AIにおけるブランドのネガティブな評判を改善する方法：7つのステップ（2026年版）
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Nov 12, 2026に更新されました
見込み客がChatGPTに「この会社の製品は買う価値があるか？」と尋ねたとき、AIはあなたのブランドをどのように説明するでしょうか。
製品の強みを強調するでしょうか、それとも高価格、不十分なカスタマーサポート、限られた機能といったネガティブな要素を繰り返し引き合いに出すでしょうか。
GoogleのAIによる概要（AI Overview）で誰かがあなたのブランドと競合他社を比較するよう求めたとき、AIは別の製品を推奨してはいないでしょうか。
こうした問いは、ブランド・レピュテーション・マネジメント（ブランド評判管理）における新たな課題となっています。
かつて企業は、主にカスタマーレビュー、ソーシャルメディア、検索結果を通じて評判を監視してきました。現在、多くのユーザーは購入に関するアドバイスを求めてChatGPT、Google AI Overview、Gemini、Perplexityなどに目を向けています。こうした環境下では、AIが生成するブランド説明が、その企業に関する重要な情報源となり得るのです。
もしAIが不正確、時代遅れ、あるいは否定的な情報を用いてブランドを繰り返し説明すれば、見込み客の製品評価に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、企業は「AIにおけるネガティブなブランドセンチメントをどのように改善すべきか」を問い直し始めています。
しかし、AIにおけるブランドセンチメントの向上は、ChatGPTに「もっとポジティブな回答をして」と依頼するほど単純なことではありません。企業はまず、具体的な問題を特定し、AIがどのような情報に基づいているかを精査し、ブランドがどの部分でネガティブに説明されているのかを見極め、その説明が正確かどうかを確認する必要があります。
本記事では、ブランドチームが取り組むべき7つの実践的なステップを紹介します。
また、Dagenoの「センチメント分析」画面の実例を用いて、チームがブランドの総合スコアから個別のAI回答へと掘り下げ、よりエビデンスに基づいたAIレピュテーション管理プロセスを構築する方法を解説します。
AIにおけるネガティブなブランドセンチメントとは、AIシステムがブランドを説明、比較、または推奨する際に、好ましくない評価、言葉、判断を用いる状態を指します。
例えば、誰かがChatGPTに次のように尋ねたとします。
ブランドXは小規模ビジネスに適したCRMですか？
AIは次のように回答するかもしれません。
ブランドXは包括的なCRM機能を提供していますが、価格設定と導入の複雑さから、非常に小さなチームには適さない場合があります。
この回答は、製品の機能を認めつつ、価格やセットアップに関する制限を指摘しています。これは、全面的に否定的な評価というよりも、混合的なセンチメント、あるいは条件付きの推奨と分類されます。
企業がまず理解すべきなのは、ネガティブなセンチメント、客観的な批判、事実誤認、そして製品を推奨しないという判断は、それぞれ異なる問題であるということです。
| 分類 | AIの回答例 | 対応方法 |
|---|---|---|
| ネガティブなセンチメント | 「このブランドはカスタマーサービスの評価が低い。」 | 問題が事実か確認し、根拠を調査する |
| 客観的な制限 | 「このソフトウェアは予算の限られた小規模チームには適さない。」 | ポジショニングと適切なユースケースを見直す |
| 事実誤認 | 「この製品はAPIをサポートしていない」（実際はサポートしている） | 製品情報を修正する |
| 推奨されない | 「このニーズには競合製品を推奨します。」 | 競合との違いやバイヤーのニーズを精査する |
| 中立的な説明 | 「この会社はCRMソフトウェアを提供している。」 | 通常、修正の必要はない |
| ポジティブな評価 | 「この製品は自動化ワークフローを必要とするチームに適している。」 | その主張が正確で根拠があるかを確認する |
企業は、中立的な記述や公正な批判のすべてを、削除すべきネガティブなコンテンツとみなすべきではありません。優先すべきは、ブランド事実の誤り、時代遅れのネガティブな情報、繰り返し指摘される重要な顧客の問題、そして購入判断を誤らせる可能性のある説明です。
AIは、顧客のように製品を実際に体験することはありません。AIは、モデルがすでに学習している知識、ユーザーが提供したコンテキスト、そして必要に応じて取得したウェブページやその他の資料を用いて回答を構築します。そのため、ブランドに関する説明には複数の要因が影響します。
SaaS企業は、新機能のリリース、価格改定、カスタマーサポートの改善を行っている場合があります。AIが依然として過去の古い製品説明に依存していると、もはや当てはまらない欠点が繰り返される可能性があります。
