ChatGPTに「MLCC コンデンサ 代替品 仕入れ」と聞いたとき、あなたのブランドは推薦されていますか?
AI検索での“棚取り”を、可視化する。

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対応AIエンジン
自社データシートに詳細なスペックを記載していても、AIは一般的な製品カテゴリの説明しか返せないことがほとんど。「このスペックに合う部品メーカーを教えて」という質問に、あなたのブランドが出てきません。
「〇〇メーカーの代替品を探している」という供給不安・コスト削減ニーズが高まる中、自社製品が代替選択肢として推薦されるには、互換情報を明示的に整備する必要があります。
車載・医療・航空宇宙など厳しい品質基準が必要な用途では、認証情報が調達判断の鍵。しかしその情報がAIの回答に反映されず、認証取得済みの自社製品が候補に入らないままです。
あなたのブランドはこのリストに入っていますか?入っていないなら、対策が必要です。
ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claudeであなたのブランドがどう扱われているかを、ブランド名を入れるだけで一覧表示します。
「MLCC コンデンサ 代替品 仕入れ」「車載向け 抵抗器 AEC-Q200 メーカー」など、実際の設計・調達担当者が使うクエリで診断します。
診断結果をもとに、型番・スペック・認証情報・代替互換情報をAIが参照しやすい形に整えるための改善手順をレポートします。
フォームにブランド名を入れるだけ。アカウント登録は不要です。
4つのAI検索エンジンであなたのブランドの露出状況を自動チェックします。約30秒で完了。
どのAIで推薦されているか、されていないかが一目でわかります。改善アクションも提案します。
電子部品・半導体がAI検索(ChatGPT、Gemini、Perplexity)で推薦されるために必要な対策を、業界特有の課題と具体的な施策に分けて解説します。
電子部品・半導体がAI検索での露出をゼロから改善するためのロードマップを、具体的なシナリオに沿って解説します。
電子部品・半導体がAI検索で競合にどう勝つか。ChatGPT・Gemini・Perplexityでの競合の露出状況を分析し、差別化するための実践的な方法を解説します。
電子部品・半導体がChatGPTやPerplexityに引用されるためのコンテンツ戦略を解説。業界特有の情報発信のポイントと、具体的なコンテンツ設計を紹介します。
電子部品・半導体はSEOとGEO(AI検索最適化)をどう両立すべきか。それぞれの違い、優先順位、具体的な併用方法を業界特有の事情を踏まえて解説します。
ブランド名を入力するだけ。約30秒で、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claudeでの露出状況がわかります。
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