プロンプトトラッキングとは？AIブランド可視性の計測方法と活用手順

プロンプトトラッキングとは、ChatGPTなどのAIサービスが特定の質問にどう回答するかを継続的に記録し、自社ブランドが回答に登場した回数、競合の表示状況、引用元、肯定的・否定的といった評価傾向を計測する方法です。

たとえば、ユーザーが「環境に配慮したおすすめのスポーツウェアブランドは？」と尋ねたとき、競合は紹介されているのに自社だけが回答に含まれていないことがあります。従来のアクセス解析や検索順位チェックだけでは、AIの回答で競合だけが紹介され、自社が比較候補に入っていない状況を把握できません。

プロンプトトラッキングは、SEOにおける検索順位計測と同様に、AI検索で自社ブランドがどの程度表示されているかを確認し、生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization）の成果を測るための基盤になります。

プロンプトトラッキングとは？キーワード順位計測との違い

プロンプトトラッキングでは、事前に設定した質問に対するAIの回答を定期的に取得し、次の変化を確認します。

• 自社ブランドが回答に含まれているか
• どの競合ブランドが紹介されているか
• ブランドがどの順番で紹介されているか
• 肯定的、否定的、中立的のどの文脈で言及されているか
• 回答の根拠として、どのWebサイトが引用されているか

キーワード順位計測では、検索結果の何位にページが表示されたかを測ります。一方、AIの回答には「1ページ目」「2ページ目」や「11位」といった明確な順位がありません。

そのため、まず確認すべきなのは、自社ブランドが回答に含まれているかどうかです。

AIサービスでは、「ヨガパンツ」のような短いキーワードよりも、「耐久性の高いヨガパンツはどれですか？」のような具体的な質問が使われます。キーワード単位ではなく、ユーザーがAIに入力する質問文（プロンプト）単位で計測する必要があります。

また、AIの回答は毎回同じとは限りません。SparkToroの調査では、ChatGPT、Claude、Google AIに対する2,961件のプロンプトを分析した結果、同じ質問を繰り返した際に、同一のブランド一覧が表示される確率は1%未満でした。

一度だけ手動で確認しても、正確な傾向は把握できません。継続的に回答を記録することで、AIブランド可視性を、一時的な回答に左右されず継続的に評価できます。

 

プロンプトトラッキングで計測すべき主な指標

AI回答でのブランドメンション率と可視性スコア

最も基本的な指標は、追跡対象のプロンプト全体のうち、何％の回答で自社ブランドが言及されたかです。

SimilarwebのAIブランド可視性では、追跡する質問のうち、自社ブランドが回答に登場した割合をAIブランド可視性スコアとして表示し、競合と比較できます。

単純な言及回数だけでなく、次の観点でも確認することが重要です。

• 非指名の質問で自社が紹介されているか
• 競合より先に紹介されているか
• 重要な商品カテゴリーで安定して表示されるか
• AIサービスによって可視性に差がないか

 

AIが引用するWebサイトを分析する

AIがブランドや商品を紹介するときは、記事、商品ページ、レビューサイト、フォーラムなどを情報源として参照します。

Similarwebの引用分析では、対象カテゴリーでAIがどのドメインを引用しているかを確認できます。

頻繁に引用されるサイトは、AIがその分野で信頼性の高い情報源として参照している可能性があります。自社が掲載されていない場合は、PR、寄稿、レビュー掲載、パートナーシップなど、自社サイト外でブランドの掲載を増やすオフページSEOやPRの候補として活用できます。

 

AIがブランドをどう評価しているかを分析する

ブランドが回答に含まれていても、必ずしも肯定的に紹介されているとは限りません。

Similarwebのセンチメント分析では、ブランドメンションを肯定的、中立的、否定的に分類します。

継続的に計測すれば、AIが自社ブランドを肯定的・中立的・否定的のどの傾向で説明しているか、その変化を把握できます。第三者メディアの記事、レビュー、商品評価などの変化が、AIの説明に反映されている可能性もあります。

 

