スクランチ対プロファウンド：ユーザーの声

イントロ

競合ページという概念が気に入らない。

つまり、こんな類のものだ：

• 貴社ブランドは明らかな勝者として位置付けられています。

• 比較表に選ばれた機能は、貴社に有利なように厳選されています。

• 貴社側の項目は全て緑色で表示されていますが、相手側はそうではありません。

こうした比較記事は偏見に満ちている。掲載されているドメイン、執筆者の雇用主（これは確認が必要だ！）、あるいは資料のフッターを見れば、読者は必要な情報を全て把握できる。

さらに、たとえ正確であっても、公開された瞬間にほぼ時代遅れになる。

競合他社も新機能をリリースすることはあります。彼らがそうし、あなたの製品がそれを反映していない場合、購入者は気づきます——そして信頼は損なわれるのです。

AI検索は競争が激しい分野だ。数十の機能を数十の競合他社で掛け合わせれば、追跡すべき情報は膨大になる（AIが一部を担っていても）。それだけでなく、実際に使わずに機能の質を正確に評価するのはかなり難しいと思う。

これはまさに私が時間を費やしたい方法ではありません。

そこで、偏った、すぐに陳腐化する製品対製品ページをまた作る代わりに、私は別の（そして願わくばより持続可能な）アプローチを試みています。

比較表も、緑のチェックマークも、機能の軍拡競争も不要です。

顧客や市場全体がScrunchとProfoundを比較する際に話題になるテーマだけを抽出しました。

以下がそのパターン（と証拠）です 👇

なぜProfoundではなくScrunchを選ぶのか？ ユーザーの声：

Scrunchは価値実現までの時間を短縮します

オンボーディング体験は完璧とは言えませんが、可能な限り迅速で直感的でアクセスしやすいものにするよう努めています。

AI検索モニタリングが洞察に富むためには、設定時に多くのコンテキストを提供する必要があります。競合他社の選択、ペルソナの文脈、トピックのグループ化、地域的焦点などが挙げられます。

設定時の分析麻痺を解消しました。

ワークスペースの設定に必要なのはURLだけです。そこから、追跡するブランド、理想的なペルソナ、競合他社、トピックの詳細を取得します。

返される結果の正確さにはいつも驚かされます。また、結果が正確でない場合（例：競合他社が見落とされていた、ペルソナが的外れだった）でも、その場で詳細を追加・編集するのが非常に簡単です。

次にプロンプトの選択：どのプロンプトを追跡すべきか？ 初期設定でいくつ用意すべきか？

プロンプトはAI検索戦略の要です。これなしではScrunchのようなAI検索製品はほぼ無意味です。

だからこそ、追跡するプロンプトの追加を極めてシンプルにしました——文字通り「プロンプトを生成」ボタンをクリックするだけです。

繰り返しになりますが、AI生成時のプロンプト選択の精度の高さには驚かされます。また、もし不適切であれば、プロンプトの変更や追跡するモデルの選択など、全てカスタマイズ可能です。

AIによるプロンプト生成に加え、キーワード変換、カスタムプロンプトの一括追加、CSV経由のインポート（上級ユーザー向け）などのオプションも用意されています。

2度のSaaS CMO経験を持つLariNumminen氏がAI可視化ツールを徹底レビューし、Scrunchを首位タイ（ProfoundではなくWritesonicとのタイ）と評価しました。

Scrunchの詳細分析で彼が強調した点は以下の通り：

「主な利点には、プロンプト・競合他社・ブランド設定のガイド付きセットアップによる迅速な導入、AIプラットフォーム横断でのブランドプレゼンス追跡を可能にする直感的なナビゲーションと明確なダッシュボードが含まれます。」

トピック・ペルソナ・タグに対するきめ細かなセルフサービス制御

ScrunchとProfoundはどちらもトピック、ペルソナ、タグといった文脈的次元の追跡を提供しますが、使いやすさに関しては次のような点で方向性が異なります：

Scrunchはより制御性を重視：ユーザーが構造・セグメンテーション・文脈を定義（例：今後のキャンペーン用にカスタムプロンプトを追加し独自名でタグ付け）

Profoundは自動化を重視：自動トピッククラスタリング、テンプレート、パフォーマンス分析

Scrunchでは、分類体系を完全に管理できます。

導入時には自動化機能でスタートを支援しますが、その後はトピック、タグ、競合他社、ペルソナ、モデル、ファネル段階、注力地域を完全に制御できます。

そこから、プロンプト（およびプロンプトの位置）、引用、感情分析に対して、これらの要素をフィルターとして自由に使用できます。

Rankabilityでの初期レビューで、ユーザーがScrunchを好む理由として挙げたのは：

詳細なフィルタリングとペルソナプロンプトにより、チームは顧客セグメント、キャンペーン、地理的市場ごとにデータを迅速に分析できます

複数のカスタム次元（カスタムプロンプトタグ付けやトピッククラスタリングなど）を制御し、セルフサービスできる機能は、特にエンタープライズ規模で有用です。複数の製品ライン、ウェブプロパティ、事業地域などは、エンタープライズでは当然の存在です。

プロンプトの整理方法（例：タグ別、トピック別、ペルソナ別、ファネル段階別）を完全に制御できなければ、AIプラットフォーム上でのブランドリーチ拡大は規模拡大に伴い困難になります。

ドリルダウン機能

もう一つの違いとしてよく指摘されるのは（機能比較表にはあまり反映されない）、当社のドリルダウン機能です。つまり、プロンプトや引用文の詳細をクリックした後に表示される内容です。

