私たちは、どう計測しているか。
LLMの回答は確率的で、モデル更新のたびに変わります。だからこそ Geo Index は、すべての計測値に計測条件を明示し、データが不足しているときは「データ不足」と表示します。数字の出どころを説明できることが、私たちの計測の前提です。
LLMの回答は確率的で、モデル更新のたびに変わります。だからこそ Geo Index は、すべての計測値に計測条件を明示し、データが不足しているときは「データ不足」と表示します。数字の出どころを説明できることが、私たちの計測の前提です。
計測条件の明示
LLMはモデル更新のたびに回答が変わります。どのモデルバージョンで、いつ計測したかを分からなくすると、数字は比較できなくなります。
Geo Index は、すべての計測値に正確なモデルバージョン（例: GPT-5 nano / Claude Haiku 4.5 / Gemini 2.5 Flash）と計測時刻を表示します。あわせて、モデル更新の頻度をふまえた推奨再計測タイミングも案内します。
「引用率が上がった/下がった」という変化を見るときも、比較対象が同じモデル・近い時期の計測かどうかを、常に確認できる状態にしています。
※ 表示されているモデル名・時刻は表示例です。実際の計測値ではありません。
定義の精密さ
この2つを混ぜると、対策の優先順位を誤ります。
LLMの回答本文にブランド名が登場すること。
回答の引用元・参照としてあなたのサイトが使われること。
Geo Index はこの2つを別のメトリクス（言及ベースSoVと引用ベースSoV）として計測します。言及されていても、引用元になっていないことがあります。この2つを混ぜると、対策の優先順位を誤ります。
学術的な裏付け
推測ではなく、査読された研究と決定論的な計算に基づいてスコアリングします。
論文が示す9手法のうち、負例として報告されている Keyword Stuffing を除いた8軸でコンテンツを評価します。論文では上位手法で最大40%の可視性向上が報告されていますが、これは論文のベンチマーク値であり、Geo Index の実測値ではありません。
5つの構造特徴に基づく決定論的スコアリングです。LLMを使わないため、同じ入力には常に同じスコアが出ます。
正直さの原則
すべてのダッシュボードに適用する原則です。
計測データが判定に足りないとき、Geo Indexは勝敗や傾向を捏造しません。「データ不足」とそのまま表示します。見栄えの良い数字よりも、検証できる数字を優先します。
可観測性
すべてのLLM呼び出しはLangfuseで記録され、どのプロンプト・どのモデルで計測したかを追跡可能です。