【生成AI】Ahrefsのブランドレーダーとは？主な機能や注意点、利用場面を解説

AI検索時代において「自社ブランドがどのように認識され、競合と比較してどのようなポジションにいるのか、より明確に把握したい」と思いませんか？

AhrefsのAI機能「ブランドレーダー」を使えば、AIによるブランド言及状況を可視化し、市場の自社ブランドの位置づけを客観的に把握できるようになります。マーケティング戦略をより楽しく、そして効果的に進めることが可能です。

本記事では、AfrefsのAI機能「ブランドレーダー」の主な機能やメリット、具体的な活用場面などについて詳しく解説していきます。ぜひ、最後まで読んで、貴社のAI検索戦略にお役立てください。

株式会社シードは、AIO・LLMO領域の先駆者として培ったノウハウを活かし、ブランドレーダーを活用した高度な分析・戦略設計にも対応しています。

20年以上のWebマーケティング支援で培った経験と、自社メディア「デジマ部」での実践知識を基盤に、AIによるブランド評価や課題抽出を行い、企業のブランド価値向上を支援します。

Ahrefsに搭載されているAI機能「ブランドレーダー」とは？

Afrefsに搭載されたブランドレーダーの仕組みは、LLMO（大規模言語モデル最適化）の取り組みを数値化し、どのAIプラットフォームでブランドがどのように言及されているかを見える形に整理します。

単なるトレンド分析にとどまらず、競合との比較や市場内での位置づけを客観的に確認できる点が大きな特徴です。例えば、同じ業界の企業がどれほどAIに取り上げられているかを比較すれば、潜在的な認知度や施策の効果を推し量る手がかりになります。

利用条件としては、有料プランが対象ですが、ブランド認知の可視化に関心のある企業にとっては十分に価値のある投資です。広告主やマーケティング担当者が次の戦略を考える際に、ブランドレーダーは頼れる羅針盤になります。

AhrefsのAI機能「ブランドレーダー」の主な機能

AhrefsのAI機能「ブランドレーダー」には、主に下記の機能があります。

AI技術の進化によって、人々の声や動向はかつてないスピードで広がっています。その流れの中で、自社の立ち位置を理解することが大切です。具体的な機能を一つずつ見ていきましょう。

5つの生成AIプラットフォームにおけるブランド言及を分析できる

ブランドレーダーの大きな魅力は、主要な生成AIプラットフォームにおけるブランドの扱われ方を直接確認できる点です。具体的にはChatGPT、Gemini、AI Overviews、Perplexity、Copilotといった代表的なサービスに対応しています。

それぞれのAIツールが、ユーザーの質問に答える際に、あなたの会社名、製品名、サービス名などに言及しているかどうかを調べられます。一例として、旅行のおすすめサービスをChatGPTで調べる際に、自社名が出てくるかどうかが、今後より重要です。

同時に、競合と比較してどの程度取り上げられているかを数値化できれば、自社の立ち位置を把握できるようになります。SEOと並行してLLMOを意識した戦略を立てる企業が増えている背景には、このような変化があります。

下記のように、AI Overviewの結果はフィルターを追加することで確認可能です。

ただし、すべてのプラットフォームを確認するには、別途費用がかかります。

大規模プロンプトインデックスにより可視化できる

ブランドレーダーが持つ最大の特徴のひとつは、膨大な規模のデータをもとにブランドの見え方を明らかにできる点です。収集対象は生成AIのプラットフォームから得られるプロンプトで、その件数は1億4,000万件以上にのぼります。その内訳は下記の通りです。

引用：PR TIMES

この膨大なデータベースを基盤とすると、単発的な傾向ではなく継続的な動きや変化まで捉えることが可能です。例えば、ある製品名が急に取り上げられる回数が増えていれば、市場における注目度が高まっていると判断できます。

また、特定の競合が長期間にわたりAIで頻繁に言及されている場合、ブランド戦略における差を示唆する重要な材料です。AIでの言及数や市場での相対的なポジションを数値として把握することで、自社の戦略立案や改善に役立つ具体的な視点が得られるようになります。

