AIが語るあなたのブランド把握し、変えていく

Suparankuは、AIがあなたのブランドをどう語るかを可視化し、改善する「AIの中のブランド管理」プラットフォームです。AIはあなたのサイトから情報を学び、あなたの顧客にそれを語ります——それは今や、ブランドの一部です。

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Suparankuは、AIがあなたのブランドをどう語るかを可視化し、改善する「AIの中のブランド管理」プラットフォームです。AIはあなたのサイトから情報を学び、あなたの顧客にそれを語ります——それは今や、ブランドの一部です。

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How Suparanku works
CLIENTS
見込み客
意思決定者
パートナー
質問 回答

AIモデル

= 新しい仲介者

ChatGPTClaudeGeminiOverviews ⋯ 他のLLM
Suparanku
AIが何を語り、どのソースを参照するかを解析。直すべき点と改善策まで提示します。
リサーチ コンテキスト 推奨
SOURCES
あなたのサイト
競合サイト
PR・ニュース・メディア

推奨:何をどう直すか

サイト・記事の修正点、掲載先、形式まで

新しい最初の接点

購買の意思決定は、いまやチャット画面から始まります

誰かがあなたのサイトを訪れるより前に、AIはすでに「どれを選べばいいか」という問いに答えています——あなたを候補リストに入れて、あるいは入れずに。この会話は毎月何千回も交わされていますが、あなたのアナリティクスには決して現れません。

37.0% 日本ではすでにこの割合の人がAIを検索に使っており、20〜29歳では50%を超えています※1
~60% 検索のうち、どのサイトにも遷移せずに終わる割合※2
94% B2Bバイヤーが取引先を選ぶ際にAIを利用しています※3

※1 CyberAgent GEO Lab. 第3波(2026年3月、n=9,278)
※2 Bain & Company(2025年)
※3 Forrester(2026年1月)

この回答に、あなたのビジネスは登場しません。顧客の目に入るのは競合ばかり——AIはあなたのブランドに言及しないか、古い情報を参照しています。

購買担当者は結局あなたのサイトにたどり着かず——GA4には訪問もこの会話も記録されません。

見えないファネル

AIの影響は3つの層で生まれる。
アナリティクスに見えるのは1つだけ

あなたのカテゴリーについてのAIの会話は、いずれも3つの層を通ります。一般的なツールが測れるのは最後の——そしてもっとも細い層だけです。

言及

AIの回答にあなたのブランド名が登場します。クリックがなくても、あなたはすでに候補リストの中にいます——市場はいま、ここで勝ち負けが決まります。

引用

AIがあなたのドメインを情報源として参照します——回答があなたについて語る内容を、他人の言葉ではなくあなた自身の言葉で形づくります。

トラフィック

ユーザーがようやくサイトにたどり着きます。ウェブアナリティクスで唯一見える層であり、同時にもっとも細い層です。

Suparankuは、見えない2つの層——言及と引用——を継続的に測定し、あなたのウェブアナリティクスと統合して、ファネルの3つの層すべてを一か所に集めます。

サイトのアナリティクスで見えるのはトラフィックだけ——AIの回答での言及と引用は見えないままです。

新しい規律

これは一度きりのレポートではなく、継続的な管理を必要とします

「AIの中のブランド管理」とは?

ChatGPT・Claude・Gemini・AI OverviewsといったAIアシスタントが、あなたのビジネスをどう語るか——それを継続的に測定し、改善していく仕組みです。

閉じたループとして機能します。毎週、SuparankuがAIの中でのあなたの現在地を測定し、改善策を用意し、再び測定する。これを週ごとに繰り返します。

AIO(AI Optimization)は、ループの各ステップで用いるAI最適化の手法の総称です:GEO(Generative Engine Optimization)、AEO(Answer Engine Optimization)、LLMO(Large Language Model Optimization)。

