いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「広報のためのLLMO Tips」第26回をお届けいたします。
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事前学習対策の効果を測るとき、一回だけAIに聞いて終わり、では不十分です。
今日は、測定を「点」ではなく「線」で捉える重要性、つまりモデル別・時期別の定点観測についてお話しします。
まず、AIは一つではありません。
ChatGPT、Claude、その他のモデルがあり、それぞれ学習データも更新タイミングも違います。
あるモデルでは自社が語られても、別のモデルでは語られない、ということが普通に起きます。
ユーザーがどのモデルを使うかは分かりません。
だから、複数のモデルで自社がどう認識されているかを、モデル別に把握する必要があります。
一つのモデルだけを見て「認識されている」と判断すると、他のモデルでの欠落を見逃します。
次に、時期です。
事前学習対策は年単位で効くため、効果は少しずつ現れます。
ある一時点だけを見ても、それが良い状態なのか悪い状態なのか、上向いているのか下向いているのかは分かりません。
基準となる過去の測定があって初めて、変化が読めます。
半年前と比べて想起シェアが上がったのか。ハルシネーションは減ったのか。競合との差は縮まったのか広がったのか。
時期をまたいで追うことで、施策の効果が線として見えてきます。
このモデル別・時期別の定点観測が、年単位の対策には欠かせません。
施策を打ってから効果が出るまでの長い時間、方向が正しいかを判断する材料が、この定点観測データです。
データがなければ、暗闇の中を進むことになります。
データがあれば、少しずつでも前進しているか、あるいは競合に離されつつあるかを、事実として掴めます。
一度きりの確認は、スナップショットにすぎません。
価値があるのは、それを継続して積み重ね、変化を追うことです。
モデル別に、時期別に、自社の認識を定点観測する。
この習慣が、年単位の航海を支える羅針盤になります。
今、自社はこの定点観測ができているでしょうか。
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ここまでお読みいただいて、一つはっきりすることがあります。
「AIが今、自社をどう認識しているか」を推測ではなく事実として見ない限り、次の一手は決められない、ということです。
それができるのが、Qlipper上のLLM認知確認ツール「ディギディギ」です。
◆ ディギディギならできること
「掲載されたのにAIに効いていない」記事を1本ずつ分解して原因を特定し、AIの認識をモデル別・時期別に定点観測します。
どのモデルで自社が語られ、どのモデルで欠けているか。
時期をまたいで想起シェアやハルシネーションがどう動いたか。
年単位の施策効果を、線として追跡できます。
◆ そして、Qlipperなら続けられること
その裏付けとなる掲載状況は、Qlipperのニュースモニタリングが日次で自動収集し、後追いKPIとして持ち続けられます。
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AIが自社を今どう語っているか、その場で確認できます（所要30分）。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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