Models と Responses
AI エンジンごとのブランドの可視性を確認し、さらに回答そのもの、つまり言及される頻度とセンチメントを読み解きます。
読了目安 4 分 · 最終更新日：2026年11月12日
Visibility タブはブランドの数値を 1 つだけ示します。Models と Responses はその数値を説明します。どのエンジンがあなたを推薦しているか、そして回答が実際に何を述べているかです。例では Chess.com のデータを使用しています。
Models：すべてのエンジンで同じプロンプトを実行
AI Tracker を開き、Models を選択します。上部にはエンジンごとのカードがあり、それぞれ可視性の割合、ポイント、言及数が表示されます。
カードの下にある Multi-Model Comparison では、各トピックが行、各エンジンが列として並びます。あるエンジンはあなたを無視しているのに、別のエンジンは推薦している、といった状況が一目でわかります。
Responses：AI の回答を読む
Responses を選択します。ヘッダーには、期間内の回答数とプロンプト数が表示されます。たとえば「212 responses · 9 prompts」のように表示されます。
続いて 2 つの数値グループが表示されます。
| グループ | 表示内容 |
|---|---|
| Mentions | Mentioned、Mentioned in text、Absent。それぞれ割合と回答数で表示 |
| Sentiment | Positive、Neutral、Negative。自社が言及されている回答のみを対象に測定 |
Response intelligence には、分析できるデータが揃うと回答の分析結果が表示されます。すべての回答でブランドが登場しない場合、測定できるセンチメントがないため、これらのカードは 0% のままです。
活用のしかた
- Absent が低いことが目標です。高い場合は Opportunities を開きましょう。
- Export を使って数値を共有できます。
- 各指標を理解するには、可視性、言及、引用と合わせて確認してください。