AIに選ばれるブランドの「傾向」と「想定外」を可視化し施策を提示――BringFlower、リテラのLLMOコンパスを大規模アップデート、関連技術を特許出願

引用URLのカバー率・引用回数シェアと生成AI言及率の関係をAIモデル別に可視化。外れ値と要因候補を分析し、具体的な改善施策を提示

株式会社BringFlower

2026年8月20日 10時00分

株式会社BringFlower（東京都新宿区、代表取締役：稲田高洋）は、当社が開発・提供するSEO／LLMO対策プラットフォーム「リテラ（BringRitera）」の「LLMOコンパス」を大規模アップデートしました。

今回のアップデートでは、生成AIが引用するURLにおけるブランドの掲載状況と、生成AIによるブランド言及率との関係を可視化。全体の傾向と、その傾向から大きく外れるブランドを「外れ値」として検出し、想定を上回る、または下回る要因候補を分析します。

さらに、分析結果を施策提案へ反映することで、単なる計測にとどまらず、生成AIに選ばれるブランドとなるためのLLMO対策を効率的に行えるようになりました。

また、株式会社BringFlowerは、本機能に関連する技術について特許出願を行いました（特願2026-189178）。

開発の背景

生成AIを利用して製品やサービスを比較・検討する行動が広がっています。Google検索においては、AI Overviewsと呼ばれるAIによる概要が示され、サイトへの流入が大きく減っています。そのため事業者にとっては、自社ブランドが生成AIの回答で言及・推奨されることが重要になっています。

当社は「リテラ（BringRitera）」を通じて、2025年4月に国内初（当社調べ）となるAI Overviewsの計測機能をリリース。同年9月には各種生成AIによるブランド言及率を計測可能とし、その後、言及順位、引用URL、生成AIが検索に用いた検索キーワードなどへと計測範囲を拡充してきました。

こうして膨大なデータが蓄積される中で、多くの引用URLで言及されているブランドほど、生成AIによる言及率も高くなる傾向が確認されました。一方で、その傾向から大きく外れるブランドも存在し、当社ではその要因についても分析を進めてきました。

今回、「生成AIによるブランド言及率を高めるために、具体的に何を改善すべきか」をユーザーに示すことを目的に、引用URLにおけるブランドの掲載状況と生成AIによる言及率をブランド横断で分析する新機能を開発しました。これにより、全体として認められる傾向だけでなく、その傾向では説明しにくい「想定外」の結果と、その要因まで確認できるようになります。

【新機能１】ブランド言及URLカバー率と生成AI言及率の関係を可視化

「ブランド言及URLカバー率」は、生成AIが回答を作るうえで引用したURLのうち、対象ブランドが掲載されているURLの割合です。

できるだけ多くの引用URLにブランドが掲載されているかを表し、生成AIによるブランド言及率との関係を散布図で確認できます。

グラフには、ブランドごとの分布、相関係数、統計的な有意性および傾向線（回帰直線）を表示します。AI Overviews、AIモード、ChatGPT、Gemini、Claude、PerplexityのAIモデルごとに切り替えて比較できます。
当社調査結果では、プロンプトによって異なるもののほとんどのケースでこれらの間に相関関係が認められます。すなわち、多くの引用URLにブランドが掲載されているほど、そのブランドが生成AIに言及される関係にあるということになります。

【新機能２】ブランド言及URLの引用回数シェアと生成AI言及率の関係を可視化

多くの引用URLに掲載されているかという視点に加えて、ブランドが掲載されているURLが、生成AIからどれだけ繰り返し引用されているかという視点も重要です。

「ブランド言及URLの引用回数シェア」は、対象ブランドが掲載されているURLの引用回数合計が、すべての引用URLの引用回数合計に占める割合です。例えば、ブランドが掲載されているURLが同じ1件であっても、そのURLが1回しか引用されていない場合と、多くの回答で繰り返し引用されている場合とでは、ブランド言及URLの引用回数シェアが異なってきます。

この「ブランド言及URLの引用回数シェア」と生成AI言及率の関係についても、ブランドごとの分布、相関係数および傾向線を確認できます。

【新機能3】「想定外」を発見し、その要因を分析する外れ値分析

全体として相関関係が認められても、すべてのブランドが傾向線に沿うとは限りません。

例えば、引用URL上の掲載状況から想定される言及率よりも、実際の生成AI言及率が大幅に高いブランドや、反対に大幅に低いブランドが存在することがあります。これを「外れ値」と呼びます。

