みんなのウェディング

本レポートの読み方の前提（どう数えているか・何を対象にしたか）。以降の数値はすべてこの定義に従います。

① 指標の定義

② プロンプト構成（検討フェーズ別）

③ 対象 AI チャット

④ 測定対象ブランド（自社1 / 競合6）

主要 AI チャット（計4系統）における「みんなのウェディング」の言及・引用・競合比較をまとめます（2026年6月2日 計測、集計対象 32問 × 4系統 = 128回答）。施策提案は含まず現状のファクトのみ。

① AI チャット別 自社言及率

② 全体指標

中立32プロンプトに対する各 AI 回答で「みんなのウェディング」が何位で言及されたかを一覧化。「なし」は未言及。各セル下の小文字はその回答の1位ブランド。

指名カテゴリ補足 — 自社名を含む質問での併記競合（参考・集計対象外）

指名・指名比較は自社名がプロンプトに入っている質問です。自社が上位で出るため言及率は歪み集計には含めませんが、AI が自社を説明するとき“どの競合と並べて”語るか＝想起の隣接関係が分かるため参考整理します。

ブランド別 言及スロット数（全128回答中）

ブランド別 言及内訳（要約）

引用 URL（ドメイン別 出現回数 — 上位12）

各 AI 回答の引用元 URL をドメイン単位で集計（重複排除・内部プロキシ/リダイレクト除外）。自社ドメインは緑でハイライト。

引用ドメインの種別内訳

AI が根拠として引いた情報源の構成比（出現回数ベース）。

ここまでのファクトから現状の強み・弱みと、優先的に向き合うべき課題を整理します（施策の具体案は別レポートで扱います）。

4-1. カテゴリ（検討フェーズ）別 自社言及率 — 弱点が一目で分かる

LLMO では「どの検討フェーズの質問で名前が出るか」が重要です。バーが短い＝そのフェーズではほぼ想起されていない、ということ。

4-2. カテゴリ × 全ブランド 言及スロット数 — 競合との差を全数で

各カテゴリで全ブランドが何回言及されたか（スロット数 ／ 分母＝カテゴリ内プロンプト数×系統数）。🥇 はカテゴリ最多。

4-3. 言及パターンの傾向（強み / 弱み）

4-4. AI チャット別の自社ポジション比較

4-5. 課題の構造化（優先度つき）

総合評価

主要な観点ごとの現状を5段階で（★が多いほど良好）。

サマリーテーブル（指標 / 現状 / 目安）

「当面の目安」は最大競合の現状水準をベンチマークに置いた参考目標です（確約値ではありません）。

本レポートをクライアント単体で参照する場合や、次回計測と突き合わせる際の前提条件です。

① 計測条件

② 集計ロジックの注記

• 順位ロジック（v10）：回答本文のマークダウン構造（番号付きリスト・見出し・テーブル等）を解析して言及順位を採番。構造枠の無い散文言及は引用順で補完。
• 指名除外：自社名を含むカテゴリ（指名比較・指名・21問）はサマリKPI・言及率ランキング・引用URL集計・カテゴリ別言及率から除外。ヒートマップ・指名カテゴリ補足には参考表示。
• 引用URL：Gemini 内部プロキシ vertexaisearch.cloud.google.com と検索リダイレクト google.com は実参照先不明／中継のため集計除外。
• 言及スロット数：言及があった「回答」の数（1回答内で名前が何回出ても 1）。延べ言及回数とは別指標。

③ 再現性に関する注意

• 本レポートは計測時点の AI チャット上の“見え方”のスナップショットです。AI 各社のモデル更新・検索インデックス更新により、同じ質問でも結果は変動します。
• 前月比は同一プロンプト × 同一 AI チャット系統で算出します。今回は初回計測のため「初回調査」表記。
• LLM の回答は確率的で、同一プロンプトでも実行ごとに揺れがあります。単発の値より継続計測のトレンドで判断してください。
• 競合の数値はあくまで自社プロンプトセット上での相対比較であり、競合の真の市場ポジションを示すものではありません。