# Orchestor Docs — Documentation Sitemap

Public documentation pages and summaries.

- [概要](https://orchestor.io/docs/overview): AI 検索でのブランドの見え方を観測し、競合、回答、引用元を一つの流れで理解します。
- [クイックスタート](https://orchestor.io/docs/quickstart): ターミナルまたは Web から Orchestor を使い始め、最初のデータや計測結果を確認します。
- [主要指標](https://orchestor.io/docs/visibility/metrics-overview): 表示率、シェア・オブ・ボイス（SOV）、平均順位、センチメントと、言及数・回答数・引用指標の読み方を説明します。
- [表示率](https://orchestor.io/docs/visibility/visibility): ブランドが AI 回答に登場する割合を、計算例と比較時の注意点から理解します。
- [シェア・オブ・ボイス（SOV）](https://orchestor.io/docs/visibility/share-of-voice): 自社と比較対象ブランドの言及に占める割合と、表示率との違いを説明します。
- [平均順位（回答内）](https://orchestor.io/docs/visibility/position): 回答内でブランドが初めて登場する順番と、その平均の読み方を説明します。
- [センチメント](https://orchestor.io/docs/visibility/sentiment): AI 回答がブランドをどう説明しているかを、0〜100 のスコアと回答本文から読み解きます。
- [引用シェア](https://orchestor.io/docs/sources/citation-share): 引用数に占めるドメイン・URL の割合と、ブランドのシェア・オブ・ボイスとの違いを説明します。
- [引用ランク](https://orchestor.io/docs/sources/citation-rank): 引用数・引用シェアで情報源を比較する方法と、一覧の順位の読み方を説明します。
- [AEO チェックリスト](https://orchestor.io/docs/aeo-checklist): AEO を始める前と改善後に、観測条件、回答の根拠、サイトの状態、担当と次の確認日を点検します。
- [Orchestor を使う場所](https://orchestor.io/docs/platforms): Orchestor を使う場所を選び、いつものツールから調査を始めます。CLI、Web、近日公開予定のデスクトップアプリを比較します。
- [ターミナルガイド](https://orchestor.io/docs/terminal-guide): 初めてターミナルを使う人向けに、Orchestor CLI のインストール、ログイン、最初のデータ取得を案内します。
- [ウェブ版 クイックスタート](https://orchestor.io/docs/web-quickstart): ブラウザからブランドを登録し、AI 回答と競合・引用元を確認します。インストールせずに、初回の計測結果まで進めます。
- [エージェントリソース](https://orchestor.io/docs/agent-resources): AI エージェントの接続、ドキュメントの探索、Orchestor のワークフロー自動化に必要なリソース。
- [Markdown とエージェント向け索引](https://orchestor.io/docs/agent-resources/markdown-access): Orchestor のドキュメントを探し、Markdown で AI エージェントへ渡します。
- [エージェント初期設定](https://orchestor.io/docs/agent-setup): Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode を hosted Orchestor MCP に接続します。
- [Claude Code を接続する](https://orchestor.io/docs/agent-setup/claude-code): Claude Code で hosted Orchestor MCP を設定します。
- [Codex を接続する](https://orchestor.io/docs/agent-setup/codex): Codex で hosted Orchestor MCP を設定します。
- [Cursor を接続する](https://orchestor.io/docs/agent-setup/cursor): Cursor で hosted Orchestor MCP を設定します。
- [OpenCode を接続する](https://orchestor.io/docs/agent-setup/opencode): OpenCode で hosted Orchestor MCP を設定します。
- [CLI ワークフロー](https://orchestor.io/docs/cli/workflows): 目的から CLI 操作を選び、根拠付きの調査・設定・改善を進めます。
- [スキル](https://orchestor.io/docs/agent-resources/skills): Orchestor CLI に同梱された作業手順をエージェントへ追加します。
- [プロンプトを設定する](https://orchestor.io/docs/guides/prompts): 顧客の意図と文脈から質問を設計し、候補・手動入力・CSV でワークスペースの観測対象を整えます。
- [プロンプトの状態と編集](https://orchestor.io/docs/guides/prompt-management): スケジュール計測が有効・有効（単発計測のみ）・サジェスト候補・アーカイブの違いと、分類・計測条件の編集方法を説明します。
- [トピックとタグで整理する](https://orchestor.io/docs/guides/topics-tags): プロンプトの一括管理、トピック・タグ、指名・意図の分類を使い、ワークスペースの結果を比較しやすくします。
- [競合ブランドを登録する](https://orchestor.io/docs/guides/brands-competitors): 比較する競合を選び、表示名・追跡名・別名・ドメインを整えて、AI 回答での言及を確認します。
- [AI 回答を確認する](https://orchestor.io/docs/visibility/answers): 指標の根拠となる回答本文、言及ブランド、引用、ファンアウトクエリを確認します。
- [パフォーマンスを理解する](https://orchestor.io/docs/visibility/performance): 表示率、センチメント、順位、情報源を比較し、AI 回答で変化の理由を確かめます。
- [情報源と引用を理解する](https://orchestor.io/docs/visibility/sources-citations): AI 回答に関連するドメインと URL を調べ、改善の機会を見つけます。
- [引用ドメイン](https://orchestor.io/docs/sources/domains): AI 回答に関連するドメインの構成と競合との差を確認します。
- [引用 URL](https://orchestor.io/docs/sources/urls): AI 回答に関連するページを URL 単位で確認します。
- [ペルソナ](https://orchestor.io/docs/guides/personas): 想定する人物を作成し、プロンプトに紐付ける手順を説明します。