例えば、エンタープライズ向けのシングルサインオン機能が利用可能になっているにもかかわらず、AIが「この製品はその機能に対応していない」と誤って回答することがあります。これは情報の正確性の問題であり、必ずしも真の評判の問題とは言えません。
レビューサイト、フォーラム、コミュニティでの議論、業界誌などには、製品体験に関する報告が含まれている可能性があります。AIがこれらのソースを検索・利用する際、そこに含まれる批判的な意見が最終的なAIの回答に反映されることがあります。
しかし、否定的な第三者レビューが存在するからといって、AIが必ずそれを引用するとは限りません。同様に、特定のソースが引用されているからといって、それが特定の否定的な言及の原因であると断定することもできません。
企業サイトが「その製品は誰に向けたものか」「どのような問題を解決するのか」「競合他社と何が違うのか」を明確に示していない場合、AIは適切な利用シーンを特定するのに苦労することがあります。
例えば、中堅・大企業向けのソフトウェアが、低予算の小規模チーム向けソリューションを探す回答において、価格を理由に「不適当」と記載されることがあります。これはブランドの評判が悪いのではなく、ユーザーのニーズと製品のポジショニングが乖離していることを反映している可能性があります。
繰り返し行われる批判には、事実に基づいた根拠がある場合もあります。顧客が実際にシステム障害、配送の遅延、信頼性の問題を経験しているケースです。この場合、企業はまず根本的な問題に対処し、その後、何が改善されたのかを正確に伝えるべきです。
問題を解決せずにポジティブな記事ばかりを公開することは、信頼できる評判管理戦略とは言えません。
同じブランドでも、ChatGPT、Google AI Overview、その他のAIプラットフォームでは評価が異なる場合があります。検索されるソース、回答生成手法、モデル、地域、そしてユーザーの質問内容がすべて結果に影響を与えるためです。
したがって、ChatGPTの回答一つだけで、AI検索全体におけるブランドの評判を判断することはできません。
ネガティブな感情の改善に取り組む前に、現状のAIがブランドをどのように描写しているかを確認します。まずはブランドや顧客の購買決定に関連する一連の質問（プロンプト）を設定し、各AIプラットフォームで継続的にモニタリングします。
例えば、スポーツウェアブランドであれば、以下のような項目を追跡できます。
| プロンプト（質問例） | モニタリングの目的 |
|---|---|
| HIITワークアウトに最適なシューズは？ | トレーニングシューズの推奨におけるブランド評価を確認する |
| 高級ランニングシューズは価格に見合う価値があるか？ | 価格と価値に関する記述を調査する |
| 最もクッション性に優れたランニングシューズブランドは？ | 製品パフォーマンスに対する認識を調査する |
| 再生素材で作られたシューズは耐久性があるか？ | サステナブル製品に対する評価を観察する |
| 最も信頼できるアスレチックフットウェアブランドは？ | 信頼性とブランドの信頼感を調査する |
2種類のプロンプトを含めましょう。**ブランド名を含むプロンプト（Branded prompts）**は、そのブランドが信頼できるか、購入する価値があるかを直接尋ねるものです。**ブランド名を含まないプロンプト（Nonbranded prompts）**は、製品カテゴリーや購買ニーズについて尋ねるもので、AIが自発的にそのブランドを推奨するかどうか、またどのように説明するかを確認できます。
これら2つのグループは分けて分析してください。ブランドについて直接尋ねられた場合、AIはメリットとデメリットを包括的に議論する可能性があります。一方で、製品推奨の文脈では、特定のセールスポイントのみを強調する場合があります。
Dagenoのメニューから Analytics（分析）→ Prompt Tracking（プロンプト追跡）→ Sentiment（センチメント） に移動します。
センチメントページでは、日付、トピック、プラットフォーム、地域、プロンプトでフィルタリングを行い、分析対象のブランドを切り替えることができます。 これにより、単発の手動テストに頼ることなく、特定の市場や質問セットごとのブランドセンチメントをチームで継続的に調査可能です。
Nikeの例では、選択期間のセンチメントスコアは68.4です。これは観察のためのベースラインとなりますが、サンプルサイズ、スコアリング手法、実際の回答内容と併せて解釈する必要があります。これは消費者の68.4%がNikeを好んでいるという意味ではなく、消費者満足度スコアでもありません。
自社のセンチメントスコアを知るだけでは、ブランドのパフォーマンスを評価するには不十分です。例えば、あるブランドのスコアが68.4だったとします。主要な競合他社が80前後であれば、その差は調査に値するでしょう。しかし、同等のブランドが65から72の範囲に収まっているなら、同じ68.4でも競合状況における意味合いは異なります。
これは「Dagenoセンチメントランキング」を活用する一例です。Nikeのダッシュボードでは以下のように表示されます。
