Otterly.aiとは？意味・料金3プラン・API仕様まで全解説【2026年7月最新】Otter.aiとの違いも

Otterly.aiとは？意味・料金3プラン・API仕様まで全解説【2026年7月最新】Otter.aiとの違いも

最終更新日: 2026年7月29日（料金・トライアル条件・対応言語・API 仕様は2026年7月29日に公式サイト、公式ヘルプセンター、公式 API ドキュメントおよび OpenAPI 仕様で再確認）

Otterly.aiとは？結論を30秒で

Otterly.ai（オッタリー・エーアイ、公式表記 OtterlyAI）は、ChatGPT や Google AI Overviews などの AI 検索エンジンが自社ブランドをどれだけ言及・引用しているかを毎日自動で追跡する、オーストリア発の SaaS ツールです。 料金は月額 $29 から、7日間のクレジットカード不要トライアルがあり、日本語・日本市場にも仕様上そのまま対応します。文字起こしツールの Otter.ai とはまったくの別サービスです。

従来の SEO 順位計測ツールが「Google の検索結果で自社が何位か」を追うのに対して、Otterly.ai が追うのは「AI が質問に答えるとき、自社の名前を出すか／自社のページを引用元として挙げるか」です。AI が答えを直接返してしまい、ユーザーがリンクをクリックしないまま離脱する、いわゆるゼロクリック検索が広がるなかで、順位とは別の指標が必要になった——そこを埋めるのがこのツールの役割です。

要点を先に押さえておきます。

• 何をするツールか: 登録した「検索プロンプト（質問文）」を AI 検索エンジンに毎日投げ、回答文に自社・競合が登場するか、どの URL が引用されたかを記録する
• 料金: 月額 $29（Lite）／$189（Standard）／$489（Premium）の3プラン＋Enterprise。年払いで約15%割引（2026年7月29日時点、公式料金ページ）
• 無料トライアル: 7日間、クレジットカード登録不要。トライアル中は50プロンプトと API・MCP 各1,000コールが使える（公式ヘルプセンター）
• API: 公開 API あり。ベース URL は https://data.otterly.ai/v1、Bearer トークン認証。ただし利用は Standard（$189/月）以上で、Lite には含まれません（詳細は後述の API 章）
• 日本語・日本市場: モニタリングは全言語対応で、日本も対応国リストに含まれる。「日本語では使えない」というのは誤りです（詳細は後述）
• 弱点: 標準プランに含まれる AI エンジンは4種のみで、Gemini・Google AI Mode・Claude は有料アドオン。プロンプト上限が早く埋まり実質コストが膨らみやすい
• 混同注意: 「otterly」で検索すると、社名の似た文字起こしツール Otter.ai（オッター・エーアイ）の解説記事が同時に検索結果へ混ざります。両者はドメインも運営会社もサービス内容もまったく別です。料金や機能を調べる際は必ずドメインが otterly.ai であることを確認してください
• 買い方が2通りある: 公式サイトからの直接契約のほかに、Semrush App Center 経由という別の価格体系のルートがあります（後述）

この記事は「otterly」「otterly ai」「otterly 意味」「otterly api」で検索してこのツールを検討している方に向けて、公式情報で裏を取れた事実だけを整理したものです。裏取りできなかった項目、および情報源によって食い違う項目は、その旨を明記しています。

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「Otterly」の意味・読み方は？Otter.aiとの違い

結論から言うと、「Otterly」は英語の utterly（まったく・すっかり）と otter（カワウソ）を掛け合わせた造語のブランド名で、読み方は「オッタリー」です。業界の専門用語ではなく、企業名かつ製品名です。 そして、名前が似ている Otter.ai（オッター・エーアイ）とは無関係の別会社・別サービスです。

「Otterly」の意味と読み方

日本語ではオッタリーと読みます。英語圏では utterly（副詞で「まったく」「完全に」）と発音が近く、そこに賢く機敏で環境適応力の高い動物 otter（カワウソ）を重ねた言葉遊びになっています。公式サイトやブランディングでもカワウソのモチーフが使われており、英語メディアの見出しでも "Otterly is utterly awesome"（CMS Critic）のように、この語呂合わせを踏まえた表現が使われています。

「otterly 意味」で検索した方が押さえるべきなのは次の3点です。

1. 業界用語ではなく企業名・製品名であること。LLMO や GEO のような一般名詞的な専門用語ではありません。したがって「otterly とは何の略か」という問いには答えがなく、正しくは「AI 検索モニタリング SaaS の製品名」です
2. 単体の英単語としての "otterly" は辞書に載っていないこと。utterly のスペルミスとして表示されるケースもありますが、この記事の文脈では固有名詞です
3. 文字起こしサービスの Otter.ai と混同されやすいこと。検索結果には両方が混ざるため、料金表を読む際は必ずドメインが otterly.ai かどうかを確認してください

Otterly.ai と Otter.ai の違い【対照表】

両者は名前が似ているだけで、カテゴリも運営会社も国も違います。 混同したまま料金を比較すると、まったく別の製品の価格を見ていることになります。

※ Otter.ai の料金は本記事の主題外のため参考値です。契約前に otter.ai の公式ページで直接ご確認ください。

検索時に混同しないためのチェックポイント

判別は URL のドメインを見るだけで確実にできます。 具体的には次の3点を確認してください。

• ドメインが otterly.ai か otter.ai か。otterly に "ly" が入っているのが本記事の対象です
• 記事内に「文字起こし」「議事録」という単語が出てきたら Otter.ai の話です。Otterly.ai は音声を一切扱いません
• 料金が「無料プランあり」と書かれていたら Otter.ai の可能性が高いです。Otterly.ai には恒久無料プランがなく、7日間トライアルのみです

日本語の検索結果ではこの2つが特に混ざりやすく、「Otterly.ai 料金」で調べたつもりが Otter.ai の Pro プラン（$16.99/月）の解説を読んでいた、という取り違えが起きます。稟議書に数字を書き写す前に、必ず出典のドメインを確認してください。

運営会社と設立の経緯

Otterly.ai は2024年にオーストリアで設立された非公開企業で、CEO は Thomas Peham 氏です。 英語版 Wikipedia にも独立項目があり、企業インフォボックスには次の情報が記載されています（2026年7月29日確認）。

3名はいずれも欧州 SaaS 業界でマーケティングやプロダクトを率いてきた経歴を持ち、検索チャネルが Google 一極から AI アシスタントへ分散していく流れを見て、その計測手段が存在しないことに着目したのが創業の起点だとされています。日本語の解説記事では本社を「ウィーン」と書いているものが散見されますが、Wikipedia のインフォボックスはニーダーエスターライヒ州のペルゼンボイクを本社として記載しています。本記事では出典を明示したうえで Wikipedia の記載を採用します。

