Qlipper、LLMクローラー許可状況と優先度で媒体を絞り込める新機能を追加
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株式会社トドオナダが、PR効果測定サービス「Qlipper（クリッパー）」のメディア分析機能を拡充しました。新たに、各メディアのLLMクローラー許可状況とクロール優先度で絞り込めるようになります。生成AIの普及により、ブランド情報がLLMの学習データに届くかどうかが重要になるなか、広報担当者がLLMO（大規模言語モデル最適化）の観点から適切な媒体を選べるようにする狙いです。
ポイント
- 1OpenAIやGoogleなど主要AIのクローラー許可状況をrobots.txt解析で可視化
- 2被リンク構造からクローラー収集されやすさを「大・中・小」の3段階で判定
- 3LLM認知測定ツール「ディギディギ」と組み合わせたLLMOのPDCAサイクルを促進
ChatGPTをはじめとする生成AIが情報収集の起点となるなか、LLMがブランドを認知しているかどうかは、事前学習データにブランド情報が含まれているかで決まります。報道や記事露出を通じてLLMに情報を届けるLLMOの重要性が高まっていますが、掲載媒体がクローラーを拒否していると、記事は学習データに到達しません。広報担当者が個別に調査するのは現実的でなかったため、Qlipperに新たな絞り込み機能が追加されました。
LLMクローラー許可状況の可視化
各媒体のrobots.txtを解析し、OpenAI、Anthropic、Google、Perplexity、Apple、Meta、Common Crawlのクローラーについて、学習・RAG・fetchの3種類の許可状況を判定します。媒体詳細画面では、ベンダーごとに緑（全許可）や橙（一部許可）のバッジで表示され、学習用クローラーを許可している媒体だけを絞り込むことが可能です。robots.txtに記載がないクローラーは、規約上クロール可能なため許可扱いとなります。
クロール優先度による選定
Webグラフ上の被リンク構造に基づき、各媒体のクローラーへの収集されやすさを「大・中・小」の3段階で判定します。優先度が高い媒体は、LLMの学習データ収集パイプラインに記事が到達する可能性が相対的に高いと考えられます。優先度「大」の媒体に絞り込むことで、LLMへの到達可能性を重視した媒体選定が行えます。
ディギディギとの連携
トドオナダは、LLMにおけるブランド認知とハルシネーションを測定するツール「ディギディギ」も提供しています。Qlipperで選定した媒体への露出獲得と、ディギディギでのLLM認知測定を組み合わせることで、LLMOのPDCAサイクルを回すことが可能です。
Q&A
Q. LLMOとは何ですか？
A. 大規模言語モデル最適化の略で、生成AIが自社ブランドを正しく認知するように、学習データへ情報を届ける取り組みです。
Q. クロール優先度はどのように決まるのですか？
A. Webグラフ上の被リンク構造に基づき、クローラーが収集しやすい媒体かどうかを「大・中・小」の3段階で判定しています。
Q. この機能は追加費用なしで使えますか？
A. Qlipperを契約中のお客様は、追加費用なくメディア分析機能からご利用いただけます。
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O!Productニュース編集部からのコメント
robots.txtで学習用クローラーを許可している媒体だけに絞れるのは、広報担当にとって嬉しい機能ですね。LLM対策のPDCAを回す第一歩になりそうです。
引用元：PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