ChatGPT・GeminiなどAIサービス別のブランド可視性

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Modeは、同じ質問に対して同じ回答を返すとは限りません。

スポーツウェアの日常利用カテゴリーでは、Lululemonのブランド可視性に次の差が確認されました。

サービス別に計測しなければ、特定のAIで自社の可視性が低いことを見落とします。自社の表示率が特に低いAIサービスを特定し、優先してGEO施策を実施できます。

 

プロンプトトラッキングで追跡する質問の決め方

効果的な追跡用プロンプトの設計では、質問数を増やす前に、次の4点を決めます。

1. 自社ブランドがAIの回答に表示されるべき重要なトピック
2. 指名、比較、非指名のプロンプト構成
3. 追跡するAIサービス
4. 計測頻度

キーワードではなくトピックから設計する

プロンプトトラッキングは、キーワード一覧ではなく、ユーザーが解決したい課題やユーザーがAIに質問する目的（プロンプトの検索意図）から設計します。

スポーツウェアブランドの場合、たとえば次のようなトピックが考えられます。

• ヨガ
• レギンス、ヨガパンツ
• 日常向けスポーツウェア
• サステナブルなスポーツウェア
• メンズスポーツウェア
• 女性向けトレーニングウェア

1つのトピックから、複数の質問を展開します。

• おすすめ：「滑りにくいヨガマットを教えてください」
• 比較：「耐久性の高いヨガパンツはどれですか？」
• 用途別：「ホットヨガに適したマットはどれですか？」
• レビュー：「ヨガマットの比較レビューはどこで確認できますか？」

従来のキーワード調査だけで作成するよりも、ユーザーが商品を知り、比較し、購入候補を絞る流れに近い質問を作成できます。

指名・比較・非指名を組み合わせる

指名プロンプト

ブランド名を含む質問です。

例：

• 「Lululemonはホットヨガに適していますか？」
• 「Lululemonはサステナブルな商品を販売していますか？」

AIがそのブランドを肯定的・中立的・否定的のどのように説明し、どの商品特徴を認識しているかを確認するのに適しています。

ただし、ブランド名を質問に含めれば言及されやすいため、指名プロンプトを増やしすぎるとAIブランド可視性スコアが高く見えても、非指名の質問で競合に勝てているとは限りません。

比較プロンプト

購入候補を比較しているユーザーの質問です。

例：

• 「高身長向けサイズのあるスポーツウェアブランドは？」
• 「手頃な価格で購入できるスポーツウェアは？」

比較プロンプトでは、ユーザーが候補を絞り込む場面で自社が選択肢に入っているかを確認できます。

非指名プロンプト

ブランド名を含まないカテゴリー単位の質問です。

例：

• 「環境に配慮したスポーツウェアのおすすめブランドは？」
• 「おしゃれで機能的なサステナブルウェアの選び方は？」
• 「環境に配慮した女性向けトレーニングウェアは？」

非指名プロンプトは、ブランド名を含まない質問でも、AIが自社を有力な選択肢として紹介するかを測る重要な指標です。コンテンツや第三者サイトでの評価によって獲得する必要があるため、競合との差が表れやすくなります。

対象となるAIサービスを決める

原文では、まずChatGPTとGoogle AI Overviewsを基本対象とし、B2B分野では引用を重視するPerplexityも加える方法を推奨しています。

必要に応じて、Gemini、Microsoft Copilot、Google AI Modeにも対象を広げます。

すべてを一度に追跡するよりも、顧客が利用している可能性の高いサービスから始めるほうが、分析結果をコンテンツ改善やPR施策へつなげやすくなります。

基本は週次、重要施策では日次で計測する

AIの回答は、モデルや検索機能の更新、新しいコンテンツ、市場動向によって変化します。

通常は週次で計測すれば、重要な変化を追いながらデータ量を抑えられます。商品発売、PRキャンペーン、センチメントの急落などを確認するときは、日次計測が効果的です。

Similarwebのプロンプト分析で確認できること

Similarwebのプロンプト分析は、AI検索インテリジェンスに含まれるAIブランド可視性機能です。

ChatGPTなどで実際に使用されたプロンプトをトピック別に分析し、各プロンプトに対するAIの回答データを毎日更新します。

 