対外的な評価としては、公式サイト上で以下が掲げられています（2026年7月29日確認）。

• G2 レーティング 4.8/5
• 2025年 Gartner® Cool Vendors™ for AI in Marketing に選出
• OMR Reviews で Leader および Top Rated の評価
• 世界30,000人以上のマーケティング担当者が利用

なお、ユーザー数については公式サイトが「30,000+」と表示している一方、第三者の解説記事では「2026年初頭時点で20,000人超」と記載しているものもあり、集計時点によって数字が異なります。また Wikipedia 側の項目には2026年4月時点で「特筆性の要出典」テンプレートが貼られており、独立した二次資料が少ない状態であることも付記しておきます。本記事では公式サイトの最新表示を採用しつつ、この差異があることを明示します。

事業上の転機：2025年1月のSemrush提携

2024年の創業後、最大の転機は2025年1月に発表された SEO プラットフォーム Semrush との技術提携です。 これにより Otterly の AI Search Monitoring アプリが Semrush App Center 上で提供され、Semrush の管理画面から追加ログインなしで利用できるようになりました。この提携は単なる露出増ではなく、後述するとおり公式サイト直販とは異なる価格体系での購入ルートを生んでいる点で、契約検討者にとって実務的な意味を持ちます。

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Otterly.aiの主な機能

Otterly.ai の機能は「計測する」「比べる」「知らせる」「外に出す」の4つに集約されます。 中核はあくまで AI 回答文の日次モニタリングで、それ以外は付随機能と考えると全体像がつかみやすくなります。

1. AI 検索での言及・引用トラッキング

中核機能です。登録した質問文を AI 検索エンジンに毎日投げ、回答文に自社が登場したか・どの URL が引用されたかを記録します。

ユーザーが「検索プロンプト」（実際に人が AI に投げそうな質問文）を登録すると、Otterly.ai がそれを対象の AI 検索エンジンに投げ、返ってきた回答文を解析します。記録されるのは主に次の情報です。

• 回答文のなかに自社ブランド名が登場したか（言及の有無）
• 回答の根拠として、どの URL が引用・リンクされたか（citation）
• 自社サイトのどのページが引用元に選ばれているか
• 同じ回答のなかで、どの競合が一緒に挙げられているか

「順位」ではなく「登場したかどうか」と「誰と一緒に登場したか」を積み上げていくのがこのツールのデータモデルです。なお、データ取得の方式については、実機検証した第三者レビュー（GenerateMore、2025年10月実施）が「AI プラットフォームの公開インターフェースを Firecrawl 系のスクレイピング基盤経由で取得している」と分析しており、公式 API 提供元との直接契約ではない可能性を指摘しています。公式はこの実装詳細を開示していないため、断定はできません。

2. Brand Visibility Index と Share of Voice

登録した全プロンプトのうち何％で自社が言及されたかを指数化したのが Brand Visibility Index、自社と競合の言及比率を示すのが Share of Voice（SOV）です。

いずれも単発のスクリーンショットではなく時系列で追えるため、「記事を大量に投入した月に指数が上がったか」といった施策評価に使えます。SOV は競合を登録すればそのまま比較軸になり、AI検索での競合シェア・オブ・ボイス分析方法で扱っている考え方をツール側で自動化したものだと理解すると早いです。

3. GEO URL 監査（GEO Audit）

自社サイトの URL を投入し、AI に引用されやすい構造になっているかを診断する機能です。プラン別の月間上限は Lite 1,000件、Standard 5,000件、Premium 10,000件です。

公式 API 側の仕様を見ると、この監査は内部的に「クロール可能性チェック（crawlability check）」と「コンテンツチェック（content check）」の2系統に分かれています。前者は AI クローラーがそもそも到達できるか（robots.txt、レンダリング、ステータスコード）、後者はページの構造・見出し・回答可能性を見る系統です。第三者レビューでも「この価格帯では GEO 監査の作り込みが最も優れている」という評価が出ており、Otterly.ai の隠れた強みはここだと言えます。

4. 競合モニタリングとリンク引用の追跡

同じプロンプト群に対して競合がどれだけ登場しているかを比較し、さらに「どのドメインが引用元として頻繁に採用されているか」を集計できます。

自社が引用されていないプロンプトで、どのメディアが代わりに引用されているかを特定できるため、AI 検索対策で最も実務に直結する部分です。狙うべき掲載メディアや作るべきコンテンツの当たりを付けられます。API 側にも引用の履歴（citations/{url}/history）と集計（citations/stats）のエンドポイントが用意されており、この機能がプロダクトの中心に据えられていることがうかがえます。

5. AI プロンプトリサーチと Query Fan-out

追跡すべき質問文の候補を提案する機能です。加えて、1つの質問が AI 内部で複数のサブクエリに展開される「Query Fan-out」を可視化する機能があります。

プロンプトリサーチはモニタリングと違い全言語対応ではなく、日本語を含む30以上の指定言語に対応、という位置づけです（後述の「日本語対応の実際」を参照）。Query Fan-out は、Google AI Mode などが1つの質問を裏側で複数の検索に分解して回答を組み立てる挙動を踏まえた機能で、公式 API にも query-fan-outs のエンドポイント群（一覧・作成・詳細取得）が存在します。「どの派生質問で拾われていないか」を見るための機能です。

6. アラート・レポート・外部連携

言及状況の急変を通知する仕組みに加え、Standard 以上では API・MCP サーバー・Google Looker Studio コネクタが利用できます。

社内 BI に AI 可視性データを流し込みたい場合の受け口はここです。API の詳細は後述の専用章で扱います。レポートは共有可能な形式でエクスポートでき、代理店がクライアントへ状況を報告する用途にも使えます。ただしホワイトラベル（自社ブランドでのレポート提供）には非対応です。

対応 AI エンジン（ここが最重要）

公式が追跡対象として挙げている AI エンジンは7種類ですが、全プラン共通で標準搭載されているのは4種だけです。残り3種は有料アドオンです。

「Gemini や Claude での見え方も測りたい」というニーズは日本でも一般的ですが、それらは別料金です。ここを標準搭載だと誤解したまま予算を組むと、実際の請求額が想定を大きく超えます。なお、Semrush App Center 版で監視できるのは ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviews の3種で、直販版よりさらに絞られる点にも注意してください。

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Otterly.aiの料金プラン【2026年7月最新】

2026年7月29日時点の公式料金ページによれば、料金は月額 $29／$189／$489 の3プラン構成、年払いで約15%割引、上位に個別見積もりの Enterprise があります。 ここでは表示価格だけでなく、アドオンを含めた「実際に請求される額」まで踏み込んで整理します。