狙う的は動き続ける

モデルは更新され、競合は新しいコンテンツを公開する——AIの回答も、AIが引用するソースも、週ごとに変わります。

スナップショットはすぐ古びる

一度きりの監査やレポートは数週間で古くなります。「やって終わり」では通用しません。

ループは効果を積み上げる

毎週の改善が次の測定に反映され——改善が積み重なっていきます。

※ AI回答および引用ソースの変動性は、2025〜2026年の業界調査に記録されています:引用の相当な割合が週次の測定間で入れ替わります。モデルのバージョン間でのLLMの挙動のドリフトについては、Chen, Zaharia, Zou(Stanford / UC Berkeley), Harvard Data Science Review, 2024 を参照。

GEO・LLMO・AEO はAI最適化(AIO)の手法であり、

このループを回すのはSuparanku
——あなたのチームに代わって

製品

Suparankuの中の1週間

閉じたループです。まずSuparankuがあなたのサイトとブランド(コンテキスト)を把握し、次にAIの回答を測定し、改善策を提案し、公開を支援し、効果を追跡します。次のスキャンがそのまま再測定になります——別のステップは要らず、ループがそのまま次の周回に入るだけです。あなたのチームが手作業で回す必要はありません。

  1. サイトとブランドを把握

    サイト ✓何者か何を売るか表記ゆれ

    AIクローラーと同じようにサイトを読み込み、ブランドプロファイルを構築します。あなたが何者で、何を誰に売っているのか、表記ゆれまで。これがAIに見えている姿です。

  2. AIの回答を測定

    ChatGPT Claude Gemini AI Overviews プランに応じて
    可視性順位センチメント競合ソース

    実際のプロンプトをAIエンジンに送信します(本数はプランに応じます)。各回答は5つの軸で分解します——詳しくは下でご覧ください。

  3. レコメンデーションを用意

    優先度+ブリーフ
    市場+専門知見+監査

    AIが最新の市場知識と当社の専門知見、監査結果を、具体的なアクションにまとめます——自社で実行しても、AIエージェントに任せてもかまいません。

  4. コンテンツを制作

    下書き ブログ+note

    レコメンデーションに沿って修正やコンテンツを用意し——自社の手でもAIエージェントの手でも——公開します。

  5. 効果を追跡

    可視性5862 サイトのSRPS7278 /blog/webflow-sf?sr=42

    追跡できるものはすべて追跡します。公開したURL、サイトの技術指標、ビジネスのコンテキスト、そしてアナリティクス。効果は次のスキャンで見えてきます。

※画面・数値はイメージです

サイト監査

AIクローラーの目で見た、あなたのサイト

語られることは、道のりの半分にすぎません。もう半分は、読み取られ、引用されうる状態にあることです。Suparankuは、AIエンジンと同じ視点で各ページを検査し、見つかった不足のひとつひとつを修正タスクに変えます。

ドメイン全体でのAI可読性チェック

クロール可能性、AIボットのアクセス可否、構造化データ、canonical、hreflang、鮮度——これらを各ページで確認します。

準備スコア:SRPS・SRPS+・PERF

SRPS (Suparanku Page Score)
Suparankuが独自に開発した0〜100のスコア。1ページがどれだけAIに読み取られ、引用されうる状態にあるかを表します。
SRPS+ (Suparanku Page Score+)
ディープ監査で算出する、より厳格な別スコア。技術的な可読性に加えて、ページの意味的・内容的な準備度——あなたのテーマについてAIが投げる問いに対して、内容がどれだけ十分かつ明確に答えているか——を評価します。
PERF (Performance)
Lighthouse Core Web Vitalsに基づく速度スコア。ディープ監査で追加されます。

赤信号ではなく、修正ブリーフを

課題ごとに、robots・JSON-LD・メタタグの具体的な修正内容を添えます——自社チームにもAIエージェントにもそのまま渡せます。

当社のブリーフが優先する手法——引用、統計、出典の明示——は、学術ベンチマークにおいて、生成AIの回答での可視性を最大40%向上させました。※

※ Aggarwal et al., "GEO: Generative Engine Optimization", KDD 2024(Princeton 他)。ベンチマークの結果であり、効果はテーマや情報源の初期の順位によって変わります。

