Dageno AI診断センターのご紹介 (1) - 複雑なAIシグナルを成長へと変換する

過去3ヶ月間、私たちは海外展開を図る100社以上のブランドに対し、同じ問いを投げかけてきました。

「現在GEO（生成AI検索最適化）を行う上で、最大のペインポイントは何ですか？」

多くのブランドの海外展開責任者は、口を揃えてこう答えます。「どこから手をつければいいのか分からない」と。

ChatGPT、Perplexity、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）と向き合う際、GEOのデータモニタリング能力がなければ、ブランドオーナーは「ユーザーが何を問いかけているのか」「なぜAIが自社ブランドを言及しないのか」「競合他社は何が優れているのか」を把握することが困難です。

しかし、サードパーティのツールでデータを入手できたとしても、次にどのようなコンテンツを最適化すべきか、どこに公開すべきか、そしてその効果をどう測定すべきかという点において、依然として暗中模索の状態が続いています。

従来のSEO時代には、少なくともGoogle Search Consoleが、どのキーワードでランキングされ、どのページにトラフィックが流入しているかを教えてくれました。しかし、AI検索の時代に入ると、このフィードバックメカニズムはほぼ機能不全に陥っています。ユーザーはAIの最終回答しか見ることができず、その背後にある意思決定ロジックや競合状況、真の需要分布を読み解くことができないからです。

これこそが、Dageno AIが「Diagnostic Center（診断センター）」を立ち上げた理由です。

私たちは一連の記事を通じて、診断センターの設計ロジック、コア機能、および使用方法を包括的に解説していきます。

1. GEOにおける海外展開の課題：不足しているのは「データ」ではなく「意思決定の根拠」

多くの人は、GEO最適化の難しさは「データの不足」にあると考えがちです。

しかし実際には、GEOに取り組み始めると、問題はデータの少なさではなく、シグナルがあまりにも多すぎて優先順位が不明確であることに気づくはずです。

現在市場には、100個のプロンプトに対するAIの回答を監視し、20社の競合他社への言及を追跡し、モデルや地域ごとのパフォーマンスの差異を表示できる様々なGEOツールが存在します。しかし、こうしたデータが積み上がっても、ツールは自動的に次のような答えを提示してはくれません。

• 今、解決すべき最も重要な問題は何か？
• なぜこの課題において、AIは自社を推奨しなかったのか？
• この課題に対処するには、どのようなコンテンツ形式で、どのチャネルに投稿すべきか？
• 課題を解決した後、どのようにしてその効果を検証するのか？

これこそが真のボトルネックです。問題が見えないのではなく、問題を「実行可能な成長イニシアチブ」に変換する方法が分からないのです。

私たちは、多種多様なGEOツールでデータを監視することに多大な時間を費やしていながら、結局は「今週は比較記事を書いてみよう」といった勘に頼った判断を下しているチームを数多く見てきました。これは成長戦略ではなく、単なる「あてずっぽう」に過ぎません。

Diagnostic Centerが目指すのは、「データから意思決定へ」というプロセスを体系化し、再現可能なものにすることです。GEO最適化を「データを見て、問題を推測し、コンテンツをテストする」という段階にとどめるのではなく、従来のグロースハックのように、明確な診断と優先順位、そして検証可能な実行パスを持つものにすることを目指しています。

2. Diagnostic Center モジュール1：AIメンション ＆ 平均順位

Diagnostic Centerは多次元的な成長診断システムです。本稿では、その中でもシステムの最も核心的な機能である最初のモジュールを紹介します。

それは、「AIメンション（AI Mention）」と「平均順位（Avg Position）」に基づくコンテンツ制作の提案機能です。

AIメンション (AI Mention)

一連のモニタリング・プロンプトにおいて、AIの回答本文内にブランドが明示的に言及された回数（引用は含まない）を、回答総数で割った割合。

平均順位 (Avg Position)

AIがブランドを言及した回答の中で、推奨リスト内におけるブランドの平均順位。数値が小さいほど、より目立つ位置にあることを示します。

これに基づき、システムは自動的に以下のAIメンション・シナリオのいずれかに該当するかを判定します。

• 全く言及されない
• 言及が不安定
• 言及はされているが、順位が低い

今後数週間かけて、AI引用分析、世論モニタリング、SNSシグナルなどの次元を順次追加していきます。私たちがこのモジュールを最初にリリースしたのは、それが多くのチームが抱える最も切実な問いに直接答えるものだからです。