基本3プラン（実額）

上位に Enterprise プラン（個別見積もり）があり、専任サポート・SSO・四半期ごとのヘルスチェックなどが付帯します。

全プラン共通で、日次トラッキング・チームメンバー数無制限・ブランドレポート無制限・65カ国以上のマルチカントリー対応が含まれます。年払いはいずれも月払い比で約15%の割引です。「追跡エンジン4種」がどのプランでも同じである点、つまり上位プランに上げてもエンジンは増えない点が、この料金表で最も見落とされやすい仕様です。増えるのはプロンプト数と監査枠と API 枠だけです。

アドオン料金

ここを見落とすと総額を見誤ります。エンジン追加はプランごとに単価が異なり、上位プランほど高くなります。

追加プロンプトは Standard 以上でのみ購入できます。Lite でプロンプトが足りなくなった場合は、Standard へのアップグレードが唯一の選択肢になります（$29 → $189 と6.5倍の跳ね上がりです）。また Claude のアドオンは Premium で $439/月と、Lite プラン本体の15倍という価格設定になっており、Claude での可視性を重視する場合はコスト構造が大きく変わります。

円換算と「実質いくらか」

1ドル155円換算での月額目安は、Lite 約4,500円、Standard 約29,300円、Premium 約75,800円です。ただしこれは素の価格で、実務ではアドオンで大きく上振れします。

• Lite: 約4,500円/月
• Standard: 約29,300円/月
• Premium: 約75,800円/月

実務での上振れを具体的に試算します。たとえば Standard を契約し、Gemini と Google AI Mode の両方を追加すると $189 + $59 + $59 = $307/月（約47,600円）。ここに Claude を足せば $416/月（約64,500円）です。Premium で3エンジンすべてを追加すると $489 + $149 + $149 + $439 = **$1,226/月（約190,000円）**に達します。第三者レビューでも「$189 のはずが、エンジンをひととおり揃えると $300 超になる」という指摘が繰り返し出ています。

さらにプロンプト上限の制約も効きます。Standard の100プロンプトは、1ブランド・1カ国・1言語なら十分ですが、プロンプトは国ごとに個別登録が必要な仕様です。日本と米国の両方を追う場合、同じ質問でも2枠を消費します。製品ライン・地域・競合セットが増えると、100枠は驚くほど早く埋まります。

無料トライアルの条件

公式ヘルプセンターの記載では、トライアルは7日間、クレジットカード登録は不要です。トライアル中は50プロンプト、API 1,000コール、MCP 1,000コールが使えます。

注目すべきは、トライアル中のプロンプト枠（50件）が Lite プラン本体（15件）より多い点です。つまり有料契約後にできることより、トライアル中にできる検証のほうが幅広い設計になっています。7日間で50プロンプト分の検証を回しきる前提でスケジュールを組んでください。

なお、第三者の比較記事のなかには「14日間トライアル」と書いているものが複数存在しますが、公式サイトのトップページおよび公式ヘルプセンターはいずれも「7-day free trial」と明記しています。本記事は公式表記を採用します。契約判断に関わる部分なので、申し込み直前にご自身でも公式ページを確認することを推奨します。

Semrush App Center 経由なら価格体系が違う

あまり知られていませんが、Otterly.ai は Semrush App Center からも購入でき、そちらは公式直販とは別の価格体系です。基本プランは月額 $27（キーワード10件）で、直販の Lite（$29／15プロンプト）より入口が安くなります。

2025年1月の Semrush との技術提携により、Otterly の「AI Search Monitoring」アプリが Semrush App Center で提供されています。Semrush の公式ナレッジベースに記載された条件は次のとおりです（2026年7月29日確認）。

この2ルートは同じ製品名でも中身が違います。判断の目安は次のとおりです。

• すでに Semrush を契約していて、まず様子を見たい → App Center 版。追加ログイン不要で、$27 から始められます
• 1,000プロンプト規模で回したい → App Center 版の $989/月プランは、直販の Premium（400プロンプト・$489）より単価が有利になるケースがあります
• Gemini・Claude・Copilot まで測りたい／日次データが必要／API を叩きたい → 直販版一択。App Center 版は3エンジン・週次中心で、API 提供の記載もありません

「Otterly.ai は高い」と感じた場合、プランを下げる前に購入ルートを変えるという選択肢があることは、日本語の解説記事ではほとんど触れられていません。

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Otterly.aiにAPIはある？公開APIの仕様とエンドポイント一覧

結論として、Otterly.ai には公開 REST API があります。ベース URL は https://data.otterly.ai（全エンドポイントに /v1 プレフィックス）、認証は Bearer トークン方式です。ただし利用できるのは Standard（$189/月）以上のプランで、Lite プランには API が付きません。

「otterly api」で検索する方が最初に知りたいのは「そもそも API はあるのか」「どのプランで使えるのか」の2点だと思われるので、そこから順に整理します。以下はすべて公式開発者ドキュメント（docs.otterly.ai）と、公開されている OpenAPI 仕様（https://data.otterly.ai/v1/openapi.json）で2026年7月29日に確認した内容です。

API の基本情報

補足として、Otterly.ai 自身が llms.txt を公開している点は象徴的です。AI 検索モニタリングを提供する会社が、自社ドキュメントを AI に読ませる前提で整備しているということで、LLMOの実践例としても参考になります。

主要エンドポイント一覧

OpenAPI 仕様に定義されているエンドポイントは、大きく7つのリソース群に分かれます。 読み取り（GET）が中心ですが、プロンプトの作成・削除、監査ジョブの投入など書き込み系も揃っています。

実務で使用頻度が高いのは、**citations 系（どの URL が引用されたか）と ai-responses（AI が実際に返した回答文の生データ）**です。回答文そのものを引き出せるため、社内で独自に感情分析や表記ゆれ判定をかけたい場合の材料になります。recommendations は改善提案を機械的に取り出せるエンドポイントで、レポート自動生成と相性が良い部分です。

レート制限とページネーション

公開仕様には秒間・分間のレート制限は明記されておらず、実質的な制約は「プラン別の月間コール数」です。ページネーションはカーソル方式とオフセット方式の2種類が併用されています。

• 月間コール上限: Standard 2,000／Premium 5,000／トライアル 1,000（MCP も同枠が別建てで用意されます）
• カーソル方式: cursor パラメータを渡し、レスポンスの nextCursor と hasMore で継続判定する形式。一覧系の多くはこちら
• オフセット方式: limit と offset を使う形式。ブランドレポートの引用一覧などで採用

月2,000コールという枠は、「日次で全ワークスペースを1回ずつ巡回する」程度なら十分ですが、リアルタイム同期やページ単位の細かいポーリングには足りません。ETL バッチを1日1回回して社内 DB に取り込む、という使い方が現実的です。100プロンプトを個別に取りに行く設計にすると、1日1回でも月3,000コールを超えて枠を割るため、集計系エンドポイント（/stats）を優先して使う設計にしてください。

