Crawlly AI
Crawlly AIは、テクニカルSEO、AEO/GEO、構造化データ/エンティティチェック、プロンプトレベルのLLM可視性テストを組み合わせたSaaS監査プラットフォームであり、優先順位付けされたP1/P2/P3の課題と、測定可能な進捗追跡機能を備えた役割ベースのアクションプランを生成します。
https://www.crawlly.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年05月18日
Crawlly AIとは
Crawlly AIは、AIによる発見、要約、引用に影響を与える技術的およびコンテンツのシグナルを監査することで、検索が「ブルーリンク」からAI生成の回答へと移行する中で、チームが可視性を維持できるよう支援します。テクニカルSEOの基盤、スキーマ/エンティティの明確さ、回答のフォーマットと抽出可能性（AEO）、生成検索の準備状況（GEO）、LLMプロンプトベースの可視性についてエンドツーエンドの監査を実行し、その結果を開発者、SEO、コンテンツチームが協力して実行できるロードマップに変換します。
Crawlly AIの主な機能
Crawlly AIは、AI時代の検索（SEO、AEO、GEO、LLM引用）における可視性の向上に焦点を当てたSaaS監査プラットフォームです。技術的なクロール可能性/インデックス可能性のチェックと、構造化データ/エンティティの明確さ、「アンサーエンジン」の検索準備、プロンプトレベルのLLM可視性テストを組み合わせたエンドツーエンドの監査を実行します。出力は運用実行のために設計されており、役員スコアとリスクバンド、AIと収益への影響を伴う優先順位付けされたP1/P2/P3の問題、エンジニアリング、SEO、コンテンツチーム向けの役割ベースのアクションリスト、および時間の経過とともに進捗を測定するための実行間比較が含まれます。
役員スコア + リスクバンド: トップレベルのAI対応スコアとリスクプロファイルを提供し、利害関係者が現在の可視性リスクと全体的なパフォーマンスを迅速に理解できるようにします。
優先順位付けされた課題ロードマップ（P1/P2/P3）: 深刻度、複雑さ、AIへの影響、収益への影響を伴う実行準備が整ったバックログを生成し、最初に修正すべきことを明確にします。
役割ベースのアクションリスト: 修正を所有者（開発者、SEO、コピーライター/マーケター）にマッピングし、チームが明確な説明責任を持って調整された計画から作業できるようにします。
テクニカルSEO基盤監査: クロール可能性、インデックス可能性、カノニカル、サイトアーキテクチャ、および発見可能性を決定するその他のインフラストラクチャシグナルを監査します。
構造化データ + エンティティグラフ検証: スキーマカバレッジとエンティティの一貫性をチェックし、AIシステムがブランド、サービス、および関係を正しく理解するのに役立ちます。
LLM可視性テスト + トレンド追跡: プロンプトスイートを実行して、言及率、引用率、証拠を伴う引用ランクを追跡し、監査実行を比較して、リリース後の差分とリグレッションを確認します。
Crawlly AIのユースケース
AI回答におけるSaaSおよびテクノロジーマーケティングの可視性: AIシステムが製品ページをスキップしたり誤って表現したりする理由を特定し、引用と要約を改善するための修正（スキーマ、コンテンツ抽出可能性、技術的問題）を優先します。
Eコマースのカテゴリと製品の発見可能性: インデックス可能性、カノニカル、構造化データを監査し、誤分類を減らし、生成型ショッピングクエリで製品が表示され引用される可能性を高めます。
出版社とメディアの引用結果の改善: 検索準備（チャンク品質、証拠密度、回答フォーマット）を測定し、プロンプトレベルの引用パフォーマンスを追跡して、AI生成応答における帰属を増やします。
複数のクライアントサイトを管理するエージェンシー: 標準化されたスコアリング、優先順位付けされたロードマップ、および比較実行レポートを使用して、進捗状況を実証し、成果物を管理し、アカウント全体のエンジニアリング/SEO/コンテンツ作業を調整します。
SEO/AEOリグレッションのリリース後監視: デプロイ後に監査を再実行して、スコアの差、カテゴリの変動、LLMの可視性の変化を特定し、修正が機能したかどうかをチームが検証するのに役立ちます。
メリット
孤立したチェックではなく、テクニカルSEO、AEO/GEO、LLMプロンプトベースの可視性全体にわたる統合監査
所有権（役割ベースのタスク）とAIおよび収益への影響指標を伴う実用的な優先順位付け