競合比較と市場ポジションを把握できる

ブランドレーダーを活用すれば、自社と競合の存在感を並べて確認できます。生成AIが生成する膨大な文章の中で、ブランド名がどの程度取り上げられているかを数値として比較できるため、市場での相対的な位置づけが明確になります。

単に自社がどのくらい言及されているかを見るだけでなく、競合がどれほど注目されているかも一目で把握できる点が大きな強みです。

例えば、ある分野で競合がAIの回答に頻繁に登場している一方で自社の言及が少なければ、潜在的にブランドの露出が不足していると判断できます。逆に自社が突出して取り上げられていれば、認知や関心が高まっている兆しとして戦略に組み込めます。

また、競合だけが拾われて自社が取りこぼされているケースも検知できるため、改善のポイントを明確にすることが可能です。従来のSEOでは測りにくかったAI領域での露出度を可視化できるため、ブランド戦略を再構築する際の指標として役立ちます。

プロンプト本文を取得する

ブランドレーダーは、単に言及数を数えるだけでなく、具体的にどのような文脈でブランドが登場しているかまで把握できます。実際に使われたプロンプトの本文を取得できるため、どんな質問や指示に対してブランドが呼び出されているのかを確認できる仕組みです。

また、AI Overviewsなどで表示されたリンク先のURLや露出しているキーワードも把握できるため、検索や生成AIの中でどのページが取り上げられているかを一目で確認できます。特定のキーワードが露出の起点になっていることがわかれば、そのキーワードを軸にしたSEO施策や広告施策に発展させることも可能です。

数字だけでは見落としてしまう文脈情報まで追えるため、改善の糸口を具体的に探し出せます。

株式会社シードは、AIO・LLMO領域の先駆者として培ったノウハウを活かし、ブランドレーダーを活用した高度な分析・戦略設計にも対応しています。

20年以上のWebマーケティング支援で培った経験と、自社メディア「デジマ部」での実践知識を基盤に、AIによるブランド評価や課題抽出を行い、企業のブランド価値向上を支援します。使い方に困ったら、下記よりお問い合わせください。

AhrefsのAI機能「ブランドレーダー」を使用できる場面

ここからは、ブランドレーダーが活躍する具体的な場面を紹介していきます。

それぞれ確認しましょう。

ブランド認知度の客観的に測定できる

ブランドレーダーを使えば、自社の名前がどのくらい取り上げられているかを数値として把握できます。

大きな強みは、感覚的な印象に頼るのではなく、実際のデータをもとにブランド認知を確認できる点です。従来はアンケートや検索ボリュームで推測するしかなかった認知度を、生成AI内の言及状況として可視化することで新しい発見につながります。

数値として確認できることで、現状の立ち位置を冷静に評価しやすくなります。

ブランド認知を客観的に測定することは、今後の施策を考えるうえで重要な判断材料です。AI時代の可視化されたデータを活用すると、次に取り組むべき施策を見極めるヒントが得られるようになります。

競合分析と市場ポジションを把握できる

ブランドレーダーを使えば、自社と競合の存在感を具体的に比較できる点もメリットです。生成AIが回答を作る際にどのブランドがどれだけ登場しているかを数値で示すため、市場での位置づけを客観的に把握できます。

例えば、AI OverviewsでブランドAが1,000回、ブランドBが5,000回言及されているとすれば、AI検索領域ではブランドBが優位に立っていると判断できます。このデータは単なる数の比較にとどまらず、どの分野で差が開いているのかを見極める手がかりです。

仮に、特定のキーワードやテーマで競合ばかりが取り上げられているなら、その領域で自社の施策を強化する必要があります。逆に、自社の露出が多い分野を確認できれば、強みをさらに伸ばす戦略につなげられます。

従来のSEOだけでは見えにくかったAI領域での露出度を把握することで、競合との差を数値として認識できます。

LLMO施策の効果を測定できる

ブランドレーダーは、実施したLLMO施策の効果を数値で確認できます。

一例として、AI Overviewsでの露出を増やす狙いでFAQコンテンツを強化したとしましょう。施策前と後でブランドの言及数を比較すれば、実際にどの程度成果が出たのかを明確に判断できます。