| ブランド | センチメントスコア | ランク |
|---|---|---|
| Hoka | 72.8 | 1 |
| Skechers | 72.1 | 2 |
| Asics | 71.6 | 3 |
| Puma | 69.2 | 4 |
| Nike | 68.4 | 5 |
| New Balance | 67.9 | 6 |
| Under Armour | 67.4 | 7 |
| Adidas | 66.5 | 8 |
| Lululemon | 65.3 | 9 |
このモニタリングビューにおいて、NikeはHokaより4.4ポイント、Pumaより0.8ポイント低いスコアですが、AdidasやLululemonよりは上位に位置しています。
これは、Nikeの全体的な評判がHokaより劣っていることを証明するものではありません。選択したモニタリング範囲とスコアリングシステムにおける差異を示しているに過ぎません。
より有用な後続の問いは以下の通りです。
競合感情分析の目的は、単にランキング1位を目指すことではなく、重要な購買シナリオにおいて調査および改善すべきギャップを見つけることです。
ブランドの全体スコアは問題の所在を明らかにすることはあっても、企業に何を修正すべきかまでは教えてくれません。次のステップは、個別のプロンプトとAIの回答を精査することです。
Dagenoのセンチメント分析は、個別の回答リストを提供します。 スクリーンショットには以下のフィールドが表示されています。
| フィールド | 目的 |
|---|---|
| プラットフォーム | どのAIプラットフォームが回答を生成したかを特定 |
| プロンプト | ユーザーの具体的な質問内容を確認 |
| センチメント | ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの分類を確認 |
| 回答 | AIの回答内容を閲覧 |
| 回答日時 | 回答が記録された日付を確認 |
例えば、2026年11月11日時点のNikeの回答リストには、Google AI Overviewからのポジティブな評価と、ChatGPTからのニュートラルな評価の両方が含まれています。
黄ばんだ白いスニーカーのクリーニングに関する質問は「ニュートラル」に分類される一方、トレーニングシューズやアスレチックギアに関する多くの質問は「ポジティブ」と分類されています。ブランドの全体スコアが比較的高い場合でも、質問内容によってセンチメントは変動します。
ネガティブなセンチメントに対処するには、まず「ネガティブ」な回答でフィルタリングし、ビジネスへの影響度で順位付けを行います。製品の安全性、信頼性、価格設定、サービスの安定性、購入の推奨に関するネガティブな言及を優先的に扱ってください。
センチメントのラベルのみに依存しないでください。「ネガティブ」とマークされた回答が妥当な製品上の制限を説明している場合もあれば、「ニュートラル」とマークされた回答に修正が必要な事実誤認が含まれている場合もあります。必ず回答全文とその文脈を確認してください。
これはDagenoインターフェースの重要な機能です。センチメント回答リストから詳細な記録を開くと、AIによる回答全文、言及されているブランド、および関連する情報源を確認できます。
この回答では、NikeのMetconラインおよび他のスポーツウェアブランドについて言及されています。スクリーンショットにある「18」という数字は、回答詳細パネル内の情報源の数を示しており、18個すべての情報源がNikeに対してポジティブな見解を支持しているという意味ではありません。
この例は、以下の3つの個別の情報を示しています。
回答では、HIIT（高強度インターバルトレーニング）シューズにおいて重要な機能（横方向のサポート、クッション性、ソールの安定性、耐久性など）についても議論されています。これらの詳細を組み合わせることで、チームは「なぜNikeがこの回答に登場したのか」「回答がどのような資料に基づいているのか」を調査できます。
重要な制限として、ブランド評価の横に引用元が表示されているからといって、その情報源がその評価の原因であるとは限りません。ネガティブな回答については、関連する情報源を個別に開き、それらが実際に批判を支持しているかを確認してください。根拠が見当たらない場合は、特定のサイトをネガティブな感情の源泉と断定せず、原因を「未確認」としてください。
特定の課題を特定したら、大量のポジティブなコンテンツを公開する前に、そのネガティブな記述が正確かどうかを確認してください。問題の種類に応じて、適切な対応が異なります。
| 問題のタイプ | 例 | 推奨される対応 |
|---|---|---|
| 情報の古さ | AIが機能は未実装だと認識している | 製品ドキュメントと機能説明を更新する |
| 価格の誤解 | AIが製品に柔軟なプランがないと認識している | 正確な価格とプラン条件を公開する |
| 製品ポジショニングの誤り | エンタープライズ向けツールが個人用ツールとして説明されている | ターゲット顧客と使用事例を明確にする |
