RankCraft is Mercury Technology Solutions' governed Generative Engine Optimization (GEO) measurement system. It scores brand visibility across ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, and related AI engines using controlled transparency: measurement categories, data lineage, access controls, and deployment options are inspectable; scoring weights, agent prompts, and ranking heuristics remain proprietary intellectual property.
Core expertise: GEO audit transparency, generative engine optimization, AI citation monitoring, share of voice, site readiness, citation potential, tenant isolation, enterprise diligence, vendor-risk GEO scoring
Named entities: Mercury Technology Solutions, RankCraft, RankCraft GEO, Mercury GEO Engine U2, GEO Audit, Enterprise GEO Audit, ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude, Microsoft Copilot
Definition
What controlled transparency means
Controlled transparency is Mercury's public policy for RankCraft GEO audits: buyers can inspect what is measured, where the data comes from, who can see results, and how findings are remediated. The proprietary scoring layer — dimension weights, prompts, and aggregation recipes — is not published, because publishing it would transfer competitive advantage rather than increase trust.
Key takeaways
What executives should remember
- RankCraft is a governed GEO measurement system, not a mystery score for the board.
- Open by design: categories, data sources, presentation, access control, security, and remediation language.
- Protected IP: exact weights, prompts, thresholds, heuristics, source code, and R&D corpora.
- Trust comes from lineage, repeatability, and actionability — the same standard used for enterprise risk models.
- Deeper methodology is available under NDA for qualified diligence; public pages stay at architecture altitude.
経営陣の懸念事項
信頼には明確さが不可欠です。競争には保護が必要です。
ChatGPT、Perplexity、Gemini、その他の AI エンジンでブランド可視性をスコアリングするプラットフォームにおいて、購入者は当然ながら次のように問います。何が測定されているのか、プロセスは監査可能なのか、それとも取締役会向けの謎の数値なのか？
RankCraft は制御された透明性で回答します。ガバナンスには十分開かれた状態であり、知的財産と競争優位性を保護するには十分閉じた状態です。 Read the GEO Audit methodology.
取締役会向け
説明可能なカテゴリ、データ系譜、意思決定権限 — 謎の数値ではありません。
チーム向け
明確な入力、出力、および実行可能な推奨アクション。
リスク＆コンプライアンス向け
テナント分離、RBAC、暗号化体制、およびレビュー可能なデプロイメントオプション。
競合他社への対抗策
スコアリングの重み、エージェントロジック、ランキングヒューリスティクスはすべて独自の IP です。
開示の境界線
私たちは構造とガバナンスを共有します。持続的な競争優位性をもたらす方法を保護します。
デザインによるオープン性
エンタープライズの購買担当、監査担当者、運用者が確認できる内容。
- 測定対象：引用数、Share of Voice、準備度指標、トレンドシグナル
- データの取得元：設定されたAIエンジン、貴社のドメイン、承認済みの製品入力
- 結果の表示方法：ダッシュボード、エクスポート、アラート、エグゼクティブサマリー
- アクセス権限：テナント分離、ロールベースアクセス、製品スコーピング
- セキュリティとデプロイメントオプション：SaaS、プライベートクラウド、オンプレミス対応パス
- 改善アクションの言語化：発見事項を実践的な修正カテゴリにマッピング
保護対象IP
公開されません。必要な場合、NDA締結後またはエンタープライズデューデリジェンスに基づき提供されます。
- 正確なスコアリング数式、指標の重み、キャリブレーション曲線
- エージェントプロンプト、ルーティングルール、内部判断閾値
- クエリ生成ヒューリスティック、競合集計手法
- モデルファインチューニング用コーパス、独自機能エンジニアリング
- ソースコード、インフラストラクチャ内部構造、クライアント固有のチューニングパック
