プロンプトレポートから何を読み取るか？

SUPER ACTのプロンプトレポートは、「生成AI が自社をどう扱っているか」を分解して確認できる機能です。
単なるスコアの一覧ではなく、どこを改善するべきか・次に何をすべきかを判断するための材料が揃っています。

1. プラットフォームごとのメンション率

プラットフォームごとのメンション率では、どのAIに強みがあり、どのAIでは弱いのかが明確に分かります。

たとえば：

• ChatGPTでは高いが、Geminiでは低い
• Claudeでは優位だが、Perplexityでは全く出ない
• Grokでは文脈が違う回答をしている

こうした「ギャップ」が分かることで、 「どのAIに対して、どんな LLMO（AI最適化）施策が不足しているか」 を特定できます。

例：

• Perplexityだけ露出が弱い → 参照されているURLを補強すべき
• ChatGPTで弱い → ブランド定義や専門性の整理が不足している可能性
• Geminiだけ順位が悪い → ウェブ情報の整合性・更新性に問題がある可能性

プラットフォームごとのメンション率は、「どのAIから優先的に対策するか」を決めるための指針として使えます。

2. ランキング推移

ランキング推移では、
「自社のLLMO施策が効果を出しているか」「誰を競合として追うべきか」を確認できます。

• 施策を打ってからの一定期間で順位が改善しているか
• 上昇傾向なのか、横ばいなのか
• 明確に順位を奪っている（または奪われている）競合は誰か

これらは、PR や Web改善、導線設計、メディア露出といった施策の「効果測定」に相当します。
つまりランキング推移は、生成AI時代の「ブランド健康診断」や「ベンチマーク指標」として使うことができます。

3. 総合ランキング

総合ランキングでは、AI全体の回答の中で、自社の立ち位置がどの程度なのかが分かります。

• 競合との位置関係
• カテゴリ内での「発話優位性」
• どの領域なら勝機があるか
• どの競合の真後ろにいるか（＝追いやすい）

これにより「どの領域なら勝てるのか」「どこを重点強化するべきか」を現実的に判断しやすくなります。

例：

• 総合3位で1位・2位と僅差 → 特性ワード・外部証拠の追加で逆転を狙える余地がある
• 圧倒的に上位が特定企業 → メンションされる文脈そのものを広げる必要がある
• “Others”にいた競合が突然上昇 → 裏で何らかの施策が打たれている可能性

プラットフォーム単体で見るよりも、AI全体での「総合評価」を確認できるのが総合ランキングのポイントです。

4. 引用されたURL（情報ソース）

引用URLは、実務で最も直接的に活用しやすいデータです。
AIがメンションする際に、どのサイト・どのページを根拠にしているかが分かります。

これにより：

• 露出すべきメディア／サイトが分かる
• 競合がどのサイトで強いのかが分かる
• Google検索・AI検索の「実質的な評価元」が見える
• 自社が参照されている情報が古い／弱い場合、その改善ポイントがはっきりする

さらに「競合はどこから引用されているか」が分かるため、
自社が取るべき情報ソース戦略も具体的に描けます。

例：

• 競合は最新のイベント記事が引用されている → 自社もイベント・アップデート情報の発信が必要
• ある比較サイトからの引用が多い → そのサイトへの掲載や情報更新が効果的
• 業界ブログが多く引用される → ブログ向けのPR・情報提供が有効

つまり引用URLは、
「AIがどこを参考にブランドを判断しているか」を直接可視化するデータと言えます。

まとめ：プロンプトレポートは「改善のための地図」

SUPER ACTのプロンプトレポートは、単にAIの回答を集めた一覧ではありません。
実務の視点で、次のような問いに答えることができます。

• どのAIに弱いのか
• どの競合をベンチマークすべきか
• どの施策が効いているのか
• どの情報ソースを改善すべきか

これらを整理することで、プロンプトレポートは
「いま何をすべきか」を判断するための地図として活用できます。

毎回のレポートを結果の確認で終わらせるのではなく、
「次の一手を決めるためのチェックリスト」として使っていくことが、LLMO施策を継続的に強くしていくポイントです。