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LLM回答の分析

一度きりではなく何度も尋ね——回答の一つひとつを分解します

AIの回答は決定論的ではありません。同じ問いでも、そのときどきで違う答えが返ってきます。だからSuparankuは1回のスキャンで、各プロンプトについて複数のサンプルを取って平均します——数が多いほどデータは正確になります。各回答は分解されます:あなたが言及されているか、どう語られているか、ほかに誰が登場するか、ソースはどこから来ているか。

1回ではなく、複数サンプルで

AIの回答は決定論的ではありません。1回のスキャンで同じプロンプトを複数サンプル取り、平均します——切り替えれば回答のばらつきも確認できます。サンプル数(プランに応じます)が多いほど、シグナルは信頼できます。

可視性とセンチメント

言及されているか否か——そしてどう語られているか。ポジティブな表現は緑、ネガティブは赤でハイライトします。「まあ悪くない」といった平均値ではなく、フレーズ単位で判定します。

競合と順位

ほかに誰が回答に登場したか——競合はオレンジで示します——そしてあなたが何番目か。最初に言及された位置も示します。

回答のソース

AIがあなたについての回答をどのドメインから得ているか——自社コンテンツか、独立したメディアか、あるいは古い情報や他社のものか。スキャンごとに内訳を示します。

言語とローカルな文脈

市場ごとの言語と特性を考慮します

AIは言語ごとにブランドの語り方が異なります。英語向けに作られたツールは、言及を取りこぼし、トーンを読み違え、ローカルな情報源を知りません。Suparankuは9つのロケールに対応し、各市場の表記・敬語・情報源を初日から考慮します——これが、ほかのあらゆる数値の土台になります。以下は日本市場を例にご説明します。

表記ゆれの照合

日本語ブランドは複数の書き方をされます。形態素解析が、英語圏のツールが見逃す言及を捕捉します。

敬語を考慮したセンチメント

センチメント判定は敬語や婉曲表現を考慮します——単純なモデルが日本語で読み違えるところです。

ローカルなインフラ

データは東京リージョン、適格請求書(インボイス)、日本語サポート。運営は株式会社アプリ調味(東京)です。

レコメンデーションと具体的なアクション

スキャンは診断ではなく、計画で終わります

監査で見つかった不足も、負けているプロンプトも、すべてブリーフに変わります。何をするか、なぜするか、どんな効果が見込めるか。下書きはすでに添えられています。自社チームで実行しても——あるいはMCPで自社のAIエージェントを接続し、ループを任せてもかまいません。

※画面・数値はイメージです

何を、なぜ、そして何が得られるか

各ブリーフはスキャンのデータに基づきます。どのプロンプトで負けているか、AIがあなたの代わりに誰を引用しているか、どの変更でそれを奪い返せるか。ブリーフは見込み効果の順に並びます。

下書きは最初から付いてくる

ブリーフに沿ってSuparankuが、あなたのブランドのトーンで下書きを用意します——記事、比較ページ、あるいはマークアップの修正。チームは編集して公開するだけです。

あるいはループをAIエージェントに任せる——MCP

SuparankuはMCPサーバーとしても動作します。自社のエージェント——Claude、ChatGPT、あるいは社内のもの——を接続してください。エージェントはメトリクス、スキャン、ブリーフを読み取り、有料プランではブリーフの実行や修正の公開まで行います。「AIの中のブランド管理」を、AIに任せることができます。

効果は個々の修正にひもづく

公開したURLは監視対象になります。次のスキャンで、その公開のあとに可視性・順位・引用が変化したかどうかがわかります。

対象

Suparankuは、どなたのためのものか?

