# 自社の AI での露出、公開します URL: https://storelift.net/ja/guide/ai-visibility-report/ Language: ja Updated: 2026-09-20 Storelift は、AI アシスタントの回答でアプリの名前が挙がるかを計測します。それを売りながら自分には一度も使わないのはおかしな話です。だから固定のプロンプトセットで自社も計測し、その結果を答えがゼロの部分も含めて公開しています。 ## 結果(2026-09-20) | エンジン | モデル | 発見系プロンプトで名前が挙がった数 | | --- | --- | --- | | Claude | claude-sonnet-4-5-20250929 | 5 回中 0 回 | | ChatGPT | — | 未計測 — このアカウントにキーがありません | | Gemini | 手動で質問 | 9 回中 0 回 | | ChatGPT(手動) | 手動で質問 | 9 回中 1 回 | NOTE: エンジン同士を平均することはありません。あるエンジンが当社を知っていて別のエンジンが知らないのは、2 つの別々の事実であって、半分ではありません。実行できなかったエンジンはゼロではなく未計測と書きます。根拠のないゼロは、起きていない急落のように読めてしまうからです。 ## 代わりに名前が挙がるのは誰か 役に立つのはこちらの半分です。発見系プロンプト全体で、アシスタントは一貫して同じ短いリストを挙げます: | ツール | 5 つのプロンプトのうち名前が挙がった数 | | --- | --- | | AppFollow | 5 / 5 | | App Radar | 5 / 5 | | Sensor Tower | 5 / 5 | | AppTweak | 4 / 5 | | Mobile Action | 4 / 5 | 目立つ点が 2 つあります。1 つ目に、リストはすべてエンタープライズ向けと中価格帯です。個人開発者の多くが実際に買う $9〜39 の個人向け価格帯は、どのプロンプトでも、どちらの言語でも一度も出てきません。2 つ目に、トルコ語のプロンプトは英語と同じ名前を返します。答えがローカライズされているというより、翻訳されているだけであることを示唆しています。 ## 名前の一致からはわからないこと Storelift とは何ですか?と直接尋ねると、アシスタントは広告のリフトテスト用の Meta の計測製品について自信たっぷりに説明しました。それは当社ではありません。私たちの知る限り、そんな製品はどこにも存在しません。 私たちはこの計測を、モデルに自己採点させるのではなく、回答テキストの中に当社の名前を探すように設計しました。競合がリストに載ったかを見るには、それが正しい選択です。しかしそれが自社製品かを判断するには十分ではなく、今回の実行がその証拠です。名前が一致しただけで、まったく別のものを説明する回答がヒットとして数えられました。 そこでブランドのプロンプトはスコアから除外し、人が読むための生のテキストとして残しています。それを認知として数えていたら、このページは自らの主題について誤ったことを述べることになっていました。 ## この計測が意味しないこと - アシスタントは検索していません。計測しているのは、モデルが自身の知識から答える内容で、多くの人が目にするのはそれです。 - 学習データはある日付で止まっています。Storelift は新しいため、名前が出ないのはまだ知られていないということで、悪いということではありません。 - 1 回の計測は証拠になりません。回答は実行ごとに変わります。意味があるのは時間を通じた傾向です。 - 解析はモデルが行っていません。回答テキストの中から既知の名前を探しています。モデルに自分の出力を採点させるのは意見であって、計測ではありません。 同じ限界は製品内でも、あなたのアプリについてこの計測を実行する画面に表示されています。 ## FAQ Q: なぜゼロを公開するのですか? A: この製品の唯一の本当の主張は、すべての数字が計測されたものだということだからです。数字が好ましくなってから初めて現れる露出のページは広告にすぎません。この計測を正直に公開していることこそ、私たちがあなたのアプリについて実行する計測を信じてもらえる理由です。 Q: つまり AI での露出はまだ重要ではないということですか? A: まだ初期段階で、初期こそ計測のコストが低いということです。インストールの大半は今もストア検索から来ていますが、アシスタントの回答へ移りつつある割合こそ、これを計測している理由です。誰も名前を挙げないツールは、その経路から誰もインストールしないツールです。 Q: どのくらいの頻度で再計測していますか? A: 毎月です。モデルの知識は毎週変わるものではないため、それより頻繁に実行しても、情報ではなくノイズとコストが増えるだけです。上部の日付が最後に実行した日です。