2025年4月にリリースされたSimilarwebプラットフォームの機能アップデートを紹介します。今回のアップデートでは、ウェブインテリジェンスを外部のAIツールに直接統合する機能や、AI検索インテリジェンスの強化、各種製品の分析精度を向上させる新機能など、AI時代におけるビジネスの成功を支援する多数のリリースがございました。
1. 外部生成AIへの公式コネクターの拡張｜Web Intelligence
SimilarwebのデータがChatGPTやPerplexityの公式コネクター、およびOpenAI Codexのプラグインとして利用可能になりました。アクティブなAPIキーを接続するだけで、タブを切り替えることなく、普段使いのAIツール上で直接ウェブインテリジェンスデータを引き出すことができます。
Features｜主な機能と特徴
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ChatGPT公式コネクター対応
ChatGPTの公式コネクターとしてSimilarwebデータを利用可能。チャット上で競合分析やトラフィックデータをリアルタイムに取得できます。 -
Perplexity公式コネクター対応
Perplexityからも直接Similarwebデータへアクセス可能。リサーチワークフローをAIツール上で完結できます。 -
OpenAI Codexプラグイン対応
OpenAI Codexのプラグインとして統合され、開発・分析ワークフローにウェブインテリジェンスを組み込めます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - データアナリスト、マーケター
- 課題： 競合調査やパフォーマンス分析の際、SimilarwebとAIツールを行き来する手間がかかり、作業効率が低下していました。
- 解決策： AIツールとの対話を通じて、競合への質問、パフォーマンスのベンチマーク、インサイトの抽出を瞬時かつシームレスに実行できるようになります。
🔗Similarweb APIまたはMCPについての詳細（仕様・設定方法）情報を参照する
2. テキストでセグメントを自動構築｜Web Intelligence
分析したいウェブサイトのセグメントを文章で説明するだけで、AIがURLパターンを自動的に識別し、数秒で正確なセグメントを構築する機能（AI Segments）がリリースされました。
Features｜主な機能と特徴
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自然言語によるセグメント定義
複雑なURLルールを手動で設定することなく、分析したい対象を文章で説明するだけでセグメントが自動生成されます。 -
AIによるURLパターン自動識別
入力された説明をもとにAIが適切なURLパターンを特定し、数秒以内に正確なセグメントを構築します。 -
分析作業への集中
セグメント設定の手間を省くことで、抽出されたインサイトの分析作業そのものに集中できる環境を実現します。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - SEO担当者、ウェブアナリスト
- 課題： 従来のセグメント作成では、URLパターンのルールを手動で細かく設定する必要があり、技術的な知識が求められる上に時間もかかっていました。
- 解決策： 分析したい内容を日本語や英語で説明するだけで、AIが自動的にセグメントを構築します。技術的な設定作業から解放され、本来の分析業務に集中できるようになります。
3. 業界レベルでのコンバージョン率比較｜Web Intelligence
直接の競合だけでなく、業界全体（より広い市場）でのコンバージョンパフォーマンスを分析・ベンチマークできる新しい指標が追加されました。
Features｜主な機能と特徴
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業界全体でのコンバージョンベンチマーク
直接競合だけでなく、より広い業界全体を対象としたコンバージョン率の比較が可能になりました。 -
成長機会とボトルネックの可視化
業界平均との差分を確認することで、自社の強みと改善余地を明確に把握できます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - Eコマース担当者、マーケティングアナリスト
- 課題： 自社のコンバージョン率が業界全体の中でどの程度の水準にあるのかを客観的に判断するための基準が不明瞭でした。
- 解決策： 業界平均などの広い市場基準と自社のパフォーマンスを比較することで、新たな成長機会や改善すべきボトルネックを発見できます。
4. AI検索における競合ベンチマーク｜AI Intelligence
市場全体に対してではなく、自社が競合とする特定のブランドを選択し、自社のAIにおける可視性（Visibility）、言及シェア（Mention Share）、センチメントを競合と直接比較できる機能（Competitor Benchmarks）がリリースされました。
Features｜主な機能と特徴
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特定競合ブランドとの直接比較
市場全体ではなく、特定の競合ブランドを指定してAI検索上での可視性を比較できます。 -
AI可視性・言及シェア・センチメントの比較
競合との差分を3つの重要指標（Visibility / Mention Share / Sentiment）で把握し、具体的な改善ポイントを特定できます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - ブランドマネージャー、GEO担当者
- 課題： AI検索という新しいチャネルにおける自社の立ち位置が市場全体の中でしか把握できず、特定の競合に対する戦略的な対策が打ちにくい状況でした。
