ProfoundでAI検索でのブランド可視性を確認する方法

Profoundでは、設定したpromptに対するAI回答を追い、ブランドmention、citation、sentiment、fact accuracyを分けて確認します。Traditional SEOの順位として単純化せず、prompt群とanswer engineごとのtrendから改善対象を特定します。

Metricの読み分け

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Metric	答える質問	誤読しないために
Visibility	tracked responseにbrandが出た割合	non-branded prompt定義を確認
Share of Voice	同一prompt群で競合と比べてどうか	prompt setを揃える
Citation Share	自社domainがsourceに使われるか	brand mentionと別metric
Sentiment	AIがブランドをどう説明するか	positiveだけで正確性は分からない
FactCheck	descriptionに誤りがないか	重要主張をsource確認

2026-09-16更新のAnswer Engine Insights公式Helpでは、Visibilityはbrandを含むresponse数をbrandが少なくとも一つ含まれる全response数で割った割合、Share of Voiceは全brand mentionのうち自社が占める割合と説明されています。Citations、Sentiment、FactCheckは別の概念・集計として読み、分析前に画面のprompt groupとfilterを揃えます。

Promptから課題を見つける

1. 自社名を含まないpromptも設定し、topicごとに分類する。

2. 同一prompt群でengine別にVisibilityと競合差分を見る。

3. mentionとcitationを分け、自社domainがsourceか調べる。

4. sentimentとfact accuracyで説明内容をreviewする。

5. 低いtopicでは競合が引用されるpromptまで戻り、記事・FAQの改善候補を作る。

Profoundはtracked promptを日次で実行しますが、AI回答は揺れるため一日の増減だけで判断しません。7日・30日など同じprompt setでtrendを追います。

Review Sheet

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Prompt	Engine	Brand mention	Citation URL	説明の正確性	次のAction
課題別の非指名query	engine名	有無・文脈	domain	誤り / 欠落	source page改善等

AIものさしの判断

AI検索の可視性は一つの順位ではなく、prompt別に「表示→引用→説明の正確さ」を追う運用です。低いVisibilityだけで記事を増やさず、競合が引用されたsourceと自社情報の差を確認してから改善します。

比較前にPrompt Setを固定する

可視性の変化を比べるときは、promptの集合、answer engine、期間、対象region、topicを同じ条件にします。Promptを途中で追加・削除すると、scoreの変化がブランドの説明変化なのか、質問の構成変化なのか分からなくなります。指名検索と非指名検索、製品カテゴリ、購入条件、比較質問などを別groupにし、どのgroupで見つからないかを記録します。

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Prompt group	例	読みたいこと
Category discovery	「小規模チーム向けの○○ツールは？」	カテゴリ質問に表示されるか
Use case	「○○業務を自動化する方法は？」	解決策として候補に出るか
Comparison	「AとBの違いは？」	比較文脈で説明とsourceが正確か
Brand query	「自社サービスの特徴は？」	固有情報が誤らず表現されるか
Fact prompt	料金、制限、機能の具体質問	現行の正本と回答が一致するか

この一覧はPromptのひな型であり、全ての製品に同じprompt数や同じ指標が適用される保証ではありません。重要なのは、検査したい読者の問いと観測条件を明確にして、前期間と同じ基準で比べることです。

Metricから次のActionを選ぶ

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観測	次に開く場所	Action候補
Visibilityが低い	response、prompt、engine別trend	prompt groupの対象と回答の出所を確認
Citation Shareが低い	引用されたURLとsource page	公式情報・説明・構造化された根拠を点検
Sentimentが低い	実際のresponse文	価格、サポート、品質等の繰り返し表現を分類
FactCheckの不正確主張	claim、Knowledge Base、citation URL	正本の不足・古さ・曖昧さを直す
競合のShare of Voiceが増加	同じpromptと期間の競合response	競合が引用されたsourceを分析する

Visibilityが下がっただけで新しい記事を作らず、具体的なresponseとcitation URLを先に読みます。古い自社ページが引用されているなら更新候補にし、一次情報が見つからないclaimなら、公開情報を作る前に社内の正本を整えます。SentimentはProfoundの評価であり、ユーザー調査の代わりではないので、実ユーザーの声と分けて扱います。

FactCheckの設定条件

Profoundの2026-09-16更新の公式Getting Startedでは、fact-based promptを選び、Knowledge Baseを接続してFactCheckを設定する流れが案内されています。公式案内では、100〜200程度のpromptを選ぶ例、Knowledge Baseは一つだけ接続できること、結果表示まで通常7日程度かかることが説明されています。これはセットアップ情報であり、全ての契約プラン・利用環境での即時availabilityを保証するものではありません。実際のworkspaceで使えるか確認してください。

• 価格・仕様・policyのように根拠で確認できるpromptを選ぶ

• Knowledge Baseを組織の正本に合わせて更新する

• responseに出たclaimと期待する正しい値を照合する

• 不正確なclaimの引用URLと、正本との差を記録する

• 結果待ちの期間を考慮して確認スケジュールを組む

Knowledge Baseが古い場合、FactCheckは古い正本を基準に誤りを判定する可能性があります。接続前にowner、更新日、適用範囲を確認し、回答の正解を決める情報のsource of truthを一つにそろえます。

期間比較とサンプルの限界

Profoundはtracked promptを日次で実行すると説明していますが、同じpromptの回答もengine側の更新や生成の揺れで変わり得ます。日々の上下だけを成果とみなさず、同じprompt set・engine・期間のaggregateと代表responseを並べます。プロンプト数が少ない場合は、一つの回答が割合へ大きく影響します。分母、取得日、欠測、filterを記録し、数字だけのダッシュボード報告にしないでください。

次のActionを記録するReview Sheet

分析結果から作る改善案は、観測metricとページ修正を結び付けます。例えば料金の誤りが複数promptで出るなら、料金ページの最終確認日、plan名、請求周期を一次情報で再確認します。citationがない場合は、文章量を増やす前に、該当する一次根拠が公開ページで見つけられるか調べます。改善後は、同じprompt setで次回のresponseを比較します。

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Issue	Evidence	Owner	修正候補	再確認
古い料金の説明	responseと引用URL	Product / Content	公式料金ページと本文を照合	同じfact prompt
sourceが引用されない	competitor citation	Content / SEO	根拠ページの明確さを点検	同じtopic group
説明が誤っている	FactCheck claim	Product owner	Knowledge Baseと公開情報を整合	claim再実行
sentimentが低い	実responseの表現	CX / Product	実ユーザー課題も調べる	qualitative / AEI

判断の境界

AI回答の可視性は、検索結果順位や売上への因果効果を直接示しません。Prompt set、engine、期間、metric定義が変われば値も変わります。Profoundの数値は観測と調査の出発点として使い、サイト修正が成果を生んだと結論づけるには、同条件の前後比較や別の計測データを併用してく（新しいタブで開く）ださい。（新しいタブで開く）

Prompt、engine、period、metric definitionを記録したレビュー単位を作り、（新しいタブで開く）翌月も同じ条件から比較を始めます。数字が変わったときは、先に回答例と引用元を読み、原因仮説を置（新しいタブで開く）いてから担当ページの修正へ進みます。