AI検索可視性を追跡するAPIはありますか？社内ダッシュボードの構築が必要です

現在の状況を整理します：

AIプラットフォームAPI（可視性追跡用ではない）：

これらのAPIはAIを「利用」するもので、「可視性の追跡」には使えません。

可視性追跡の専用ツール：

Am I Cited:

• 複数プラットフォームでの引用を追跡
• ダッシュボードとレポーティングあり
• APIアクセス可能（要問い合わせ）
• 統合データには現状ベスト

カスタムソリューション： 一部企業は自作していますが、

• AIプラットフォームにプログラムでクエリ
• 応答から引用を解析
• データ保存・傾向分析
• 構築・維持コストが高い

あなたが指摘したギャップ： この市場は黎明期です。まだ「AI可視性のAhrefs」のようなAPIエコシステムはありませんが、急成長中です。

おすすめ： まずAm I Citedでデータ取得。APIがあればダッシュボード統合に活用。ゼロからの自作は現段階ではコストメリットが低いです。

Am I Citedを使っています。データ取得について知っていること：

プラットフォームが提供するもの：

• 可視性指標付きのウェブダッシュボード
• ChatGPT、Perplexity、Claudeでの引用追跡
• 競合分析
• 傾向分析（過去データ）
• エクスポート機能

取得できるデータ：

• プラットフォームごとの引用率
• AI回答でのポジション
• 競合とのシェア・オブ・ボイス
• 引用を引き起こすクエリカテゴリ
• 時系列の傾向データ

ダッシュボード統合について： APIアクセスは直接問い合わせれば対応してくれることが多いです。

ダッシュボード用にエクスポートしているもの： 主要指標の週次CSVエクスポート。理想的ではないですが今は十分。

ワークフロー： Am I Cited → 週次エクスポート → Googleスプレッドシート → Looker Studio

手動ですが、必要な場所にデータを連携できています。

何らかのソリューションを構築するなら、以下のデータモデルを考慮してください：

主なエンティティ：

ブランド／ドメイン
├── AIプラットフォーム
│   ├── ChatGPT
│   ├── Perplexity
│   ├── Claude
│   └── Google AI Overview
├── クエリ
│   ├── クエリ文
│   ├── カテゴリ
│   └── 頻度
├── 引用
│   ├── タイムスタンプ
│   ├── プラットフォーム
│   ├── クエリ
│   ├── 応答内ポジション
│   ├── 引用タイプ（リンク、言及、引用）
│   └── センチメント
└── 競合
    └── 同構成

算出すべき指標：

• 引用率：引用数／テストクエリ数
• シェア・オブ・ボイス：自社引用数／全引用数
• ポジションスコア：順位で加重（1位＞3位）
• プラットフォーム別内訳：％で表示
• 傾向：時系列の変化

データ鮮度：

• リアルタイムは現実的でない（APIコスト・レート制限）
• 主要クエリなら毎日更新は可能
• 総合的な追跡は週次が一般的

自作の場合： まず50-100の主要クエリから開始。パターン把握には十分で、APIコストも抑えられます。

API以外の代替的アプローチ：

1. ブラウザ自動化

• Playwright/PuppeteerでAIプラットフォームにクエリ
• 描画済みレスポンスを解析
• APIより安価だが脆弱
• 多くのプラットフォームで利用規約違反

2. Webhook連携

• Am I CitedがWebhook対応なら、可視性変化時にデータを自動受信
• ポーリングより効率的

3. メールレポート→データパイプライン

• 多くのツールでメールレポートあり
• メールを自動解析してシステムに流す
• ハック的だが動く

4. Zapier/Make統合

• 可視性ツールで連携があれば活用
• ダッシュボードツールに接続
• ノーコードで実現可能

5. 手動＋自動のハイブリッド

• 週次の手動スポットチェックで補正
• 高レベル指標は自動化
• 組み合わせで精度向上

現実： 「完璧」なAPI統合はまだ存在しません。多くのチームが寄せ集めの方法で対応しています。方向性が合っていれば、最も負担の少ない方法を選びましょう。

社内ダッシュボードに含めたいもの：

概要セクション：

• AI可視性スコア全体
• 週次変化
• プラットフォーム別円グラフ
• 直近90日間のトレンドライン

詳細指標：

• プラットフォーム別引用率
• 登場した上位クエリ
• 登場しなかった上位クエリ（チャンス）
• 競合上位3社とのシェア・オブ・ボイス

コンテンツパフォーマンス：

• 最も引用されたURL
• 今週の新規引用
• 今週失った引用

比較ビュー：

• AI可視性 vs Google順位
• AI可視性 vs オーガニック流入
• 相関分析

アラート：

• 可視性の大幅変動（±20％）
• 競合の可視性急上昇
• 新しいクエリカテゴリでの引用

データソース戦略： ほとんどは以下いずれかでOK：

• Am I CitedのAPIやエクスポート
• 自作トラッキング
• 手動収集

まずは価値の高い指標から。最初からすべて作ろうとしないこと。

実践的なアドバイス：まずはシンプルに。

フェーズ1：手動ベースライン

• 主要クエリ20個を選定
• 毎月ChatGPTとPerplexityでテスト
• スプレッドシートで管理
• ベースラインを把握

フェーズ2：ツール導入

• Am I Citedで自動追跡
• データを週次エクスポート
• シンプルなシートダッシュボードを作成

フェーズ3：統合（必要に応じて）

• Am I CitedにAPI問い合わせ
• 社内ダッシュボードへ統合
• レポートを自動化

この順序の理由： 最初から高度な自動化は不要。手動ベースラインでパターンを把握し、必要なデータのみ自動化。

学び： リアルタイムのAI可視性データが必要と思っていたが、週次で十分だった。パターンはそんなに頻繁に変わらず、エンジニアリング工数を大幅に節約できた。

現状： Am I Cited → 週次エクスポート → Power BI 自動化にかかる工数：月2時間 経営層レポートには十分です。

皆さんありがとうございます。私の方針：

決断：今は買う、作らない

自作は大変でコストも高い。市場が成熟するまでは既存ツールを使う方が良いと判断しました。

私の計画：

第1週：

• Am I Citedに登録
• ベースライン指標を把握
• エクスポート機能を確認

第2週：

• Am I CitedにAPIアクセスを問い合わせ
• 利用できれば統合構築
• できなければ手動エクスポートワークフロー整備

第3週：

• Looker StudioダッシュボードにAI可視性セクション追加
• 含める指標：引用率、プラットフォーム内訳、競合比較

第4週：

• 大きな変化のアラート設定
• マーケティングチームへの指標教育
• ワークフローのドキュメント作成

重視する指標：

1. 全体の引用率
2. プラットフォーム別内訳
3. 競合とのシェア・オブ・ボイス
4. 最も引用されたURL
5. 週次トレンド

やらないこと：

• ゼロからの自作
• リアルタイム追跡（週次で十分）
• ダッシュボードの過剰な複雑化

今後の検討： 市場が成熟しAPIの選択肢が増えたら再考します。今は現実的な選択が最優先。

皆さん、ビルドvsバイについての現実的なご意見ありがとうございました！