- [ブランドプロフィール](https://orchestor.io/docs/project/brand-profile): ブランドの説明、事業、対象市場、オーディエンスを整え、計測候補の精度を上げます。
- [ワークスペースを管理する](https://orchestor.io/docs/guides/projects): 一つのブランドと観測条件を、比較可能なワークスペースとして保ちます。
- [サブスクリプションプラン](https://orchestor.io/docs/billing/subscription-plans): AI 検索で追跡するプロンプト、AI、ブランドの規模に合うプランを選び、契約と請求を管理します。
- [クレジットと使用量](https://orchestor.io/docs/billing/credits-and-usage): AI 回答の観測で使うクレジット、残高の内訳、有効期限、使用量の確認方法を説明します。
- [エージェント分析について](https://orchestor.io/docs/agent-analytics/overview): AI システムによるサイトへのアクセスを、サーバー・CDN ログから理解します。
- [クローラー検証](https://orchestor.io/docs/traffic/crawler-verification): AI・検索クローラーの検証方法と、プラットフォームごとの識別上の制約を説明します。
- [ページ分類の方法](https://orchestor.io/docs/agent-analytics/page-types): URL パターンとページの情報を使い、同じ種類のコンテンツを比較します。
- [はじめ方](https://orchestor.io/docs/agent-analytics/getting-started): ドメインを登録し、ホスティング環境に合うログ連携を選びます。
- [よくある質問](https://orchestor.io/docs/agent-analytics/faq): エージェント分析と Google Analytics の接続・データに関する質問に答えます。
- [製品画面の見方](https://orchestor.io/docs/product-navigation): Orchestor の左側ナビゲーションと、各画面で確認できる内容を紹介します。
- [トラブルシューティング](https://orchestor.io/docs/troubleshooting): セットアップ、計測結果、ブランド照合で困ったときの確認方法を説明します。
- [Vercel のログを接続する](https://orchestor.io/docs/traffic/vercel): Vercel の認可画面で対象プロジェクトを選び、AI エージェントのアクセスログを Orchestor に接続します。
- [Orchestor CLI](https://orchestor.io/docs/cli): Orchestor CLI のインストール、認証、自動化と各コマンドの使い方を紹介します。
- [インストール](https://orchestor.io/docs/cli/installation): 公開版 Orchestor CLI をインストールします。
- [クイックスタート](https://orchestor.io/docs/cli/quickstart): 認証、ワークスペースの選択、最初のデータ取得までを案内します。
- [グローバルオプション](https://orchestor.io/docs/cli/global-flags): Orchestor CLI の共通オプションと使い方。
- [リリースノート](https://orchestor.io/docs/cli/release-notes): Orchestor CLI の公開済みバージョンと次回公開向けの変更履歴。
- [CLI を導入して最初のデータを読む](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/install-first-read): CLI を導入して最初のデータを読む。
- [プロジェクトとワークスペースを結び付ける](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/workspace-setup): プロジェクトとワークスペースを結び付ける。
- [初回観測を実行して結果を読む](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/onboarding): サイトから設定候補を生成し、確定した初回観測の結果とセットアップ状態を確認する。
- [新しいワークスペースを作る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/new-workspace): 同じアカウントで新しいワークスペースを作成し、初回観測へ進む。
- [顧客ブランドの観測を始める](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agency-client-onboarding): 一つのアカウントから顧客用または提案用ワークスペースを作り、ブランド・質問と最初の観測結果を確認します。
- [提案用の観測を継続運用へ移す](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agency-pitch-to-client): 提案時の観測履歴を残したまま、顧客の測定条件と枠を確認して継続観測へ移します。
- [顧客ごとの利用枠を確認する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agency-capacity): 顧客ごとのワークスペース枠と、質問数・AI・頻度の entitlement summary を読み、不足時の対応を判断します。
- [顧客の観測を休止・再開する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agency-pause-resume): 顧客の観測履歴を残して収集を止め、再開時の測定枠と設定を確認します。
- [エージェントを接続して取得を確かめる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agent-connect): エージェントを接続して取得を確かめる。
- [API キーで最初のリクエストを送る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/api-key-setup): API キーで最初のリクエストを送る。
- [CI に必要な権限だけを渡す](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/ci-setup): CI に必要な権限だけを渡す。
- [Skills をプロジェクトやチームへ配布する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/skills-distribution): Skills をプロジェクトやチームへ配布する。
- [Forgeで同期・クローン・PR確認](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/forge): ForgeからローカルとAgentへコードを渡す目標ワークフロー。
- [可視性の基準値を記録する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/visibility-baseline): ブランドと測定対象を確認し、可視性・引用・センチメントを保存して、次回の比較基準を作ります。
- [可視性の変化を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/visibility-changes): 比較条件を揃えて変化を確認し、該当する回答を読んで、事実と調査すべき仮説を整理します。