各プロンプトについて、次の情報を確認できます。

• ブランドメンション：自社ブランドが回答に含まれているか
• 競合の掲載順：どの競合が、どの順番で紹介されたか
• センチメント：肯定的、中立的、否定的のどれか
• 引用元：AIが回答作成に使用したドメイン
• 回答全文：実際に生成された文章と引用一覧

 

実際にユーザーがAIへ入力したプロンプトを分析

一般的なプロンプトトラッキングツールでは、キーワードやテンプレートをもとに質問を自動生成することがあります。

Similarwebのプロンプト分析では、実際のAIチャットで使われた質問を集約し、表記の違いなどを整理したユーザープロンプトを使用します。これにより、キーワード一覧からは把握しにくい質問の表現、トピックの組み合わせ、購入検討時の言葉を分析できます。

回答が毎日更新されるため、週に1回だけ取得したデータでは見落としやすい、日々のブランド表示や回答内容の変化も確認できます。

プロンプトを継続的に管理

事業や商品戦略が変われば、追跡すべき質問も変わります。

Manage Prompts（プロンプト管理）では、既存キャンペーンを作り直さずに、次の変更ができます。

• 新商品や市場参入に合わせて質問を追加
• プロンプトを別のトピックへ移動
• 不要な質問を削除
• トピック名を変更
• トピック領域を追加、削除

 

プロンプトトラッキングを一度限りの調査ではなく、継続的な計測にできます。

プロンプトデータをGEO施策へつなげる方法

プロンプトトラッキングを使うと、コンテンツ改善と外部サイトでの掲載強化という2つの施策を見つけられます。

• 自社が表示されていない質問：コンテンツ改善の機会
• 競合が表示され、自社が表示されていない質問：コンテンツまたはオフページ施策の機会

表示されないプロンプトをコンテンツ改善につなげる

本来表示されるべき質問に自社ブランドが含まれていない場合、そのプロンプトをもとに、必要なコンテンツの追加や既存ページの改善を検討できます。

たとえば「環境に配慮したスポーツウェアのおすすめブランドは？」という回答に自社が含まれない場合、その質問に直接答える新しいページを作成するか、既存ページに回答を追加します。

重要なのは、記事の冒頭から質問への答えを示すことです。Growth Memoの調査では、大規模言語モデル（LLM）による引用の44.2%は、記事の冒頭から全体の30%までの範囲にある情報から選ばれていました。

一般的な背景説明を長く続けるのではなく、次の順序で構成することが重要です。

1. 質問への直接的な回答
2. 選定基準や根拠
3. 比較情報
4. 詳細な補足
5. 関連商品や次の行動

引用元をオフページ施策に活用する

自社が表示されていないプロンプトでは、AIがどのサイトを引用しているかも確認します。

業界メディア、レビューサイト、第三者の比較記事が繰り返し引用されているにもかかわらず、自社が掲載されていない場合は、次の施策候補になります。

• メディアへの情報提供
• PRや寄稿
• レビュー掲載
• アフィリエイト提携
• 第三者比較記事への掲載

一般的なドメインオーソリティだけで掲載先を選ぶのではなく、一般的なサイト評価だけでなく、自社が重視する質問でAIが実際に引用しているメディアを優先できます。

Lululemonで見つかったサステナブル分野の可視性ギャップ

LululemonのAIブランド可視性を分析したところ、「サステナブルなスポーツウェア」のトピックで、本来期待されるほどブランドが表示されていない状況が確認されました。

関連する複数のプロンプトでLululemonが表示されない一方、Patagonia、Girlfriend Collective、Pangaiaなどが繰り返し紹介されていたのです。

 

AIはSustainablyChicやVogueなどを引用していましたが、これらのコンテンツではLululemonがサステナブルブランドとして十分に紹介されていませんでした。

