
BringFlower、リテラのLLMOコンパスを大規模アップデート
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株式会社BringFlowerは、SEO/LLMOプラットフォーム「リテラ(BringRitera)」の「LLMOコンパス」を大規模アップデートしました。生成AIが引用するURLにおけるブランドの掲載状況と、生成AIによるブランド言及率との関係を可視化します。全体の傾向から外れるブランドを「外れ値」として検出し、その要因候補を分析します。さらに、分析結果をもとに具体的な改善施策を自動提案する機能を追加しました。関連技術について特許出願も行っています。
ポイント
- 1引用URLカバー率と生成AI言及率の関係をAIモデル別に可視化
- 2想定から外れるブランドを外れ値として検出し要因候補を分析
- 3分析結果に基づく具体的なLLMO施策を自動提案する機能を搭載
生成AIに選ばれるための可視化と分析
生成AIを利用して製品やサービスを比較・検討する行動が広がり、事業者にとっては自社ブランドが生成AIの回答で言及・推奨されることが重要になっています。株式会社BringFlowerは、リテラのLLMOコンパスを大規模アップデートし、生成AIが引用するURLにおけるブランドの掲載状況と、生成AIによるブランド言及率との関係を可視化しました。多くの引用URLにブランドが掲載されているほど、生成AIによる言及率も高くなる傾向が確認されています。
外れ値分析で「想定外」の要因を探る
全体として相関関係が認められても、すべてのブランドが傾向線に沿うとは限りません。引用URL上の掲載状況から想定される言及率よりも、実際の生成AI言及率が大幅に高い、または低いブランドを「外れ値」として検出します。新たに搭載した外れ値分析機能では、引用URLのカテゴリーや言及強度、言及位置、肯定的・否定的な評価傾向、プロンプトの検索意図との関連性などを他ブランドと比較し、差を生じさせている可能性のある要因候補を表示します。
分析結果をもとに施策を自動提案
今回のアップデートでは、LLMO対策を効率的に実践できるよう、分析結果をもとに施策を自動提案する機能を搭載しました。自社サイトが生成AIから引用されやすくなるためのポイントや、自社ブランド掲載を優先して働きかけるべき第三者サイト、外れ値分析から明らかになった強化ポイントなどを提示します。株式会社BringFlowerは、LLMO対策を大きく3つのステップで整理しています。
独自スコアや引用URLカテゴリ集計も追加
そのほかにも、AIへの推奨されやすさを示すブランドごとの独自スコア、引用URLを16種類のカテゴリと「その他」に分類した集計、引用数上位URLにおける各ブランドの掲載順、Google検索上位URLにおける引用状況など、複数の新機能を追加しました。月次・週次・日次で、AIモデルごと/ブランドごとに言及率/引用率の推移がグラフで確認できるようになっています。
Q&A
Q. LLMOコンパスとは何ですか?
A. 生成AIに自社ブランドがどう言及・引用されているかを計測し、改善施策を提示するリテラの機能です。
Q. 外れ値分析では何がわかりますか?
A. 引用URLの掲載状況から想定される言及率と実際の言及率の差を判定し、その要因候補を他ブランドと比較して表示します。
Q. 施策提案ではどのような内容が提示されますか?
A. 自社サイトが引用されやすくなるポイントや、優先して働きかけるべき第三者サイト、強化ポイントなどが提示されます。
関連リンク
- https://ritera.bring-flower.com/
- https://ritera.bring-flower.com/llmo-compass
- https://www.bring-flower.com/

O!Productニュース編集部からのコメント
引用URLでの掲載状況から言及率のズレを外れ値として検出してくれるのは助かりますね。施策まで自動提案されるので、LLMO対策の次の一手がすぐ立てそうです。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