- [AI の回答を一件ずつ監査する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/answer-audit): 読む回答の範囲を先に決め、表現・競合・主張を原文と件数で報告します。
- [ブランドの説明を確かめる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/brand-claims): センチメントと回答本文を読み、価格や機能について確認が必要な記述を抽出します。
- [ブランド認識の差を絞り込む](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/perception-gap): 属性ごとの言及と競合順位を確認し、改善する属性を一つ選んで根拠を読みます。
- [照合に使うブランドの事実を整理する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/brand-fact-setup): 商品・価格・仕様の承認済み情報を、一つの主張と出典に分けて整理します。
- [自社の説明が一致しているか確かめる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/entity-consistency): ブランド名・カテゴリー・提供価値・対象顧客の表現を引用し、ページ間の食い違いを確認します。
- [競合の強みを調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/competitor-analysis): 競合が優位なトピックと変化した時期を確認し、回答と引用元から取り組む対象を選びます。
- [競合との引用差を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/competitor-citations): 競合が引用されるドメインと URL を確認し、自社で取り組む候補を根拠付きで選びます。
- [一つの情報源を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/source-lookup): URL またはドメインを指定し、取得・引用の実績と対象範囲を短く答えます。
- [同じ種類のページと比較する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/page-benchmark): ホーム・商品・比較記事などの分類を揃え、観測済みのページ群で自社の位置を比較します。
- [自社サイト向けの検索語を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/chatgpt-site-queries): ChatGPT が自社ドメインに向けた検索語を抽出し、答えるページと不足を対応付けます。
- [ページに足りない論点を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/content-gap): 実際に観測した検索クエリとページ本文を照合し、追加する論点と配置を決めます。
- [根拠から原稿を作る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/content-draft): 対象の質問、検索語、引用されるページを読み、必要な範囲の原稿を作ります。
- [既存ページの説明と構成を改善する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/content-optimizer): 質問の意図、答えの位置、根拠の示し方を確認し、理由付きの改稿を作ります。
- [更新前後を比較する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/measure-content-updates): 更新日と対象 URL を記録し、同じ条件で再取得した回答と引用から変化と次の調査対象をまとめます。
- [商品と顧客像から質問を設定する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/shopping-prompt-setup): 商品カテゴリー、比較対象、顧客像と検討段階を組み合わせ、商品に対応する質問を作ります。
- [ボットのアクセスを調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/bot-access): 計測済みドメインのアクセスを取得し、引用データと照らして確認が必要なページを絞ります。
- [ブランドプロフィールとブランド一覧を編集する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/brand-setup): ブランドの説明、サービス、オーディエンス、名前や別名をCLIで更新し、保存結果を読み戻します。
- [購買段階ごとの質問を設定する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/brand-prompt-setup): 認知・比較・購入判断の質問とブランド評価の質問を整理し、確認したものを登録します。
- [プロンプトの測定範囲を見直す](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/prompt-coverage): 登録済みの質問・トピック・配信条件を確認し、追加や修正を検討する質問をまとめます。
- [計測設定と保存済みフィルターを管理する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/measurement-configuration): ワークスペースの計測条件を更新し、履歴を確認して、再利用するフィルターを保存します。
- [トピックとタグを整理する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/taxonomy-audit): 質問と分類の対応を読み、重複、薄いトピック、区別に役立たないタグを修正します。
- [顧客の根拠からペルソナを作る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/audience-research): 顧客の課題と購買状況を資料から整理し、承認したペルソナを質問設定へつなぎます。
- [必要な切り口でレポートを作る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/custom-report): 行・指標・ブランド・期間を指定し、取得できた範囲と除外項目が分かる比較表を作ります。
- [調査結果をエージェントへ渡す](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/agent-report): JSON と比較条件を保存し、根拠を参照できる調査メモや週次レポートを作ります。
- [更新・切り替え・解除を行う](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/setup-maintenance): 更新・切り替え・解除を行う。
- [セットアップの失敗箇所を絞る](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/setup-troubleshooting): セットアップの失敗箇所を絞る。
- [データが表示されない理由を調べる](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/data-check): 対象、収集状態、フィルター、利用条件を順に確認し、未収集と失敗を区別します。
- [設定や指標の意味を確認する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/product-help): 公式ドキュメントと対象ワークスペースの設定を照合し、現在の仕様を説明します。