「AI検索において、ブランドの認知度と推奨優先度を高めるために、今何をすべきか？」

具体的な機能の解説

簡潔に言えば、Diagnostic Centerは以下の3つのサポートを提供します。

1. 真のユーザー課題を特定する

あなたの業界、ブランドポジショニング、競合環境に基づき、ユーザーが大規模言語モデルに対して実際に投げかけている質問を特定します。これらは、推測された質問ではなく、実際の検索ボリュームと切実な需要を伴うものです。

各行は実際のプロンプトを表しており、その質問の当月の検索ボリューム（Volume）、ブランドの言及率（AI Mention）、現在の順位と課題の種類（例：言及はされているが低順位）、および直接的な競合他社を確認することができます。

2. 優先的に解決すべき課題を決定する

すべての課題がただちに取り組む価値があるわけではありません。検索ボリュームは大きいものの、ブランド認知度の基盤が弱く短期間でのブレイクスルーが難しい課題もあれば、すでに検索順位で2位につけており、比較コンテンツを一つ追加するだけで競合を追い越せる課題もあります。また、一見関連性が高く見えても実際の需要は極めて小さく、費用対効果（ROI）が見込めない課題もあります。

私たちは各課題に対し、複数の側面に基づいて「優先度」を割り当てます。この優先順位付けは単なる単純平均ではなく、需要の多さ、競合の難易度、ブランドの現状、そして成長ポテンシャルを総合的に判断したものです。

3. 実践可能なコンテンツ戦略を直接提示する

優先度の高い課題をクリックすると、システムは単に「ここにチャンスがあります」と伝えるだけでなく、以下のように具体的なアクションを導き出します。

• なぜこの機会が存在するのか？なぜ現在のAIは貴社を優先的に推奨していないのか？
• この機会に対して制作すべき最も価値のあるコンテンツタイプは何か？
• コンテンツを作成する場合、どのような構成にし、どのポイントを強調し、どのような視点で語るべきか？
• この課題は公式サイトのコンテンツ、第三者のレビュー、コミュニティでの議論のどれで解決するのが最適か？
• 成果が出るまでどの程度の期間がかかるか？

成果が現れるまでの期間と予想サイクルは、私たちのカスタマーサービスの実務や海外GEO（生成エンジン最適化）データ支援プロセスを通じて蓄積された、履歴データと経験モデルに基づいて算出されます。

これは単なる分析レポートではなく、グロースチームや外部の制作業者にそのまま提出可能な実行プランなのです。

3. 過小評価されている重要な指標：ボリューム（Volume）

診断センターが提供するあらゆる指標の中でも、特に「ボリューム（実際の検索ボリューム）」について触れておく必要があります。

この指標は極めて基本的なものに見えるかもしれませんが、実はGEO最適化のすべての基盤となる要素です。

現在、世界のGEOツール市場において、AIによる実際の検索ボリュームデータを正確に提供できるのはDagenoとProfoundのみです。

大半のツールは、この指標自体が存在しないか、従来の検索エンジンのキーワードボリュームを流用しているか、あるいはモデルベースの推定値に依存しています。

しかし、これら三者は全く別物です。「従来の検索ボリューム ≠ AI検索ボリューム」なのです。

ユーザーがGoogleで「CRM ソフトウェア」と検索する場合と、ChatGPTに「50人規模のSaaSチームに適したCRMはどれ？」と尋ねる場合では、根底にあるニーズの強さ、意思決定のフェーズ、そして期待する情報の質が全く異なります。前者は漠然とした調査段階である一方、後者はすでに具体的な選定フェーズに入っています。

さらに重要なのは、実際の検索ボリュームが不明なままでは、その課題に取り組む価値があるかどうかを判断できないという点です。

例えば、以下の2つの質問を考えてみましょう。

• 課題A：貴社名が全く言及されていないが、月間検索数はわずか50回
• 課題B：貴社が現在3位にランクインしているが、月間検索数は5,000回

「言及されているかどうか」だけを見れば課題Aを優先したくなるでしょう。しかし、検索ボリュームを見れば、課題Bの最適化による価値は課題Aの100倍になる可能性があります。

