新機能追加！PR効果測定サービスQlipperがメディア分析を進化させる

Qlipperがメディア分析機能を強化！

株式会社トドオナダが提供するPR効果測定サービス「Qlipper」は、最近メディア分析機能に新たな絞り込みオプションを追加し、広報担当者の媒体選定をサポートしています。この新機能では、媒体がLLM（大規模言語モデル）クローラーに対してどのように設定されているかを確認できるほか、クロールの優先度も判定可能です。このような機能により、効果的な情報発信が期待されています。

LLMと広報活動の関係

近年、ChatGPTをはじめとする生成AI技術の進化により、ユーザーが情報を得る方法が変化しています。これまで主流であった検索エンジンから、大規模言語モデル（LLM）への移行が進んでいます。この流れの中で、ブランドの認知度はモデルの事前学習データに依存しており、そのためにはブランド情報が収集される必要があります。これが「LLMO（Large Language Model Optimization）」と呼ばれる現象です。

しかし、どれだけ多くの記事が生成されても、その媒体がLLMクローラーのアクセスを拒否している場合は、情報が学習データとして利用されることはありません。これまで広報担当者たちは、媒体がどのようにクローラーに対応しているかを個別に調べることが難しく、他の選定基準と併せて情報収集の効率が低下していました。

Qlipperの新機能には、これらの問題に対処するための、2つのキー条件が用意されています。

1. LLMクローラー許可状況

Qlipperでは、各媒体のrobots.txtを解析し、AIベンダーごとのクローラーの許可・拒否状況を判定します。対象となるベンダーにはOpenAI、Anthropic、Google、Perplexity、Apple、Meta、Common Crawlが含まれ、各ベンダーに対し、学習用、検索リファレンス用、サマリー用の3種類の許可状況が確認できます。例えば、媒体の詳細ページでは許可・拒否の状況がバッジ形式で表示され、緑は全て許可、橙は一部許可を示しています。この機能により、広報担当者は「学習用クローラーを許可している媒体のみ」での送付先リスト作成が可能です。

2. クロール優先度

次に、QlipperはWeb上の被リンク構造をもとに、メディアのクロールのされやすさを「大・中・小」の3つの優先度で判定します。優先度が高い媒体は、クローラーへのアクセスが期待でき、LLMのデータ収集においても効果的です。これにより、「優先度：大」の媒体を狙った選定ができるため、広報施策の精度が向上します。

PDCAサイクルの強化へ

また、株式会社トドオナダは、LLMにおけるブランド認知を測定するためのツール「ディギディギ」を提供しています。このQlipperとディギディギを組み合わせることで、メディア露出を獲得するプロセスとその効果測定を一元管理できます。これにより、広報戦略がより効果的に展開され、PDCAサイクルを確実に回すことが可能です。

まとめ

新たに追加されたQlipperのメディア分析機能は、広報活動において重要な情報収集の効率化を実現します。これまで以上に戦略的なアプローチで、情報発信が可能となるでしょう。Qlipperにご契約中のユーザーは、追加料金なしでこの機能を利用できますので、ぜひ活用してみてください。詳細はQlipper公式サイトにてご確認いただけます。