| 実際のプロダクトの問題 | 顧客からの信頼性不足の報告が繰り返されている | まずプロダクトの課題を修正する |
| 根拠の欠如 | AIがプロダクトの有効性に対して不確実な表現をしている | 信頼性の高い研究や利用実績の根拠を提供する |
| 推奨されない | AIが頻繁に競合他社を推奨している | ユーザーニーズに基づき、プロダクトの差異を比較提示する |
| 過去のネガティブ事象 | 古い問題が現在も続いているかのように提示されている | 修復とアップデートに関する最新情報を公開する |
AIがソフトウェアの連携機能がないと誤って回答した場合は、まず自社の機能ページにサポート状況が明確に記載されているかを確認してください。次に、ヘルプセンターや連携ドキュメントを更新し、サードパーティの製品ディレクトリに古い情報が掲載されたままになっていないかを確認します。
実際のカスタマーサービス上の問題については、何が変更されたかを公に説明する前に、まずサービスそのものを改善してください。
GEO/AEOの目的は、AIに無条件でブランドを称賛させることではありません。ブランド情報をより正確かつ完全で、検証可能なものにすることです。
AI検索は、自社サイトだけでなくサードパーティの資料も参照する可能性があります。そのため、企業は自社のコンテンツだけでなく、関連するレビュープラットフォーム、業界誌、コミュニティにも注意を払う必要があります。
特定のネガティブな回答から始め、どのサードパーティ情報に注力すべきかを判断します。例えば、AIの回答が2年前の製品レビューを引用しており、そこに記載されている問題がすでに解決済みである場合、企業は公式情報を更新し、可能な場所であれば、修正の事実と日付を添えてそのレビューに返信することができます。
ネガティブな評価が現在も事実である場合は、根拠のない宣伝記事でそれを隠そうとしないでください。より良いアプローチは、顧客に実際の問題点、企業がどのようにそれに対処したか、そして製品やサービスの現在の状況をありのままに伝えることです。
捏造されたレビュー、偽の事例研究、フォーラムでの組織的な操作、または実際の体験を反映していない推奨購入などは避けてください。こうした戦術は消費者の信頼を損なうものであり、AIブランド評価の信頼性が高く持続的な改善にはつながりません。
コンテンツと情報の更新後、元のモニタリング対象の質問に戻り、ブランドのパフォーマンスが変化したかを確認します。少なくとも以下の指標を比較してください。
期間比較を行う際は、プロンプト、プラットフォーム、地域、および測定の定義を可能な限り一貫させてください。AIの回答は時間経過やモデルの変更によって変動する可能性があるため、一度高いスコアが出たからといって、問題が完全に修正されたという証明にはなりません。
この7つのステップはほとんどのブランドに適用できます。ChatGPTを使った手動チェックだけでこれを継続的に実施するのは困難です。Dagenoはセンチメント分析を「AI Visibility Tracking（AI可視性追跡）」に組み込んでおり、チームは全体的なブランド評価から個別の回答レベルの分析へと移行できます。
以下の3つのダッシュボードのスクリーンショットは、このワークフローをサポートします。
Dageno Analyticsで「Sentiment（センチメント）」ページを開き、対象ブランド、日付範囲、モニタリング条件を選択します。まずは全体的なセンチメントスコアと競合ランキングを確認してください。
このビューにより、ブランドリーダーは現在のモニタリングサンプル内でのセンチメントを評価し、詳細な調査が必要な競争上のギャップを特定できます。
トピック、プラットフォーム、地域、プロンプトでフィルタリングします。記録された各データには、プラットフォーム、質問、センチメント分類、AIの回答、記録日が示されます。
特定の価格比較の質問においてのみブランドのパフォーマンスが低い場合、チームはブランドコンテンツすべてを変更するのではなく、価格と価値のポジショニングに関する情報を優先的に修正できます。
調査が必要な回答を開き、全文を確認します。Dagenoの詳細ビューでは、ブランドへの言及、ブランドの立ち位置、センチメントスコア、引用元が表示され、関連する引用をチェックするための足掛かりとなります。
明確な誤りを発見した場合は、自社サイト、製品ドキュメント、およびサードパーティソースを精査してください。「関連性のありそうなソースの発見」と「ネガティブ評価の原因の特定」は区別する必要があります。後者にはさらなる証拠が必要です。
Dageno Analyticsには、Visibility（可視性）、Prompts（プロンプト）、Citations（引用）、Platforms（プラットフォーム）、Query Fan-out（クエリの展開）といったモジュールも含まれています。これらのモジュールは、センチメント分析を行うためのコンテキストを提供します。