- [失敗を報告して再検証する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/workflow-feedback): ワークフローの失敗を再現できる形で送り、受付と修正後の結果を確認します。
- [auth](https://orchestor.io/docs/cli/auth): 構文・引数・フラグ: auth
- [api-keys](https://orchestor.io/docs/cli/api-keys): 構文・引数・フラグ: api-keys
- [whoami](https://orchestor.io/docs/cli/whoami): 構文・引数・フラグ: whoami
- [init](https://orchestor.io/docs/cli/init): 構文・引数・フラグ: init
- [config](https://orchestor.io/docs/cli/config): 構文・引数・フラグ: config
- [status](https://orchestor.io/docs/cli/status): 構文・引数・フラグ: status
- [setup](https://orchestor.io/docs/cli/setup): 構文・引数・フラグ: setup
- [completion](https://orchestor.io/docs/cli/completion): 構文・引数・フラグ: completion
- [update](https://orchestor.io/docs/cli/update): 構文・引数・フラグ: update
- [workspace](https://orchestor.io/docs/cli/workspace): 構文・引数・フラグ: workspace
- [workspaces](https://orchestor.io/docs/cli/workspaces): 構文・引数・フラグ: workspaces
- [saved-views](https://orchestor.io/docs/cli/saved-view): 構文・引数・フラグ: saved-views
- [projects](https://orchestor.io/docs/cli/project): 構文・引数・フラグ: projects
- [service-accounts](https://orchestor.io/docs/cli/service-accounts): サービスアカウントを作成、参照、停止し、キーを安全に発行する。
- [brands](https://orchestor.io/docs/cli/brand): 構文・引数・フラグ: brands
- [products](https://orchestor.io/docs/cli/product): 構文・引数・フラグ: products
- [domains](https://orchestor.io/docs/cli/domain): 構文・引数・フラグ: domains
- [personas](https://orchestor.io/docs/cli/persona): 構文・引数・フラグ: personas
- [prompts](https://orchestor.io/docs/cli/prompt): 構文・引数・フラグ: prompts
- [topics](https://orchestor.io/docs/cli/topic): 構文・引数・フラグ: topics
- [tags](https://orchestor.io/docs/cli/tag): 構文・引数・フラグ: tags
- [run](https://orchestor.io/docs/cli/run): プロンプトの実行バッチを作成します。
- [runs](https://orchestor.io/docs/cli/runs): 構文・引数・フラグ: runs
- [answers](https://orchestor.io/docs/cli/answer): 構文・引数・フラグ: answers
- [sources](https://orchestor.io/docs/cli/source): 構文・引数・フラグ: sources
- [channels](https://orchestor.io/docs/cli/model): 構文・引数・フラグ: channels
- [regions](https://orchestor.io/docs/cli/region): 構文・引数・フラグ: regions
- [fanout-queries](https://orchestor.io/docs/cli/fanout-query): 構文・引数・フラグ: fanout-queries
- [research web](https://orchestor.io/docs/cli/research/web): Web CLIのコマンド・入力・レスポンス
- [analytics](https://orchestor.io/docs/cli/analytics): 構文・引数・フラグ: analytics
- [issues](https://orchestor.io/docs/cli/issue): 構文・引数・フラグ: issues
- [initiatives](https://orchestor.io/docs/cli/initiative): 構文・引数・フラグ: initiatives
- [report](https://orchestor.io/docs/cli/report): 構文・引数・フラグ: report
- [reports](https://orchestor.io/docs/cli/reports): 構文・引数・フラグ: reports
- [perception-attributes](https://orchestor.io/docs/cli/perception-attributes): 構文・引数・フラグ: perception-attributes
- [files](https://orchestor.io/docs/cli/files): 構文・引数・フラグ: files
- [feedbacks](https://orchestor.io/docs/cli/feedback): 構文・引数・フラグ: feedbacks
- [usage](https://orchestor.io/docs/cli/usage): 構文・引数・フラグ: usage
- [costs](https://orchestor.io/docs/cli/cost): 構文・引数・フラグ: costs
- [stop](https://orchestor.io/docs/cli/stop): 構文・引数・フラグ: stop
- [Orchestor MCP サーバー](https://orchestor.io/docs/mcp): hosted MCP で AI エージェントを Orchestor のワークスペースへ接続します。
- [MCP ツール](https://orchestor.io/docs/mcp/tools): 読み取り、プレビュー、書き込みのツールと使い方を確認します。
- [MCP クライアント接続](https://orchestor.io/docs/mcp/clients): クライアントを選び、hosted Orchestor MCP へ認証します。
- [MCP 活用例](https://orchestor.io/docs/mcp/use-cases): MCP のレポートと探索ツールを使い、データに基づく分析を進めます。
- [Overview](https://orchestor.io/docs/en/overview): Understand how your brand appears in AI search, which competitors are visible, and which sources support the answers.
