LLMブランド認知を測る「ディギディギ」が単独サービスに

生成AIが情報収集の起点となる中、LLMが自社ブランドを正しく認識しているかが重要になっています。LLMが誤った情報を記憶していると、推奨候補にさえ挙がらないリスクがあります。この対策はLLMOと呼ばれ、特に事前学習データへの露出が鍵を握ります。広報担当者が関与できる報道・記事露出が主戦場ですが、これまで効果を測定する手段がありませんでした。ディギディギはこの課題に応えるツールです。

ディギディギは、LLMに自社について説明させて事実誤認を検知する「ハルシネーション検知」、カテゴリ内での自社の想起シェアを測る「想起シェア計測」、LLMが想起する競合を発見する「逆引きで競合発見」を提供します。さらに、獲得した記事がLLMの学習データとして有効かを診断する「サイテーションデバッグ」、ブランドとカテゴリを結びつける文章案を生成する「並列センテンスジェネレーター」、メディアのLLM学習への到達性を分析する「メディア分析」を備えています。

ディギディギの測定結果は、PR効果測定サービス「Qlipper」のニュースモニタリングと組み合わせることで、露出創出からLLM認知の確認までのPDCAサイクルを回せます。これにより、広報活動の成果をLLMの記憶形成という観点から評価し、改善につなげられます。

ディギディギの料金は月額10,000円（税別）の定額制です。また、Qlipperの対象プランを契約しているユーザーは追加費用なしで利用できます。株式会社トドオナダは、東京都台東区に本社を置き、代表取締役の松本泰行氏が率いています。

A. LLMが自社ブランドをどう認識しているかを測定し、誤情報や認知度を可視化するツールです。

A. LLMが自社について説明した際に、事実と異なる情報が含まれているかどうかを検出できます。

A. 獲得した記事がLLMの事前学習に有効かどうかを、データクリーニングの通過性や共起の観点から診断します。

• https://digidigi.qlipper.jp

O!Productニュース編集部からのコメント

LLMが自社をどう認識しているか数値化できるのは広報担当に刺さりそうです。記事が学習データとして有効かも診断できるので、効果測定の新しい基準になりそうですね。

引用元：PR TIMES