
Ahrefs、AI検索可視化ツール「ブランドレーダー」の解析モデルを大幅更新
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Ahrefs Pte. Ltd.は、AI検索におけるブランド言及を可視化する「ブランドレーダー」のAI回答解析モデルを大幅にアップデートしました。新たに導入したエンティティ認識モデルにより、会社名や製品名を一般名詞と区別し、意味に基づいて計測できるようになります。これにより、AppleやNotionのような一般名詞と重なるブランド名でも、無関係な文脈を除外して正確に分析できます。AI検索でのブランド露出を把握したい企業にとって、データの精度向上が期待される変更です。
ポイント
- 1エンティティ認識モデルで会社名・製品名を一般名詞と区別して計測可能に
- 2テキスト一致・会社・製品の3モードで分析目的に応じて切り替え可能
- 3AIが回答で紹介した会社や製品を一覧表示する「上位エンティティ」を追加
ブランド名と一般名詞を意味で区別
従来の文字列一致による計測では、指定した名称がAI回答に含まれていれば、文脈にかかわらずブランド言及として集計されていました。例えば、Appleは会社名であると同時に果物のりんごを指し、Notionも製品名である一方で英語では概念や考えを意味します。今回のアップデートで、ブランドレーダーは名称が一致したかだけでなく、AIがその言葉を会社や製品として扱っているかを判定します。これにより、無関係な言及が混ざることを抑え、分析の前提となるデータの精度を高めます。
テキスト・会社・製品を目的に応じて選択
レポート設定時に、従来のテキスト一致に加え、会社または製品として認識されたエンティティを選択できるようになりました。広く名称の登場状況を確認したい場合はテキスト一致を、会社としての言及だけを追いたい場合は会社エンティティを、特定の製品としての言及を追いたい場合は製品エンティティを選ぶなど、分析の目的に応じて計測対象を切り替えられます。例えば、Appleについて、会社として語られた回答と製品として紹介された回答を分けて認識します。
AIが回答内で紹介した会社・製品を新しい分析軸に
認識したエンティティをレポートの絞り込みにも利用できるようになりました。これまでは回答文に特定の文字列が含まれるかを探す必要がありましたが、今後はAIが回答内で特定の会社や製品を紹介している回答という条件で抽出できます。自社が選択肢として挙げられた回答、競合製品と比較された回答、特定のサービスが推奨された回答などを直接選び、その質問や引用元を確認できます。回答内のエンティティが、AI検索におけるブランド分析の新しい軸になります。
AIが関連付ける会社や製品も一覧で可視化
概要画面には、レポート内のAI回答から抽出された会社と製品を一覧表示する「上位エンティティ」が追加されました。自社や設定済みの競合だけでなく、AIが同じテーマの中で頻繁に紹介している会社や製品も確認できます。企業側があらかじめ想定していなかった競合や、AI検索上で自社と関連付けられているサービスを発見する手がかりになります。
Ahrefs日本マーケティング統括のコメント
Ahrefs日本マーケティング統括の河原田隆徳氏は、「AI検索でのブランド言及を測るうえで重要なのは、名前が書かれているかではなく、AIがその名前を何として理解し、紹介しているかです。今回のアップデートにより、一般名詞と重なるブランド名も、会社や製品という実体として捉えられるようになりました。さらに、AIが回答内で紹介した会社や製品そのものを軸に、回答を選び、分析できます。文字列の一致から意味に基づく計測へ進んだことは、AI検索上のブランド露出をより正確に把握するための重要な変化だと考えています」と述べています。
Q&A
Q. ブランドレーダーとは何ですか?
A. AI検索の回答内で自社ブランドがどう紹介されているかを調べるツールです。会社名や製品名がAI回答に登場した回数や、その文脈を分析できます。
Q. 今回のアップデートで計測精度はどう変わりましたか?
A. 従来は名前が一致すればすべてブランド言及として数えていましたが、新モデルではAIがその言葉を会社や製品として扱っているかを判定します。AppleやNotionのような一般名詞と重なる名前でも、無関係な言及を除外して正確に測れます。
Q. このツールはどんな企業に向いていますか?
A. AI検索での自社の露出状況を把握したいマーケティング担当者や、競合調査を行う企業に向いています。特に、自社名が一般名詞と重なる企業では精度向上の恩恵が大きくなります。
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O!Productニュース編集部からのコメント
AppleやNotionみたいな名前でも、意味で判断してくれるのは助かりますね。AI検索での自社露出を調べる担当者には刺さりそうです。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