あるブランドは市場での可視性が高くても、購入比較において頻繁に「高価」と評されることがあります。この問題は、顧客ニーズとブランドポジショニングの適合性に関わっている可能性があります。また、別のブランドは肯定的な評価を受けていても、重要な購買に関する質問ではほとんど言及されないかもしれません。
センチメントと可視性は別々に測定し、その上でそれらを組み合わせて解釈してください。Dagenoのウェブサイトでは、市場の競争環境（Market Competitive Landscape）、検索意図（Search Intents）、GEO/AEOギャップ診断（GEO/AEO Gap Diagnosis）といった機能についても説明しており、これらは競争上の立ち位置や最適化の機会を調査するのに役立ちます。
AIセンチメント監視ツールは、それぞれ異なるスコアリングアルゴリズムを使用している場合があります。異なるプラットフォームのスコアが同じ尺度を表しているとは限らないことに注意してください。ツールが提供するスコアに加えて、チームでレビューおよび検証可能な内部指標を確立してください。
| 指標 | 定義 | 用途 |
|---|---|---|
| センチメントスコア (Sentiment Score) | ツールによって算出されたブランドセンチメントスコア | 全体的な傾向を追跡する |
| ネガティブ言及率 (Negative Mention Rate) | 有効なブランド言及のうち、ネガティブな言及が占める割合 | ネガティブな記述の発生頻度を測定する |
| 競合センチメントギャップ (Competitor Sentiment Gap) | 自社ブランドと競合ブランドのスコア差 | 競合に対するパフォーマンスを評価する |
| 事実誤認率 (Factual Error Rate) | ブランドに関する検証可能な事実誤認を含む回答の割合 | 情報の正確性を測定する |
| 推奨率 (Recommendation Rate) | ブランドが推奨された関連購入質問の割合 | 意思決定シナリオにおけるパフォーマンスを評価する |
ある期間中にブランドについて言及している200件の有効なAI回答を監視し、そのうち24件がネガティブに分類されたとします。
[
\text{ネガティブ言及率} = \frac{24}{200} \times 100% = 12%
]
この仮定のサンプルにおけるネガティブ言及率は12%です。これはDagenoのスクリーンショットにある「センチメントスコア 68.4」とは異なる指標であり、直接そのスコアに換算することはできません。
自動化されたセンチメント分類は誤りが発生することもあります。影響の大きいネガティブな回答については、元の表現を手動で確認し、判定に異議がある場合は個別にフラグを立ててください。
ユーザーは正確でバランスの取れたアドバイスを求めています。製品が特定のユースケースに適していない場合、AIがその制限を指摘することは必ずしも間違いではありません。企業は、すべての批判を排除することよりも、誤った情報の修正を優先すべきです。
平均値は重要な問題を隠してしまうことがあります。全体的なセンチメントスコアは良好でも、価値の高い購入に関する質問において、AIが繰り返し誤った製品情報を使用している可能性があります。そのようなケースは優先的に対処すべきです。
「ネガティブ」「ニュートラル」「ポジティブ」は、分析ツールによって割り当てられたカテゴリに過ぎません。これらはコンテキストの理解に取って代わるものではありません。妥当な製品の制限と、不正確なネガティブな判断を区別してください。
AIの回答は複数のソースを統合したり、モデルがすでに学習している知識に基づいている場合があります。引用された1つのリンクが、ネガティブな評価の直接的な原因であるとは限りません。
繰り返される顧客の苦情が妥当である場合は、まず製品やサービスを修正してください。裏付けのない大量の宣伝コンテンツでは、真の改善の代わりにはならず、むしろブランドへの信頼を損なう可能性があります。
まず、関連する回答を監視し、事実誤認、実際の製品上の問題、製品が適していないユースケースを区別します。次に、関連するソースを調査し、古い情報を修正し、製品ドキュメントを改善して、顧客が抱える本質的な問題に対処します。最後に、一貫したプロンプトセットを使用して、時間の経過とともにセンチメントと正確性がどのように変化するかを監視します。
企業は、ChatGPTが各ユーザーに対して何と答えるかを直接コントロールすることはできません。自社のウェブサイトや製品ドキュメント、関連するサードパーティ情報の正確性を向上させ、プラットフォームのフィードバックチャネルを利用して明らかな事実誤認を報告することは可能です。これらのステップによってAIシステムが利用可能な情報は改善される可能性がありますが、特定の回答が修正されることを保証するものではありません。
一般的な原因には、情報の陳腐化、実際の顧客からの苦情、不明確な製品ポジショニング、誤ったブランド事実、AIプラットフォーム間で使用される情報の差異などが挙げられます。実際の回答と検証可能なエビデンスに基づいて原因を特定してください。
