イントロ
AIの大幅な進歩にもかかわらず、Googleは特定の複雑な検索クエリ、特に「not」という単語や前置詞を含む検 索クエリで課題に直面し続けている。グーグルのディレクター兼プロダクト・マネージャーであるエリザベス・タッカー氏は、最近のポッドキャスト "Search Off The Record "のエピソードでこれらの問題について語り、ユーザーの意図と関連情報のマッチングが現在も困難であることを強調した。
Not」クエリとの闘い
not」を含む検索クエリは、グーグルのアルゴリズムにとって特に問題となる。タッカー氏は、「"not "が特定の情報を除外する意味なのか、それとも別の意味なのかを検索エンジンが判別するのは難しい」と説明する。例えば、"中国製でない靴 "のような検索は曖昧であるため、最も関連性の高い結果を提供することが難しくなる。
前置詞の問題
前置詞は、文中の単語間の関係を確立するものだが、これも大きな困難をもたらす。屋外席のあるレストラン」や「ビーチ近くのホテル」などのクエリは、重要な情報を伝えるために前置詞に依存しています。Googleのアルゴリズムは、しばしばこれらの関係を正確に解釈するのに苦労し、検索結果の関連性に影響を与えます。
ロングテールクエリー
これらの課題は、検索トラフィックの大部分を占める、非常に具体的な複数単語のフレーズであるロングテール検索に特に当てはまります。ロングテールキーワードはユーザーの意図が高いことを示し、一般的に競合も少ないが、Googleが複雑なクエリを理解することが難しいため、これらのキーワードでの効果的なランキングの妨げになる可能性がある。
BERTの影響
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2019年の導入以来、複雑な言語的問題の理解を向上させ、グーグルにとって大きなブレークスルーとなった。BERTはグーグルが検索に含まれる単語の文脈やニュアンスを把握するのに役立つが、タッカーが指摘するように、すべての課題を完全に解決したわけではない。
グーグルの継続的改善への取り組み
グーグルは、このような複雑なクエリへの対応を改善するために積極的に取り組んでいるが、タッカーは、それが進行中であることを認めた。検索大手のグーグルは、自然言語処理とAI駆動型テクノロジーへの継続的な投資によって、理解を深め、より適切な検索結果を提供することを目指している。
SEOプロフェッショナルへの影響
SEOの専門家やウェブサイトのオーナーは、これらの課題に適応するためにいくつかのステップを踏むことができる：
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明確さと具体性：内容が明確かつ具体的で、主要な概念や表現間の関係を効果的に伝える。
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構造化データ：構造化データとテクニカルSEOのベストプラクティスを活用し、検索エンジンがコンテンツをより適切に解析・理解できるようにします。
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パフォーマンスを監視する：複雑なクエリに対する検索トラフィックとランキングに目を配り、矛盾や低下が見られた場合は戦略を調整できるようにする。
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常に更新：自然言語理解におけるGoogleの進歩に追いつき、新しいアルゴリズムや技術が導入されるたびに対応しましょう。
結論
BERTやその他の進歩により、ユーザーの意図を理解するGoogleの能力は大幅に向上しましたが、検索エンジンは依然とし て特定の複雑なクエリに対する課題に直面しています。Googleがアルゴリズムを改良し続ける中、SEOの専門家は、コンテンツが効果的に解析され、ランク付けされるように、明確で具体的なコンテンツと技術的なベストプラクティスに焦点を当てる必要があります。
