プロンプトを入力
分析したい質問やプロンプトを入力します。複数の側面を持つ複雑なクエリが最適です。
プロンプトを入力すると、Geminiが実際に内部で実行した検索クエリ(Query Fan-out)を抽出・可視化します。 AIが「どの検索を本当に叩いて情報収集したのか」を、生成ではなく実測ベースで確認できます。
AIアシスタントに質問すると、あなたの質問をそのまま検索するのではなく、 複数の関連検索に「ファンアウト(展開)」して包括的な情報を収集します。 本ツールでは、Gemini(検索グラウンディング有効)が実際に使用した内部検索クエリを抽出し、 「AIが本当に参照した検索語句」だけを可視化します。
分析したい質問やプロンプトを入力します。複数の側面を持つ複雑なクエリが最適です。
Google検索グラウンディング付きのGeminiがプロンプトを処理し、 回答生成の過程で実際に実行した複数の検索クエリを使用します。 本ツールはその実行ログに基づくクエリを抽出します。
回答の情報収集に使用された個別の検索クエリをすべて確認できます。
AIが「どう考えたか」ではなく、「何を検索したか」を知ることが、 LLMO・AI検索最適化において最も重要なインサイトです。 憶測や生成ではなく、実際にLLMが叩いたクエリを基準にすることで、 AIに引用・推薦されるコンテンツ設計が可能になります。
1つのプロンプトが約3〜8個の異なる検索をトリガーします。これらすべてのバリエーションで発見されるコンテンツが必要です。
AIが情報を見つけるために使用する正確なフレーズを発見。これらのクエリをコンテンツ戦略に活用できます。
各ファンアウトクエリでどの情報源が引用されているかを確認。競合が言及されていて自社が言及されていない機会を特定できます。
メインクエリ内のサブトピックでカバーできていないものを特定。各ファンアウトクエリは潜在的なコンテンツ機会を表します。
クエリファンアウトとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが1つの質問に対して、実際に複数の検索クエリを実行して情報収集する挙動を指します。本ツールでは、Geminiが回答生成時に実行した実際の検索クエリを抽出・可視化しています。生成されたクエリではなく、実測データに基づいた分析が可能です。
調査によると、生成AIは1つのプロンプトに対して約3〜8個のファンアウトクエリを使用し、複雑なクエリでは最大28個の異なる検索を生成することがあります。これは元の質問の複雑さと具体性によって異なります。
ファンアウトクエリを使用して、AIがあなたのトピックに関する情報を見つけるために使用する用語を理解しましょう。コンテンツがこれらのバリエーションをカバーしていることを確認してください。ファンアウトクエリが競合のコンテンツを返す場合、それはあなたが対処すべきコンテンツギャップです。
シンプルな会話的なプロンプトはウェブ検索をトリガーしない場合があります。生成AIはトレーニングデータから直接回答することがあります。現在のウェブ情報が必要なより具体的、事実的、または最新のイベントに関する質問をお試しください。