AI検索エンジンにおけるビジビリティ：これまでに分かっていること

イントロダクション

最近、AIによる検索の可視化が話題になっている。AIを搭載したツール、エンジン、SERP機能の成長は、人々がウェブ上で情報を見つけ、やりとりする方法を急速に変えつつある。ピュー・リサーチ・センターによると、ユーザーの約58%が、AIによる概要を提供するGoogleのセッションを少なくとも1回は行っている。さらに、AIが生成した回答に遭遇したユーザーは、セッションのわずか8%で従来のSERPリンクをクリックしたと報告している。

ウェブでの情報検索における人工知能への依存の高まりと、ゼロクリック体験の台頭は、ビジネスの成長と持続可能性にとって、従来の検索エンジンの可視性ではもはや不十分であることを意味している。今、競争力を維持するためには、AI回答でコンテンツを取り上げてもらう必要がある。しかし、私たちはAI検索最適化について、これまでにいったい何を知っているのだろうか？それを解明しよう！

AI検索とは何か？

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AI検索は、人工知能の助けを借りて実行されるあらゆる種類のオンライン検索を意味する一般化された用語である。ChatGPTやClaudeのようなスタンドアローンの大規模言語モデル（LLM）を使用することも、Perplexity AIやMicrosoft Copilotのような、それらをベースに構築されたエンジンの助けを借りることもできる。この用語はまた、従来のエンジンでのセッションにまたがるが、GoogleのAI OverviewsのようなAIを搭載したSERP機能の助けを借りている。

使用されるツールにかかわらず、このような検索の主なハイライトは、キーワードのマッチングと関連性に基づいてランク付けされた従来の情報源のリストをユーザーに提供しないことである。その代わりに、人工知能は自然言語処理と機械学習を使ってユーザーのクエリを処理し、その背後にある意図を理解する。その意図に基づいて、AIは人のリクエストに対する直接的な答えを合成し、通常は情報を収集した元のソースを引用する。

その結果ユーザーは、何ページにもわたって調べることなく、自分の質問に対する迅速で、パーソナライズされた、直接的な回答を受け取ることができる。これは、情報を探すのにより便利な方法であるため、ますます多くの人々が利用している。そして、これはビジネスにとって、ターゲットオーディエンスが通常のSERPを確認しない場合でもウェブ上で注目され続けるために、従来のSEOに加えてAI検索エンジン最適化を実施する必要性があることを意味する。

AI検索SEOは従来のSEOとどう違うのか？

ある種の類似点はあるものの、従来のアルゴリズムとAIのアルゴリズムは異なる働きをする。私たちが慣れ親しんでいるSERPは、キーワードのマッチングに基づいて作成される。そのため、従来のSEOはキーワードのターゲティングと統合に大きく依存していた。一方、人工知能はキーワードの類似性よりも深い部分に注目する。ユーザーが何を見つけたいのか、つまりユーザーの意図を評価するのだ。しかし、違いはそれだけではない。

私たちが知っていることをもとに、従来の検索SEOとAI検索SEOの主な特徴を簡単におさらいしてみよう：

	従来の最適化	AIを活用した最適化
目的	コンテンツをSERPで上位に表示させること。通常、検索結果上位10位以内にランクインすることに重点を置く。	エンジン、SERP、チャットでAIが生成した回答で取り上げられ、ソースとして引用されること。
キーワード	ニッチに沿った、人気のある、ボリュームのある（多くの場合、ショートテールの）キーワードに焦点を当てる。	ロングテールキーワードと質問ベースのクエリを頻繁に使用することに重点を置く。
ユーザーの意図	第二の焦点。	主な焦点
言語と声のトーン	TAの言葉遣いによって、カジュアル、フォーマル、シリアス。明瞭さと信頼性を重視。	人工知能が提供する対話のような経験に合わせて、より会話的に。

AI検索最適化の主なランキング要因

その違いから、従来のエンジンとAIエンジンは最終的に異なる要素とシグナルを使ってコンテンツをランク付けする。まだ不明な点は多いが、私たちはすでに、生成された結果に掲載されるのに役立つ以下の主要な要因について知っている：

コンテンツの深さとトピックオーソリティ

従来の検索エンジンの可視性は、特定のユーザークエリに対するコンテンツの関連性に大きく依存する。一方、人工知能は、より広範なトピックのオーソリティを優先します。コンテンツに深みがあり、関連する多様なサブトピックをカバーするソースは、時折異なるテーマで単発の記事を掲載するサイトよりも、生成された結果に入るチャンスがある。トピックのオーソリティは、専門性と信頼性の強いシグナルとなる。

コンテンツのオリジナリティと品質

人工知能は、与えられたテーマに関する大量のコンテンツを短時間で処理・分析することができる。そして、表面的で低品質なコピーを素早く検出する。合成された回答では、価値をもたらす権威ある独自の洞察を提供するソースを優先します。従って、情報の質と独創性は極めて重要です。

意味的最適化と文脈的関連性

通常のエンジンとは異なり、AIを搭載したエンジンは記事の文脈や意味的な基盤を調べることができる。彼らのアルゴリズムは、主要なターゲットキーワードとは別に、関連する用語やエンティティをカバーする論理的なトピッククラスターで編成された記事を探している。生成された結果に載るためには、サイトはコピーをセマンティックに最適化し、論理的な内部リンクを使用しなければならない。

