いつもの AI とつながる、エージェント設定
Google のデータ連携から、ChatGPT・Claude・Cursor の接続まで。初期設定とダッシュボードに、エージェントの接続ガイドをまとめました。
詳細を見る →Orchestor を仲間に、いつもの仕事場から AI マーケターを呼び出しましょう。チームのコンテキストをもとに、AI 検索の計測・分析・施策をひとつのループに。成果から学び、次の改善につなげます。

ChatGPTが商品をどう推薦し、説明し、どの位置に掲載しているかを把握。そのデータをもとにショッピング結果での順位を高め、AIを通じた商品との出会いを売上につなげます。
詳細を見る ↗ブランドの露出、回答の根拠、顧客ごとの違いを調べ、改善タスクへ。分析から実行までを、一つのワークスペースで進められます。
AI回答でのブランド露出を追跡
表示率、シェア・オブ・ボイス、平均掲載順位を並べ、自社と競合がAI回答でどのように紹介されているかを確認します。
回答本文から、推薦の理由を読む
プロンプトごとの回答、ブランドへの言及、引用元を確認。数値だけではわからない、AIがブランドを選ぶ理由を調べます。
どのトピックで選ばれているかを知る
トピックや質問ごとにブランドの表示率と順位を比較し、競合との差がある領域を見つけます。
追跡する質問と顧客像を揃える
追跡するプロンプトを一覧で管理し、それぞれにペルソナを紐づけます。誰が、どんな判断のために尋ねる質問なのかを整理できます。
一つひとつの質問で競合との差を見る
プロンプトごとのブランド表示率と順位を確認し、自社が候補に入る質問と、競合が選ばれる質問を比較します。
意思決定に関わる顧客像を定義する
財務、経理、購買、開発、セキュリティなど、製品を検討する人の役割や関心を整理し、分析に使うペルソナを管理します。
誰の質問で見つかっているかを比べる
ペルソナごとにブランドの表示率を比較。顧客の役割によって、自社と競合の見つかり方がどう違うかを確認します。
ブランドがどう語られているかを知る
信頼性、専門性、使いやすさなど、AI回答でブランドと結びつく属性を整理し、競合と比べながら強みと違いを把握します。
調査から改善までの作業を見渡す
改善タスクをトリアージ、進行中、レビュー中などの状態で整理。プロジェクトや色付きラベルを使い、取り組む内容を見渡せます。
改善案を、着手できるイシューにする
現状、調査・改善内容、完了条件、参照元を一つのイシューにまとめ、背景と判断材料をチームで共有します。
AIに紹介されるだけでなく、公式情報を正しく読み取ってもらうには。37,927回のエージェント実行を調べた研究から、推薦・回答の欠落・取得コストとサイト改善の関係を読み解きます。
Orchestor編集部
WebMCPのツールからMCP Appsの画面を返すには。ページ・ホスト・Viewの役割、実験実装と標準仕様の差、状態同期や承認の設計を解説します。
Orchestor編集部
質問の分類から引用元の調査、媒体への情報提供、継続計測まで。ブランド言及を増やす機会を6段階で整理します。
Orchestor編集部