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主なメリット
感情分布の全体像
すべてのAI言及におけるポジティブ・中立・ネガティブの構成を積み上げ棒グラフで確認し、Product Quality、Pricing、Availability、Customer Service、Otherといったネガティブテーマの内訳も把握できます。
アシスタント別比較
ChatGPT、Gemini、ClaudeなどAIアシスタントごとのネガティブ感情率を横並びで比較し、プラットフォーム固有のレピュテーションリスクを特定できます。
トレンド追跡
ネガティブ感情率または件数を時系列で追い、Discovery、Research、Decision各段階の内訳から、どこで認識が変化しているかを特定できます。
センチメント分析の仕組み
GeoVectorが取得したブランド言及はすべて、2段階の感情分析パイプラインを通ります。まず、トランスフォーマーモデルのアンサンブルが、ブランド周辺の文脈に基づいて各言及をポジティブ・中立・ネガティブに分類します。次に、ネガティブ判定は別のAIモデルで再検証され、必要に応じて結果を修正しつつ、Product Quality、Pricing、Availability、Customer Service、Otherのカテゴリを付与します。各言及には信頼度スコアが付き、元のプロンプトからDiscovery、Research、Decisionの段階にも紐づけられ、複数回の実行結果を集約してトレンドデータを生成します。
この機能を使う人
AIアシスタント全体のネガティブ感情率を監視し、具体的なネガティブ言及を掘り下げて、製品品質や価格への懸念を早期に把握します。
コンテンツ施策やPR施策によってAIプラットフォーム上のブランド認知が四半期ごとに改善したことを示す感情トレンドを提示します。
最もネガティブ感情が集中している購買ジャーニー段階を特定し、その懸念を解消するコンテンツを優先してAI上の印象を改善します。