実行比較とトレンド追跡により、時間の経過とともに改善を測定し、リグレッションを捕捉
オンサイトスクリプトは不要。監査は公開サイトと構成コンテキストから開始できます
デメリット
LLMの可視性結果は、プロンプトスイートと進化するモデルの動作によって異なり、測定にばらつきが生じる可能性があります
監査によって示唆される一部の修正（例：アーキテクチャ/スキーマ/コンテンツの書き換え）は、実装にチーム間の協力とエンジニアリング時間が必要になる場合があります
APIアクセスと無制限の使用は、カスタムエージェンシープランに限定されているようです
Crawlly AIの使い方
1) アカウントを作成する: Crawlly AIにアクセスしてサインアップします（無料プランあり、カード不要）。
2) 新しいワークスペース監査を開始する: ワークスペース/ダッシュボードから新しい監査実行を開始し、実行、スコア、リスクバンドを1か所で追跡できるようにします。
3) ドメインを接続する: Crawlly AIにウェブサイトのドメインを追加します。スクリプトのインストールは不要です。Crawllyは公開サイトと提供されたコンテキストから監査します。
4) ブランドコンテキストを定義する: 監査がエンティティの明確さ、ブランドの理解、プロンプトレベルの可視性をより正確に評価できるように、設定/ブランドコンテキストを提供します。
5) 監査の深さを選択する: クロールと分析の包括性をどの程度にするかに応じて、クイックまたはディープ監査モードを選択します。
6) 監査を実行する: 監査実行を開始して、テクニカルSEOの基盤、構造化データ/エンティティグラフのチェック、AEO/取得準備状況、GEOの考慮事項、プロンプトベースのLLM可視性テストをカバーする単一のレポートを生成します。
7) エグゼクティブスコアとリスクバンドを確認する: レポートを開き、トップレベルのスコアとリスクバンドから始めて、全体的なAI準備状況と最高レベルのリスクプロファイルを理解します。
8) 優先順位付けされた課題ロードマップ（P1/P2/P3）に取り組む: ロードマップを使用して、最初に修正すべきことを確認します。課題は優先度別にグループ化され、作業の順序付けに役立つように、重大度、複雑さ、AIへの影響、収益への影響が含まれています。
9) 役割ベースのアクションを適切なチームに割り当てる: 役割に焦点を当てた次のステップを使用することで、エンジニアリング、SEO、コンテンツ/コピーチームがそれぞれ、同じ計画に沿った明確で責任あるタスクを持つことができます。
10) スキーマとエンティティの一貫性を検証する: 構造化データ + エンティティグラフセクションで、スキーマのカバレッジとエンティティの一貫性を確認し、AIシステムがブランド、サービス、関係を正しく理解できるようにします。
11) AEO / 取得準備状況を改善する: AEO + 取得準備状況の調査結果を使用して、回答のフォーマット、抽出可能性、証拠の密度、チャンクの品質を改善し、回答エンジンがコンテンツをより確実に取得および要約できるようにします。
12) プロンプトレベルのLLM可視性証拠を確認する: テストされたプロンプトスイート全体でブランドが言及、引用、ランク付けされている場所を、言及率、引用率、ドメインレベルの証拠を含む引用ランクで確認します。
13) 修正を実装し、変更をリリースする: ロードマップを使用してリリース順序をガイドし、AIの可視性ブロッカーを迅速に減らしながら、最も影響の大きい項目（通常はP1）を最初に実行します。
14) 影響を測定するために監査を再実行する: 変更が公開された後、別の監査を実行して、スコア、可視性、引用結果の改善を検証します。
15) 時間の経過とともに監査実行を比較する: 比較機能を使用して、スコアの差分、カテゴリの変動、課題の変更、LLMの可視性の変更を確認し、何が改善され、何が退行し、次に何を修正すべきかを特定します。
16) 監査実行容量を管理する（オプション）: プランに含まれる実行数よりも多くの実行が必要な場合は、アプリ内で1回限りの監査実行トップアップパックを購入してください。毎月の実行数は各請求サイクルでリセットされます。購入/プロモーションボーナス実行は、アカウントがアクティブである限り利用可能です。
Crawlly AIのよくある質問
Crawlly AIは、SEO、AEO、GEO、LLMの可視性監査を実行し、AIシステムがウェブサイトをどのように発見、要約、引用するかを改善するのに役立つSaaSプラットフォームです。
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