AIに 60回 質問して、あなたの会社が紹介されたのは 5.0% でした。
測定にはブレがあるため、実際は約 1.7%〜13.7% の範囲と推定されます。
AIの推薦リストにはまだ登場していません。 紹介されるときは平均 2.3番目 に登場します。 紹介のされ方: 好意的3件
| エンジン | 言及/質問数 | 言及率 | 推定範囲 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT（検索） | 0/30 | 0.0% | 0.0%〜11.4% |
| Gemini（検索） | 3/30 | 10.0% | 3.5%〜25.6% |
AIの回答の中で紹介・推薦された企業名を集計したものです。黄色の行が診断対象（貴社）です。
| # | 企業/サービス名 | 推薦された回数 | |
|---|---|---|---|
| 1 | くらしのマーケット | 14回 | |
| 2 | クラシアン | 13回 | |
| 3 | イースマイル | 13回 | |
| 4 | ミツモア | 10回 | |
| 5 | 交換できるくん | 5回 | |
| 6 | 水110番 | 4回 | |
| 7 | ヤマダデンキ | 4回 | |
| 8 | Roto-Rooter | 3回 | |
| 9 | Mr.Rooter | 3回 | |
| 10 | ビックカメラ | 3回 |
見込み客がAIに相談する聞き方のパターンごとに、貴社が紹介された割合です。
| 質問タイプ | 言及/質問数 | 言及率 | |
|---|---|---|---|
| おすすめ・紹介系 | 0/20 | 0.0% 実際は約0.0%〜16.1%と推定 | |
| 比較・選定系 参考値 | 0/16 | 0.0% 実際は約0.0%〜19.4%と推定 | |
| 地域系 参考値 | 3/12 | 25.0% 実際は約8.9%〜53.2%と推定 | |
| 課題解決系 参考値 | 0/8 | 0.0% 実際は約0.0%〜32.4%と推定 | |
| ハウツー派生系 参考値 | 0/4 | 0.0% 実際は約0.0%〜49.0%と推定 |
実際にAIへ投げかけた質問と、その回答で貴社が紹介されたかどうかの一覧です。 質問の下は中心となる検索キーワードと、Googleでの月間検索回数です。
| AIへの質問 | 貴社の紹介 |
|---|---|
| トイレつまり修理でおすすめの会社を教えてください。 トイレつまり修理 | 紹介なし（0/4回） |
| 水漏れ修理を頼むならどこがいいですか？ 水漏れ修理 | 紹介なし（0/4回） |
| 凍結修理をしてくれる信頼できる業者を紹介してほしいです。 凍結修理 | 紹介なし（0/4回） |
| ボイラー交換のおすすめ業者はどこですか？ ボイラー交換 | 紹介なし（0/4回） |
| エアコン設置で評判の良い会社を教えてください。 エアコン設置 | 紹介なし（0/4回） |
| トイレつまり修理を選ぶならどこがいいか比較して教えてください。 トイレつまり修理 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 水漏れ修理の業者を比較したいんですが、どこが良いですか？ 水漏れ修理 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 凍結修理のサービスを比較して、どこが一番おすすめですか？ 凍結修理 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| ボイラー交換の業者を選ぶ際のポイントを教えてください。 ボイラー交換 選び方 | 紹介なし（0/4回） |
| 北海道でトイレつまり修理をしてくれる業者を探しています。 北海道 トイレつまり修理 | 紹介された（2/4回） |
| 水漏れ修理を北海道でやっている会社はどこですか？ 北海道 水漏れ修理 | 紹介された（1/4回） |
| 北海道でエアコン設置をお願いしたいのですが、どこが良いですか？ 北海道 エアコン設置 | 紹介なし（0/4回） |
| トイレが詰まって困っているんですが、どこに頼めばいいですか？ トイレつまり | 紹介なし（0/2回） |
| 水漏れがひどくて困っているのですが、どうしたらいいですか？ 水漏れ | 紹介なし（0/2回） |
| 凍結修理をお願いしたいのですが、どの業者が信頼できますか？ 凍結修理 | 紹介なし（0/2回） |
| ボイラーが壊れたので、交換を考えていますが、どこに頼むべきですか？ ボイラー交換 | 紹介なし（0/2回） |
| トイレつまりの修理を依頼するにはどうすればいいですか？ トイレつまり 修理 方法 | 紹介なし（0/2回） |
| 水漏れ修理を依頼する際の流れを教えてください。 水漏れ修理 方法 | 紹介なし（0/2回） |
この診断は現状の測定までです。AIに推薦されるための具体的な改善提案（サイト改修・外部露出の優先順位つきプラン）は、 無料AI検索診断（月10社限定）で専門家がご説明します。
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|---|---|---|
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| △ 構造化データ(JSON-LD) | 7/10 | 検出: WebSite。AIはエンティティを構造化データから読む（トップ＋下層2ページ中の最良） |
| ✓ 見出し階層 | 6/6 | h1:1 h2:16 h3:53。LLMはセクション単位で引用するため階層の明快さが効く（トップ＋下層2ページ中の最良） |
| ✓ title / description | 6/6 | title 59字 / description 157字（トップ＋下層2ページ中の最良） |
| ✓ 運営者情報(E-E-A-T) | 6/6 | 会社概要/運営者:✓ / 所在地:✓ / 問い合わせ:✓（トップ＋下層2ページ中の最良） |
| △ アカウント網羅性(一次情報の発信源) | 2/10 | 検出: YouTube〔検索〕 ／ 未検出の主要: X(Twitter)、note、PR TIMES、Googleビジネス(MEO)（〔サイト〕=サイト内リンク／〔検索〕=Web検索で確認）。一次情報源が多いほどAIに引用されやすい |
| △ llms.txt | 0/2 | なし（AI向けサイト案内の新標準） |
| ✓ sitemap.xml | 2/2 | あり（クロール網羅性） |
上の「サイトのAI対応チェック」で不足している項目が分かります。 そのうえで実際に何を作り、どう発信すればAIに引用されるのかを、株式会社PENGINが動画で解説しています。
まず何を作るべきかが分かります
AIに引用される記事の作り方
前提となる考え方の変化
例えば、