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AIチュートリアル

NiubiGEOでブランドのAI可視性を監査する

NiubiGEOをセルフホストし、好みのAIプロバイダーを接続してブランドの可視性を監査する方法を学びましょう。結論の根拠となった質問、競合他社、引用元、モデルの元の回答も確認できます。

約14分で読了
NiubiGEOでブランドのAI可視性を監査する

NiubiGEOとは？

NiubiGEOは、AIシステムが製品をどのように理解し、推奨するかを監査するためのオープンソース・セルフホスト型ツールです。ドメインを入力し、検出されたブランド情報と顧客の質問を確認して、設定済みのAIプロバイダーを選択すると、ブランドの可視性に関する読みやすいレポートを生成できます。

NiubiGEOによるAIブランド可視性監査の概要

可視性を説明のないスコアに単純化するツールとは異なり、NiubiGEOでは根拠を確認できます。結論から、テストに使用した質問、元のモデル回答、プロバイダーが返した引用元をたどることができます。

NiubiGEO Community EditionはプロバイダーのAPIを使用します。公開されているChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityのウェブサイトなど、一般消費者向けインターフェースの結果を再現するものではありません。

監査で分かること

NiubiGEOの監査は、抽象的なGEO指標を大量に提示するのではなく、実務上のビジネス上の疑問に答えることを目的としています。

  • ブランド認知：選択したモデルが自社製品を認識しているか、またどのように説明するかを確認します。
  • 競合製品の発見：顧客がカテゴリ、比較、推奨に関する質問をしたときに、どの製品が表示されるかを確認します。
  • 可視性のギャップ：競合製品は表示される一方で、自社ブランドが表示されない関連質問を特定します。
  • 情報源の分析：回答に影響を与える公式、コミュニティ、第三者の情報源を確認します。
  • 根拠の確認：レポートの各結論を裏付ける元のAI回答を開きます。

このプロジェクトでは、確認済みの競合製品と、単に緩やかな関連性しかない可能性のある名称を区別します。また、プロバイダーへのリクエストを実行する前に、質問を確認・編集できます。

主な機能

  • Apache-2.0ライセンスで提供されるオープンソースのCommunity Edition。
  • 独自のプロバイダーAPIキーを使った無料のセルフホスティング。
  • 複数のAIプロバイダーとモデルに対応。
  • ブランド、別名、カテゴリ、キーワード、競合製品の発見。
  • 監査実行前の質問確認。
  • 推奨内容とプロバイダーが返した引用の分析。
  • 基となる質問と回答をたどれるレポート。
  • 英語と簡体字中国語のインターフェース、プロンプト、分析、レポート。

対応プロバイダー

NiubiGEOは、OpenRouter、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Perplexity、DeepSeek、およびOpenAI互換APIに対応しています。プロバイダーによっては、ネイティブウェブ検索、検索グラウンディング、ウェブ情報に基づく回答、またはプロバイダーが返す引用を利用できます。

OpenRouterのキーを使うと複数のプロバイダーのモデルにアクセスできますが、生成されたリクエストは引き続きOpenRouter APIの結果として表示されます。プロバイダーの認証情報は分離されています。OpenAIのキーはOpenAIを呼び出し、GeminiのキーはGeminiを呼び出します。

前提条件

最も簡単なインストール方法は、DockerとDocker Composeを使用する方法です。また、少なくとも1つの対応プロバイダーのAPIキーが必要です。ソースを直接実行する場合は、Node.js 22以降をインストールしてください。

  • Git
  • DockerとDocker Compose、またはNode.js 22以降
  • 少なくとも1つの対応プロバイダーのAPIキー
  • 監査対象のドメインまたは製品ページ

DockerでNiubiGEOをインストールする

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/Albert-Weasker/niubigeo.git
cd niubigeo
cp .env.example .env