MCP サーバーと Looker Studio コネクタ

API と同じ Standard 以上のプランで、MCP サーバーと Google Looker Studio コネクタも利用できます。コール数の枠は API とは別建てで、Standard 2,000／Premium 5,000／トライアル 1,000 です。

MCP（Model Context Protocol）サーバーが提供されているため、Claude や対応する AI エージェントから Otterly.ai のデータを直接参照させる構成が取れます。「自社の AI 可視性データを AI に読ませて改善案を出させる」という運用が、追加の実装なしで組める点は他ツールに対する明確な優位性です。Looker Studio コネクタは、経営層向けダッシュボードに AI 可視性の指標を1枚のレポートとして混ぜたい場合の最短ルートになります。

APIが必要な人／不要な人

社内 BI 統合やレポート自動生成をするなら Standard 以上が必須要件になります。逆に、管理画面を見るだけの定点観測なら API は不要で、Lite で十分です。

ここでよくある失敗は、「将来 API を使うかもしれない」という理由で Standard（$189/月）を選ぶことです。API を叩く実装工数を確保できていない段階では、Lite で運用を始め、実際に自動化の必要が出た時点でアップグレードするほうが投資効率は高くなります。

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Otterly.aiの使い方（初期設定から運用まで）

実運用は「登録 → ブランド設定 → プロンプト設計 → 国設定 → 日次データの読解」の5ステップです。成否を分けるのは3番目のプロンプト設計で、ここの巧拙で得られるデータの価値が変わります。

ステップ1: トライアル登録

公式サイトからメールアドレスだけで登録できます。クレジットカード不要のため、課金事故のリスクなく試せます。

登録後すぐにプロンプト入力を求められる設計で、最初のレポートは数分で生成されます。Semrush App Center 版を使う場合は、Semrush にログインした状態でアプリを追加するだけで、追加のアカウント作成は不要です。

ステップ2: ブランドと競合の登録

自社ブランド名（表記ゆれを含む）と、比較したい競合を登録します。ここで日本語表記・英語表記の両方を入れておくのが日本企業にとっての必須作業です。

AI が回答内でどちらの表記を使っても捕捉できるようにしておきます。日本企業の場合、「株式会社◯◯」「◯◯」「◯◯ Inc.」「カタカナ表記」「英字表記」のように複数パターンを登録しておくのが実務上のコツです。ここを英字1パターンだけで済ませると、日本語回答内のカタカナ表記を取りこぼし、実際より低い言及率が出ます。

ステップ3: 検索プロンプトの設計

登録するのはキーワードではなく、人が AI に投げる質問文です。ここが成否を分けます。

• 悪い例: 「LLMO ツール」（キーワード的で、AI への問いになっていない）
• 良い例: 「日本語サイトの AI 検索対策に使えるツールを教えて」「中小企業向けの LLMO 診断ツールでおすすめは？」

プロンプト枠は有限なので、指名検索系（自社名を含む質問）と、非指名の課題解決系（自社名を含まない質問）をバランスさせるのが定石です。前者は既存顧客からの見え方、後者は新規獲得の可能性を測る指標になります。Lite の15枠なら、非指名10・指名5あたりが現実的な配分です。

ステップ4: 対象国の設定

プロンプトごとに追跡対象国を指定します。日本市場を見たいなら Japan を選択してください。

注意点として、同じ質問を複数国で追う場合はプロンプトを国ごとに作り直す必要があり、その分だけ枠を消費します。日本と米国を並行して追うなら、必要枠は単純計算で2倍です。この仕様がプロンプト上限の逼迫を招く最大の要因なので、初期設計の段階で「本当に複数国が必要か」を決めておいてください。

ステップ5: 日次データの読み方

翌日以降、日次でデータが溜まります。見るべき順序は「言及率 → 引用 URL → 併記された競合 → 自社が出ないプロンプト」の4段です。

1. 言及率（何％のプロンプトで自社が出たか） — 全体の健康診断
2. 引用された URL — どのページが AI に選ばれているか。強いページの型を横展開する
3. 一緒に出てくる競合 — 誰と比較されているか。競合の引用元ページを分析する
4. 自社が出ないプロンプト — 最大の伸びしろ。ここで引用されているドメインを調べ、そのメディアへの掲載や同等コンテンツの制作を検討する

効果が数値に出るまでには通常3〜6か月かかります。週次で一喜一憂せず、月次で傾向を見る運用を推奨します。なお公式は「日次トラッキング」と表記していますが、実機検証した第三者レビューでは「データ更新は週次に感じられた」という指摘もあり、Semrush App Center 版は明確に週次レポート中心です。更新頻度が要件になる場合はトライアル中に実測してください。

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Otterly.aiの日本語対応の実際

結論として、モニタリング機能は全言語対応で、日本語プロンプトを日本語のまま追跡できます。日本も対応国リストに含まれます。障壁は言語対応そのものではなく、管理画面とサポートが英語のみである点です。

ここは日本語の解説記事に誤情報が多い領域なので、公式ヘルプセンターの記載に基づいて正確に整理します。

モニタリングは全言語対応（日本語も含む）

公式ヘルプセンターは「OtterlyAI's monitoring supports all languages（モニタリングは全言語に対応）」と明記しています。

ユーザーは任意の言語でプロンプトを登録でき、システムはその言語のまま、指定した国のコンテキストで AI 検索エンジンに問い合わせます。つまり、「日本語で質問を登録すると英語に翻訳されてから処理される」という説明は誤りです。日本語のプロンプトは日本語のまま投げられます。

日本は対応国リストに含まれる

公式ヘルプセンターの対応国一覧（65カ国以上）に、Japan は明確に含まれています。

したがって「日本を対象国に指定して、日本語プロンプトを日次で追跡する」という運用は、仕様上まったく問題なく実行できます。対応国の最新一覧は API の GET /v1/engines でも機械的に取得できるため、契約前に確認したい場合はトライアルの API 枠を使って自分で引くこともできます。

AI プロンプトリサーチも日本語対応

プロンプト候補を提案する AI プロンプトリサーチ機能は「30以上の指定言語に対応」という位置づけで、この対応言語リストにも日本語が含まれています。

モニタリング（全言語）とは別枠の扱いになっている点だけ注意してください。日本語で候補提案を受けられるため、最初のプロンプト設計で手が止まることは少ないはずです。

では、日本のユーザーにとっての実際の障壁は何か

仕様上は日本語で使えます。実際の障壁は UI とサポートが英語のみであること、そして日本語での言及判定精度が公式に開示されていないことの2点です。

まとめると、**「日本語が使えない」のではなく「日本語で使えるが、UI もサポートも英語で、日本語での判定精度は自分で検証する必要がある」**というのが正確な理解です。英語のダッシュボードに抵抗がないチームであれば、実用上の障壁は思ったより低いと言えます。

