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Mercury .

測定 — Mercury GEOフレームワーク

2026年8月更新

AIの可視性、測定する。感覚論ではない。

Mercuryは、Citation Frequency、Share of Voice、Recommendation Rankという3つの指標を用いてAIの可視性を測定します。これらは、実際のAIの回答から毎月取得され、生データとして保存され、エンジンごと、言語ごとにレポートされます。このページ上のすべての主張は、データから再現可能です。

フレームワーク

AIの可視性を定義する3つの数値

各指標には、引用可能な一文の定義、固定された方法論、および実際の読み取り形式があります。まず定義を提示することで、機械(およびCFO様)が引用できるようになります。

M1

Citation Frequency

Citation Frequencyは、固定された月次プロンプトパネルにおいて、AIエンジンが貴社のブランド名を挙げる、または引用する商業プロンプトの割合を測定したものです。

測定方法

  • クライアントごとに50〜200の固定プロンプトパネルを、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsに対して毎月実行
  • 各応答は、ブランドの言及、リンクされた引用、および情報源の帰属について解析され、サーバー側でスコアリングされます。
  • エンジンごと、市場ごと(HK EN、繁中、Japan、SEA)に報告されるため、変動の原因を特定できます。
  • 言及ゼロの回答は個別に記録されます — 「不在」は未知ではなく、測定された状態です。

正確な定義

Citation Frequencyは、固定された追跡プロンプトパネルのうち、AIエンジンの回答が貴社のブランド名を挙げる、リンクする、または引用する割合です。「引用」は、保存された生の回答において、以下の3つのイベントのいずれかが発生した場合にカウントされます。プロ―ズでブランド名が言及される、情報源としてブランド所有のURLがリンクされる、またはブランドコンテンツが逐語的に引用される。計算式:CF = (≥1の引用イベントがあるプロンプト数 ÷ 総パネルプロンプト数) × 100。エンジンごと、言語ごとに算出されます。

測定方法

50〜200の商用プロンプトのパネルをベースラインで固定し、その後、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsに対して毎月実行します。応答はサーバー側で解析され、すべての生データが保持されるため、報告された数値は再実行が可能です。パネルはプログラムの途中で変更されることはありません。月ごとの比較可能性が全てです。

理想的な状態

絶対的な数値よりも方向性が重要です。プログラムは通常、最初の四半期に0〜10%のベースラインからコアな購買プロンプトで25〜40%に向かって上昇し、成熟したカテゴリーリーダーは自社のパネルで50%以上を維持します。健全な傾向とは、スキーマおよびコンテンツの再構築フェーズにおいて、月あたり+3〜+6パーセントポイントの上昇です。

一般的な誤解

Citation Frequencyは検索順位でもトラフィックでもありません。Googleの1位の結果であっても、AIの回答が参照しなければCitation Frequencyは0%になる可能性があります。また、一度限りのスポットチェックでもありません。ChatGPTに一度プロンプトを入力して自社ブランドを確認しても、何も証明されません。固定されたパネルを、保存された生データを用いてスケジュール通りに再実行することでのみ、防御可能なCitation Frequencyが得られます。

例のレポート — Citation Frequency

エンジン
chatgpt / gemini / perplexity / aio
プロンプトパネル
128の商用クエリ (HK, EN + 繁中)
citation_frequency
41.4% (ベースライン比 7.8%、+33.6pt)
window
30日ローリング · プログラム第14週目

M2

Share of Voice

Share of Voiceは、定義されたカテゴリのプロンプトセットにおける、すべてのブランド引用に対する貴社ブランドのシェアです。貴社の業界のベンダー名を挙げるすべてのAI回答のうち、貴社名を挙げる割合を指します。

測定方法

  • クライアントと定義したカテゴリプロンプトセット(例:「private banking onboarding HK」=24プロンプト)
  • 各回答で言及されたすべてのブランドを抽出し、貴社の言及数 ÷ 全ブランドの言及数 = SoV
  • 抽象的な平均ではなく、指定された競合ブランドセットと比較して追跡
  • 変動は毎週調整されるため、競合の急増が四半期ごとの驚きではなく、対応を促します