2. プロバイダーキーを追加する

.envを開き、少なくとも1つの有効なAPIキーを追加します。すべてのプロバイダーを設定する必要はありません。

OPENROUTER_API_KEY=
OPENAI_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=
PERPLEXITY_API_KEY=
DEEPSEEK_API_KEY=

たとえばOpenAIを使用する場合は、OPENAI_API_KEYに値を設定し、使用しないプロバイダーの項目は空のままにします。

3. アプリケーションをビルドして起動する

docker compose up --build

サービスの準備ができたら、ブラウザーでhttp://localhost:8787を開きます。

公開済みコンテナイメージを使用する

GitHub Container Registryから利用できる、ビルド済みのアルファ版イメージがあります。

docker pull ghcr.io/albert-weasker/niubigeo:v0.1.0-alpha

latestタグのイメージを取得することもできます。

docker pull ghcr.io/albert-weasker/niubigeo:latest

Node.jsでインストールする

Dockerを使わずにプロジェクトを実行する場合は、Node.js 22以降がインストールされていることを確認します。その後、リポジトリをクローンし、環境ファイルを作成して依存関係をインストールし、セルフチェックを実行して、サーバーを起動します。

git clone https://github.com/Albert-Weasker/niubigeo.git
cd niubigeo
cp .env.example .env
npm install
npm run self-check
npm run server

監査を実行する前に、.envへプロバイダーキーを追加してください。キーが設定されていない場合、NiubiGEOは実際のAI可視性の結果を生成できません。

ウェブインターフェースで最初の監査を実行する

  1. ドメインを入力する：会社のドメインまたは関連する製品ページを入力します。
  2. 発見結果を確認する：NiubiGEOがブランド、別名、カテゴリ、キーワード、競合候補を特定します。
  3. エンティティを確定する：ブランド情報を修正し、実際の競合製品と無関係な名称を区別します。
  4. 質問を確認する：プロバイダーへのリクエストが送信される前に、提案された顧客の質問を編集します。
  5. 監査を実行する：NiubiGEOが選択したプロバイダーAPIを呼び出し、その回答と返された情報源を分析します。
  6. レポートを読む：ブランド認知、競合製品の表示、自社ブランドが表示されない質問、裏付けとなる根拠を確認します。

メインレポートでは、簡潔な結論を重視しています。完全なAI回答はデフォルトで折りたたまれているため、根拠を確認する必要がある場合のみ展開できます。

コマンドラインから監査を実行する

CLIは、再現可能なローカルテストやスクリプト化されたワークフローに便利です。次の例では、OpenRouterを通じてexample.comを監査し、2つのモデルを使用して8件のプロンプトを生成します。

npm run audit -- \
  --domain example.com \
  --provider openrouter \
  --models openai/gpt-4o-mini,perplexity/sonar \
  --prompt-count 8

ドメイン、プロバイダー、モデル識別子を、監査内容と設定済みの認証情報に適した値へ置き換えてください。

キーワード、競合他社、カスタム質問を追加する

カテゴリキーワード、既知の競合他社、顧客からの質問を使って監査を調整できます。キーワードと競合他社はカンマで区切ります。カスタムプロンプトは縦棒で区切ります。

npm run audit -- \
  --domain example.com \
  --keywords "category keyword,buyer intent keyword" \
  --competitors rival.com,other.com \
  --prompts "What are the best tools in this category?|What are the alternatives?"

デフォルトでは、生成されたレポートはローカルのruns/ディレクトリに保存されます。

レポートの読み方

まずブランド認知を確認する

モデルが製品を正しく識別しているか、どのカテゴリに分類しているか、重要な機能をどれだけ取りこぼしているかを確認します。認知されているだけでは、モデルがブランドのポジショニングを正確に理解しているとは限りません。

確認済みの競合他社を確認する

おすすめや代替案に関する質問で、繰り返し登場する競合他社に注目してください。NiubiGEOは、確認済みの競合他社と関連している可能性のあるブランドを分けて表示するため、言及されたすべての企業を直接の競合相手として扱わずに済みます。