- [Quickstart](https://orchestor.io/docs/en/quickstart): Add a website, review the brand profile, choose topics and prompts, and inspect the first results.
- [Main metrics](https://orchestor.io/docs/en/visibility/metrics-overview): Understand brand metrics, mention and answer counts, and citation share and rank.
- [Visibility](https://orchestor.io/docs/en/visibility/visibility): Understand how often your brand appears in AI answers, with calculation examples and guidance for comparisons.
- [Share of voice (SOV)](https://orchestor.io/docs/en/visibility/share-of-voice): Understand your share of mentions across comparison brands and how it differs from visibility.
- [Average position (within answers)](https://orchestor.io/docs/en/visibility/position): Understand the order in which brands first appear in answers and how to read their average position.
- [Sentiment](https://orchestor.io/docs/en/visibility/sentiment): Understand how AI answers describe your brand using the 0–100 score and the answer text.
- [Citation share](https://orchestor.io/docs/en/sources/citation-share): Understand the share of citations earned by a domain or URL, and how it differs from brand share of voice.
- [Citation rank](https://orchestor.io/docs/en/sources/citation-rank): Compare sources by citation count or share and understand what the table order represents.
- [AEO checklist](https://orchestor.io/docs/en/aeo-checklist): Check observation scope, answer evidence, website readiness, ownership, and the next review date before starting or improving your AEO work.
- [Where to use Orchestor](https://orchestor.io/docs/en/platforms): Choose where to use Orchestor and start investigating with your existing tools. Compare the CLI, Web, and upcoming desktop app.
- [Terminal guide](https://orchestor.io/docs/en/terminal-guide): Open a terminal, install Orchestor CLI, sign in, and retrieve your first data. No previous terminal experience is required.
- [Web quickstart](https://orchestor.io/docs/en/web-quickstart): Register your brand in the browser and review AI answers, competitors, and citations. Reach your first measurement results without installing an app.
- [Agent resources](https://orchestor.io/docs/en/agent-resources): Connect an AI agent, discover documentation, and automate Orchestor workflows.
- [Markdown and document discovery](https://orchestor.io/docs/en/agent-resources/markdown-access): Find and copy Orchestor documentation for AI agents.
- [Agent setup](https://orchestor.io/docs/en/agent-setup): Connect Claude Code, Codex, Cursor, or OpenCode to hosted Orchestor MCP.
- [Connect Claude Code](https://orchestor.io/docs/en/agent-setup/claude-code): Configure hosted Orchestor MCP in Claude Code.
- [Connect Codex](https://orchestor.io/docs/en/agent-setup/codex): Configure hosted Orchestor MCP in Codex.
- [Connect Cursor](https://orchestor.io/docs/en/agent-setup/cursor): Configure hosted Orchestor MCP in Cursor.
- [Connect OpenCode](https://orchestor.io/docs/en/agent-setup/opencode): Configure hosted Orchestor MCP in OpenCode.
- [CLI workflows](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows): Choose CLI operations from an objective and complete evidence-based research, setup, and improvement.
- [Skills](https://orchestor.io/docs/en/agent-resources/skills): Install the task instructions bundled with Orchestor CLI.
- [Set up prompts](https://orchestor.io/docs/en/guides/prompts): Turn customer intent and context into questions, then build your workspace with suggestions, manual entry, and CSV imports.