なお、日本語での言及判定精度については公式の開示がないため、トライアル期間中に自社ブランド名の表記ゆれを複数登録して実測するのが唯一の確実な検証方法です。これは後述する「契約前チェックリスト」の中核でもあります。

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Otterly.aiの評判・レビュー：実際どうなのか

評価は情報源によって大きく割れます。公式サイトが掲げる G2 の4.8/5 に対し、実機検証した第三者レビューは総合3.3/5 と評価しており、この差の中身を見ることが判断材料になります。

評価スコアが割れている理由

高評価はモニタリング機能そのものへの評価、低評価は「計測の先にある改善支援・効果測定がない」ことへの評価で、見ている軸が違います。

実機検証レビューの内訳を見ると、マルチエンジン対応4/5、UX 4/5、データ精度4/5 と個別項目は高いのに、AI 経由のトラフィック推定・訪問計測が0/5 であることが総合点を押し下げています。つまり「AI 回答に出たかどうかは分かるが、それが何件の訪問と売上につながったかは分からない」という構造的な限界への評価です。この限界は Otterly.ai 固有ではなく AI 検索モニタリングというカテゴリ全体の課題ですが、期待値としては先に知っておくべきです。

高く評価されている点

最も多く挙がるのは、セットアップの速さ、料金の透明性、そして GEO 監査の作り込みです。

セットアップの速さと UI のわかりやすさ アカウント作成からデータが流れ始めるまでが速く（最初のレポートは約5分）、AI 検索モニタリングという新しいカテゴリのなかでは概念の理解コストが低いという評価が定着しています。

手作業の削減効果 導入前に ChatGPT や Perplexity へ手打ちで質問して目視確認していた作業が自動化されるため、ブランドモニタリングにかけていた時間を大幅に削減できたという声が複数あります。

価格の入口が低く、料金が透明 月額 $29 から始められ、アドオンを含む全料金が公開されている点は、商談を経ないと価格がわからないエンタープライズ製品と比べて明確な差別化要因です。

GEO 監査がこの価格帯では最良クラス 実機検証レビューが「詳細な GEO 監査を重視するチームに最適。この価格帯ではベストインクラス」と評価しています。監視だけでなく、引用されない原因をページ単位で特定したい場合の武器になります。

エージェンシー適性 Standard 以上でワークスペース無制限・メンバー無制限、加えて Looker Studio 連携が使えるため、複数クライアントを扱う代理店との相性が良いという評価があります。

引用元分析の実用性 単なる言及の有無だけでなく、引用された URL まで取れる点が施策に直結すると評価されています。

指摘されている弱点

最大の不満は総コストの読みにくさで、次いでプロンプト上限、トラフィック計測の不在が続きます。

総コストが読みにくい 表示価格と実際の請求額の乖離（アドオン積み上げ）が繰り返し指摘されています。前述のとおり Standard $189 が実質 $307〜$416 になるケースは珍しくありません。

プロンプト上限がすぐ埋まる Lite の15枠は「試す」には足りても「運用する」には不足しがちで、Standard の100枠も複数カテゴリ・複数国を扱うと窮屈だという指摘があります。

AI 流入の効果測定ができない 実機検証レビューで0/5 が付いた項目です。AI 経由の訪問数・コンバージョンの推定機能がないため、ROI を数字で示す必要がある立場（パフォーマンスマーケター）には物足りません。この不足は GSC や自社の解析ツールと突き合わせて補う必要があります。

感情分析（センチメント）が期待どおりに使えない場合がある 機能として掲げられている一方、実機検証では十分にアクセスできなかったという指摘があります。センチメントが要件なら、トライアルで実際に触れるか確認してください。

データの読み込みが遅いことがある ダッシュボードの表示速度に関する不満が一定数あります。またチャートが分断されていて横断的に見づらいという指摘もあります。

初期設定でつまずくケースがある 「セットアップが簡単」という評価と並行して、「最初はどのプロンプトを登録すべきか判断に迷い、手戻りが発生した」という声もあります。プロンプト設計の巧拙で得られるデータの質が変わるため、ここは製品というより運用設計の問題です。

AI クローラーの訪問実績は取れない Otterly.ai が捕捉するのは「AI が回答に何を出したか」であり、AI のクローラーが実際に自社サイトへ来たかどうかは確認できません。サーバーログ分析とは別物である点は、導入前に理解しておく必要があります。

ホワイトラベル非対応 代理店がクライアントへ自社ブランドでレポートを出す用途では制約になります。

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無料でここまでできる → 有料ツールが必要になる場面

現在地の把握までは費用0円で完結します。有料が必要になるのは「日次の時系列データ」「競合 SOV の継続追跡」「複数人・複数クライアントでの運用」が業務要件になった瞬間です。 この境界を先に引いておくと、月額 $189（約29,300円）の稟議が必要かどうかを冷静に判断できます。

無料でできること（費用0円の3手）

契約判断で最初に必要なのは機能比較ではなく、「そもそも今、自社は AI に引用されているのか」という現在地です。 ここが完全にゼロなのか部分的に出ているのかで、必要なツールのグレードが変わります。次の3手はすべて無料で実行できます。

• 無料の LLMO 診断で自社 URL を測る: aiseo-llmo の無料診断は登録不要で、URL を入力するだけで ChatGPT・Perplexity・Gemini 上での自社の言及率・引用率を計測できます。まず現在地を数値で押さえてから、有料の継続モニタリングが必要な段階かを判断してください
• Google Search Console を確認する: AI Overview 経由の流入傾向は GSC の推移からある程度読み取れます。詳しくはGSCの解説を参照してください
• 手動でスポットチェックする: 自社が獲得したい質問文を10個ほど書き出し、ChatGPT と Perplexity に実際に投げて回答を記録します。地道ですが、ツールが自動化しているのは本質的にこの作業です

この段階で「主要な質問でまったく言及されていない」とわかった場合、急ぐべきは計測ツールの契約ではなくコンテンツ側の改善です。計測しても動かす対象がなければ数字は変わりません。

有料に切り替えるべき4つのサイン

次のいずれかに当てはまったら、無料の手動運用は限界です。ここが有料ツールの出番です。

1. 月1回の手動チェックでは変化を捉えられなくなった: AI の回答は日単位で変わります。施策の因果を検証したいなら日次の時系列データが要ります。これは手動では再現できません
2. 競合との相対位置を数字で報告する必要が出た: Share of Voice の継続追跡は、手動のスクリーンショットでは代替できない典型的な有料領域です
3. 追跡したい質問文が20個を超えた: 手動で毎日20問を3エンジンに投げると1日60回の操作になります。この時点で人件費がツール代を上回ります
4. 複数人・複数クライアントで同じデータを見る必要が出た: ワークスペースと権限管理が必要になった時点で、スプレッドシート運用は破綻します

