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可視性

ChatGPT と Gemini はあなたの商品をどう説明しているか

Search Console は、買い手がアシスタントに尋ねたとき何が起きるかを教えません。自分で回せる点検と、次の行動を変える一列を示します。

店舗オーナーから二つの問いが繰り返し届きます。一つは「Search Console も店舗分析も使っているが、誰かが ChatGPT や Gemini に商品の推薦を尋ねたとき何が起きるかはどちらも教えてくれない」。もう一つは、監査に 3,000 ドル、その後月々 400 ドルを支払う寸前だった出店者から——それは見合うのか。

二つ目への最良の答えは、同じスレッドの別の出店者からでした。成果物がレポートなら、450 ポンドでも 3,000 ドルでも飛ばせる。何も変えないうちに数字を眺めるために払うのは逆だ。というわけで、点検そのものを示します。弊社で三プラットフォームを回し、うち二つの発見が我々の行動を変えました。

要約 成果物がレポートなら、それは飛ばせる 何も変えないうちから可視性の数字を買って眺めるのは逆です。回答が実際に引いているページに手を入れてから測りましょう。
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ステップ 1 —— 買い手が実際に聞く問いを書き出す

「自社ブランドは見えているか」ではありません。購入前の客が打つ形で二十〜四十問:ある用途に最適なカテゴリ商品ある制約を満たすカテゴリ商品主流商品の代替。ブランド名入りの問いも数問残します——振る舞いがまったく違い、その差が重要だからです。

リストはファイルに。繰り返し回すので、リスト自体が資産です。

ステップ 2 —— 「出たか」だけでなく、何が返ってきたかを記録する

各問いを ChatGPT と Gemini で実行し、回答ごとに四つを記録します。言及されたか、ソースに実リンクで引用されたか、どの競合がどの順で出たか、そして誰のものであれどの URL が引かれたか。

言及と引用は別物で、その差こそが手を打てる部分です。自社で回したとき、弊社のポジショニングをほぼそのまま再現しながら一般名詞で記述している回答がありました——ブランド名なし、リンクなし。これはソーステキストの問題であってランキングの問題ではなく、可視性ダッシュボードでは判別できません。

ステップ 3 —— 行動を変えるのはこの列

四つ目の列に金があります。ブランド名なしのカテゴリ問を三プラットフォームで回したところ、引用はすべて GitHub リポジトリと第三者のリスト記事へ向かい、自社サイトには一件も向かいませんでした。ブランド名入りの問いは逆に自社ページを引いていました。

店にとっての帰結は二つ。カテゴリの非ブランド回答が小売のまとめ記事やモールの商品ページ、レビューサイトを引いているなら、自社トップページを書き直しても動きません。流通単位はモデルが実際に引いているものです。そして二種の問いは別々に測ること——一つの可視性スコアに平均すると、手を打てない理由で動く数字が残るだけです。

ステップ 4 —— ダッシュボードではなくソースを直す

出店者から報告される失敗は二つ、どちらもソースで直せます。

古い事実。ある出店者は、開店以来一年以上請求していない価格を持ち出す客に遭遇しました。別の人は、数か月前に販売をやめた商品を ChatGPT が推しているのを見つけ、確かめると他の二つのモデルも同じ終了商品を示していました。古い価格や終了商品がキャッシュページ、古い投稿、第三者の出品情報に残っていれば、それが客に返されます。

比較コンテンツの欠如。「X vs Y」に答えるモデルには引くべき素材が必要です。そのカテゴリで誠実な比較を書いた人がいなければ、答えは書いた人の素材で組み上がります。

つまり行動は、古い事実を実際に存在する場所(自社のものでないページを含む)で直し、引用が実際に向かっている面に欠けている比較やユースケースの内容を作ること。なぜある一節が引かれ、別の一節が引かれないのかはChatGPT に引用されるための記事にまとめてあります。

ステップ 5 —— 再測定。ただし来週ではなく

モデルから見えるメタデータは大きく遅れます。自社で確かめたとき、プラットフォームは数か月前の star 数とリリース日を報告していました。修正の効果をその週のうちに評価しないこと。数週間後に同じリストを回し、言及率・引用率・競合の順番を初回と比べます——ステップ 1 でリストをファイルにした理由です。

もう一つ。これはサンプリングであって測定ではありません。回答は毎回ぶれるので、変化を信じる前に各問を日を変えて三回以上繰り返します。一回だけではほぼ何も分かりません。

Orkas での回し方

Orkas には SeoGeoAgent が標準搭載されており、問いのリスト、回ごとの記録、修正リストが一つのプロジェクトフォルダに住みます。二回目は一回目との差分を見ればよく、最初からやり直す必要はありません。全体の流れは検索と AI 回答の可視性のユースケースへ。

これで得られないもの

  • トラフィック数は得られません。Google Search Console の生成 AI レポートに API はなく、構造上表示回数しか出ません——AI の CTR は計算できません。
  • 競合の実シェアも分かりません。回答を標本抽出しているだけです。
  • 修正が伝播する保証もありません。引用元には自分の手の届かないものがあります。