STS Detection(意味的テキスト類似度検出)

STS Detectionとは

STS Detection(Semantic Text Similarity)は、2つのテキスト間の意味的近接性を測定する分析技術です。GEOの文脈では、AIモデルが生成する回答と、ブランドが自社ウェブサイト上で公開しているコンテンツとを比較します。

類似度スコアが高いということは、AIがブランドの語彙、表現、情報を「借用」していることを意味し、コンテンツが生成される回答に直接影響を与えている証拠となります。

STS Detectionの仕組み

アルゴリズムは以下の複数段階で処理を行います:

• ベクトル化:テキスト(AIの回答とブランドコンテンツ)を埋め込みモデルを介して数値ベクトルに変換
• 比較:ベクトル間のコサイン類似度を計算
• スコア:類似度の割合を付与(0% = 無関係、100% = 同一)

完全一致を超えて

STSは単純な単語の一致をはるかに超えています。表現が異なっていても、意味の類似性を捉えます。例えば、あなたのページが「当社のソリューションはコストを30%削減します」と述べており、ChatGPTが「この企業は約3分の1の経費削減を可能にします」と回答した場合、STSは意味的近接性を検出します。

AI Labs Auditにおける応用

AI Labs AuditはSTS Detectionを以下の目的で使用します:

• ブランドコンテンツのAI回答への影響度を測定
• どのページがLLMに最も「引用」されているかを特定
• この影響度の時系列変化を追跡
• 競合他社と比較した影響度を分析

言及率との関連

STSは言及率を補完します:言及率がブランドが引用されているかをカウントするのに対し、STSはブランド独自のコンテンツが回答の表現にどの程度影響を与えているかを測定します。

ブランドが明示的に引用されていなくても、そのコンテンツが広く採用されている場合があります — STSはこの「見えない」影響を検出します。

詳細については、AIボットのトラッキングとLLM言及の記事をご覧ください。