逆に言えば、この4つのどれにも当てはまらないうちは、無料の範囲で十分です。「AI 検索対策を始めた」という体裁のために月3万円を払う状態が、最も避けたい失敗です。

7日間トライアルで検証すべき5項目

現在地を把握したうえでトライアルに進む場合、7日という短さを踏まえて検証項目を絞り込んでください。50プロンプトが使えるので、初日にまとめて登録するのが鉄則です。

1. 日本語プロンプトの判定精度: 自社ブランド名をカタカナ・英字・全角半角で登録し、AI 回答内での検出漏れがないかを実測する
2. 対象国を Japan にしたときのデータ品質: 日本コンテキストで返る回答が、手動で確認した内容と一致するか
3. 標準4エンジンで足りるか: Gemini や Claude が本当に必要か、アドオン契約前に判断する
4. プロンプト枠の消費速度: 実運用で必要な質問数を洗い出し、15枠（Lite）で足りるか100枠（Standard）が要るかを見極める
5. 更新頻度と引用元データの実用性: データが本当に日次で更新されるかを実測し、出てきた引用 URL を見て次のアクションが決まるかを確認する

契約可否のチェックリスト

次のすべてに「はい」と答えられるなら、契約する価値があります。ひとつでも「いいえ」があるなら、無料の範囲で現状把握を続けるほうが投資効率は高くなります。

• 追跡したい質問文が、すでに10個以上具体的に書き出せている
• AI 可視性のデータを見て、実際にコンテンツを改修する体制と工数がある
• 英語 UI・英語サポートで運用できる担当者がいる
• アドオンを含めた総額で予算承認が取れている
• 効果判定まで最低3〜6か月は継続する前提で予算を確保している

計測ツールは改善行動とセットで初めて価値が出るためです。ダッシュボードを月1回眺めるだけの支出にならないよう、契約前に「誰がデータを見て、誰が記事を直すか」を決めておいてください。

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Otterly.ai 代替ツール比較【2026年7月】

Otterly.ai が合わない主な理由は「総額が高い」「日本語 UI が必要」「エンタープライズ要件を満たさない」の3つです。それぞれに対応する選択肢を、性質の違いで整理します。 価格は2026年7月時点で各社公開情報から確認できた目安であり、変動する可能性があります。

対Peec AI：料金と分析基盤の厚みで比べる

Peec AI は月額 $89〜、Otterly.ai は $29〜。入口価格では Otterly.ai が安く、分析基盤の成熟度では Peec AI を推す声があります。

Peec AI は中堅クラスの継続モニタリング SaaS で、Otterly.ai の Standard（$189〜）よりは入口価格が抑えめです。一方、Otterly.ai は Lite（$29〜）というさらに下の価格帯を持ち、料金の刻みが3段階と細かい点が異なります。API・MCP・Looker Studio 連携まで含めた外部データ連携の広さでは Otterly.ai が一歩リードします。予算を抑えて「まず試す」なら Otterly.ai の Lite、分析の作り込みを重視するなら Peec AI、という住み分けです。詳細はAhrefs Brand Radar vs Peec AI 比較でも扱っています。

対Profound：中小企業か大企業かで選ぶ

Profound は本格機能が $399〜/月のエンタープライズ向け、Otterly.ai は $29 から入れる中小企業向け。この入口の差が最大の違いです。

Profound は大企業の全社的な AI 可視性管理を想定した設計で、Otterly.ai の Premium（$489/月）と価格帯は近づきます。しかし Otterly.ai は Lite・Standard という下位プランを持つ点が明確な違いです。全社導入の予算と体制がある大企業は Profound、まず特定ブランド・特定商材で始めたい中小企業は Otterly.ai、という判断が実務的です。

対Ahrefs Brand Radar／Semrush AI Visibility Toolkit：単体契約か既存契約への追加か

すでに Ahrefs か Semrush を契約しているなら付属モジュールが最も安い選択、AI 可視性だけを新規に始めるなら単体完結の Otterly.ai が導入しやすい、というのが結論です。

Ahrefs Brand Radar と Semrush AI Visibility Toolkit は、いずれも既存の SEO スイート契約者向けのアドオンという性質が強く、単体では契約できない（Semrush）か、無料枠はあるものの本格運用には有料プラン追加が必要（Ahrefs、$129〜/月）という制約があります。なお Semrush 契約者には、AI Visibility Toolkit（$99/月追加）のほかに**同じ App Center 内の Otterly アプリ（$27/月〜）**という選択肢もあり、両者を比較してから決めるのが合理的です。

選び分けの基準

用途を4つに分けると、選ぶべきツールはほぼ一意に決まります。

• 毎日の時系列データと競合 SOV が業務上必須 → Otterly.ai または Peec AI。この用途は無料ツールでは代替できません
• 大企業で全社的な AI 可視性管理が必要 → Profound などエンタープライズ層
• すでに Ahrefs / Semrush を契約している → まず付属モジュール、または Semrush App Center 版 Otterly を試すのが最も安い
• まず自社が AI に引用されているかを無料で知りたい／日本語 UI で完結させたい → aiseo-llmo の無料診断で現在地を測り、必要性が確認できてから有料ツールを検討

各ツールの詳細比較はLLMOモニタリングツール徹底比較2026でも扱っています。

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日本のサイト運営者にとっての現実的な選択肢

規模によって答えは変わります。個人は無料で十分、中小企業は Lite から、複数ブランドを持つ規模なら Standard 以上、代理店はワークスペース無制限が効く——というのが結論です。

個人ブログ・小規模サイトの場合

結論: まず無料の範囲で運用し、有料契約は急がない。

Otterly.ai の Lite（月約4,500円）は絶対額としては小さいものの、プロンプト15枠・ワークスペース1という制約があり、個人規模では投資対効果が見合わないケースが多くなります。この規模で優先すべきは計測の精緻化ではなく、そもそも AI に引用されるコンテンツを作ることです。AI Overview引用率を高める具体的な施策一覧のような施策側に時間を投じ、計測は無料診断と Google Search Console の組み合わせで十分です。

中小企業・事業会社の場合

結論: 現在地を無料で測り、改善の実行体制があるなら Lite から。いきなり Standard に行く必要はない。

指名検索がある程度発生しているブランドであれば、AI 検索での見え方を追う価値があります。まず無料診断で現在地を確認し、7日間トライアルで日本語の判定精度を実測し、Lite で最重要の15プロンプトに絞って運用を始める——という順序が最もリスクが低くなります。重要なのは、データを見て記事を直す人がいるかどうかです。担当者不在のまま契約すると、ダッシュボードを月1回眺めるだけの支出になります。