従来のSEOでは検索順位やクリック数が主要な指標でしたが、生成AIの普及によって評価の軸は広がっています。AIが作る回答に自社が取り上げられるかどうかは、今後の集客や認知に直結する大切な要素です。

そのため、AI領域で施策効果を測れるようになります。例えば、施策後にAI Overviewsでの言及数が倍増していれば、投入したリソースが正しく成果に結びついた証拠です。逆に、数字に変化がなければ改善の余地があると判断できます。

ブランドレーダーは、感覚ではなく客観的なデータをもとに次の一手を選ぶ助けになります。

新市場参入時に事前調査ができる

ブランドレーダーは、新しい市場に参入する前のリサーチにも役立ちます。従来の調査では時間やコストがかかる情報収集も、AIが生成する大量の文章を分析することで効率的に進められます。

例えば、東南アジアへの展開を検討する際、現地で先行している競合ブランドがAIプラットフォームでどのように扱われているかを把握することが可能です。実際にどのブランドが多く取り上げられているのかを確認すれば、既存プレイヤーの強さや市場での影響力が見えてきます。

また、特定のブランドに集中して言及が集まっている場合は、参入障壁は高いです。一方で、分野ごとに露出度がばらついていれば、まだ開拓の余地がある領域と判断できる可能性があります。

このような情報を事前に押さえることで、リスクを避けつつ機会を逃さない戦略が立てやすくなります。ブランドレーダーは、新市場に挑戦する際の不安を減らし、勝ち筋を見つけるための頼れる調査ツールです。

競合のみが言及されるプロンプトの傾向を分析できる

ブランドレーダーは、競合だけが取り上げられている場面を特定し、その背景を詳しく分析できます。

実際に使われたプロンプトを確認することで、どのような質問や指示の中で競合が注目され、自社が取り上げられていないのかを把握できます。単に差を認識するだけでなく、ユーザーの意図や文脈まで理解できる点が大きな強みです。

例えば、旅行に関する質問で競合ブランドばかりがAIの回答に登場している場合、関連するテーマで自社が弱い可能性が考えられます。この情報を起点に、新しい記事やFAQコンテンツを充実させることが、AI経由の露出を増やす戦略です。

また、特定のキーワードが繰り返し競合の言及に結びついているなら、その領域を強化するSEO施策を検討する価値があります。AIに出力される傾向を分析することで、AI時代の検索で扱われやすいトピックやキーワードを先取りできます。

AhrefsのAI機能「ブランドレーダー」を使用する際の注意点

ブランドレーダーは便利な機能ですが、頼りすぎると思わぬ落とし穴にはまることがあります。

ブランドレーダーを活用する際の注意点を2点、確認していきましょう。

収集できたデータが全てでない

ブランドレーダーは便利な分析機能を備えていますが、扱うデータには限界があります。収集できるのはユーザーのプロンプトに基づいた情報であり、AIが内部で参照している全てのデータや回答生成の仕組みまで完全に把握できるわけではありません。

そのため、見えている数値や傾向を絶対的な事実として受け止めるのはリスクがあります。ブランドの言及数が少なくても、AI内部で別の形で取り上げられている可能性は残されています。逆に、数値が多く出ていても必ずしも市場全体の状況を反映しているとは限りません。

分析結果は参考材料として扱い、ほかの調査データや実際の顧客接点から得られる情報と組み合わせて判断する姿勢が重要です。ブランドレーダーをうまく使うには、得られた数値を一つの視点として位置づけ、総合的に判断しましょう。

分析結果が将来変わる可能性がある

ブランドレーダーを使う上で意識しておきたいのは、分析結果が常に変動する可能性がある点です。生成AIは継続的に学習を重ねており、アルゴリズムも頻繁に更新されています。

