分だという意味ではありません。 数値を分布として扱い、信頼区間まで示すには、1つの質問に数十回の実行が必要とされています。3回は、1回で判断しないための下限です。

そして、他社が1回しか聞いていないという意味でもありません。 各社が何回聞いているかは公開されていないため、私たちに言えるのは「公開されていない」ということだけです。差がついているのは回数そのものではなく、回数を公開しているかどうかです。

頻度と過去データ。 この項目を比較した6社すべてで、相手のツールが優位です。 Suparankuのスキャンは週1回です。これは有料プランの場合で、無料プランは1回だけです。毎日計測できる製品があります。過去データをさかのぼれる範囲でも負けています。Ahrefs Brand Radarについては「相手のツールのみ対応」と書いています。継続的な観測の細かさを最優先するなら、この項目から見てください。

クローラーの記録。 この項目を比較した5社すべてで、相手のツールが優位です。 自社サイトにAIのクローラーがいつ来たかを、CDNのログから読む機能です。Profoundは連携先を9つ公開しています。

サイト側の診断。 8つの比較すべてで勝っています。7つは「Suparankuが優位」、AKARUMI(アカルミ)は「Suparankuのみ対応」です。14項目の中で、差がもっとも大きく出ている項目です。

なお、1回の回答からどこまで読み取れるか(引用元、掲載順位、センチメント、隣に並ぶ競合)は、4つで「Suparankuが優位」、5つで「同等」でした。

2. 見つけた課題を、どう仕事に変えるか

計測でわかるのは現状です。そこから先、実際の作業に変わるかどうかがこのグループです。

自社サイトの外。 AIが引用しているのは、自社サイトだけではありません。Webflow AEOとミエルカGEOには「Suparankuのみ対応」、Profoundには「相手のツールが優位」、AKARUMI(アカルミ)には「Suparankuが優位」、残る5つは「同等」と書いています。

このグループの残り3項目、次にすべきこと、コンテンツの制作、効果があったかの確認は、「同等」が多数でした。各社が力を入れている領域で、差が出にくくなっています。例外は3つです。Ahrefs Brand Radarには「Suparankuのみ対応」が2項目、Profoundのコンテンツ制作には「相手のツールが優位」と書いています。あわせてお伝えしておきます。Suparankuが出すのは改善提案とコンテンツ改善提案です。文章を書いて公開する作業そのものは、お客様のチームまたは代理店が行います。

3. どの市場と言語で使えるか

日本語と多言語。 海外の7社すべてで「Suparankuが優位」と書いています。一方で、国内3社のうち2社(ミエルカGEO、DolphinX AIO)については、この項目を比較に入れていません。 日本語対応で差がつく相手ではないからです。三社目のAKARUMI(アカルミ)では比較に入れ、「同等」と書いています。相手も東京の会社で、日本語のサポートも国内のデータも同じです。海外製のツールを検討している場合は、日本語の回答をどう扱うかを確認してください。

代理店として使えるか。 8つのうち5つが「同等」、2つで「Suparankuが優位」、Semrushでは「相手のツールが優位」です。この項目では、性質の違う2つを比べています。1顧客あたりの費用や代理店向けプログラムの充実度と、顧客にそのまま渡せる、自社名の入った成果物があるかどうかです。Suparankuの顧客向けレポートは「Suparanku × 自社ロゴ」の共同ブランドです。自社名だけを載せる完全なホワイトラベルには対応していません。Semrushは対応しています。

4. 始めるための条件と費用

費用。 10のうち7つで「Suparankuが優位」、3つで「同等」と書いています。自社ツールからの接続は、1つで「Suparankuのみ対応」、3つで「Suparankuが優位」、6つで「同等」でした。

ひとつ補足します。AIエージェントから接続するためのMCPサーバーは、Suparankuだけのものではありません。たとえばAhrefsも有料プランで提供しています。

金額は、この記事には書きません。 この分野の料金は毎月変わり、同じ製品でもプランによって使える範囲が変わります。金額を並べた記事は、書いた翌月には古くなります。各社の金額は、確認日つきで個別の比較ページに書いてあります。

通して見ると、負けている項目は2つに集まります

14の項目を10社ぶん並べて数えると、はっきりした形が出ました。

1行も勝てていない項目が2つあります。 頻度と過去データ(6社すべてで相手が優位)と、クローラーの記録(5社すべてで相手が優位)です。毎日計測したい場合、長い過去データが必要な場合、自社サーバーのログからAIのクローラーの動きを見たい場合、Suparankuは適していません。