中〜大規模サイト・複数ブランド・BtoB の場合

結論: Standard 以上を検討する価値があるが、必ずアドオン込みの総額で試算する。

複数の製品ラインや競合セットを追う必要がある規模なら、100プロンプトと API 連携が使える Standard は妥当な投資です。ただし前述のとおり、必要なエンジンを揃えると実質 $300 超になる点を前提に稟議を組んでください。API で社内 BI に取り込む運用まで見据えているなら、Standard 以上が必須要件になります。月2,000コールという API 枠を踏まえ、集計系エンドポイント中心の設計にすることも設計段階で織り込んでおいてください。

代理店・受託の場合

結論: ワークスペース無制限と Looker Studio 連携が効くため相性は良い。ただしホワイトラベル非対応が最大の制約。

複数クライアントを扱う場合、Standard 以上のワークスペース無制限は大きな利点です。一方で、自社ブランドでのレポート提供（ホワイトラベル）には対応していないため、そこが要件なら他ツールの検討が必要です。クライアント数が多く、レポート自動生成まで組みたいなら、API（Standard 以上）を前提に設計してください。

すべての規模に共通する優先順位

どの規模であっても、順序は変わりません。「測る → 原因を特定する → 改善する → 継続追跡する」の4段です。

1. 現在地を測る（無料でできる）
2. 引用されていない原因を特定する（コンテンツの構造・網羅性・一次情報の有無）
3. 改善する（ここが本体）
4. 継続的に追跡する（ここで初めて有料モニタリングツールの出番）

1と2を飛ばして4から入るのが、最もよくある失敗です。ツールは現状を映す鏡であって、改善そのものではありません。LLMO の全体像はLLMO完全ガイド：AI検索時代のコンテンツ戦略で解説しています。

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まとめ：Otterly.aiとは何か、結局どう判断すべきか

Otterly.ai は「AI 回答に自社が出ているか」を毎日測る専用ツールで、月額 $29 から始められます。ただし表示価格と総額の乖離が大きく、無料で現在地を測ってから判断するのが最もリスクの低い進め方です。

• Otterly.aiとは、ChatGPT・Google AI Overviews・Perplexity・Microsoft Copilot などの AI 検索エンジンで、自社ブランドの言及・引用を毎日自動追跡するオーストリア発の SaaS です。文字起こしツールの Otter.ai とは無関係の別サービスなので、検索・比較の際はドメイン（otterly.ai）を必ず確認してください
• 「Otterly」の意味は utterly（まったく）と otter（カワウソ）を掛けた造語のブランド名で、読み方は「オッタリー」です。業界用語ではありません
• 料金は月額 $29（Lite）〜$489（Premium）＋ Enterprise の4段階。Gemini・Google AI Mode・Claude は有料アドオンのため、必要なエンジンを含めた総額で試算することが必須です。Semrush App Center 経由という別の価格体系（$27/月〜）もあります
• API は公開されており、https://data.otterly.ai/v1 に Bearer トークンでアクセスします。ただし Standard 以上限定で、月間コール数は Standard 2,000／Premium 5,000 です。MCP サーバーと Looker Studio コネクタも同じプラン帯で使えます
• 日本語・日本への対応は仕様上まったく問題ありません。障壁は言語対応そのものではなく、管理画面・サポートが英語のみである点です
• 評価は割れています。G2 の4.8/5 に対し、実機検証レビューは3.3/5。差の中身は「監視はできるが、AI 経由のトラフィックと ROI は測れない」という構造的な限界です
• 契約前にできることは多くあります。まず無料で現在地を測り、7日間トライアルで判定精度を実測してから、Lite → Standard と段階的に検討するのが最もリスクの低い進め方です

計測ツールはあくまで現状を映す鏡であり、AI に引用されるコンテンツを作る・直すという本体の作業とセットで初めて投資として成立します。

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よくある質問

Otterly.aiとは何ですか？

AI 検索エンジンが自社ブランドをどれだけ言及・引用しているかを毎日自動追跡する SaaS ツールです。

対象は ChatGPT・Google AI Overviews・Perplexity・Microsoft Copilot が標準で、Gemini・Google AI Mode・Claude は有料アドオンです。オーストリアで2024年に創業されました。従来の SEO ツールが Google の検索順位を追うのに対し、Otterly.ai は「AI の回答文に自社が登場するか」「どの URL が引用元に選ばれたか」を計測します。公式サイトによれば、2026年時点で世界30,000人以上のマーケティング担当者が利用しており、2025年の Gartner Cool Vendor にも選出されています。

「Otterly」の意味と読み方は？Otter.aiとは違うのですか？

読み方は「オッタリー」、utterly（まったく）と otter（カワウソ）を掛けた造語です。Otter.ai とは別サービスです。

Otter.ai は米国発の会議音声の文字起こしツールで、運営会社も設立年も機能もまったく無関係です。検索結果に両方が混在しやすいため、料金や機能を調べる際はドメインが otterly.ai（"ly" が入る）であることを必ず確認してください。記事内に「文字起こし」「議事録」という語が出てきたら、それは Otter.ai の解説です。なお Otterly は業界の専門用語ではなく製品名であり、LLMOやGEOのような一般名詞とは性質が異なります。

Otterly.aiにAPIはありますか？どのプランで使えますか？

公開 API があります。ただし Standard（$189/月）以上のプラン限定で、Lite には含まれません。

ベース URL は https://data.otterly.ai（全エンドポイントに /v1 を付与）、認証は Bearer トークン方式で、API キーは管理画面（app.otterly.ai/api-keys）から発行します。エンドポイントはエンジン一覧、ワークスペース、タグ、プロンプト、クロール可能性チェック、コンテンツチェック、Query Fan-out、ブランドレポート（統計・引用・AI 回答本文・推奨事項）、アカウントの各リソース群で構成されます。機械可読の OpenAPI 仕様が https://data.otterly.ai/v1/openapi.json で公開されており、契約前に仕様を精査できます。

Otterly.ai APIのレート制限と月間コール数は？

秒間・分間のレート制限は公開仕様に明記されておらず、実質的な制約はプラン別の月間コール数です。

月間上限は Standard が2,000コール、Premium が5,000コール、7日間トライアルが1,000コールです。MCP サーバーも同じ数字の枠が別建てで用意されます。ページネーションはカーソル方式（cursor / nextCursor / hasMore）とオフセット方式（limit / offset）が併用されています。月2,000コールは日次バッチで社内 DB に取り込む用途なら十分ですが、プロンプトを1件ずつ取りに行く設計にすると枠を割るため、集計系エンドポイントを優先してください。

