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AI可視性API: ブランドとソース

参考レスポンスのコンテキスト。プロンプト、手法、返されたソースを確認してください。
AI最適化APIの結果 レスポンスフィールド
ブランド
言及
引用されたページ
1
ランニングシューズガイド
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
2
2
初心者向けランニングシューズ
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
3
3
トレイルランニングシューズ
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
4
4
ランニングシューズガイド
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
5
例示
レスポンスのコンテキスト。次を確認してください
プロンプト、メソッド、
返されたソース。

AI最適化APIの機能

AIでの言及、引用されたページ、推定プロンプト需要、生成された回答を調査します。公式モデルの出力と消費者向けインターフェースの回答を比較し、可視性の推移を追跡します。

ユースケース
API Playgroundで試す
クエリ

対応するAI回答データを横断して、ブランド、キーワード、ドメインへの言及を検索します。可視性を判断する前に、プロンプト、回答、引用のコンテキストを確認してください。

5
ブランドの例
言及あり
example.com/guide
6
トレイルランニングシューズ
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
7
7
ランニングシューズガイド
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
8
8
初心者向けランニングシューズ
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
9
9
トレイルランニングシューズ
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
10
10
ランニングシューズガイド
参考レスポンスのコンテキスト
example.com
1
例示
レスポンスのコンテキスト。確認してください
プロンプト、
手法と返されたソース。

参考レスポンスフィールド

過去データ、時系列の変化、新規・消失したメンションを使って調査する AIでの可視性の変化。比較可能な期間を およびエンティティ 定義。

低 36.2 / 0.025ユニット
中 43 / 0.1ユニット
高 52 / 0.5ユニット
サンプルコレクション 26.5 / 0.1ユニット
サンプルコレクション 49.5 / 0.9ユニット
サンプルコレクション 39.4 / 0.3ユニット
サンプルコレクション 52.4 / 2.16ユニット
サンプルコレクション 51.8 / 1.9ユニット
スコア / コスト

収集範囲とアクセス

見積もりはお問い合わせください 4つのAI機能。
最小限 見積もりはお問い合わせください

範囲はソースとルートによって異なります

低 見積もりはお問い合わせください

推定AIキーワード検索ボリュームと、利用可能な過去の傾向を調査します。推定需要を正確なユーザー数や従来の検索エンジンのキーワード指標と区別します。

中程度 見積もりはお問い合わせください

対応するモデル API を通じてプロンプトを実行し、モデルとリクエストのオプションを保持します。レスポンスとモデルのエンドポイントを使って、再利用可能な比較ワークフローを構築できます。

高 見積もりはお問い合わせください

対応する一般消費者向けインターフェースの回答を構造化形式またはHTML形式で収集します。市場設定と引用を保持してください。公式APIの出力と一般消費者向けインターフェースの出力は異なる場合があります。

xhigh 見積もりはお問い合わせください

インデックス化されたAI回答におけるブランド、製品、ドメインの可視性を調査します。言及を解釈する前に、プロンプト、回答のコンテキスト、引用されたページを確認してください。

ultra 動的

ターゲット指標、複数ターゲットの比較、上位の言及ページまたはドメインを使って、サポート対象のAIデータ全体でブランドやソースがどのように表示されるかを把握します。

ライブ 動的

AI Keyword Dataを使って、推定検索ボリュームと過去の需要を調査します。モデル、市場、期間、推定方法は、正確なユーザー数とは区別して扱います。

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