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LLM の言及 ブランド可視性向けAPI

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。

検索インデックス済み

インデックス済みのAI回答から、ブランドへの言及と引用を検索します。対象を比較し、頻繁に引用されるページを見つけ、可視性の過去の変化を調査できます。

ソース
データ。
クエリ

ブランド、製品、ドメインで検索し、回答、クエリ、ソースのコンテキストを確認します。回答内での言及と、ソースページへの引用を区別してください。

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。

プロンプトと回答の出典を保持する

言及数の多いページやドメインを確認し、どの情報源が AIの回答を支える。解釈する前に、元のページを確認してください。 推薦の証拠。

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

引用されたURLを確認

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

過去データと時系列の変化を使って、新しいメンション、失われたメンション、変化するメンションを調査します。期間をまたいで同じ範囲を比較してください。

中程度 見積もりはお問い合わせください

調査の質問に合わせて、情報源、場所、言語、照合条件を絞り込みます。幅広いクエリと完全一致クエリでは、異なる言及セットが返される場合があります。

高 見積もりはお問い合わせください

引用されたURLやブランドの観測データを、コンテンツ、キーワード、競合調査と結び付けます。収集日と情報源の定義を保持してください。

検索 インデックス登録されたAI

ブランド、製品、ドメインで検索し、回答、クエリ、ソースのコンテキストを確認します。回答内での言及と、ソースページへの引用を区別してください。

ultra 動的

一貫した調査設定のもとで、ターゲット指標と複数ターゲット指標を使って関連するエンティティを比較します。ブランドの定義と期間を明示してください。

ライブ 動的

言及数の多いページやドメインを確認し、どの情報源がAIの回答を裏付けているかを把握します。引用を推薦と解釈する前に、元のページを確認してください。

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