- プラットフォームR&Dに使用される第三者エンジン応答コーパスの生データ
この境界線が引かれる理由
AIの回答をサンプリングすること自体は誰でも可能です。真に持続的な価値は、それらの回答をどのように正規化し、二つの手法でスコアリングし、エンジン間で相関させ、優先度の高いアクションに変換するか——そしてエンタープライズ展開においてどのように洗練させるかにあります。この層を公開することはセキュリティを高めるのではなく、競合他社に先行されることにつながります。
RankCraftが測定する項目
スライドに載せることのできるカテゴリ。各スコア背後の独自の数式ではありません。
AI引用の存在状況
監視対象エンジンでターゲットクエリが実行された際、貴社のブランド、製品、または所有ソースが表示されるかどうか。
Share of Voice
定義されたクエリセットおよび市場内における、指定競合他社に対する相対的な言及頻度。
サイト準備度（Method A）
テクニカルアクセシビリティ、コンテンツの明確さ、構造、および関連する準備度要因を網羅する6つの主要指標。
引用ポテンシャル（Method B）
コンテンツが生成系エンジンによって検索可能かつ選択可能な構造になっているかどうか——秘密の重みではなく、成果バンドとして報告されます。
ブランドフレーミングおよび安全シグナル
誤情報、陳腐化した製品フレーミング、および否定的なナラティブパターンを抽出しレビュー対象として提示。
トレンドおよび異常シグナル
進行方向、変動率、およびオペレーターが注視すべき異常な動き。
システムの仕組み
経営陣が把握しやすいプロセスの全体像。実装の詳細はMercury Technology Solutions内部で管理されます。
スコープの定義
製品、市場、言語、競合他社、優先クエリテーマなどがテナント環境に合わせて設定されます。
エンジンの監視
設定済みのAIエンジンが制御されたスケジュールで照会されます。応答は監査対応のため、実行メタデータとともに記録されます。
正規化とスコアリング
応答データは二つの手法に基づきクリーニング、出典特定、スコアリングされます。独自プロセスはサービスとしてカプセル化されています。
施策実行と再測定
チームは優先度の高い分析結果と推奨事項を受け取り、時系列での変動を追跡します。
経営層向けのアーキテクチャ概要
実務判断に必要な構造を提示。リバースエンジニアリングを想定した脅威モデルではありません。
エクスペリエンス層
- 経営陣およびオペレーター向けダッシュボード
- アラートとエクスポート
- ロール対応ビュー
コントロールプレーン
- 認証とテナント解決
- RBAC と製品スコープ
- API仕様
インテリジェンスコア
- Mercury GEO Engine U2
- モニタリングジョブ
- 予測サービス
インテリジェンスコアの内部構造は独自技術であり、本ページでは開示されていません。
データプレーン
- テナントスコープのビジネスデータ
- ジョブ連携ストレージ
- テナント別分析グラフ
過剰開示を伴わないエビデンス
エンタープライズ計測システムを信頼するために、ソースコードの公開は不要です。必要なのはデータ系譜、再現性、そして説明責任です。
追跡可能な実行
各モニタリングサイクルはクエリセット、エンジン、時間枠、テナントスコープに紐付け可能であり、結果は神秘的なものではなく、明確な議論と検証の対象となります。
再現可能なプロセス
同一に設定されたスコープは時間経過とともに比較可能な出力を生成し、トレンドレビューや改善前後の追跡を可能にします。
人間が理解しやすい分析結果
スコアにはカテゴリ別の解説と、チームが主導して実行可能な次のアクションが併記されます。
セキュリティと制御
貴社のデータ境界は製品の核心です
テナント分離とアクセス権限の明確化なくして、透明性は完結しません。RankCraft は製品レベルのスコーピングとロールベースの制御を備えたマルチテナント構造です。
- 業務記録およびオペレーターアクセス用のテナント分離
- 管理者、アナリスト、閲覧者に対応したロールモデル
- 転送中および保存時の暗号化（対応デプロイメントにおいて）
- エンタープライズ向けデプロイメントパス：クラウド SaaS、プライベートクラウド、オンプレミスオプション
- 安全な運用のために独自エンジン内部の公開は不要です
デューデリジェンス資料に通常含まれる内容
アーキテクチャ概要
本ページと同等の粒度で捉えた、階層化されたシステム概要。
セキュリティ質問票への対応支援
エンタープライズベンダーリスク対応回答の提供。
データ取扱概要
保存・保持対象、テナントスコープ内データ、外部連携データの明確化。
オプション：NDA 締結後の詳細説明
最終候補案件限定のより詳細な手法説明（完全な IP 移転ではありません）。
よくあるご質問
エグゼクティブ向け FAQ
アルゴリズムが見えない場合、スコアをどのように信頼すればよいですか？
信頼性は、定義された計測カテゴリ、再現可能な実行、テナントスコープに限定されたエビデンス、そして実効性から生まれます。これは多くのエンタープライズリスクやクレジットモデルで採用されているのと同じ基準です。貴社はドメインの実態に対して結果を検証すればよく、公開ウェブページに数式が記載されている必要はありません。
社内監査チームが本メソドロジーを検証することは可能ですか？
はい、構造化されたデューデリジェンスプロセスに基づいて対応可能です。公開資料はアーキテクチャの概要レベルに留まります。より詳細なメソドロジーに関する議論は、機密保持契約（NDA）締結後に適格な案件に対して提供可能ですが、ソースIPの移転は伴いません。
競合他社が本ページの内容からRankCraftを逆解析する恐れはありますか？
いいえ。本ページは意図的に重み、プロンプト、閾値、コードパス、集約ロジックを公開しておりません。これは内部の秘訣を明かすものではなく、ビジネスシステムの全体像を説明するものです。
ご契約に基づくデータ所有権は貴社に保持されますか？
ご契約に基づき、テナント設定、製品入力データ、および生成される監視記録はすべて貴社の所有物として扱われます。プラットフォームIP（エンジン、モデル、メソドロジー）はMercury Technology Solutionsの知的財産権に帰属します。
RankCraftを貴社環境内で稼働させることは可能ですか？
エンタープライズプログラムでは、貴社のポリシー要件に応じて、クラウドSaaSに加え、プライベートクラウドおよびオンプレミス環境への展開オプションもサポートしております。