すべての行で勝っている項目は1つになりました。 サイト側の診断(8社すべて)です。日本語と多言語は海外の7社すべてで勝っていますが、AKARUMI(アカルミ)とは「同等」なので、全勝ではなくなりました。国内の製品が相手のとき、日本語対応は差になりません。

残りの11項目は「同等」が多数を占めます。つまり、この分野の製品は「全体としてどれが上か」では分かれていません。 分かれているのは、自分がどの項目を必要としているかです。

なぜ、この4つの項目で分かれるのか

前提を1つ共有します。AIが伝えるブランド情報を管理する取り組みを、AI Representation Management(ARM)と呼びます。AIアシスタントが自社のビジネスをどう紹介するかを管理する仕組みで、次の6つが一巡して、また最初に戻ります。

  1. 自社のビジネス情報を整える
  2. AIの回答を測定する
  3. 改善提案を作る
  4. コンテンツを公開する
  5. 公開したURLを記録する
  6. もう一度測定する

これが、ブランド表現を管理する閉じたループです。

GEO・LLMO・AEOは、このループの中の「作業」の名前です

3つとも似た内容を別の角度から呼んだ言葉で、実務ではほぼ重なります。

呼び方は違っても、土台は同じです。そして、いずれも「やること」の名前であって、「いつ、何を根拠に、どの順番でやるか」は含みません。それを決め、公開し、効果を測り直すところまでを1つの運用にしたものがARMです。ツールを選ぶとき、この違いがそのまま製品の違いになります。

4つのグループは、4つの問いです

この記事の4つのグループは、ループの順番に並んでいます。読み替えると、次の4つの問いになります。

  1. 何を、どう計測するか — AIが自社について何と答えているか、どこまで正確に知れるか。
  2. 見つけた課題を、どう仕事に変えるか — 知ったあとで、次に何をすべきかが決まるか。
  3. どの市場と言語で使えるか — それを自社の市場と言語で回せるか。
  4. 始めるための条件と費用 — その一巡を、来月も来年も続けられるか。

そして、製品が分かれるのはここです。ただし、「測定で止まる製品」と「ループを回す製品」という単純な二分にはなりません。 ループのどこかを担う製品は多く、この記事の比較でも「次にすべきこと」「コンテンツの制作」「効果の確認」は「同等」が多数でした。実行の面では、Suparankuより先まで進む製品もあります。Profoundは記事を書いて公開までしますが、Suparankuは提案を出すところで止まります。

Suparankuの立ち位置は、もっと狭いところにあります。ループ全体が1つの製品・1つの料金にまとまっていること、計測方法を公開していること、そして日本語で使えることです。それ以上のことは主張しません。

10のツール:どんな場合に、どれが向いているか

各比較ページの最後には「相手のツールが向いているのはこういう場合」というカードがあります。そこから1行ずつ引きました。

それぞれの根拠は、個別の比較ページに書いてあります。10を項目ごとに並べた比較一覧もあります。

選ぶときの3つの手順

1. 14項目のうち、自社に効く2〜3項目を決める。 全項目で最良の製品はありません。上の4つのグループを読み、自社の状況で意味を持つ項目を選んでください。毎日の計測が必要な会社と、日本語の回答の質が重要な会社では、答えが変わります。

2. その項目だけを、各社の公式情報で確かめる。 この記事と比較ページには確認日が入っています。日付から時間が経っている場合、料金とプランの条件は変わっている可能性が高いところです。

3. 自社のデータで動かしてみる。 資料を読み比べても、自社のブランドについてAIが何と答えるかはわかりません。Suparankuの無料診断は、実際のドメインでスキャンを1回実行し、結果をメールでお送りします。カード登録は不要です。AIがあなたの会社をどう紹介しているか、無料AIブランド診断で確認してみませんか?

ツールを決めることと、実際に手を動かすことは別です。計測でわかった改善案を、誰が実装するのか——社内で進めるのか、外部に任せるのか。外部に任せる場合は、Suparankuの運用に慣れた認定パートナーをご覧ください。

出典と確認日

参考・出典

  1. Profound — Agent Analytics integrations(CDN連携先)
  2. Ahrefs — MCP server, included on all paid plans
  3. Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」(KDD 2024)
  4. SparkToro(Rand Fishkin)「AIs are highly inconsistent when recommending brands/products」
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