GEO / LLMO モニタリングレポート AI検索における自社ブランドの可視性分析（簡易版）

1エグゼクティブサマリー

本データはパーソナライズ無効・API経由の単発セッションでの計測。

2調査概要

2-1. 指標の定義

• 言及率%（主要指標、別名 SOV）: 自社 Group A 言及数 ÷ トラッキング対象 4 ブランドの Group A 言及数合計 × 100。分母は「全ブランドの総言及数」で、各ブランドが回答に登場した回数の合計。
• 出現率%（Group A）: Group A 19 本のうち、そのブランドが少なくとも 1 回言及されたプロンプトの本数比率（同じ回答内で何回言及されても 1 hit としてカウント）。
• メンション数: 対象プロンプト群を通じた延べ言及回数。
• Group B は「指名時の描写品質」を測る補助指標として独立セクション（P05）で扱う。

2-2. プロンプト構成

2-3. カテゴリ設計（Group A 19 本の内訳）

※ C4「ブランド指名」は Group B（1 本）として扱うため Group A から除外。設問数が少ないカテゴリ（C6=1 本）は揺らぎが大きい点に留意。

2-4. 使用モデルと測定対象ブランド

3ブランド別 A 群言及率ランキング

Group A（中立 19 本）における各 PF のブランド別 言及率 %。山田養蜂場 NMN は 4PF 全てメンション 0 件。順位は他社の 言及率 順序による形式上のもの。

4カテゴリ別深掘り（Group A 基準）

4-1. 山田養蜂場 言及率%（Group A）

→ 山田養蜂場 NMN は全カテゴリ・全 PF で 0%。NMN 市場での自発的想起シェアは現状ゼロ。

4-2. 競合言及量（カテゴリ × PF、全ブランド合計メンション数）

山田養蜂場の 言及率 は全カテゴリで 0% だが、競合がどのカテゴリで言及されているかを見ることで「競合が LLM の知識・参照ソースに浸透している領域」が見える。

5Group B：指名時の描写品質（補助指標）

Group B は「山田養蜂場名指しで尋ねた時、LLM がどう説明するか」を測る本フェーズ 1 本のプロンプト。指名している以上 4PF すべて hit 率 100%（1/1）は構造的帰結。ここで見るべきは「描写の質・焦点・PF 差」。

5-1. 各 PF の言及量

4PF 全てで指名認知 100%（hit 率 4/4）。指名すれば必ず言及される。一方、指名プロンプトに対して競合は一切登場しない。LLM は指名対象に集中し比較対象を持ち出さない傾向。

5-2. 読み取り

• 「山田養蜂場 NMN」を名指しで尋ねれば、LLM は確実に応答できる。ブランド情報自体は LLM の学習データ／Web 検索結果に存在する。
• 一方、ブランド別ランキング（P03）／ カテゴリ別深掘り（P04）で示した通り 中立な質問では一度も山田養蜂場の名前が出ない。
• これは LLMO の典型パターン:「指名認知あり、自発的想起ゼロ」。指名されれば公式情報から答えられるが、ユーザーの NMN サプリ探索の入口段階で比較候補にすら入れていない。
• 施策インプリ: 指名検索からの離脱は防げる前提のもと、自発的想起の獲得（C3 比較・検討の比較記事 / NMN ランキング記事 / 指名メーカー 4 社並列の文脈）にコンテンツ投資を寄せる。

※ 本フェーズでの指名プロンプト数は 1 本のみ。次フェーズでは 5〜10 本に拡張し、PF 別の描写の核フレーズ（特徴的キーワード・引用ソース）の差異を分析することを推奨。

6Group C：競合比較時の相対露出（本フェーズ未設計）

6-1. なぜ Group C が重要か

• カテゴリ別深掘り（P04）で観察された「比較・検討カテゴリで競合が活発に言及される」事象に対し、山田養蜂場が比較候補に組み込まれる頻度を直接測る不可欠な観点。
• 本フェーズで判明した「自発的想起ゼロ」が、指名比較プロンプトでも再現するのか／指名されれば登場するのかを切り分けることで、施策の優先度が定まる。
• 「他社と並べた時に第三者比較文脈に組み込まれているか」は LLMO 戦略の中核指標で、Group A だけでは捕捉できない。

6-2. 次フェーズでの追加候補プロンプト（例）

• 山田養蜂場と大正製薬のNMNサプリの違いは？
• 国内のNMNサプリ大手4社（山田養蜂場・大正製薬・日清ファルマ・UHA味覚糖）を比較して
• パワーサプライNMNとオートファジー習慣NMNはどう違う？（自社非指名のケース）
• NMN taishoと山田養蜂場 NMN はどっちがおすすめ？
• 大手メーカーのNMNサプリで一番コスパが良いのは？（自社非指名のケース）

上記を 5〜10 本程度追加し、自社指名プロンプト・自社非指名プロンプトをバランスよく設計することで、「並列比較時の相対露出」と「比較候補に組み込まれる頻度」を測れる。

7注目すべきインサイト

8付録 ― 再現性補足

8-1. 実行条件

8-2. 全体（A+B）ベース参考値（指名バイアス込み）

主要指標はブランド別ランキング（P03）の Group A ベース。以下は GAS スプシ「レポート」シートが出力する全体（A+B）ベースの集計値で、Group B 指名 1 本の 100% hit による水増しが含まれるため主要指標としては不適切。参考のみ。

※ ChatGPT(Paid) の Group A 全言及 0 件のため 言及率 計算不能（分母 0）／全体ベースは Group B 指名による 100% hit。

8-3. 次フェーズ提案（要約）

1. Group C（競合比較プロンプト）の追加（最優先・本レポート P06 参照）
2. Group A プロンプト数の拡張（19→50〜100 本）— 特に C3 比較・検討の拡充
3. 指名プロンプト（Group B）の拡張（1→5〜10 本）— 描写の核フレーズ PF 差分析
4. Claude / Perplexity の追加実行 — 6PF での全体俯瞰
5. 引用 URL 分析 — パワーサプライNMN vs 山田養蜂場 NMN の参照ドメイン差分の定量化
6. 本格納品レポート化 — 経営層向け・実務担当向けの 2 版構成 + 施策ロードマップ + KPI ダッシュボード