- [Prompt status and editing](https://orchestor.io/docs/en/guides/prompt-management): Understand status tabs, pause measurement, and edit prompt classifications and measurement settings.
- [Organize topics and tags](https://orchestor.io/docs/en/guides/topics-tags): Use bulk actions, topics, tags, branding, and intent to make workspace results easier to compare.
- [Add competitor brands](https://orchestor.io/docs/en/guides/brands-competitors): Choose competitors and configure display names, tracked names, aliases, and domains to review mentions in AI answers.
- [Understanding AI answers](https://orchestor.io/docs/en/visibility/answers): Inspect answer text, brand mentions, citations, and fan-out queries behind your metrics.
- [Understanding your performance](https://orchestor.io/docs/en/visibility/performance): Compare visibility, sentiment, position, and sources, then read answers to explain changes.
- [Understanding sources and citations](https://orchestor.io/docs/en/visibility/sources-citations): Explore domains and URLs associated with AI answers to find opportunities for improvement.
- [Cited domains](https://orchestor.io/docs/en/sources/domains): Compare domains associated with AI answers and identify differences from competitors.
- [Cited URLs](https://orchestor.io/docs/en/sources/urls): Inspect individual pages associated with AI answers.
- [Personas](https://orchestor.io/docs/en/guides/personas): Create audience profiles and assign them to prompts.
- [Brand profile](https://orchestor.io/docs/en/project/brand-profile): Refine your business, market, and audience context before generating measurement candidates.
- [Manage your workspace](https://orchestor.io/docs/en/guides/projects): Keep one brand and its measurement conditions in a comparable workspace scope.
- [Subscription plans](https://orchestor.io/docs/en/billing/subscription-plans): Choose a plan for the prompts, AI engines, and brands you track in AI search, and manage your subscription and billing.
- [Credits and usage](https://orchestor.io/docs/en/billing/credits-and-usage): Understand credits for AI answer observations, balance types, expiry, and how to check usage.
- [About Agent Analytics](https://orchestor.io/docs/en/agent-analytics/overview): Understand how AI systems access your website through server and CDN logs.
- [Crawler Verification](https://orchestor.io/docs/en/traffic/crawler-verification): Understand verification methods and identification limits for AI and search crawlers.
- [Page type methodology](https://orchestor.io/docs/en/agent-analytics/page-types): Classify URL patterns with page evidence to compare similar kinds of content.
- [Getting Started](https://orchestor.io/docs/en/agent-analytics/getting-started): Register a domain and choose a log integration for your hosting environment.
- [Frequently Asked Questions](https://orchestor.io/docs/en/agent-analytics/faq): Answers about Agent Analytics and Google Analytics connections and data.
- [Product navigation](https://orchestor.io/docs/en/product-navigation): Understand the main groups in the Orchestor product sidebar.
- [Troubleshooting](https://orchestor.io/docs/en/troubleshooting): Resolve common setup, measurement, and brand-matching issues.
- [Connect Vercel logs](https://orchestor.io/docs/en/traffic/vercel): Authorize selected Vercel projects and send request logs to Orchestor Agent Analytics.
- [Orchestor CLI](https://orchestor.io/docs/en/cli): Install, authenticate, automate, and explore every Orchestor CLI command.
- [Installation](https://orchestor.io/docs/en/cli/installation): Install the published Orchestor CLI.
- [Quickstart](https://orchestor.io/docs/en/cli/quickstart): Authenticate, select a workspace, and retrieve your data.
- [Global Options](https://orchestor.io/docs/en/cli/global-flags): Options shared by Orchestor CLI commands, with usage examples.
- [Release Notes](https://orchestor.io/docs/en/cli/release-notes): Published Orchestor CLI versions and next-release changes.
- [Install the CLI and read your first data](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/install-first-read): Install the CLI and read your first data.
- [Bind a project to a workspace](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/workspace-setup): Bind a project to a workspace.
- [Run the first observation and read its results](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/onboarding): Generate setup candidates, confirm an observation, and verify its results and setup state.
- [Create a workspace](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/new-workspace): Create another workspace with the same account and continue to its first observation.
- [Start monitoring a client brand](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agency-client-onboarding): Create a client or pitch workspace from one account, then review its brand, prompts, and first observations.
- [Move a pitch into ongoing monitoring](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agency-pitch-to-client): Preserve pitch observations while reviewing client settings and capacity before starting ongoing monitoring.
- [Check usage limits for each client](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agency-capacity): Read workspace quotas and each client's prompt, AI, and cadence entitlement summary, then decide how to handle shortages.
- [Pause and resume client monitoring](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agency-pause-resume): Stop collection while retaining client history, then verify capacity and settings before resuming.
