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ブランド認識改善とは | Genviewの改善機能

改善する 2026-07-17

AIは、あなたのブランドを「本当の姿」で認識していますか?

生成AIに聞かれる機会が増えるほど、"どう答えられるか"が売上を左右する時代に。

Genviewの「ブランド認識改善」とは

Genviewの「ブランド認識改善」は、ChatGPTやGeminiなど主要な生成AIが自社ブランドをどう理解しているかを可視化し、理想の姿とのズレを埋めるための改善提案を行う機能です。露出(言及数・クエリ数)を増やす前に、AIの認識そのものを正しく整えたい企業向けの機能です。

ブランド認識TOP

GEO対策は、クエリ数だけでは足りない。

多くの企業が取り組んでいるGEO対策(生成AIの回答に自社ブランドが登場しやすくするための対策)は、「言及数を増やす」「参照されるクエリを増やす」という"量"の勝負です。

しかし、AIがブランドの核心を誤解したまま(この現象はハルシネーションと呼ばれます)露出だけが増えれば、間違った情報が広がるほど、信頼は失われていきます。

さらに、ブランドが伝えたい「理想の姿」は、そのままではCVにつながらない文章であることも少なくありません。格式やブランド価値を語る言葉と、購買を後押しする言葉は別物だからです。だからこそ、量を追うクエリ対策と並行して、AIの認識そのものを正しく保つという、もう一つの土台が必要になります。

Genviewは、「AIに『正しく』理解され、『選ばれる』ブランドを目指す」ことを理念に掲げています。露出を増やす前に、AIがブランドをどう理解しているかを正しく把握し、理想の姿とのズレを埋めること。それが、選ばれるブランドになるための出発点です。

「ブランド認識改善」は、『ブランド認識改善』は、『AIに「正しく」理解され、「選ばれる」ブランドを目指す』というこの理念を実現するために生まれた機能です。

一人で、5つのAIを追い続けられますか?

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Grok ─ ブランドについて聞かれる可能性のあるAIは、一つではありません。

ChatGPT Gemini Perplexity Claude Grok

これらすべてに自分でブランド名を打ち込み、回答を読み、「ここは合っている」「ここはズレている」(ハルシネーションが起きていないか)と判断し、しかもそれを定期的に繰り返す。理屈の上ではできても、現実的には手間がかかりすぎて続きません。しかも人力でのチェックは、断片的な印象を拾うだけで、どこがどれだけズレているのかを客観的な基準で判断することが難しいという限界もあります。

本当に必要なのは、量を増やす前に、複数のAIにまたがる認識を一括で把握し、理想の姿とのズレを可視化することです。

Genviewだけの独自アプローチ

Genviewの「ブランド認識改善」は、AIに「どう見られたいか」という理想の姿を最初に定義し、現状の認識とのズレを可視化・改善提案する機能です。認識状況を計測するだけで終わらせず、ズレを埋めるための改善提案までを一気通貫で行える点が特徴です。

理想の姿を定義できる

貴社がAIにどう見られたいか、ブランドポジショニングを明確に設定できます。

主要AIの認識を可視化できる

ChatGPT・Gemini・Perplexityなど主要な生成AIが、実際に貴社ブランドをどう理解しているかをサマリーとして可視化します。

ズレをファクト単位でスコア化できる

理想のファクトひとつひとつに対して「正認識」「部分・抽象」「誤認識」を判定。どこが、どれだけズレているかが一目でわかります。

改善のための追記案を自動提示できる

ズレを埋めるために、どのページにどんな文章を追記すべきかまで具体的に提案します。

専門知識がなくても使える

AIにどう見られているかを調べようとすると、本来はプロンプト設計やAIの回答傾向の分析など、専門的な知識が必要になりがちです。

Genviewは、AIへの質問設計や回答傾向の分析といった作業をすべて自動化しています。ブランドの理想像を設定するだけで、あとはAIが自動的に主要な生成AIへ質問を投げかけ、回答を分析し、ズレを判定します。マーケティング担当者が一人で、専門家の手を借りずに運用できる設計です。

数字で直感的にわかる

現状を正しく把握できても、それを社内で共有し、改善につなげられなければ意味がありません。Genviewは、認識状況を誰が見ても一目でわかる指標として提示します。

ブランド認識スコアカード:認識一致率44%、誤認件数0を表示する画面
2つの指標で認識状況を確認できます
指標 説明
認識一致率 理想の姿に対して、AIがどれだけ正しく認識できているかをパーセンテージで表示(例:44%)
誤認件数 AIが明確に事実と異なる認識をしている項目の数を表示(例:0件)

感覚的な「なんとなく合ってそう」ではなく、数字として現状を把握できるため、改善の優先順位や効果測定も容易になります。分析を実行するたびに更新されるので、施策の効果もすぐに確認できます。

なぜ「核の一致」が先なのか

クエリの数をむやみに増やす前に、まずブランド・サービスの核となる部分をAIに正しく認識してもらうこと。AIがブランドの核となる部分を正しく認識していることが土台になければ、いくら露出を増やしても誤解が拡散するだけです。

Genviewは、この「核となる認識を一致させる」ためのロジックを独自に開発しています。

対象となる方

マーケティング担当者/経営者/Web担当者/広報・PR担当者/制作会社

よくある質問

Q1. ChatGPTなどのAIに、自社ブランドが間違って説明されるのはなぜですか?

AIが学習データや外部の情報をもとに回答を生成する際、自社に関する情報が少なかったり、内容が曖昧・不一致だったりすると、誤った説明が起きやすくなります(詳しい仕組みはハルシネーションとはで解説しています)。ブランド認識改善では、まずAIが実際に自社をどう認識しているかを可視化し、理想の姿とのズレを確認できます。

Q2. ChatGPTなどのAIに、自社ブランドが間違って説明される場合はどうすればいいですか?

まず、AIが今どのように自社を認識しているかを把握することが必要です。ブランド認識改善では、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Grokの5つのAIが自社ブランドをどう認識しているかを可視化し、理想の姿とのズレを確認・改善できます。

Q3. AIに自社を正しく認識してもらうには、何から始めればいいですか?

露出(言及数・クエリ数)を増やす前に、AIがブランドの核となる部分をどれだけ正しく認識しているかを確認することが出発点です。ブランド認識改善では、理想の姿を定義したうえで現状の認識とのズレを確認し、改善のための追記案まで確認できます。

Q4. 認識一致率・誤認件数とは何ですか?

認識一致率は、理想の姿に対してAIがどれだけ正しく認識できているかをパーセンテージで表示したものです。誤認件数は、AIが明確に事実と異なる認識をしている項目の数です。

Q5. 専門的なプロンプト設計の知識がなくても使えますか?

はい。AIへの質問設計や回答傾向の分析はGenviewが自動化しているため、ブランドの理想像を設定するだけで、専門知識がなくても運用できます。

Q6. クエリ改善(言及数・参照数を増やす機能)と何が違いますか?

クエリ改善は、言及・参照される「量」を増やすための機能です。一方、ブランド認識改善は、量を増やす前に、AIがブランドの核となる部分をどれだけ正しく認識しているかを確認・改善するための機能です。

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