LLMモニタリング

なぜ1回のテストでは何もわからないのか

大規模言語モデルは確率的に回答します。同じ質問でも、今日と明日では異なるブランドが返ってきます。そのため、ChatGPTで一度だけ自己テストを行っても、それは測定ではなく、単なるスナップショットにすぎません。LLM Monitoringは、定義されたプロンプトを複数のAIシステムに対して繰り返し自動的に送信し、その回答を集計して信頼できる数値にまとめます。そうして初めて、トレンド、GEO施策の効果、競合の動きが見えてくるのです。

優れたLLM Monitoringがカバーすべきこと

重要なのは4つの次元です。言及(ブランドが登場するか?)、ポジション(最初に挙げられるか、10番目か?)、センチメント(肯定的か、中立か、批判的か?)、そして引用(自社のWebサイトがソースとしてリンクされるか?)です。さらに、 Share of Voiceによる競合比較も加わります。GeoStarsはこれらの値を、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Perplexity、Microsoft Copilotにわたって毎日測定します。5つの個別ツールではなく、1つのダッシュボードで完結します。