Otterly.aiの料金はいくらですか？

月額 $29（Lite）／$189（Standard）／$489（Premium）の3プランで、年払いなら約15%割引です。

円換算（1ドル155円）ではおよそ4,500円／29,300円／75,800円です。ただし Gemini・Google AI Mode・Claude は有料アドオンのため、これらを追加すると総額は大きく上がります。たとえば Standard に Gemini と Google AI Mode を足すと $307/月（約47,600円）、Claude まで足すと $416/月（約64,500円）になります。上位に個別見積もりの Enterprise プランもあります。また Semrush App Center 経由なら基本 $27/月（キーワード10件）という別の価格体系で始められます。

Otterly.aiに無料プランはありますか？無料トライアルの条件は？

恒久的な無料プランはありません。7日間の無料トライアルがあり、クレジットカード登録は不要です。

公式ヘルプセンターによれば、トライアル中は50プロンプト、API 1,000コール、MCP 1,000コールが利用できます。有料の Lite（15プロンプト）よりトライアルのほうがプロンプト枠が多いので、初日にまとめて登録して検証を回しきるのが鉄則です。なお第三者記事には「14日間」と記載しているものがありますが、公式サイトと公式ヘルプはいずれも7日間と明記しています。Semrush App Center 版のトライアルは7日間・キーワード3件と条件が異なります。

Otterly.aiは日本語に対応していますか？

モニタリングは全言語対応で、日本語プロンプトを日本語のまま追跡できます。ただし管理画面とサポートは英語のみです。

公式ヘルプセンターは「OtterlyAI's monitoring supports all languages」と明記しており、日本語で登録したプロンプトが英語に翻訳されて処理されることはありません。プロンプト候補を提案する AI プロンプトリサーチ機能も日本語に対応しています。障壁は言語対応そのものではなく、UI・ドキュメント・サポートがすべて英語である点と、日本語での判定精度が公式に開示されていない点です。精度はトライアル中に表記ゆれを複数登録して実測してください。

Otterly.aiで日本を対象国に指定できますか？

できます。公式ヘルプセンターの対応国リスト（65カ国以上）に Japan が明記されています。

プロンプトごとに対象国を指定する仕様で、Japan を選べば日本のコンテキストで AI 検索エンジンに問い合わせが行われます。注意点として、同じ質問を複数国で追跡したい場合は国ごとにプロンプトを作り直す必要があり、その分プロンプト枠を消費します。日本と米国を並行して追うなら、必要枠は単純計算で2倍になります。対応国の最新一覧は API の GET /v1/engines でも取得できます。

Otterly.aiはGemini や Claude にも対応していますか？

対応していますが、いずれも有料アドオンで、標準プランには含まれません。

標準搭載は ChatGPT・Google AI Overviews・Perplexity・Microsoft Copilot の4種のみです。Google AI Mode と Gemini はプランに応じて月 $9〜$149、Claude は月 $29〜$439 の追加料金がかかります。プランを上げてもエンジン数は4種のまま増えない点に注意してください。「7エンジン対応」という表記を見て全部使えると誤解しやすい部分なので、必要なエンジンを先に決めてから総額を試算してください。

Otterly.aiの評判・デメリットは？

G2 では4.8/5 と高評価ですが、実機検証レビューは総合3.3/5。コストの読みにくさとトラフィック計測の不在が主な弱点です。

長所として多く挙がるのは、セットアップの速さ、UI のわかりやすさ、手動チェック作業の削減効果、料金の透明性、そしてこの価格帯では最良クラスの GEO 監査です。短所は、アドオンを積むと表示価格から総額が大きく乖離すること、Lite の15プロンプトが運用には不足しがちなこと、AI 経由のトラフィック・ROI が測れないこと、データ表示が遅い場合があること、ホワイトラベル非対応であることです。また、AI が回答に何を出したかは追跡できても、AI クローラーが実際にサイトを訪問したかは確認できません。

Semrush 経由と公式サイト直販、どちらで契約すべきですか？

Semrush 契約者で様子見なら App Center 版（$27/月〜）、エンジン網羅・日次データ・API が要るなら公式直販です。

Semrush App Center 版は基本 $27/月でキーワード10件、追加プロンプトは10件$29／100件$189／1,000件$989 という従量体系で、Semrush の管理画面から追加ログインなしで使えます。ただし対応エンジンは ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviews の3種で、レポートは週次中心、API 提供の記載もありません。一方、公式直販は標準4エンジン＋有料アドオン3種、日次トラッキング、Standard 以上で API・MCP・Looker Studio 連携が使えます。1,000プロンプト規模が必要な場合だけは App Center 版が単価で有利になります。

Otterly.aiの代替ツールには何がありますか？

継続モニタリングでは Peec AI（$89〜/月）や Profound（$99〜、本格機能は$399〜/月）、SEO スイート付属では Ahrefs Brand Radar や Semrush AI Visibility Toolkit があります。

すでに Ahrefs や Semrush を契約しているなら、付属モジュール（Ahrefs は無料枠あり・有料$129〜/月、Semrush は既存プランに$99/月追加）から試すのが最も追加コストが小さい選択です。日本語 UI で無料で現在地だけ知りたい場合は、当サイトの LLMO 診断が使えますが、日次トラッキングや競合 SOV の時系列追跡は提供していないため、Otterly.ai の完全な代替にはなりません。用途によって選ぶべきツールは変わるので、まず「日次データが業務要件か」を自問してください。

契約前に無料でどこまで確認できますか？

自社が現在 AI にどれだけ引用されているかは、無料で把握できます。有料が必要になるのは「継続的な日次追跡」からです。

具体的には、無料の LLMO 診断で自社 URL の言及率・引用率を測り、Google Search Console で AI Overview 経由の流入傾向を確認し、獲得したい質問文10個ほどを ChatGPT と Perplexity に手動で投げて記録する——ここまでは費用0円で実行できます。この結果、主要な質問でまったく言及されていないとわかった場合、先に必要なのは計測ツールではなくコンテンツ改善です。現在地を把握し、改善する体制が整ってから7日間トライアルに進むのが、最も無駄の少ない順序です。

LLMOツールの費用対効果はどう判断すればいいですか？

ツール単体では効果は生まれません。「データを見て記事を改修する担当者と工数があるか」が実質的な判断基準です。

簡易的な試算としては、AI 引用の獲得によって増える指名検索数 × CVR × 顧客単価を月額費用と比較する形になりますが、効果発現までは通常3〜6か月かかるため、月次ではなく半期単位で評価してください。加えて Otterly.ai は AI 経由のトラフィック推定機能を持たないため、ROI の分子は自社の解析ツールや GSC 側で別途組み立てる必要があります。より重要なのは、改修の実行体制がない状態で契約しないことです。計測は改善行動とセットで初めて投資として成立します。

関連用語

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