BuzzAbout AI

BuzzAbout AI

6つのネットワークを横断するソーシャルインテリジェンスを提供し、出典付きのメンション、パターン分析、RESTまたはMCPによるデータアクセスに対応します。

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最終更新 2026/8/28

BuzzAbout AIについて

buzzaboutは、Reddit、TikTok、YouTube、Instagram、X、LinkedIn上の会話を分析し、オーディエンス調査や市場調査に活用できるようにします。すべてのプロジェクトを事前定義された分類体系に当てはめることなく、悩み、反論、要望、語り口、感情、訴求点、ビジュアルスタイルを探します。調査担当者は自然言語で質問し、結果の根拠となる抽出済みメンションを確認できます。また、プラットフォームはRESTとMCPを通じて正規化されたソーシャルデータを提供します。利用可能なレコードには、投稿、返信、タイムスタンプ付き文字起こし、ビジュアルラベル、コメント、オーディエンスシグナルが含まれる場合があり、チームはそれらをダッシュボード、アラート、エージェント、社内ツールに連携できます。一般的な用途には、キャンペーン計画、ブランドモニタリング、製品探索、市場分析、危機アラート、クリエイターの審査があります。課金には注意が必要です。1クレジットは、取得・分析・スコアリングされた1件のメンションに相当します。クレジットは繰り越されず、残高がなくなると新しい調査は停止しますが、既存のリスニングエージェントとダッシュボードは引き続き稼働します。サブスクリプションは月払いまたは年払いに対応し、追加クレジットも購入できます。

機能

オーディエンスとコンテンツの調査

キャンペーン、投稿、広告、メールを作成する前に、対象オーディエンスが使う言葉、悩み、反論、訴求点を調査します。

ブランドと評判のモニタリング

メンション数とセンチメントの推移を追跡し、急増やネガティブな変化をアラートワークフローに連携します。

製品と市場の探索

苦情、機能要望、競合他社への言及をテーマ別にまとめ、バックログや市場評価に役立てます。

長所

  • 対応する6つのソーシャルネットワークを1つの調査ワークフローと正規化スキーマに統合し、個別のエクスポートを突き合わせる手間を減らします。
  • 調査結果から抽出済みメンションに戻れるため、洞察を利用する前に根拠を検証できます。
  • RESTとMCPを通じて、同じソーシャルデータをダッシュボード、アラート、社内ツール、エージェントワークフローで利用できます。

短所

  • 未使用のクレジットは各請求期間の終了時に失効するため、調査量が変動すると予算が無駄になる可能性があります。
  • クレジットがなくなると、追加購入またはリセットまで新しい調査ジョブが停止し、ワークフローが強制的に中断されます。
  • 公開情報には基本プランの正確な価格が記載されていないため、総費用を比較するには現在の料金案内を確認するか、ベンダーに問い合わせる必要があります。

料金プラン

月間サブスクリプション

Varies by selected plan月ごと
  • 付与されたメンションクレジットは請求期間ごとにリセット
  • 請求ページから解約でき、現在の期間が終了するまで利用可能
  • 1クレジットあたり$0.02で追加クレジットを購入可能

年間サブスクリプション

Varies by selected plan年ごと
  • 月払いと比べて約20%割安
  • 年1回の前払い
  • 付与されたメンションクレジットは請求期間ごとにリセット

クリエイター・教育プログラム

Application-based complimentary or discounted access個別設定
  • 対象となるクリエイターや研究者は無料で利用できる場合があります
  • 教育関係者や機関は無料または割引で利用できる場合があります
  • 利用資格には申請が必要で、一般公開の無料プランではありません

* 料金情報は参考用です。最新情報はBuzzAbout AI公式サイトのお知らせをご確認ください。

よくある質問

1クレジットは、対応するソースから取得・分析・スコアリングされた1件のメンションに相当します。オーディエンス調査ジョブでは、クエリごとではなく返されたメンションに対して課金されます。
クレジットを追加するか次の請求期間が始まるまで、新しい調査ジョブは停止します。既存のリスニングエージェントとダッシュボードは稼働を続け、追加クレジットは1つ$0.02です。
いいえ。付与されたクレジットは請求期間ごとにリセットされるため、常に余るチームは、より小さいプランが利用量に合うか検討する必要があります。
公式の料金FAQでは、パターンの種類とサンプル数に応じて86~95%の精度とされています。具体的なパターンほど一般に上限に近く、各結果には抽出済みメンションによる根拠があります。

ツール情報

開発者BuzzAbout AI
リリース日2026/4/5
価格subscription