当社が提供する詳細レベルは、市場にある他社製品よりも細分化されています。「上昇傾向」「下降傾向」といった表面的な情報で終わらせません。Scrunchでは詳細をクリックすると、プロンプトトピック→特定のプロンプト→モデル別プロンプト→日々のパフォーマンストレンドへと、クリックを重ねるごとに掘り下げられます。

このRedditユーザーの表現が最も適切でしょう：

「Profoundは資料上では見栄えが良かったが、実際に掘り下げてみると、提案資料が約束した内容を本当に実現できるとは確信できなかった。洞察は抽象的で、まるでAIが生成した『重要と思われる事項』のレポートのようで、実際の検索結果で何が起きているのかを捉えていなかった。これでは具体的な行動に移しにくい。」

「一方Scrunchは、ソースレベルの透明性を提供してくれた。LLMが具体的にどのコンテンツを抽出しているのか、クライアントサイトか、サードパーティのリストか、競合他社のものかまで、文字通り可視化できた。これにより最適化すべき箇所が明確になり、四半期単位ではなく数週間でAIの可視性向上を実感できた。」

同様に、Lari Numminen氏のScrunchレビューでは「優れたフィルタリング機能」と、トピック・ペルソナ・ステージ・モデル・カスタムタグによるドリルダウン機能がScrunchの強みとして挙げられています。

同様に重要な点として、当社のUIでは引用が不足している箇所や競合他社が代わりに表示されている箇所を容易に把握でき、最大限の実用性を実現していると彼は指摘しています。

全体像：ScrunchとProfoundの分岐点

率直に言えば、機能比較表と同様に、上記のScrunchとProfoundの違いは変更される可能性があります。

両社とも急成長中であり、新機能を迅速にリリースしています。熱心な顧客基盤も有しています。そして多くの点で、好みは見る人次第です。

しかし…ScrunchとProfoundが大きく分岐する領域が一つあります：製品ビジョンと戦略です。

あなたのウェブサイトへのトラフィックは減少する（これは悪いことではない）

Profoundの立場は代弁できませんが、Scrunchのビジョン（そして市場動向の予測）は、AIによるウェブトラフィックが人間のトラフィックを上回ることです。それだけでなく、エージェントによるトラフィックは、人間の指示に基づいて動作するため、高い価値を持つでしょう。

つまり、AIエージェントがサイトをクロールしデータを取得する行為こそが、今後最適化すべき新たな高価値訪問となるのです。

現在のウェブサイトはエージェントトラフィック向けに最適化されていません。JavaScript、画像、動画、アニメーションが溢れており、人間には良いがAIには不向きです。

だからこそ私たちはAXP（エージェント体験プラットフォーム）を開発しました：AIアクセスを識別し、エージェントトラフィック向けに最適化されたサイトの並行バージョンを提供します。同時に、人間のUXは人間向けに最適化されたまま維持されます。

AIがウェブトラフィックの常連となる中、Scrunchはエージェントのコンテンツ消費方法を制御します。これにより、顧客への回答は正確で文脈に沿った完全なものとなります。

もう一つの賭け：ワークフローとコンテンツ生成

Profound（および市場の他の競合他社）は、コンテンツ生成のためのAIワークフローに賭けているようです。

その前提は単純です：検索におけるコンテンツのギャップを特定し、そのギャップを埋めるコンテンツを生成する。

これは短期的には有効かもしれませんが、いわゆるモデル崩壊のため、長期的には成功するアプローチとは考えられません。

モデル崩壊は、蛇が自分の尾を食べるようなものと考えればよいでしょう。研究によると、モデルは自身の出力にさらされると、多様性、正確性、一貫性が低下することがわかっています。

LLMはモデル崩壊を十分に認識しています。そして、そのビジネスモデルはモデル崩壊がモデルに浸透しないことに依存しているため、長期的にAI生成コンテンツに権威を与えることはないと考えています。

ただし、人間による大幅な編集が施されているか、特注の入力（自社製品データからのAPI利用など）を使用している場合は別です。

つまり、LLMは粗雑なコンテンツを評価しない。

私たちの言葉を鵜呑みにしないでください

この投稿は偏っている——執筆者を見れば明らかだ。

どの製品が最適か？ 確かめる方法はただ一つ。

Scrunchを試してみてください。Profoundを試してみてください。他の製品も試してみてください。

そして試す際には、選択したAI検索ソリューションが以下の4つのことを確実に実行できるか確認してください：

1️⃣ その場でブランドを作成：ブランド（自社、競合他社、お気に入りのブランド）を指定し、プロンプト設定が10分間のデモ時間で完了できることを確認してください。

2️⃣ カスタムプロンプトの作成と監視：多くのベンダーはプロンプトとカテゴリを指定します。独自のカスタムプロンプトを作成・監視する柔軟性が必要な場合（大半が該当）、セルフサービスで実現できることを確認してください。

3️⃣ データ設定と拡張性：必要な方法でデータを設定・ドリルダウン・レポート化できる必要があります（例：北米におけるボトムオブファネルプロンプトのトップ引用文の抽出）。さらに、レポートのエクスポートと共有が可能か確認してください。API経由でのデータ取得が必要な場合は、その点についても必ず確認しましょう。

4️⃣ エンタープライズ要件の確認：SOC2 Type II、ロールベースアクセス制御（RBAC）、API拡張性、マルチブランド管理、追跡対象プロンプトの規模など、企業レベルの要件がある場合は、事前に必ず確認・検証してください。

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