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フィードフォース、AI検索流入強化の新機能をリリース

株式会社フィードフォース（本社：東京都港区、代表取締役社長：塚田耕司）は、AI検索におけるブランドスコアを可視化するサービス『Answer IO』に、クエリ別のAI改善提案機能を新たに搭載しました。この機能により、個別のクエリに特化したAIからの改善提案が提供され、従来のレポート全体に基づく包括的な改善策に加え、特定クエリごとの詳細な最適化が実現します。これにより、AI検索からのブランド流入を効率的に強化することが可能になります。

新機能開発の背景

2025年10月に導入された「AI改善提案機能」は、全体のレポートを分析し、包括的な改善策を提案するもので、多くの企業に支持されてきました。しかし、ユーザーからは「特定のクエリごとに詳細な改善策を知りたい」という要望が寄せられていました。AI検索最適化（AEO: Answer Engine Optimization）では、異なる検索クエリに対して、AIモデルの応答傾向や引用ソースが異なるため、クエリに応じて最適な施策を調整する必要があります。

今回新たに追加されたクエリ別AI改善提案機能は、クエリごとの実行結果に基づいて深い分析を行い、そのクエリで最も効果的な改善アクションを提示します。これにより、AI時代において集客チャネルを最適化するための、より正確な施策実行が可能になります。

クエリ別AI改善提案機能の特長

この新機能の主な特長は次の通りです。

個別分析の実施

各クエリ単位での独自の分析を行い、総合レポートではなく、一つ一つのクエリに特化した改善提案を生成します。

改善アクションの提示

改善提案は、以下の4つの軸で構成され、優先順位がつけやすくなっています。

• - カテゴリ: コンテンツ改善や被参照強化など
• - 影響度: 施策がもたらすブランド認知度向上の影響
• - 工数: 実施に必要な時間やリソースの見積もり
• - 信頼度: 提案の根拠となるデータの信頼性

これによって、「影響度が高く、工数が低い」施策を一目で見極めることが可能です。

詳細な根拠データと期待効果の提供

各改善アクションには、実施理由、根拠データ、期待効果、効果測定指標が明示されています。たとえば、競合が言及されている一方で自社が言及されていないことを根拠に、具体的な改善策が提示されます。

実施状況の追跡

チェックリスト形式で各改善アクションの進捗状況を管理できるため、チーム全体での改善サイクルの形成が容易となります。

既存のAI改善提案機能との違い

今回の新機能「クエリ別AI改善提案機能」と既存のAI改善提案機能は、分析の粒度と用途が異なります。前者は個別のクエリに特化した詳細な改善策を中心に展開し、後者はレポート全体に対する包括的な戦略を提案します。

利用方法と料金

クエリ別AI改善提案機能は、すでに回答IOの利用者が即座に利用可能です。画面から「改善提案を生成」をクリックするだけでAIによる分析が開始され、改善アクションが一覧で表示されます。このプロセスは無料プランでも体験でき、ポイントを活用することで継続的に改善提案を生成することができます。

今後の展開

Answer IOは、AI検索最適化の機能を今後も強化していく予定です。たとえば、インサイト登録機能を開発中であり、チーム内での知見の蓄積や施策効果の振り返りができるようになります。フィードフォースは、AI時代において新しい集客チャネルの最適化を通じて、パートナー企業の成長を支援します。

Answer IOについて

• - サービスサイト
• - AI検索に関するブランドスコア測定、競合比較、引用分析などの機能を搭載したダッシュボードを提供しています。

株式会社フィードフォースについて

株式会社フィードフォースは、テクノロジーを活用したマーケティング支援サービスを提供する企業です。ビジネスをより創造的にするミッションを掲げ、デジタルマーケティング分野での支援に取り組んでいます。

• - 所在地: 東京都港区南青山一丁目2番6号 ラティス青山スクエア3F
• - URL: フィードフォース公式サイト

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