各数値の計算方法：ワークスペースの可視性スコア、言及・引用・シェア・オブ・ボイス、言及から推薦までの各割合と 95% 区間、加重推薦シェア、回答ごとの推薦レベル、カバー率と位置、感情、文脈の健全性、生成記事の AEO 準備度。

可視性スコア（ワークスペースのゲージ、0〜100）

現在のフィルター（市場、プラットフォーム、期間）の範囲で、少なくとも 1 つの AI エンジンで言及された追跡中プロンプトの割合：言及されたプロンプト ÷ チェックしたプロンプト × 100。フィルターバーに連動するので、市場やエンジンを 1 つに絞って見られます。

言及、引用、シェア・オブ・ボイス

言及：プロンプト × エンジン × スキャンごとに、回答にブランドが出たら 1 回。
引用：回答が自社ドメインの URL を引用したら 1 回。「引用されたページ」は異なる URL の数です。
シェア・オブ・ボイス：自社の言及 ÷（自社の言及＋同じ回答内の競合の言及）× 100。
変化は期間の後半と前半の平均を比べます。最初と最後の比較より、少ないサンプルでも安定します。

言及から推薦まで

ワークスペースの「言及から推薦まで」カードは、回答をファネルとして集計します：AI の回答 → 言及あり → 自社サイトを引用 → 推薦あり → 第一推薦。AI エンジン別にも展開できます。あわせて次を表示します。

自社サイトを引用した回答のうち推薦した割合：引用が推薦につながっているか。
言及した回答のうち推薦した割合。
加重推薦シェア：同じ回答に出てくる追跡中の競合数で重み付けします。単独推薦は 1、競合 3 社と並べば 1/4。全回答数で割ります。競合ページも各ブランドに同じ方法を使います。
単独推薦：推薦し、追跡中の競合に一切触れていない回答数。

言及から推薦までをご覧ください。

区間とデータの取得元

割合の横には 95% 区間 が表示されます。同じ条件でもう一度測れば、値はほぼこの範囲に入るという意味です。回答が 10 件未満のときは x/n で表示します。区間が狭いほど回答数が多く、広いときはスキャンを重ねるか複数回サンプリングを使います。

各指標には データの取得元（「実際の製品画面」＝ユーザーが AI アプリで見るのと同じ、または「公式 API」）と使われたモデルも示されます。プロンプトライブラリ → カバー率の網羅度にも 95% 区間が付きます。プロンプトのカバー率と測定の信頼性をご覧ください。

プロンプトごとのカバー率と位置（プロンプト追跡）

カバー率：言及したエンジン数 ÷ 回答したエンジン数 × 100。その市場でスキャンするエンジンだけを数えます。エラーや上限に当たったエンジンは除外し、障害で数値が下がらないようにしています。
位置：自社ブランドを含む最初の番号付き・箇条書きの行の順番で、エンジンアイコンに #n と表示されます。リスト外での言及は「言及」、1 位は「トップ結果」、1〜3 位は「ランクイン」です。
複数回サンプリング：「1回のスキャンで3回質問」を ON にすると、各エンジンが 3 回回答し、結果は「言及 x/3」と表示されます。複数の回答でブランドがどれくらい出るかがわかります。
引用：回答内のリンクのホストが自社ドメインまたはそのサブドメイン。
回答内の競合：比較表があれば 1 列目、なければリスト項目から、実在の名前に絞って最大 8 件。
最高順位、平均順位、変化 はスキャンごとに保存され、推移と成果に使われます。

感情

各回答に感情スコアが付きます。+10 超はポジティブ、−10 未満はネガティブ、その間は中立。ワークスペースの「ポジティブな感情」はポジティブ ÷（ポジティブ＋ネガティブ）で、中立の回答は分母に入りません。

文脈の健全性

各回答を 3 つの失敗パターンで判定します：別の種類の会社として説明、話題ずれ、言語の誤り。結果は一致・ずれ・無関係で、ずれと無関係はプロンプト追跡に文脈バッジと「文脈異常」フィルターを表示します。判定は生産ルールのビジネス情報を基準にするため、正確に保ってください。ブランド検索の回答に出る誤った電話番号・URL・価格は、プロンプト追跡 → ブランド検索で別にチェックします。

生成記事の AEO 準備度（GEO スコア）

決定的なアルゴリズムで 100 点満点、5 つの観点です。

観点	満点	加点要素
構造	30	H1、十分な H2、Q&A のある FAQ セクション、BlogPosting と FAQPage スキーマ
エンティティの明確さ	25	ブランドとテーマが繰り返し登場し、冒頭段落にもある
データの裏付け	20	単位付きの数値、数値、比較表の行
適切な長さ	15	英語で約 1,200〜2,200 語（中国語・日本語は 2,500〜4,000 字）
直接的な答え	10	冒頭段落でエンティティを挙げ、直接答え、十分な長さで数値を含む

記事ページには基準（満点の 60% 以上）を満たした観点の数が表示されます：5 = 十分に最適化、4 = 良好、3 = 公開可、2 以下 = 改善推奨。

よくある質問

ワークスペースとプロンプト追跡の数値が違うのはなぜ？ ワークスペースはフィルターに連動し、どれか 1 つのエンジンで言及されればカバーとみなします。プロンプト追跡は各プロンプト自身のエンジン横断のカバー率です。

ある日すべての数値が下がった？ ワークスペースに「AI プラットフォーム全体の変化」が出ていないか確認してください。あるエンジンが全プロジェクトで同時に変化した（回答あたりの引用リンクが減った、新しいモデルになった）場合、原因はたいていプラットフォームです。

スコアはトラフィックを予測しますか？ いいえ。AI 回答での存在感を測るものです。AI からの訪問は AI トラフィック、そこから生まれたリードと売上は収益アトリビューションで確認します。

レベル	ルール
第一候補	1 位、または回答で「最もおすすめ」と明示
推奨	上位 3 位、または推薦する表現がある
候補の一つ	選択肢のリストに入っているが、明確には推薦されていない
言及のみ	ついでに触れただけで、リストにも推薦にも入っていない

スコアと指標：可視性、推薦シェア、推薦レベル、区間、引用、感情