エンゲージメント指標とユーザーエクスペリエンス

直帰率、滞在時間、クリックスルー率、スクロールの深さなどの行動シグナルは、ユーザーのエンゲージメントと満足度のレベルを示す。検索エンジンの人工知能は、これらのシグナルをより頻繁に見るようになった。検索エンジンは、これらのシグナルを、特定のコンテンツがユーザーの意図に合致し、ポジティブな体験を提供しているというサインとして解釈し、ランキングの可能性を高めます。

オンラインでの言及とブランドの信頼性

従来の検索エンジンでの知名度と同様に、LLMでの知名度も信頼性に左右される。しかし、AIはバックリンクだけにとどまりません。ユーザーのニーズに合った結果を提供するために、ブランドの全体的なデジタルフットプリントと評判を評価します。ブランドの定期的な言及やTier-1メディアでの報道、またそのセンチメントはすべて、引用を受けるのに役立ちます。検証された信頼性と専門知識を持つブランドを構築することが重要です。

機械可読シグナルと構造化データ

人工知能は、機械可読データに多くを依存している。人工知能にとって理解しやすいコンテンツにするためには、きれいなHTML階層、メタデータ、Schemaマークアップを実装する必要がある。これらのことは、LLMがあなたのページを解釈し、文脈を理解するのに役立ち、AIサマリーで取り上げられる可能性を高めることができる。

AIの可視性と従来のSERPの比較

上記の要素に合わせて適切な最適化戦略を実施すれば、生成された検索結果に表示され始め、すでに引用を受けることができるはずだ。しかし、このタイプのビジビリティについて私たちが知っていることがもう一つある-それは、必ずしもオーガニックなトラフィックを増加させるわけではないということだ。

私たちは皆、SERPで1位を獲得することが最終的にクリック数やトラフィックを増やすという事実に慣れている。しかし、人工知能は完全かつ包括的な答えを提供するため、ユーザーが自分でもっと知りたいと思わない限り、引用されたソースをクリックする必要はないことが多い。つまり、LLMサマリーで紹介されたからといって、必ずしもトラフィックが急増するわけではないのです。とはいえ、権威を強化し、聴衆の関心の的となることはできる。この2つの資産は、ゼロクリック体験の世界では不可欠になるだろう。

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AI検索最適化の指標

つまり、人工知能による検索エンジン最適化は、現在私たちが知っているSEOとは大きく異なる。また、必ずしもトラフィックやCTRが増加するとは限らない。それぞれ、AI検索ビジビリティの成功を定量化するには、以下のような異なるメトリクスにフォーカスする必要があります：

• AI視認率
• トピックオーソリティスコア
• ソース全体のオーソリティ
• 生成された結果における引用
• 文脈的関連性
• 意味的カバレッジ
• エンゲージメントとユーザー体験
• メンション・センチメント
• 声のシェア
• AIトラフィックからのコンバージョン

不確実性と課題

その急速な成長にもかかわらず、人工知能を利用したオンライン検索は、私たちがどのように可視性を最適化できるかという点で、まだ多くの課題と不確実性を私たちに与えている。現時点では、主な検索エンジンの可視性の制限は以下の通りです：

• 明確なランキングロジックの欠如。現時点では、人工知能が何を求めているかを既存のデータに基づいて予測することしかできない。しかし、アルゴリズムはまだ進化しており、通常のSERPで使用されるような構造化されたランキングロジックはまだ存在しない。
• ランキングの変動性。人工知能は、すべてのユーザーに対してダイナミックでパーソナライズされたレスポンスを提供する。そのため、SERPのように一貫した順位を保つことはほぼ不可能である。
• ソースの帰属エラー。人工知能はすべてのレスポンスにおいて大量のデータを合成する。多くの場合、ソースにリンクすることなく情報を使用するため、結果で紹介されることが必ずしも引用を受けることを意味するとは限らない。
• クリック数とトラフィックの減少。人工知能は、人々がサイトを訪れることなく情報を消費することを可能にする。近い将来、これはトラフィックとクリック数の驚異的な減少を意味するかもしれない。調査によると、上位にランクインしているページであっても、ユーザーのクエリによってグーグルの概要が表示された場合、トラフィックの79％を失う可能性があるという。これは、ビジネスにとって重大な問題を引き起こす可能性がある。

結論

昨今、AI検索ビジビリティは、すべてのビジネスが競争力を維持するために獲得する必要のある機会である。それはすでに、人々がウェブ上で情報を見つけ、交流する方法を変えつつある。そして、近い将来、SEOの全体像を再構築することが予想される。

お分かりのように、AIの最適化にはまだ多くの不確実性と課題があります。私たちはAIについて少しは知っていますが、ゼロクリックの環境で競争力を維持し、成長していくためには、まだまだ学ばなければならないことがたくさんあります。この記事で得た洞察を活用して、今すぐにでも正しい道に進み、このトピックに関するさらなるアップデートと洞察にご期待ください。