<p>AI Labs Auditのダッシュボード上部にある<strong>3つのHero Grades</strong>は、ブランド監査の結果をひと目で示します。AI回答での可視性、生成エンジン向けのサイト技術準備、構造化回答シグナルです。これらの<strong>A+~F</strong>評価は数値スコアから導かれます。その中核がAI可視性スコアの<strong>AGS</strong>です。</p><h2>3つのHero Grades</h2><h3>AI可視性(A+~F)</h3><p>この評価は<strong>AGS</strong>を要約します。AGSは監査対象ブランドのAI回答内での存在感を測る、0から100の複合スコアです。<strong>6つの指標</strong>を組み合わせます。</p><ul><li><strong>メンション率</strong>:ブランドは引用されているか</li><li><strong>シェア・オブ・ボイス</strong>:引用ブランドの中でどの位置か</li><li><strong>位置</strong>:回答の前半か後半で引用されているか</li><li><strong>センチメント</strong>:言及のトーンは好意的か</li><li><strong>品質</strong>:ブランドの説明は正確で有用か</li><li><strong>カバレッジ</strong>:いくつのトピックで登場するか</li></ul><h3>GEO技術(A+~F)</h3><p>この評価はAIクローラーにとって有用な<strong>サイトの技術シグナル</strong>を測ります。GEOチェックリスト(38項目)、SSRクロール可能性、エンティティ健全性、引用準備度です。対象はサイトであり、ブランドの人気ではありません。</p><h3>AEO Readiness(A+~F)</h3><p>この評価は<strong>構造化回答シグナル</strong>を確認します。robots.txt、Schema.org(FAQまたはHowTo)、サイトマップ、AQAマークアップ、OpenGraph、RSS、引用可能なブロック、コンテンツ鮮度、回答密度、エンティティ整合性です。</p><h2>Hero Gradesの尺度</h2><table><tr><th>評価</th><th>スコア</th><th>読み方</th></tr><tr><td>A+</td><td>95以上</td><td>卓越</td></tr><tr><td>A</td><td>85から94</td><td>非常に良い</td></tr><tr><td>B+</td><td>75から84</td><td>良い</td></tr><tr><td>B</td><td>65から74</td><td>普通</td></tr><tr><td>C+</td><td>55から64</td><td>要改善</td></tr><tr><td>C</td><td>45から54</td><td>弱い</td></tr><tr><td>D</td><td>35から44</td><td>非常に弱い</td></tr><tr><td>F</td><td>35未満</td><td>ほぼ不在</td></tr></table><h2>AGSが測るものと、その限界</h2><p>AGSは<strong>校正済みの複合スコア(0から100)</strong>で、<strong>信頼区間</strong>付きで公開されます。同じプロトコルと手法なら時系列で比較できます。監査から監査への追跡が最も信頼性の高い使い方です。ブランド認知の絶対的な真理でも、市場シェアでもありません。メンション率とシェア・オブ・ボイスはシナリオのコーパス、照会したモデル、プロトコル、期間に依存します。判決ではなく、<strong>文書化された推定</strong>として扱ってください。手法の詳細は<a href="/methodologie-ags-ja">AGSメソドロジーページ</a>で公開しています。</p><h2>これらの評価の使い方</h2><p>代理店やコンサルタント向け:Hero Gradesで<strong>クライアント監査の読み方を整理</strong>し、施策の優先順位(可視性、技術、構造化回答)を決め、監査を重ねて進歩を示すために使ってください。低い評価は行き止まりではありません。GEOとAEO計画の測定可能な出発点です。評価は監査ごとに保存され、比較可能な履歴になります。</p>
顧客がブランド名を挙げずにAIに尋ねると、別の誰かが推薦されます。運用中のブランドはどうでしょう?
ChatGPTへの質問で回答にブランド名が挙がらなければ、その分だけ競合が代わりに推奨されます,, 実際のAI回答6,820件で測定。