Yext

ScoutはGoogle検索、Googleマップ、AI概要、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityでのブランドの現れ方を監視し、拠点別・競合別に分解する。ブランド指名の質問と購買意図の強い地域検索の両方で、最大20社との勝率を測る。価値があるのは診断の部分だ。下がった点数ではなく、どの質問やどの拠点が落ちたかが分かる。

Yextのローカルリスティング管理はアグリゲーターを経由せずディレクトリへ直接つながり、変更は200以上の宛先に数秒で反映されると同社は説明する。中継が少なければ、項目が途中で落ちたり上書きされたりする余地も減る。修正した電話番号が反映されるまで2週間待った経験のあるチームなら、この差は費用を払う理由になる。

拠点、サービス、担当者、メニュー、よくある質問が1つの構造化レコードに入り、ディレクトリもAIシステムもそれを読める。値を1回直せば、同じ値がGoogle、Apple、自社ページ、データを利用するAIアシスタントへ流れる。重複や矛盾は十数のプロフィール上ではなく、源泉で止まる。

検証ツールはディレクトリが現在表示している内容を取得し、マスターレコードと比較して不一致、重複、上書きを報告する。修正はまとめて適用でき、次の同期で配信される。顧客が正しい番号にかけるかを決める地味な作業であり、掲載情報のトラブルの多くはここから始まる。

Scoutは提案を、エージェントがプラットフォーム内で実行できるタスクに変える。項目の修正、口コミへの返信、SNS投稿の公開などだ。承認権はチームに残るので、拙い提案がそのまま公開されることはない。「営業時間が違います」と報告するだけの資料と、実際に時間を書き換える動作の差がここにある。

YextはREST API、CLI、設定ファイルベースの構成を提供し、掲載情報とコンテンツを自社の処理に組み込みたいチームに対応する。社内エージェントはMCP経由でナレッジグラフとディレクトリ網につなげるため、既に独自のAI基盤を動かし、切り離された2つ目のデータ置き場を増やしたくない企業に向く。