正確な定義

Share of Voiceは、定義されたカテゴリプロンプトセット内で発行されたすべてのブランド引用に対する貴社ブランドのシェアです。計算式:SoV = (貴社ブランドの引用イベント ÷ 追跡対象の競合セット内の全ブランドの引用イベント) × 100。分母はプロンプトではなくブランド引用数です。SoVは「ベンダー名を挙げる回答のうち、どれだけが我々を挙げるか?」という問いに答えます。

測定方法

カテゴリプロンプトセット(例:「プライベートバンキングオンボーディング HK」の24プロンプト)と指定された競合ベンダーセットは、ベースラインでクライアントと合意し、固定されます。毎月の実行では、すべての回答で言及されたすべてのブランドを抽出し、各引用をベンダーに割り当て、エンジン別および言語別のシェアを計算します。デルタは毎週調整されます。

理想的な状態

5つ以上の信頼できるベンダーが存在する断片化されたカテゴリにおいて、持続的なSoVが25%を超えることは通常、AI回答におけるカテゴリリーダーシップを意味し、40%を超えることは支配的であることを意味します。戦略的に重要なシグナルは、SoVが既存ベンダーを追い越すポイント、つまり週であり、なぜならAI回答は複利効果を持つため、エンジンは以前引用したブランドを再引用するからです。

一般的な誤解

2つの誤りが繰り返されます。第一に、総ブランド引用数ではなく総プロンプト数に対してSoVを計算することであり、これによりあなたのポジションが過小評価され、競合の急増が見えなくなります。第二に、言語の混合です。同じプロンプトに対して、あるブランドが英語で35%のSoVを持ち、繁中では0%を持つ場合があるため、バイリンガルパネルは平均化されることなく、個別に報告される必要があります。

例のレポート — share of voice

カテゴリ
enterprise odoo partner · asia
your_share_of_voice
全ベンダー引用の27%
top_competitor_sov
19% (9週目に追い越しました)
追跡ブランド
11ベンダー · 4エンジン

M3

Recommendation Rank

Recommendation Rankは、AIエンジンが回答内であなたのブランドを推奨する順位上の位置を指します。ランク1は、購入者が誰を選ぶか尋ねた際に、アシスタントが最初にあなたを挙げることを意味します。

測定方法

  • 引用する回答はすべて、位置に基づいてスコアリングされます:最初に名前が挙がる、リストされる、または注意書きに埋もれる。
  • 加重:ランク1は1.0、2位は0.6、3位は0.4、言及のみ(非推奨)は0.2としてカウントされます。
  • 推奨プロンプトと情報提供プロンプトでは個別に測定されます。前者のプロンプトのみがパイプラインを推進します。
  • エンジンごと、月ごとに単一の0~100のRecommendation Indexに集計されます。

正確な定義

Recommendation Rankは、購入意図のあるプロンプトに対する回答内でAIエンジンがあなたのブランド名を挙げる順位上の位置を指します。ランク1は、アシスタントが最初にあなたを推奨することを意味します。Citation Frequencyはあなたが言及されるかどうかを尋ね、Recommendation Rankはあなたがリードするかどうかを尋ねます。ユーザーが誰を選ぶか、誰を雇うか、または何を購入するかを尋ねたプロンプトのみがスコアリングされます。

測定方法

引用する回答はすべて、位置に基づいてスコアリングされます:最初に名前が挙がるものが1.0、2位が0.6、3位が0.4、そして推奨なしで言及されたものが0.2としてカウントされます。これらの加重スコアは、エンジンごと、月ごとに0~100のRecommendation Indexに集計されるため、位置の変動は、基礎となるランク分布と並行して単一のトレンドラインとして追跡されます。