従来の検索順位やブランド認知だけを見てしまうと、大きな問題を見落としてしまう可能性があります。

プロンプトトラッキングを行うことで、分析結果を、次の具体的な改善施策につなげられます。

• サステナビリティに関する質問へ直接答えるコンテンツを作る
• AIが信頼する第三者サイトでの掲載を増やす
• 競合が紹介される理由と引用元を分析する
• 改善後のブランドメンションを継続的に計測する

プロンプトトラッキングでAI検索の成果を計測・改善する

AI検索で成果を上げるには、偶然ブランドが紹介されるのを待つのではなく、どの質問で表示され、どの質問で表示されていないかを把握する必要があります。

検索順位を計測せずにSEOを改善できないのと同様に、AIブランド可視性も計測しなければ改善できません。

プロンプトトラッキングによって、AI検索を見えないブラックボックスから、次のように改善できるチャネルへ変えることができます。

• 自社と競合のブランドメンションを比較する
• 不足しているコンテンツを特定する
• AIが信頼する引用元を見つける
• センチメントの変化を確認する
• GEO施策の成果を継続的に計測する

Similarwebのプロンプト分析では、実際のユーザープロンプトと毎日更新されるAI回答をもとに、自社ブランドの掲載状況、競合、センチメント、引用元を一元的に分析できます。

よくある質問

何件のプロンプトを追跡すればよいですか？

固定の件数はありませんが、一般的には、1トピックにつき適切に設計された50〜150件のプロンプトから安定した傾向を把握できます。件数よりも、実際の比較や意思決定につながる質問を含めることが重要です。

傾向が分かるまでどのくらいかかりますか？

初期の問題はすぐに見つかりますが、単発の変動と継続的な変化を区別するには、通常3〜4週間の計測が必要です。

プロンプトトラッキングは自動化できますか？

回答の取得や集計は自動化できます。ただし、トピックの選定、質問の改善、結果の解釈は人が行う必要があります。

プロンプトトラッキングに適した質問の条件は？

実際のユーザーが商品やサービスを調べる際に使う、自然で具体的な質問です。絞り込みすぎて回答候補を限定してしまう質問や、ブランド名を不必要に含める質問は避けます。

どのプロンプトから優先して改善すべきですか？

事業との関連性が高く、競合が繰り返し表示されているプロンプトを優先します。売上につながる用途や商品カテゴリーで自社だけが表示されていない場合は、優先度が高いと判断できます。

B2CとB2Bの両方で利用できますか？

利用できます。B2Cではおすすめや商品比較、B2Bでは課題解決や製品評価に関するプロンプトが中心になります。

プロンプトはどの程度の頻度で見直すべきですか？

通常は月次で確認し、新商品発売、リブランディング、新市場への参入などがあった場合は、その都度更新します。

指名プロンプトを増やせばAIブランド可視性スコアを上げられますか？

見かけ上のスコアは上げられます。ブランド名を含む質問では、そのブランドが回答に登場しやすいためです。ただし、ブランド名を含まない質問でも自社が候補として紹介されているかは判断できません。実際の競争力を測るには、非指名プロンプトでのブランドメンションを重視する必要があります。

プロンプトトラッキングでは、何を指標に成果を判断しますか？

非指名プロンプトで自社ブランドが言及される割合、競合より先に紹介される割合、複数のAIサービスで安定して表示されているかを確認します。これらの数値が継続的に改善しているかを、プロンプトトラッキングの成果として判断します。

プロンプトトラッキングでは各部門が何を担当しますか？

特定の1部門だけで担当するのではなく、SEO、コンテンツ、PR、プロダクトマーケティングが連携して進めます。

• SEO部門：追跡するトピックやプロンプトを設計し、AI上の表示状況を分析する
• コンテンツ部門：自社が表示されていない質問に対応する記事やページを作成・改善する
• PR部門：AIが引用する第三者メディアやレビューサイトでの掲載機会を増やす
• プロダクトマーケティング部門：AI上のブランド説明が、実際の製品価値やブランド戦略と一致しているか確認する

このように役割を分けると、分析結果をコンテンツ改善や外部施策へつなげやすくなります。