AIに 60回 質問して、あなたの会社が紹介されたのは 26.7% でした。
測定にはブレがあるため、実際は約 17.1%〜39.0% の範囲と推定されます。
AIの推薦リストでは 3番目 に登場しています。 紹介されるときは平均 1.1番目 に登場します。 紹介のされ方: 好意的16件
| エンジン | 言及/質問数 | 言及率 | 推定範囲 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT（検索） | 4/30 | 13.3% | 5.3%〜29.7% |
| Gemini（検索） | 12/30 | 40.0% | 24.6%〜57.7% |
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 | 旺文社 | 12回 | |
| 2 | 河合塾 | 10回 | |
| 3 | 未来図 | 10回 | |
| 4 | ベネッセ | 8回 | |
| 5 | リザプロ | 8回 | |
| 6 | リクルート | 6回 | |
| 7 | Z会 | 5回 | |
| 8 | 東進 | 5回 | |
| 9 | Googleフォーム | 5回 | |
| 10 | formrun | 5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 | 5/20 | 25.0% 実際は約11.2%〜46.9%と推定 | |
| 比較・選定系 参考値 | 5/16 | 31.2% 実際は約14.2%〜55.6%と推定 | |
| 地域系 参考値 | 4/12 | 33.3% 実際は約13.8%〜60.9%と推定 | |
| 課題解決系 参考値 | 1/8 | 12.5% 実際は約2.2%〜47.1%と推定 | |
| ハウツー派生系 参考値 | 1/4 | 25.0% 実際は約4.6%〜69.9%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 |
|---|---|
| 推薦入試データベースを利用するなら、どの会社がいいですか？ 推薦入試データベース | 紹介された（3/4回） |
| 志望理由書の提出窓口でおすすめのサービスを教えてください。 志望理由書 | 紹介なし（0/4回） |
| 高校向けのお問い合わせサービスで評判の良いところはどこですか？ 高校 お問い合わせ | 紹介された（2/4回） |
| 大学向けのお問い合わせサービスを探しているんですが、どこがいいですか？ 大学 お問い合わせ | 紹介なし（0/4回） |
| 受験生向けのメディア記事を提供している会社でおすすめはありますか？ メディア記事 | 紹介なし（0/4回） |
| 推薦入試データベースを提供している会社を比較したいんですが、どこが良いですか？ 推薦入試 データベース 比較 | 紹介された（4/4回） |
| 志望理由書の提出窓口を選ぶなら、どのサービスが一番いいですか？ 志望理由書 提出窓口 比較 | 紹介された（1/4回） |
| 高校向けのお問い合わせサービスと大学向けのサービス、どちらが使いやすいですか？ 高校 大学 お問い合わせ 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 受験生向けのメディア記事を扱っている会社を比較したいです。 受験生 メディア記事 比較 | 紹介なし（0/4回） |
| 東京で推薦入試データベースを提供している会社を探しています。 東京 推薦入試 データベース | 紹介された（3/4回） |
| 大阪の高校向けのお問い合わせサービスはどこが良いですか？ 大阪 高校 お問い合わせ | 紹介された（1/4回） |
| 名古屋で志望理由書の提出窓口を探しているんですが、どこがいいですか？ 名古屋 志望理由書 提出窓口 | 紹介なし（0/4回） |
| 推薦入試の情報が不足していて困っているんですが、どのサービスが役立ちますか？ 推薦入試 情報 | 紹介なし（0/2回） |
| 志望理由書の書き方が分からなくて悩んでいます。どこか良いサービスはありますか？ 志望理由書 書き方 | 紹介なし（0/2回） |
| 受験生向けの情報が散乱していて困っています。どのメディアが信頼できますか？ 受験生 情報 | 紹介なし（0/2回） |
| 高校生向けの進路相談ができるサービスを探していますが、どこが良いですか？ 高校生 進路相談 | 紹介された（1/2回） |
| 推薦入試データベースを使うにはどうすればいいですか？ 推薦入試 データベース 使い方 | 紹介された（1/2回） |
| 志望理由書を提出する際の流れを教えてもらえますか？ 志望理由書 提出 流れ | 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。
無料AI検索診断（月10社限定）を申し込む →| 項目 | 得点 | 判定内容 |
|---|---|---|
| ✓ AIクローラ受け入れ | 8/8 | 主要AIクローラ(GPTBot等8種)をブロックしていない |
| △ 構造化データ(JSON-LD) | 0/10 | 検出: なし。AIはエンティティを構造化データから読む（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| △ 見出し階層 | 4/6 | h1:4 h2:2 h3:6。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1ページ中の最良） |
| ✓ title / description | 6/6 | title 19字 / description 78字（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| △ 運営者情報(E-E-A-T) | 4/6 | 会社概要/運営者:✓ / 所在地:✗ / 問い合わせ:✓（トップ＋下層1ページ中の最良） |
| △ アカウント網羅性(一次情報の発信源) | 8/10 | 検出: X(Twitter)〔サイト〕、PR TIMES〔検索〕、YouTube〔検索〕、Facebook〔検索〕 ／ 未検出の主要: note、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 | 0/2 | なし（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、