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主なメリット
賢いトピック提案
AI回答、競合の可視性シグナル、自社カバレッジの不足を分析してトピックを優先順位付けするため、常に最も効果の高いコンテンツに集中できます。
調査に裏付けられたBlueprint
競合調査と、AIアシスタントごとに最適化された構成案により、AI推奨を生む実際の要因に基づいた下書きを作成できます。
ジャーニー段階別コンテンツ
Discovery、Research、Decision各段階にマッピングされたコンテンツにより、ファネル全体でAI可視性を獲得できます。
4段階のGEOコンテンツパイプライン
GeoVectorのコンテンツエンジンは4段階の構造化パイプラインで動作します。まずRadiograph分析が、特定トピックに対する現在のAI可視性をauthority、recency、specificity、structure、competitive positioning、citation potential、sentimentの7軸で診断し、Content Hubのトピック提案に反映されます。次にResearchで上位競合を分析し、AI推奨を生むパターンを抽出します。Blueprintでは診断と調査結果をもとに、具体的なセクション、論点、引用ターゲットを含む構成案を作成します。最後にDraftで、対象AIアシスタントと購買ジャーニー段階に合わせたAI最適化コンテンツを生成します。
この機能を使う人
Content Hubで可視性ギャップと競合カバレッジに基づく推奨トピックを確認し、生成パイプラインを開始して調査に基づくBlueprintとAI最適化ドラフトを作成します。
4段階パイプラインを使って、各AIプラットフォームの好みを手作業で調べることなく、診断からドラフトまで大規模にAI最適化コンテンツを制作します。
購買ジャーニー全体のコンテンツ進捗を確認し、チームが従来のSEO順位ではなくAI可視性指標を動かすコンテンツを作れているかを把握します。