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作成者 Hello Airankia
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Citations

Citationsは、あなたの分野でのAIの回答の背後にあるソースから発見されたリンクの機会を示します — 従来のバックリンクデータとは異なる、純粋にAIの回答に基づくレイヤーです。 実際の結果 ここに表示される各ドメインは、あなたの追跡プロンプトの一つに実際に答えたAIモデルによって引用されたものです — Google検索や一般的なバックリンククロールからではありません。それぞれに引用回数、権威性、購入可能かどうかが付いています。 AI Rankia — 引用ドメイン、総引用数、LLM別シェア、購入可能な割合を示すAI Citations 表示される内容 - Cited domains と Total citations — あなたの分野における引用の全体像の規模。 - Buyable % — 引用されたドメインのうち、マーケットプレイスに掲載されているものの割合と、エディトリアルなアウトリーチが必要なものの割合。 - Citations by run date — プロンプトが再チェックされるたびの引用ボリュームを示す棒グラフ(AI Rankiaは定期的に再質問しますが、固定の日次スケジュールではありません)。 - LLM share — どのAIエンジンが引用しているか(Google AI Mode、Perplexity、Gemini、Grok、Claudeなど)、その割合。 - What to do next — すぐに使える短いリスト:最も引用されている購入可能なドメイントップ5、そして今すぐ購入できる最も引用されている単一ドメイン。 使い方 1. Links ▸ Citations を開きます。 2. 引用頻度で並べ替えられた引用ドメインリストを確認します。 3. 最速の勝ち手について「What to do next」パネルを確認します。 4. 掲載されていれば Catalog から直接購入するか、掲載されていなければ PR に送ってエディトリアルなアウトリーチを行います。 ヒント: これらのソースはすでにあなたの分野に関する実際のAIの回答を形作っています — そこからのリンクは一般的なバックリンクよりも価値があります。今日引用されているものだけでなく、アドレス可能な市場全体を見るには Link Intelligence と比較しましょう。

最終更新日 Jul 09, 2026

Link Intelligence

Link Intelligenceは、あなたのブランドのためのリンクのアドレス可能な市場全体をマッピングします — 追跡プロンプトから、Googleが同じ検索でどう順位付けしているか、そして現実的に誰があなたにリンクできるかまで。 実際の結果 パイプラインはレイヤーで整理されており、今どの市場段階を見ているか常にわかります:あなたのブランド、それについてAIが生成するファンアウト検索、その正確なサブクエリでGoogleが順位付けするドメイン、そしてそれらの上位ページにリンクしている相手。 AI Rankia — Brand、Fan-out Web Searches、Google SERPs、Backlinks、Purchasableの機会を示すLink Intelligenceパイプライン 表示される内容 - Layer 0 — Brand — あなたのテーマ、出発点。 - Layer 1 — Fan-out web searches — あなたのブランドを調べる際にAIが生成するサブクエリ。 - Layer 2 — Google SERPs — それらの正確なサブクエリで順位を持つドメイン。 - Layer 3 — Their backlinks — あなたのニッチの奥深くで、それらの上位ページにリンクしている相手。 - Opportunity — Purchasable — 両レイヤーにまたがる、今すぐ購入可能なすべて。 - AIファンアウトクエリまたは従来のキーワードリサーチのどちらで検索するかを切り替える GEO / SEO トグル。 使い方 1. Links ▸ Link Intelligence を開きます。 2. あなたのブランドを選び、任意でどのファンアウト検索をスキャンするか絞り込みます(または「top 10」のままにして自動選択させます)。 3. スキャンを実行し、3つのレイヤーすべてにわたる結果の機会を確認します。 4. 有望なドメインを Watch リストに追加するか、過去のスキャンについては History を確認します。 ヒント: AI引用にとっては、生の権威性よりも関連性の方が重要です — ファンアウトレイヤーの奥深くからの、しっかりと関連したリンクは、大きいがトピックから外れたリンクより効果的なことが多いです。

最終更新日 Jul 09, 2026