株式会社Mesut、AI検索最適化ツール「Mesut Tools」を提供開始

独自アルゴリズム「CITE Score」によるLLMO診断

「Mesut Tools」の中核となるのは、独自に体系化された被参照度アルゴリズム「CITE Score（Citation-oriented Index by Tuned Entities）」です。

このアルゴリズムは、Princeton大学のGEO論文（KDD 2024）で実証された被引用率改善戦略と、GoogleやWikidataといった公的な知識基盤を組み合わせた評価モデルとなっています。合計100点満点のスコアで、AIが情報を引用したくなる度合いを算出します。

算出にあたっては、以下の7つのレイヤーに基づき配点が行われます。

• LLM抽出最適化（26点）：AIが本文を引用しやすい書き方か
• エンティティ接続（20点）：Google KGやWikidata上で実体として接続されているか
• AI開門設定（15点）：AIクローラーによるクロールや参照を許可しているか
• 構造化データ（13点）：AIが意味を解釈しやすい構造か
• 著者・運営者プロファイル（11点）：情報発信者の信頼性（E-E-A-T）
• ブランド・サイテーション（9点）：固有名詞の出現状況
• 鮮度・更新シグナル（6点）：情報の更新性

LLMOサイト診断と改善アクションの提示

「LLMOサイト診断」機能では、記事URLを入力するだけで約15秒から30秒で自動採点が行われます。診断結果はS+からDまでの6段階のグレードで総合評価されます。

特筆すべき点として、単にスコアを算出するだけでなく、失点したレイヤーに応じた改善用の素材を自動生成する機能が搭載されています。

• robots.txtやllms.txtのひな型
• JSON-LD（構造化データ）のひな型
• FAQ HTMLのひな型

これらの素材を活用することで、具体的にどの部分を修正すればスコアが向上するかを確認することが可能となっています。結果はCSVやPDFなどでの出力にも対応しています。

企業やブランドの「実体」を判定するエンティティ診断

「Mesut Tools」には、もう一つの機能として「エンティティ診断」が実装されています。これは、自社名やブランド名がAIにとって「実在する存在」として認識されているかを判定するものです。

本機能では以下の3つのデータソースを並行して参照し、エンティティの強度を算出します。

Google Knowledge Graph、Wikidata、およびGoogle検索HTML上の識別子を統合的に分析することで、AIがその名称を「よく知らない名前」として避けていないかを確認できます。

この診断結果は「エンティティあり（強）」「弱い」「未確立」の3段階で判定されます。AI検索時代において、企業が自社の認識状況を把握するための新たな指標として提供されています。

最後までお読みいただきありがとうございました！

• 本記事の評価は当サイト独自のものです。
• 特段の表示が無い限り、商品の価格や情報などは記事執筆時点での情報です。
• この情報が誤っていても当サイトでは一切の責任を負いかねますのでご了承ください。
• 当サイトに記載された商品・サービス名は各社の商標です。

• 本記事で使用している画像は、メディアユーザーとしてPR TIMESより提供されたプレスリリース素材を利用しています。