ブランドが登場しない質問を見つける

有用な可視性のギャップとは、競合製品が推奨されているにもかかわらず、自社ブランドが登場しない、関連性の高い顧客の質問です。こうしたギャップから、AIが自社のポジショニングに関する情報を十分に持っていない、または特定の利用場面と製品を結び付けていない箇所が分かります。

情報源と元の回答を調べる

重要な結論の根拠を開いて確認します。回答が公式サイト、コミュニティでの議論、第三者のページのいずれに依拠しているかを確認してください。引用は、プロバイダーから返された情報源、またはAI回答に明示的に含まれる情報源に限られます。

より良い監査のための高度なヒント

購入意図を反映した質問を使う

一般的なプロンプトでは、最も役立つ競争上のギャップが明らかにならない場合があります。カテゴリのおすすめ、代替案、比較、具体的な利用目的に関する依頼など、顧客が実際に尋ねる質問を追加しましょう。プロバイダーへのリクエストを開始する前に、生成された質問を必ず確認してください。

複数のモデルまたはプロバイダーを試す

ブランドの認識、競合他社のおすすめ、情報源の返し方はモデルごとに異なる場合があります。複数プロバイダーによる監査でこうした違いを観察できますが、結果を消費者向け製品インターフェースと直接同等のものとして扱うべきではありません。

監査条件を統一する

AIの出力は確率的であるため、1回の実行結果が恒久的なランキングになるわけではありません。変化を評価する際は、ドメイン、質問、プロバイダー、モデル、言語、その他の監査条件を可能な限り維持してください。同一条件での正式なレポート比較は、現在の機能ではなく、計画中の機能として位置付けられています。

正しい言語を選択する

NiubiGEOは英語と簡体字中国語に対応しています。選択した言語は、インターフェース、生成される監視質問、プロバイダーへのプロンプト、ブランドと競合他社の分析、最終レポートに影響します。調査したい対象者の体験に合った言語を使用してください。

API結果の範囲を理解する

プロバイダーAPIの回答は、消費者向けWebアプリケーションに表示される回答と異なる場合があります。Community Editionは、地域別ユーザーや消費者向けWebインターフェースをシミュレートしません。人によるテスト、スクリーンショット、地域別チェック、完全な消費者向け証拠パッケージは、プロジェクトで説明されている別個のマネージドサービスに含まれます。

認証情報とレポートデータを保護する

.env、プロバイダーキー、非公開プロンプト、顧客レポート、runs/内の機密ファイルをソース管理にコミットしないでください。セキュリティ上の問題は、セキュリティポリシーに従い、非公開で報告することが推奨されています。

現在のプロジェクト状況

NiubiGEOの現在のバージョンはv0.1.0-alphaです。中核となる監査ワークフローは機能しますが、インターフェース、レポートのルール、データ構造は変更される可能性があります。

現在利用できる機能には、複数プロバイダーによる監査、監査前の質問確認、ブランドと競合他社の発見、情報源のフィルタリング、追跡可能なレポート、バイリンガル対応があります。スケジュール監視、レポート比較、レポートエクスポートパッケージ、プロバイダープラグインSDK、追加プロバイダーは計画中であり、現在は利用できません。

NiubiGEOを使う場面

オープンソースの監査、モデルと質問の管理、セルフホストでの実行、すべての結論の根拠への直接アクセスを求める場合、NiubiGEOは適しています。ホスティング環境、独自データセット、スケジュールレポート、成熟したチーム向けワークフロー、より幅広いマーケティング連携が必要な場合は、商用プラットフォームの方が適している可能性があります。

まとめ

NiubiGEOは、AIシステムが自社製品を把握しているか、どのように説明するか、どの競合他社を推奨するか、どの情報源が回答に影響しているかを透明性の高い方法で調査できます。DockerまたはNode.jsから始め、対応プロバイダーに1つ接続し、質問を慎重に確認して、レポートの証拠リンクを使い、AIにおける可視性の調査結果を検証可能な事実へ変えていきましょう。

アップデート、ソースコード、貢献方法については、NiubiGEOのGitHubリポジトリをご覧ください。