代理店の方へ

デジタル・SEO・PR代理店、
フリーランスやマーケティングコンサルタント

クライアントがすでに求めているサービスを立ち上げる

クライアントは「なぜ我々はChatGPTの回答に出てこないのか?」という問いを携えてやってきます。Suparankuは、GEO・AEO・LLMOサービスをすぐに提供できる仕組みです——クライアントのブランドごとの測定、作業計画、レポートまで。専門性とクライアントとの関係は、あなたのものであり続けます。

  • 料金表に新しい一行を——AI可視性サービス
  • すべてのクライアントを1つの管理画面に、レポートはPDFで
  • 用意された下書きが、コンテンツ制作を加速します

マーケティングチームの方へ

インハウスのマーケティング
およびブランドマネージャー

ブランドについてのAIの回答を、自分たちの手綱で

購買担当者は毎日、あなたのカテゴリーについてAIに尋ねています。Suparankuは、各エンジンがあなたについて何と答えているかを示し、毎週、短い計画を届けます——その回答に登場するために、何を直すべきか。

  • 各エンジンがあなたをどう説明しているかが見える
  • 「コンテンツを改善しましょう」ではなく、今週の計画を
  • 自社チームでも自社のAIエージェントでも——外注なしで

Pricing

料金プラン

すべてのプランに5軸分析とレコメンデーションが含まれます。有料プランは毎週自動スキャンで変化を追跡します。

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  • 結果・レコメンデーションの閲覧(読み取り専用)
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手動リフレッシュ 月50回 月150回 カスタム
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スキャンごとのサンプル数 3 3 カスタム
コンテンツブリーフ 月30件 月100件 カスタム
サイト監査の対象ページ数 最大1,000ページ 最大10,000ページ カスタム
ディープページ監査 月100ページ 月1,000ページ カスタム
チーム 最大30名(閲覧者を招待) 最大30名・フルロール カスタム + 専任サポート
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お知らせ・ブログ

お知らせ

  • 本格的なAIブランド監査を無料で全員に開放:34枚超のレポートPDF
  • 「AIの中のブランド管理」というカテゴリを提唱します
  • 「サイト監査」を公開:AIに見つけられ引用されるかをスコアで診断

FAQ

よくあるご質問

「AIの中のブランド管理」とは何ですか?

AIアシスタントがあなたのビジネスをどう語るかを、継続的に測定し改善するための仕組みです——ビジネスコンテキストから、測定、レコメンデーション、公開したコンテンツ、追跡するURL、そして再測定へと至る、閉じたループです。

GEO・LLMO・AEOとは何が違うのですか?

GEO・LLMO・AEOは、AIにあなたを見つけさせ、引用させるための戦術の名前です。「AIの中のブランド管理」は、これらの戦術を「測定 → 提案 → 実行 → 再確認」というループとして回す仕組みです。Suparankuは、この3つすべてをカバーします。

AI検索のコンサルティング会社のサービスとは何が違うのですか?

一般的な支援は、多くの場合、月次レポートと打ち合わせ用の資料を中心に組み立てられています。Suparankuは仕組みとして、週次の自動スキャンに加えて、優先度つきのレコメンデーションとコンテンツブリーフを提供します。外部の支援ともよく組み合わさります——代理店やコンサルタントの方も歓迎するユーザーです。

測定はどのくらいの頻度で行われますか?

週次の自動スキャンに加えて、プランに応じた手動更新が可能です。各スキャンは複数のサンプルを取り、回答のばらつきをならします。

始めるのにクレジットカードは必要ですか?

いいえ。初回のAIブランド監査は無料で、しかも本格的です。AIエンジンのスキャン、サイト監査、推奨アクションまで実施し、結果は34枚超のPDFレポートとしてメールに届きます。課金はご契約時にはじめて開始されます。

データはどこに保管されますか?

東京リージョンの国内インフラに、行レベルでのテナント分離とともに保管されます。適格請求書(インボイス)に対応しています。

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