引用URLの掲載数を向上させることが難しい事業者は「外れ値」になることが求められますので、「外れ値」としてAIに選ばれるための要因を知ることが重要となります。

新たに搭載した外れ値分析機能では、ブランド言及URLカバー率と引用回数シェアの両面から想定される言及率を算出し、実際の生成AI言及率との差を判定します。

さらには、引用URL本文などから算出した複数の要素を他ブランドと比較し、その差を生じさせている可能性のある要因候補を表示します。

分析要素例としては下記があります。

引用URLのカテゴリー
引用URL内の言及強度
引用URL内の言及位置
肯定的・否定的な評価傾向
プロンプトの検索意図との関連性の強さ

例えば、上振れしているブランドについて「他ブランドとは引用されているURLのカテゴリーが異なる」「1URL当たりの言及強度が強い」といった傾向を確認できます。

【新機能４】施策提案

当社では、LLMO対策を大きくは次の3つのステップで整理しています。

AIに自社ブランドを推奨してほしいプロンプトにおいて、自社サイトが引用されやすい状態を整える
AIが引用している第三者サイトを特定し、その中でも優先度の高いサイトに自社ブランドが掲載・言及されるよう働きかける
全体的な傾向から外れるブランドの要因を分析し、AIから評価される可能性のある要素をさらに強化する

今回、これらの施策を具体的かつ効率的に実践できるよう、分析結果をもとに施策を自動提案する機能を搭載しました。

自社サイトが生成AIから引用されやすくなるためのポイントや、自社ブランド掲載を優先して働きかけるべき第三者サイト、さらに外れ値分析から明らかになった強化ポイントなどを提示します。

【新機能５】ブランドごとの「独自スコア」

AIへの推奨されやすさを示す独自スコアを示すことで、対策の効果を数値で把握しやすくしました。

【新機能６】引用URLカテゴリ集計

AIに引用されたURLを、「比較・ランキング」「ニュース・報道」「動画（YouTube含む）」など16種類のカテゴリと「その他」に分類し、カテゴリごとの引用状況をグラフで可視化します。

どのような種類のコンテンツがAIから引用されやすいのかを把握することで、自社サイトで優先的に作成・強化すべきコンテンツの検討に活用できます。また、どのような第三者サイトからの掲載・言及を増やすべきかを判断する材料にもなります。

【新機能７】引用数上位URLにおける各ブランドの掲載順

引用数上位URLのカテゴリ、ページタイトルと、掲載されているブランドが掲載順で一覧できます。優先して掲載を働きかけたいURLを効率的に把握可能となります。

【新機能８】Google検索上位URLにおける引用状況

Google検索上位URLのがそれぞれAIに引用されているか否かが示されます。これにより、どのようなページが引用されやすいのかの分析を効率的に行うことができます。

その他新機能

各ブランドの生成AIによる評価傾向（ポジティブ／ネガティブ）、言及サマリ、回答全文が示されるようになりました

月次、週次、日次で、AIモデルごと／ブランドごとに言及率／引用率の推移がグラフで確認できるようになりました

リテラ（BringRitera）について

概要

リテラ（BringRitera）は、SEO/LLMO専門家が開発するSEO/LLMOの対策プラットフォームで、主には以下５つの機能があります。

ターゲットキーワードおよびプロンプトの探索
AI検索で選ばれるブランドの傾向と外れ値を可視化し、施策を提示
記事の検索順位と、AI Overviewsの表示および参照有無の推移を自動計測
最新の生成AIモデルを活用し、SEO/LLMO向け記事を専門家ノウハウを踏まえて自動生成
各種の画像生成AIモデルを活用した画像生成

実績

AIツールグランプリ2024（株式会社イノベイティア主催）で最優秀賞を獲得。2025年7月にRCリサーチデータが実施したアンケート調査「SEO向けAIライティングツールの利用実態に関する調査」で満足度1位に輝きました。
大企業から個人の方まで幅広いユーザーに支持をいただいており、問い合わせが毎月300件くるようになったといった声をいただいております。