そのため、昨日確認した数値や傾向が、翌日には違った姿で表示されるケースも十分考えられます。

例を挙げると、自社ブランドに関する言及数をチェックした際、ある週では急上昇していたのに、翌週には減少しているといったことがあります。単にブランド力が落ちたわけではなく、AIの学習データや参照範囲が更新された影響かもしれません。

また、新しい情報源が追加されると、従来の結果と比較して数値の基準そのものが変わる場合もあります。

このような変化を前提に使うことで、ブランドレーダーを使用することが大切です。一定期間での推移を追いかけたり、ほかの分析ツールと合わせて検証したりすることで、より確かな判断をすることをおすすめします。

Ahrefs「ブランドレーダー」に関するよくある質問

新しいツールを導入するときには、便利さと同時に疑問も生まれますよね。そこでよく寄せられる質問とその回答をまとめていきます。

LLMO施策の効果をどう測定しますか？

LLMO施策の効果を測定する方法は、ブランド言及数の変化を定量的に追うことです。施策を実行する前後で言及数を比較することで、効果の有無がはっきりと見えてきます。

例えば、AI検索最適化を意識した記事を公開した場合、その直後からブランド名の登場頻度が増えるケースがあります。複数の施策を並行して実施した際には、どの施策が言及数に最も影響したかを比較することも可能です。

数値を追うことで、効果の高い施策とそうでない施策を切り分けられるため、効率的な戦略立案につながります。

ブランドレーダーの分析結果は正確ですか？

ブランドレーダーの分析結果は便利ですが、100％正確と断言するのは困難です。AIプラットフォームのアルゴリズムは常にアップデートされており、その仕組みは外部から完全には見えません。ブランドレーダーが扱うのは収集可能なプロンプトデータであり、すべてのAI挙動を網羅しているわけではありません。

例えば、ある検索型AIではユーザーの質問内容に応じて回答の文脈が変わる場合があります。同じブランド名でも利用者の入力次第で扱われ方が異なるため、ブランドレーダーが取得するデータも偏りを持つケースもあります。

そのため、数値を絶対的なものと捉えるのではなく、トレンドを把握するための指標として活用することが賢明です。実際に多くの企業は、ブランドレーダーの数値を単独で判断材料にするのではなく、検索順位やSNSでの言及量と組み合わせて分析しています。

ブランドレーダーの分析結果の解釈で気をつけることはありますか？

ブランドレーダーを使う際に大切なのは、数字だけにとらわれない視点です。単純に言及数が多いからといって、ブランドの評価が高いとは限りません。

プロンプトの文脈をしっかり読み解くことで、より的確な解釈ができます。例えば、ある製品について多く言及されていたとしても、それが不具合に関する話題であればポジティブな評価とは言えません。逆に、導入事例や成功体験の共有が増えていれば、ブランドにとってプラスの反応と判断できます。

同じ言及数でも文脈次第で意味合いがまったく異なります。実際に、ユーザーが入力したプロンプト本文をチェックすると、どのような意図でブランド名が登場しているかを把握できます。

AIは自然言語を扱う性質上、同じ言葉が異なるトーンやニュアンスで使われるケースも多いため、表面的な数値では見えない背景を理解することが重要です。

まとめ｜Ahrefs「ブランドレーダー」を使ってブランドの価値を高めよう

ブランドレーダーをうまく活用すれば、自社の強みや課題を見つけやすくなり、ブランド価値をさらに高められます。どのような点がAIに評価されており、どのような点が改善の余地があるのかを明確することは、今後企業のAI対策を高める第一歩です。

また、AIによる分析結果を数値で把握できるため、感覚的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた精度の高い戦略立案が可能です。新市場参入時の事前調査や、既存施策の効果測定といった場面でも、AIによる分析結果は貴重なデータを与え、より的確に意思決定できるようになります。

一歩先の戦略づくりに取り入れて、より明るい未来を描いていきましょう。ブランドレーダーの活用方法について、相談があれば株式会社シードまでご連絡ください。

20年以上のWebマーケティング支援で培った経験と、自社メディア「デジマ部」での実践知識を基盤に、AIによるブランド評価や課題抽出を行い、企業のブランド価値向上を支援します。