何を・どう直すかをAIが具体提案（AI改善提案）｜Genviewの改善機能①
課題が分かっても、「で、結局どうすればいいの？」で止まっていませんか。
計測やサイト診断は、現在地を教えてくれます。でも、本当に成果が変わるのは「直したとき」だけです。
AI改善提案は、計測や診断で見つかった課題をもとに、次にやるべき改善タスクを優先度つきで整理し、実行まで進めやすくする機能です。
何を直すべきか、なぜ必要なのか、どんな打ち手があるのかを確認し、迷ったらその場でAIに相談できます。改善案を読むだけで終わらせず、実行と記録までつなげるための「改善タスク管理＋AIコンサルタント」のような役割です。
AI改善提案とは
AI改善提案とは、スコアやサイト診断で見つかった課題をもとに、改善すべき内容を一覧で確認できる機能です。
各提案には、優先度、関連する概念、対応ステータスが表示されます。たとえば「高」「引用」「未対応」といった形で整理されるため、何から手をつけるべきかが分かりやすくなります。
やみくもに改善するのではなく、「今、優先して対応すべき施策」を確認しながら進められることが特徴です。
一覧で、優先度から把握できる
改善提案の一覧では、優先度・概念・ステータスを確認できます。
- 優先度：高・中・低で、対応の重要度を把握
- 概念：引用、信頼性、構造化データなど、改善テーマを把握
- ステータス：未対応・完了など、進捗を管理
まずは「高」「未対応」の提案から着手すれば、限られた時間を重要度の高い改善に集中できます。
対応が終わったものは完了として管理できるため、改善の進捗も追いやすくなります。
4ステップで改善を進められる
改善提案の詳細画面では、施策を実行しやすいように、内容が段階的に整理されています。
① 課題を理解する
まず、なぜこの改善が必要なのかを確認できます。
たとえば「ChatGPTでの言及率が低い」「特定のクエリで自社が出てこない」など、現状の課題や根拠が説明されます。
② 実行案を受け取る
次に、具体的な打ち手を確認できます。
投稿用の記事タイトル案、投稿先、狙うキーワードなど、実行に移しやすい形で参考情報が整理されます。
③ AIに相談する
改善提案ごとに、その施策内容を前提にしたAI相談ができます。
「これはどういう意味ですか？」「うちの場合はどう進めればいいですか？」「このタイトル案で問題ありませんか？」といった疑問を、その場で確認できます。
④ 実施を記録する
対応したページのURLや、実施した内容を記録できます。
対応が終わったら完了にすることで、「何を実施したか」「どこまで進んだか」を後から確認できます。
迷ったら、その場でAIに相談できる
AI改善提案の大きな特徴は、改善案を見るだけでなく、その場でAIに相談できることです。
各提案には、施策内容を前提にしたAI相談欄が用意されています。改善内容をすべて読み解けなくても、疑問点を質問しながら進められます。
専門知識がなくても、施策の意味や進め方を確認しながら対応できるため、改善作業を途中で止めずに進めやすくなります。
実施を記録して、改善サイクルを回す
AI改善提案は、改善案を表示して終わりではありません。
対応したURLや実施内容を記録し、ステータスを完了にできます。
これにより、次の改善サイクルを回しやすくなります。
計測 → 改善提案 → 実施 → 記録 → 再計測
やったことを残しながら改善を進められるため、チーム内での共有や振り返りにも活用できます。
Genviewの「改善する」カテゴリの中心機能
Genviewの機能は、大きく「計測する」「改善する」「深める」の3カテゴリに分かれます。
AI改善提案は、その中でも「改善する」カテゴリの中心となる機能です。
計測機能で課題を見つけ、AI改善提案で実行タスクに落とし込み、再計測で変化を確認する。この流れをつくることで、GEO対策を一度きりの分析ではなく、継続的な改善活動として進められます。
関連機能
AI改善提案は、ほかの機能と組み合わせることでより効果を発揮します。
- 総合得点・各AIスコア：AIでの認知・推薦状況を確認
- クエリ別スコア：質問ごとの露出状況を確認
- サイト診断：技術・構造・信頼性の土台を確認
- 構造化データ：AIに理解されやすい情報設計を強化
- 信頼性の強化：E-E-A-Tや運営者情報などの整備を支援
改善提案を起点に、必要な機能へ進むことで、課題発見から実行までを一貫して進められます。