- 解決策： 主要な競合ブランドに対する自社の立ち位置を正確に把握し、ピンポイントで対策を練ることができます。
5. AI検索の変動を追うダイジェスト配信｜AI Intelligence
AI検索における変化の要約を毎週受信トレイに直接配信するウィークリーダイジェスト（Weekly Digest）機能がリリースされました。
Features｜主な機能と特徴
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"週次メール"による変化サマリー配信
AI検索における主要な変化（トピックごとの可視性の増減、言及シェアの変動など）を毎週自動でメールにて通知します。(英語のみ) -
次のアクションへの示唆
単なるデータ通知にとどまらず、次に優先すべき施策のヒントも含めたサマリーを提供します。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - マーケター、コンテンツ戦略担当者
- 課題： AI検索エンジンの動向は変化が激しく、プラットフォームへの定期的なログインやチェック作業に時間を割くことが難しい状況でした。
- 解決策： 変化の激しいAI検索エンジンのトレンドを、プラットフォームに都度ログインすることなくタイムリーに把握できます。
6. パブリッシャーの広告表示エビデンス｜Ad Intelligence
ディスプレイ広告がどのパブリッシャードメインでいつ表示されたかを、スクリーンショットのエビデンス付きで確認できる機能がリリースされました。
また新しいヒートマップにより、パフォーマンスの高いパブリッシャーを迅速に特定できます。
Features｜主な機能と特徴
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広告表示エビデンス（スクリーンショット）の提供
広告がどのパブリッシャードメインのどのページにいつ表示されたか、スクリーンショット付きで視覚的に確認できます。 -
パブリッシャーパフォーマンスのヒートマップ
新しいヒートマップビューにより、パフォーマンスの高いパブリッシャーを一目で特定し、出稿先の最適化判断をスピードアップできます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - デジタル広告運用担当者、メディアプランナー
- 課題： 自社や競合の広告が実際にどのメディアに出稿されているかを把握する手段が限られており、メディア投資の妥当性評価が困難でした。
- 解決策： 自社の広告が適切に配信されているかを視覚的に検証し、メディア投資の妥当性評価や出稿先の最適化を行うことができます。
7. より正確な小売市場データ｜Retail Intelligence
特定の市場内のリテール環境全体を比較できる新しい国別フィルター（Country filter in Cross Retail IQ）がリリースされました。選択した市場やカテゴリーから特定のグローバル小売業者を追加または除外することで、よりノイズの少ない正確なベンチマークが可能になります。
Features｜主な機能と特徴
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Cross Retail IQの国別フィルター追加
分析対象とする市場（国）を絞り込み、その国に特化したリテール環境全体での比較が可能になりました。 -
特定小売業者の追加・除外機能
選択した市場やカテゴリーから特定のグローバル小売業者を柔軟に追加・除外し、ノイズのないクリーンなベンチマークデータを取得できます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - 小売業のデータアナリスト、Eコマースストラテジスト
- 課題： グローバルな小売業者が混在するデータでは、特定の国・地域における市場の実態が見えにくく、正確な競合分析が困難でした。
- 解決策： 特定の国や地域に絞ったクリーンなデータを用いて、Eコマース市場の動向を正確に把握し、競合調査を行うことができます。
8. Cross Retail IQデータのMCPアクセス｜Retail Intelligence
Similarwebの公式MCPを通じて、Cross Retail IQのデータが利用可能になりました。これにより、リテール市場のインサイトを直接AIツールに取り込むことができます。
Features｜主な機能と特徴
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公式MCP経由でのCross Retail IQデータ統合
Similarwebの公式MCPを介することで、Cross Retail IQのリテールデータをAIツール上でシームレスに活用できます。 -
AIツール上でのリテール市場分析
Amazon以外のリテール市場における可視性トレンド、需要の変化、成長機会などを使い慣れたAIツール上で直接分析できます。
Value｜誰にとってのどのような課題を解決するのか
ターゲット例 - Eコマース戦略担当者、カテゴリーマネージャー
- 課題： リテールインテリジェンスのデータをAI分析ワークフローに組み込むためには、複数のステップが必要で非効率でした。
- 解決策： Amazon以外のリテール市場における可視性のトレンド、需要の変化、成長機会などを使い慣れたAIツール上でシームレスに分析し、Eコマース戦略を多角的に策定することができます。
今月は以上の内容です。
Similarwebは、今後も皆さまのデータ活用をより強力に支援するために、製品の改善・拡充を続けてまいります。ぜひ新機能をお試しいただき、ご意見・ご要望がございましたら担当CSMまでお知らせください。
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