- [Connect an agent and verify a read](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agent-connect): Connect an agent and verify a read.
- [Make your first request with an API key](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/api-key-setup): Make your first request with an API key.
- [Configure CI with the required permissions](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/ci-setup): Configure CI with the required permissions.
- [Distribute Skills to projects and teams](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/skills-distribution): Distribute Skills to projects and teams.
- [Sync, clone, and review with Forge](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/forge): Target workflow for delivering Forge repositories to local tools and agents.
- [Recording a visibility baseline](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/visibility-baseline): Check the brand and measurement scope, then save visibility, citations, and sentiment for the next comparison.
- [Investigating a visibility change](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/visibility-changes): Align comparison conditions, inspect the relevant answers, and separate observed changes from hypotheses to investigate.
- [Audit the actual AI answers](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/answer-audit): Agree on an answer sample, then report wording, competitors, and claims with quotes and counts.
- [Checking how a brand is described](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/brand-claims): Read sentiment and answer text to identify pricing or feature claims that need verification.
- [Choose a brand perception gap](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/perception-gap): Inspect attribute mentions and competitor rankings, then choose one attribute and read its evidence.
- [Build an approved brand fact base](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/brand-fact-setup): Turn approved product, pricing, and specification information into atomic facts with sources.
- [Check consistency across owned surfaces](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/entity-consistency): Quote and compare your name, category, offering, and audience across owned pages.
- [Analyze a competitor’s strengths](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/competitor-analysis): Find a competitor’s strong topics and changing visibility, then inspect answers and citations to select an opportunity.
- [Investigating competitor citation gaps](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/competitor-citations): Find domains and URLs that cite competitors, then select opportunities with supporting evidence.
- [Look up one source](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/source-lookup): Answer a question about one URL or domain with its observed retrievals, citations, and scope.
- [Benchmark pages within their type](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/page-benchmark): Compare your position within observed homepages, product pages, comparison pages, and other page types.
- [Audit site-scoped ChatGPT queries](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/chatgpt-site-queries): Find ChatGPT queries scoped to your domain and map them to existing or missing answers on your site.
- [Find missing topics on a page](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/content-gap): Compare observed search queries with page text to identify missing topics and where to add them.
- [Draft content from evidence](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/content-draft): Read target prompts, observed queries, and cited pages, then draft the amount of content the task requires.
- [Improve a page’s wording and structure](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/content-optimizer): Inspect query intent, answer placement, and supporting evidence, then return an explained rewrite.
- [Comparing before and after an update](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/measure-content-updates): Record the changed URLs and publication date, then collect comparable answers and citations to identify changes and follow-up work.
- [Set up shopping prompts from products and personas](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/shopping-prompt-setup): Build product-linked prompts from categories, comparisons, personas, and consideration stage.
- [Investigating bot access](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/bot-access): Fetch access data for a connected domain and compare it with citation data to choose pages to investigate.
- [Clean up brands and competitors](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/brand-setup): Inspect missing brands, duplicates, domains, and aliases, then verify approved changes.
- [Set up prompts across the buyer journey](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/brand-prompt-setup): Create a balanced set of awareness, comparison, decision, and brand-evaluation prompts.
- [Reviewing prompt coverage](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/prompt-coverage): Inspect tracked questions, topics, and collection settings, then propose questions to add or revise.
- [Manage measurement settings and saved filters](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/measurement-configuration): Update workspace measurement conditions, inspect their revision history, and save reusable filters.
- [Clean up topics and tags](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/taxonomy-audit): Inspect prompt classifications and fix duplicates, thin topics, and tags that no longer distinguish the data.
- [Build personas from audience evidence](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/audience-research): Use audience evidence to define personas, then connect approved profiles to prompt setup.
- [Build a custom report](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/custom-report): Turn requested rows, metrics, brands, and dates into a comparison table with explicit exclusions.
- [Handing an investigation to an agent](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/agent-report): Save JSON and comparison conditions to produce an evidence-linked memo or weekly report.
- [Update, switch, and remove setup](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/setup-maintenance): Update, switch, and remove setup.
- [Diagnose setup failures](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/setup-troubleshooting): Diagnose setup failures.
- [Diagnose missing data](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/data-check): Check scope, collection state, filters, and access conditions to distinguish missing data from failures.
- [Explain a setting or metric](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/product-help): Use the documentation and workspace configuration to explain current product behavior.
- [Report a failure and verify the fix](https://orchestor.io/docs/en/cli/workflows/workflow-feedback): Submit a reproducible workflow failure, keep its receipt, and verify the result after a fix.
