意味スコア分析とは何ですか？

回答

意味スコア分析は、LLMが参照・生成するアウトプットを意味的な一致の観点で評価し、競合と比べて不足している文脈・観点を特定する分析です。

・どの見出し/段落/箇条書きが回答材料として強いか
・競合が拾われる理由（不足観点・構造・表現の違い）
・どのページをどう直すと意味一致が上がるか

・定義が曖昧：冒頭で結論を明確化
・比較条件がない：比較表/判断軸を追加
・料金や対象が抜けている：一次情報として明記
・FAQがない：短いQ&Aの追加とFAQスキーマ

意味スコアの結果から、修正箇所（セクション単位）と実装（FAQ/構造化データ）まで具体化します。

QFO (クエリ・ファンアウト) は、生成AIがユーザー質問を複数のサブクエリ（検索意図）に分解して情報収集し、最終回答を生成する仕組みです。umoren.aiではこの分解構造を前提に情報設計します。

狙いたいプロンプトに対してQFO（Query Fan-out）解析と意味スコア分析を行い、競合との差分を特定したうえで、コンテンツ設計と技術的最適化（FAQスキーマ等）を実装まで支援します。

LLMO実装は、生成AI検索において正確に理解、引用、推薦されることが重要な企業に向いています。特にBtoBや専門性の高い業界では、AI検索経由の認知、リード獲得に大きな効果を発揮します。

LLMOの専門家が御社のAI検索露出を最大化します。