Aisleは、「出現」をただの現象として捉えません。
出現には構造的な理由があり、改善可能な因果があります。
私たちは、意味構造と接続文脈を再設計することで、AIに伝わる「出現構造」へと導きます。
Emergence Design
Aisleの出現設計は、以下の3つの工程で構成されています
＃1 出力ログ出現設計
実際にGPTに出力された出力ログを基に、出現傾向と出現内容を分類。
ファクトベースで「出力された内容」と「出力されなかった内容」の傾向を抽出し、その因果を分析します。
＃2 理論出現設計
訴求テキストやキャッチコピー、タグラインなど、商材が人との接点になるテキストを、Aisle独自のテンプレートタイプ（T-ID）に分類し、意味要素（C-ID）や主語構成（A-ID）との整合性を分析。
プロンプトとの接続要素や最適な設置位置まで含めて、出現のための構造を再設計します。
＃3 戦略出現提案
出力ログからの傾向と理論設計を突合し、さらに競合要因や外部補完要因の有無を加味して「どの問いに対し、何を整えることで、どの程度の改善が期待できるのか」を明確化。
改善効果度・実現難易度・時間軸まで含めた戦略的な出現提案を行います。
Implementation
Aisleが提案する「出現戦略」の実現には、単にテキストを整えるだけでなく、 そのテキストを、どこに、どのように接続し、どの視点で語るかといった構造全体の実装が必要になります。
そのため私たちは、従来の人間向けのWebサイトではなく、 AIに伝えるための専用ページを構築することを推奨しています。
#4 戦略出現提案の実装
Emergence Designの戦略に沿って実装を行います。
※並行して外部要因補完なども実施する場合があります。
＃5 モニタリング
「出現率」や「出現内容」のモニタリングを実施します。
定期的な観測によって、出現率や推薦傾向の変化を定点で把握します。
＃6 チューニング
モニタリング結果を受け「出現率」や「出現内容」を見て再改善や外部要因補完や補強でチューニングを行います。
その他、支援可能な項目
Aisleの出現設計は、特定のWebページに留まらず、 AIとの接点すべてに対して“伝わる構造”を設計するアプローチです。
以下のような支援もご希望に応じて対応可能です。
出力ログの取得と可視化
AIにおける“出現の現実”を知るために、まずは実際の出力傾向をログとして取得・記録することが可能です。
自社名や商品名、サービス内容がどのように取り上げられているのかを確認し、 次の打ち手につなげる基礎資料として活用できます
社内FAQ・商品情報の再構造化
既存のQ&Aや商品説明文などをAIが理解しやすい構造に変換します。
「使われているが、AIには出てこない情報」の再活用に効果的です。
意味設計・視点構造のカスタム対応（業界特化）
業界ごとに異なる文脈や言い換えに対応するため、意味的な訴求構造や視点設計（例：ナレーター視点・専門家視点など）のカスタマイズも可能です。
GPTsやAI向けチャットの設計支援
よくあるサービスですが、特定のサービス説明や、ブランド理解を深めるためのGPTsやAIチャット設計を支援します。
FAQ的な用途から、サービス理解を補助するガイド型まで、目的に応じた構成が可能です。
※Emergence Designの前に出力ログ取得に必要なプロンプト数、出現優先プロンプト数、出現希望商材などヒアリングがございます。
※料金は商材、プロンプト数、サービス訴求文の文字数などにより変動します。ヒアリングを受けてお見積りをご提案致します。
※Emergence Designは7営業日、Implementationは10営業日を目安にいただいております。
※詳細なスケジュールはお見積もりの際に提出致します。
お問い合わせ
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