ブランドや購買に関連する一貫した質問セットを選択し、ChatGPTの回答を定期的に記録して、ブランドがどのように記述されているかを分類します。多くの質問、プラットフォーム、競合他社を比較する必要があるチームは、DagenoのようなAI可視性追跡（AI Visibility Tracking）ツールを活用できます。
ツールや業界全体で共通の閾値は存在しません。アルゴリズム、サンプル、評価尺度、質問セットがそれぞれ異なるためです。現在のスコアは、主に過去の結果や、同じツールで同条件下で測定された競合他社のスコアと比較してください。
必ずしもそうとは限りません。明らかな推奨や批判を伴わない客観的で正確な記述は、通常、否定的な評判ではなくニュートラルな情報とみなされます。中立的な回答が、ユーザーの意思決定に影響を与える重要な製品事実を省略していないかを確認してください。
固定されたタイムラインはありません。製品情報やサードパーティのコンテンツが修正された後、ライブ検索（Live Retrieval）を利用するAI検索エクスペリエンスには新しい情報が徐々に反映される可能性がありますが、更新の保証時間は存在しません。主にモデルの既存の知識に依存する回答は、変化がより遅くなる場合があります。
影響する可能性があります。潜在顧客が製品の比較にAIを使用し、不正確または好ましくない記述を受け取った場合、それらの記述が意思決定に影響を及ぼすことがあります。AIセンチメントスコアの低下が、それだけで売上の減少を証明するわけではありません。リード、訪問数、コンバージョン、その他のビジネスデータと併せて評価してください。
AI可視性は、ブランドが関連するAIの回答に表示されるかどうかを測定します。AIセンチメントは、AIが回答を表示する際に、そのブランドをどのように評価または記述しているかを検証します。ブランドは高い可視性を持っていても評価が混在またはネガティブである場合や、ごく少数の関連回答でしかポジティブな記述が得られない場合があります。これら2つの尺度を組み合わせて分析してください。
AIブランド監視ツールには、Dageno、PromptEye、その他のAI可視性プラットフォームが含まれます。ブランドセンチメント、競合ランキング、個別のプロンプト、完全な回答、引用元を関連付けたいチームには、Dagenoの評価をお勧めします。
製品の調査や比較にAI検索を利用する人が増える中、企業は自社ブランドが表示されているかだけでなく、AIがそれをどのように記述しているかを知る必要があります。
AIにおけるネガティブなブランドセンチメントの修正は、すべての回答を称賛に変えようとすることではありません。より効果的なプロセスは以下の通りです。
問題の発見 → 回答の確認 → 事実の検証 → ソースの確認 → 情報の改善 → 結果のモニタリング
Dagenoのセンチメント分析（Sentiment Analytics）は、このプロセスに観察可能なデータを提供します。全体的なセンチメントスコア、競合ランキング、プロンプトごとのセンチメント分類、AIの完全な回答、ブランドポジション、引用元などを通じて、チームはブランドパフォーマンスをより詳細に把握できます。
競合調査やGEO/AEOの機会を模索している企業は、これらの調査結果をDagenoのその他のAI可視性および市場インテリジェンス機能と組み合わせることができます。
AIが現在あなたのブランドをどのように記述しているかを確認し、優先的に取り組むべき課題を特定しましょう。
Ye Faye is an SEO and AI growth executive with extensive experience spanning leading SEO service providers and high-growth AI companies, bringing a rare blend of search intelligence and AI product expertise. As a former Marketing Operations Director, he has led cross-functional, data-driven initiatives that improve go-to-market execution, accelerate scalable growth, and elevate marketing effectiveness. He focuses on Generative Engine Optimization (GEO), helping organizations adapt their content and visibility strategies for generative search and AI-driven discovery, and strengthening authoritative presence across platforms such as ChatGPT and Perplexity
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