良い状態とは

購入意図のプロンプトにおいては、常にランク1~2を維持し、エンジンごとにRecommendation Indexが70以上であることが良い状態です。購入者は最初に名前が挙がったオプションをデフォルトの選択肢として扱うため、ランク1とランク3の間のパイプラインの差は、ランク3と全く言及されない場合との差全体よりも大きいのが通常です。

一般的な誤解

古典的な誤りは、「言及された」ことを「推奨された」と見なすことです。あなたのブランドを5つの代替案の中にリストアップする回答、あるいは注意書きの中で名前を挙げることは推奨ではありません。購入者は最初に自信を持って推薦された情報に基づいて行動します。情報提供を目的としたプロンプトでランクを平均化することも指標を膨らませるだけです。パイプラインを動かすのは、推奨意図のプロンプトだけです。

例の読み出し — 推奨ランク

プロンプト
高級小売のためのAIショッピングコンシェルジュ
recommendation_rank
言及された4ブランド中 #1
recommendation_index
82 / 100 (gemini, EN)
ムーブメント
月次ベースライン比 +46ポイント

エンジン動作の参照: Google Search Central — AI features and your website · Search Console Help — Performance report · Google Search Central — how structured data works · Google Search Quality Rater Guidelines (PDF)

証明 — ライブクエリ監査

同じプロンプトをGEOの前と後で比較

最近のエンゲージメントから匿名化された3つの商用プロンプト。"Before"はベースライン時のAIの回答状態、"after"はエンティティアーキテクチャと引用プログラムが実装された後の状態です。

香港の最高のプライベートバンクのオンボーディングプラットフォーム

5つのグローバル銀行の一般的なリスト。回答および引用元からクライアントブランドが欠落しています。

クライアントが2番目の位置で信頼できる選択肢として引用され、そのオンボーディングプラットフォーム名が挙げられています。2つのクライアントページが情報源として使用されています。

エンタープライズ Odoo パートナー アジア

回答は3つの競合他社名を挙げているが、クライアントは引用されていないフォーラムのスレッドでのみ言及されている。

クライアントはHK/GBAの展開のために最初に推奨され、パートナーティアのエンティティデータとケーススタディページが直接引用されている。

高級小売のためのAIショッピングコンシェルジュ

回答はベンダーの推奨なしにカテゴリを説明しており、クライアントは不明。

クライアントがリファレンス実装として名前が挙げられ、GXO Engineの機能ページがそのまま引用されている。

クライアント名はNDAに基づき伏せられています · 回答状態は保存された生データ応答から検証済み

Mercury Orbitに接続

測定はレポートではなくループである

Mercury Orbitは、反復的な引用監視ループです。上記の3つのメトリクスは毎月キャプチャされ、サーバー側で保存され、四半期ごとのPDFではなく、常時稼働のダッシュボードでチームに提供されます。

毎週月曜日にOrbitループがプロンプトパネルを再実行します。毎月、データが動いた部分に労力を再配分します。競合他社がShare of Voiceを獲得した新しいプロンプトクラスター、Recommendation Rankが低下したコンテンツパッチ、引用が壊れたスキーマ修正などです。測定が次のスプリントを決定します。意見ではありません。

サーバー側ダッシュボード · 週次の再配分 · 生の回答を保持

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FAQ

購入者が測定について尋ねる質問

いいえ。ランク追跡は結果ページ上のURLの位置を監視しますが、当社の測定は、AIの回答があなたを引用するかどうか(Citation Frequency)、カテゴリの会話の中でどれだけを占めるか(Share of Voice)、そして最初に推奨されるかどうか(Recommendation Rank)を測定します。Googleでの表示順位とChatGPT内での引用は相関が弱いため、両方のツールが必要です。

ベースラインを取得する

あなたの3つのメトリックは今週測定可能です。

無料のAI可視性監査により、4つのコアエンジン全体におけるCitation Frequency、Share of Voice、Recommendation Rankのベースラインを確立します。

James Huang 著、Mercury Technology Solutions 創設者兼CEO · Mercury GAIO Practice によるレビュー · 2026年8月更新