- [auth](https://orchestor.io/docs/en/cli/auth): Commands, arguments, and options: auth
- [api-keys](https://orchestor.io/docs/en/cli/api-keys): Commands, arguments, and options: api-keys
- [whoami](https://orchestor.io/docs/en/cli/whoami): Commands, arguments, and options: whoami
- [init](https://orchestor.io/docs/en/cli/init): Commands, arguments, and options: init
- [config](https://orchestor.io/docs/en/cli/config): Commands, arguments, and options: config
- [status](https://orchestor.io/docs/en/cli/status): Commands, arguments, and options: status
- [setup](https://orchestor.io/docs/en/cli/setup): Commands, arguments, and options: setup
- [completion](https://orchestor.io/docs/en/cli/completion): Commands, arguments, and options: completion
- [update](https://orchestor.io/docs/en/cli/update): Commands, arguments, and options: update
- [workspace](https://orchestor.io/docs/en/cli/workspace): Commands, arguments, and options: workspace
- [workspaces](https://orchestor.io/docs/en/cli/workspaces): Commands, arguments, and options: workspaces
- [saved-views](https://orchestor.io/docs/en/cli/saved-view): Commands, arguments, and options: saved-views
- [projects](https://orchestor.io/docs/en/cli/project): Commands, arguments, and options: projects
- [service-accounts](https://orchestor.io/docs/en/cli/service-accounts): Create, inspect, suspend, and safely issue keys for service accounts.
- [brands](https://orchestor.io/docs/en/cli/brand): Commands, arguments, and options: brands
- [products](https://orchestor.io/docs/en/cli/product): Commands, arguments, and options: products
- [domains](https://orchestor.io/docs/en/cli/domain): Commands, arguments, and options: domains
- [personas](https://orchestor.io/docs/en/cli/persona): Commands, arguments, and options: personas
- [prompts](https://orchestor.io/docs/en/cli/prompt): Commands, arguments, and options: prompts
- [topics](https://orchestor.io/docs/en/cli/topic): Commands, arguments, and options: topics
- [tags](https://orchestor.io/docs/en/cli/tag): Commands, arguments, and options: tags
- [run](https://orchestor.io/docs/en/cli/run): Create a prompt run batch.
- [runs](https://orchestor.io/docs/en/cli/runs): Commands, arguments, and options: runs
- [answers](https://orchestor.io/docs/en/cli/answer): Commands, arguments, and options: answers
- [sources](https://orchestor.io/docs/en/cli/source): Commands, arguments, and options: sources
- [channels](https://orchestor.io/docs/en/cli/model): Commands, arguments, and options: channels
- [regions](https://orchestor.io/docs/en/cli/region): Commands, arguments, and options: regions
- [fanout-queries](https://orchestor.io/docs/en/cli/fanout-query): Commands, arguments, and options: fanout-queries
- [research web](https://orchestor.io/docs/en/cli/research/web): Web CLI commands, inputs and responses
- [analytics](https://orchestor.io/docs/en/cli/analytics): Commands, arguments, and options: analytics
- [issues](https://orchestor.io/docs/en/cli/issue): Commands, arguments, and options: issues
- [initiatives](https://orchestor.io/docs/en/cli/initiative): Commands, arguments, and options: initiatives
- [report](https://orchestor.io/docs/en/cli/report): Commands, arguments, and options: report
- [reports](https://orchestor.io/docs/en/cli/reports): Commands, arguments, and options: reports
- [perception-attributes](https://orchestor.io/docs/en/cli/perception-attributes): Commands, arguments, and options: perception-attributes
- [files](https://orchestor.io/docs/en/cli/files): Commands, arguments, and options: files
- [feedbacks](https://orchestor.io/docs/en/cli/feedback): Commands, arguments, and options: feedbacks
- [usage](https://orchestor.io/docs/en/cli/usage): Commands, arguments, and options: usage
- [costs](https://orchestor.io/docs/en/cli/cost): Commands, arguments, and options: costs
- [stop](https://orchestor.io/docs/en/cli/stop): Commands, arguments, and options: stop
- [Orchestor MCP Server](https://orchestor.io/docs/en/mcp): Connect AI agents to Orchestor workspace tools over hosted MCP.
- [MCP Tools](https://orchestor.io/docs/en/mcp/tools): Discover read, preview, and write tools and their usage.
- [MCP client connections](https://orchestor.io/docs/en/mcp/clients): Choose a client and authenticate to hosted Orchestor MCP.
- [MCP Workflows](https://orchestor.io/docs/en/mcp/use-cases): Use MCP reports and discovery tools for evidence-based analysis.