実測データから課題を特定
回答、競合、引用元、技術監査など、取得済みデータを横断して課題の原因を整理します。
LLMOインサイトの改善提案
改善提案
取得したデータから、次に実行する施策を具体化。
一般的な対策リストへ当てはめるのではなく、そのブランドの保存済み分析データを起点に改善策を考えます。提案は施策として登録でき、実施後の再分析まで同じ流れで管理できます。
スコア、回答、競合、引用元をもとに、優先して着手する改善策を整理
できること
改善提案で、分析と実行を前へ進める。
分析結果を眺めて終わらせず、回答、競合、引用元、技術監査を根拠に次の打ち手を具体化。実施した施策とスコア変化も同じ場所で追跡できます。
施策を実行可能な形に分解
現状、原因、実施内容を分け、次に着手する施策を優先度と一緒に確認できます。
提案から振り返りまで管理
実施した施策を記録し、次回分析の変化と照合できる状態を作ります。
確認できる仕様
改善提案の対応範囲
対応範囲と確認できるデータを、現在の提供仕様に沿って整理しています。
最終確認：2026年8月
- 分析入力
- AIスコア、質問別回答、競合、引用元、ブランド設定、技術監査
- 現状の課題
- 4つのスコア軸と質問ごとに、現状・原因・競合差・改善焦点を整理
- 技術監査
- 公開ページから確認できた事実、確認不能、対応方法を分けて表示
- 目標設計
- 現在回答と理想回答の差から、目指す説明と必要な根拠を設計
- 施策管理
- 改善アクション、担当、実施日、メモを登録し、再分析結果と照合
- 変化の確認
- 前回からのスコア・回答変化と施策履歴を保存済みデータで比較
利用できる機能・上限・従量料金はプランにより異なります。最新条件は料金プランで確認できます。
利用の流れ
改善提案を使う3つのステップ
設定、実行、確認を分断せず、同じブランドのデータとして管理します。
- STEP 01
課題を抽出
保存済み分析から、弱い質問、競合差、引用不足、技術課題を整理します。
- STEP 02
改善策を作成
課題ごとに原因、優先度、具体的な実施内容をまとめます。
- STEP 03
実行して再計測
施策を登録して実行し、次回分析の変化を確認します。
実際の画面
改善提案の詳細画面
集計結果だけでなく、判断や操作に必要な画面まで確認できます。
施策登録
実施した施策を記録し、次回分析でどのような変化があったかを確認
回答比較
理想回答と過去のAI回答を並べ、改善前後の変化を質問単位で確認
目標設計
現在回答との差分を確認し、AIにどう説明される状態を目指すかを設計
活用シーン
改善提案が役立つ場面
目的に合わせて、必要なデータと操作へすぐに移れます。
分析結果を実行計画へ変えたい
分析結果から課題の原因と実施内容までを一続きで確認し、関係者へ共有できます。
対策の履歴と変化を残したい
施策記録と再分析の結果を並べ、何を実施した後に変化したかを振り返れます。
よくある質問
改善提案のFAQ
改善提案について、導入前によく確認される内容です。
改善提案は何を根拠に作られますか？
保存済みのスコア、質問別回答、競合、引用元、ブランド設定、技術監査など、取得できた情報を使います。未取得データを推測値で補うことはありません。
提案した施策の進捗も管理できますか？
提案内容を施策として登録し、担当、実施日、メモなどを管理できます。再分析後はスコアや回答の変化と照合できます。
目標とするAI回答も設計できますか？
現在の回答と目指す回答を質問単位で比較し、不足している根拠や表現を整理できます。
関連機能
ほかの機能を見る
分析から改善、コンテンツ、成果確認まで、各機能を同じブランドデータでつなぎます。