だからこそ、私たちはボリュームを優先度算出のためのコアディメンション（主要次元）として重視しています。チームが「問題に見えるが、実際には需要がほとんどない」最適化に時間を費やすことを防ぐためです。グロースの本質とは、あらゆる穴を埋めることではなく、レバレッジを最大化することにあります。

弊社のボリュームデータは、実際のAI検索の振る舞いトラッキング（コンプライアンス準拠のサードパーティプラグインより取得）に由来しており、7つの主要な大規模言語モデル（ChatGPT、Gemini、Perplexityなど）をカバーし、地域ごとに月次で更新されます。これにより、どの質問の背後に真の大規模な需要があるかを明確に把握することが可能になります。

4. 診断から実行へ：完全な成長の閉ループ（クローズドループ）

私たちは、真に有用なグロースツールとは、診断から実行までの全プロセスを完結させるべきだと考えています。

そのため、診断センターにおいて課題の解決を決定した後は、直接コンテンツ生成プロセスへと移行できます。

弊社のライティングエージェントは、単純に「記事を生成」するだけではありません。まずは戦略的なトランスレーション（変換）を一段階実行します。

• この記事は誰のために書かれたものか？（ターゲットオーディエンス）
• どの問いに答える必要があるか？（コアニーズ）
• どのような目標を達成すべきか？（ブランド目標）
• どのような視点で執筆すべきか？（ブランドの視点）
• 守るべき境界線は何か？（コンプライアンスとブランドトーン）

次に、エージェントがブランドのコンテキスト（ポジショニング、機能、競合製品情報）を抽出し、外部の事実（ポリシー、データ、公開情報）を補完し、最終的に正式な執筆および品質チェックのプロセスに入ります。

このように生成されたコンテンツは、単に書くためだけに作成されるのではなく、ブランドの目標、競合シナリオ、そして真のニーズに基づいて執筆されます。

さらに重要なのは、プロセス全体がトレーサブルであることです。なぜそのコンテンツが書かれたのか、誰に向けたものか、どのような問題を解決しようとしているか、どこで公開すべきかが明確です。これにより、外部のサービスプロバイダーであっても、背景を素早く理解し、実行を開始することができます。

将来的には自動配信機能も実装する予定であり、ワンクリックでプラットフォームごとのコンテンツ形式に適応させ、Weメディアや社内ブログシステムに公開できるようになります。

課題の発見 → 優先順位の決定 → コンテンツ生成 → 公開と配信 → 効果測定という、プロセス全体が完結しています。

結論

「なぜ今、診断センター（Diagnostic Center）を立ち上げるのか？」という疑問を抱く方もいるかもしれません。

その理由は、GEO市場が重要な転換点を迎えていると確信しているからです。

初期のGEO最適化は、どちらかといえば「実験」に近いものでした。誰もがさまざまな手法を試し、何が有効で何が無効かを見極めようとしていました。この段階では、柔軟性と迅速なイテレーション（反復）能力が求められていました。

しかし現在、多くのブランドがGEOを長期的な「体系的成長チャネル」として捉え始めています。つまり、「試行錯誤」に基づく意思決定から脱却し、信頼性が高く、再現可能な最適化プロセスが必要になっているのです。

これこそが、診断センターが解決を目指す課題です ⬇️

私たちは、ブランドの成長チームがGEOを「実験フェーズ」から「スケール成長フェーズ」へと進化させることを支援したいと考えています。

また、本プロダクトのリリース以来、私たち自身も「Dageno AI」を活用して自社公式サイトの最適化を行っていることを共有させてください。

例えば、4月を通じて私たちは診断センターから提供された最適化案を実装しました。その最終的な成果は、GEOデータだけに留まりませんでした。

自然検索トラフィックも大幅に増加しました（以下のスクリーンショットはSemrushによるもので、ご自身でもご確認いただけます）。

Dageno AIのデータ変化をぜひ私たちと一緒にモニタリングしてください。これもまた、私たちの「Build in Public（公開しながら構築する）」の一環です。