AI検索最適化の新機能「Answer IO」にAI改善提案機能が登場

株式会社フィードフォース（本社：東京都港区、代表取締役社長:塚田 耕司、以下「フィードフォース」と呼びます）は、AI検索におけるブランドスコアを見える化する「Answer IO」に新しい「AI改善提案機能」を追加しました。この新機能は、今後順次追加される4つの分析機能の第一弾であり、AIによる自動分析結果からブランドスコアを向上させるための具体的な改善アクションを提案します。

新機能の開発背景

Answer IOの一般公開以降、多くの企業がAI検索を利用して自社のブランドの見え方を数値で把握できるようになりました。しかし実際の利用が始まると、「スコアは理解できたが、どのように改善すれば良いのかが不明」、「競合との差がわかったが、着手すべきポイントが決められない」といったフィードバックが寄せられています。

AI検索最適化（AIO）は、まだ発展途上の領域であり、改善提案を整理したりアクションプランを策定することに悩む企業も多く存在しています。新たに実装されたAI改善提案機能は、Answer IOを単なるスコアの可視化に留めず、施策の実施までをサポートするツールへと進化させるものです。

AI改善提案機能の特長

このAI改善提案機能は、レポート全体を分析し、ブランド認知の向上に向けた改善計画を4つの視点から提案します。

現状分析

全体のレポートから重要なトレンドやギャップを自動的に抽出し、ブランドの視認性や競合との違いを整理します。AIモデル別のスコア、引用元、競合ブランドの露出頻度など、さまざまなポイントをまとめて確認可能です。

改善提案

各優先度に基づいたアクションを4つのカテゴリで提案します。

• コンテンツ改善: AIから高評価を得やすい構成や情報量を向上させる施策（例：特定用途に特化したLPやFAQの制作、導入事例の数値的な公開など）
• 被参照強化: サードパーティーサイトでの掲載や引用を獲得する施策（例：IT製品レビューサイトでの掲載強化、業界メディアとの協力記事など）
• 技術的改善: 構造化データやサイト構造の改良（例：Schema.orgに準拠したマークアップ、サイトマップの整備など）
• 競合対策: 差別化や比較コンテンツを充実させる施策（例：重要な競合と比較した機能ページの作成など）

すべてのアクションには影響度、工数、信頼度が付与され、データに基づいた優先付けが可能です。

効果測定

各アクションに対する期待される数値の変化（例：「特定クエリのスコアが+25点、言及率が80%を超える」）と、測定指標（例：「各AIから得られた言及率」「ポジションスコア」）を同時に表示します。

実装ガイドと根拠の提示

改善アクションはチェックリスト形式で整理され、以下の情報を確認できます。

• 対象クエリ: どの検索クエリを対象にした施策か
• 実施理由: 目的を一文でまとめた内容
• 根拠データ: スコアの数値、競合の言及状況、引用元など
• 期待効果: 定量的な目標値

「最もスコアが低いクエリで可視性が欠けている」「競合3社が各2回言及されているが自社は言及なし」といった具体的な根拠を基に実行計画が立てられます。

今後の展開

Answer IOは、AI検索最適化を支援する機能を今後も拡充していく予定です。AI改善提案機能には、次のような追加分析機能が順次提供される予定です。

• コンテンツ改善分析: AI検索で評価されるコンテンツ要素を深掘りし、記事構成・トピック選定・情報の網羅性を改善する提案を実施します。
• サイト掲載提案分析: 引用されやすいサイト構造やメタデータの最適化、外部メディア露出戦略を提案します。
• 技術的改善分析: 構造化データの実装、サイトパフォーマンス、クローラビリティなど技術面の改善提案を行います。

Answer IOについて

• プロダクト概要：AI検索におけるブランドスコア測定・競合比較・引用分析・改善提案のダッシュボードを提供しています。