- AI回答ガバナンス
- AIサービス上の企業説明を観測し、証拠、承認、改善、成果まで管理する運用。
- LLMO
- AI回答で正しく理解・引用・推薦される状態を目指す改善活動。
- AEO
- 回答エンジンで明確に回答・引用されるための情報設計や改善。
- GEO
- 生成AIや生成検索での可視性・引用・言及を改善する取り組み。
- Observed data
- 実際に外部AI面から取得した回答・引用などの観測データ。
- Synthetic data
- 開発・デモ・検証用に生成したデータ。成果測定の正本にはしない。
- Prompt×Engine Cohort
- 同じ質問とAI面の組み合わせを固定した比較単位。
- 需要代理値
- 検索需要などから市場関心を推定する補助指標。AIプロンプト実数ではない。
- Citation gap
- 自社が言及されても根拠URLが弱い、または競合だけが引用される状態。
- FactCheck
- AI回答と承認済みファクトを比較し、矛盾や古さを判定する処理。
- 職務分離
- 複数部門の承認を同じ担当者だけで完了させない統制。
- Baseline
- 施策前の測定条件と値を固定した基準。
- Outcome
- 施策後に同じ条件で取得した結果。
- DataForSEO
- 検索・AI回答・ページ・被リンク等の外部データ取得に利用するProvider。
- Postback
- 非同期タスク完了時にProviderから結果を通知する仕組み。
導入相談
AI回答の課題を、自社の実データで確認しませんか。
誤情報・未言及・競合差を根拠付きで把握し、改善と成果測定までご相談いただけます。