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Google の検索生成エンジン (SGE) への適応 - パート 1@patriciadehemricourt
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Google の検索生成エンジン (SGE) への適応 - パート 1

Patricia de Hemricourt7m2024/02/19
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長すぎる; 読むには

Google の Search Generative Engine (SGE) ベータ版に焦点を当てた、検索エンジンの包括的な概要。この革新的な検索モデルは、ユーザーの意図をより深く理解し、より関連性があり、パーソナライズされた、微妙なクエリ結果を提供するように設計されています。 キーワードに大きく依存する従来の検索エンジンとは異なり、Google SGE ベータ版は高度な AI と機械学習を利用してクエリの背後にあるコンテキストとニュアンスを解釈し、人間のような理解を模倣した合成応答を提供します。 この記事では、手動インデックス作成から AI 主導の検索機能への移行を強調し、オンラインで情報を見つける方法に革命をもたらす SGE の可能性を強調しています。また、SEO への影響や、キーワードよりもコンテキストとユーザーの意図が優先される状況に適応することの重要性についても触れています。
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新しい検索の世界を受け入れる準備はできていますか?


SGE (検索生成エンジン) は、ユーザーの意図を理解し、明確かつ簡潔で人間に近い回答を提供するように設計されています。それでも、アクセスが制限されたベータ段階のGoogle SGE は、将来のことをよく示しています。したがって、間もなく起こるこの革命の詳細を理解し、準備をしておくことが重要です。


検索エンジンの進化の簡単な歴史から始めて、Google SGE ベータ版の検索結果の外観と操作性、および SGE の内部動作の基本的な理解に進みましょう。


検索エンジンの簡単な歴史

混沌から秩序へ: ディレクトリ時代 (1990 年代初頭) 人間の編集者によって最後の T まで整理された巨大なインターネット電話ディレクトリを考えてください。これは基本的に、Yahoo! のような初期の検索エンジンの機能です。 AltaVistaもそうでした。当時としては革新的ではありましたが、手動で情報を整理するモデルは、Web が最終的に爆発的な成長点に達するまで拡張可能でした。


クローラーの登場: インデックス作成の時代 (1990 年代後半から 2000 年代) Google や AltaVista などの検索エンジンの登場により、「クローラー」として知られるロボットが代わりに、Web を自動的に探索し、キーワードに基づいて Web サイトのインデックスを作成しました。これは大きな進歩であり、より動的で包括的な検索結果が提供されます。


キーワードを超えて: セマンティクスの台頭 (2000 年代から 2010 年代) キーワードの限界が明らかになったことで、検索エンジンはキーワードの背後にある意味を理解するために自然言語処理 (NLP) を組み込み始め、より直観的で関連性の高い結果を得る道を切り開きました。単なる「ピザ」ではなく、「近くで最高のピザ」と考えてください。


パーソナライゼーションと音声検索の時代: (2010 年代から現在) Siri や Alexa などのパーソナライズされた検索と音声検索アシスタントの導入により、ユーザーの意図とコンテキストを理解する方向への移行が始まりました。検索エンジンは、自然な会話を模倣して、個人の好みや音声クエリに合わせた結果を提供し始めました。


パラダイム シフト: SGE の登場 (2020 年代から現在) そしてついに、検索生成エンジンの夜明けに到着します。 SGE は、前任者の進歩を基礎として、高度な AI と機械学習を活用して、インデックスを作成して理解するだけでなく、個々のニーズに合わせた応答を生成します。以下の例に示すように、リンクを提供するだけではありません。情報を統合し、重要な洞察を抽出し、ユーザーが望むものに最適になるようにそれらを整理します。少なくとも、Google がユーザーのプロフィールを作成するために保存したデータによると。


Google SGE の検索結果はどのようになりますか

Google SGE はまだベータ モードであるため、ボンネットを開けて、検索エンジンの将来がどうなるかについて内部の仕組みについて高度な知識を得る誘惑に駆られます。


SGE では、キーワードと厳密なアルゴリズムを使用してドキュメントを作成する時代は終わりました。従来の検索は、一言で言えば概念ベースというよりはキーワードベースですが、SGE は NLP、AI、ML を統合して、検索者のクエリの背後にある意味とコンテキストを理解します。

たとえば、「ライターに最適なラップトップは何ですか?」と言うとします。考慮すべき特性の説明を含む合成回答を返します。


以下の推奨ラップトップのリストは、そのような特性に基づいており、推奨製品の隣にそれぞれ表示されます。これにより、各サイトをクリックするのに必要な時間が節約され、一目で簡単に比較評価できるため、選択時間が短縮されます。



商用製品 Google SGE 検索結果



商用製品の Google SGE 検索結果が拡大されました



推奨製品のリストの隣には、おそらく Google SGE が提供するものとは別の視点を提供するであろう「ベスト オブ」ウェブサイトが提案されています。

推奨される製品のリストは非常に長いため、ユーザーは通常の Google 検索結果に到達するまでにかなりの時間スクロールする必要があります。それでも、リストに到達する前に、FAQ セクションに目を通す必要があります。


興味深い事実:この記事を書いてから Hackernoon にアップロードするまで (36 時間後) の間に、インターフェイスが少し変更されました。そこで、より良いスクリーンショットを撮りたかったので、新しい SGE エンジンの上にスポンサー付きの結果を含む以下の結果が返されました。


これは、Google SGE ベータ版が実験中のさまざまなオプションを強調しており、Google SGE がすべてのユーザーにリリースされたときにどのような形式になるかを予測するのが困難になっています。




代替の Google SGE ベータ版の検索結果



非営利的な検索の場合、結果はまったく異なります。一般知識は貴重ではあっても市場価値がほとんどないため、これは当然のことです。そこで、商業的な意味合いがなさそうなランダムな質問をしてみましょう。たとえば、「トログロダイトはどのように生きていたのですか?」



Google SGE ベータ版の検索結果が拡大されました



ご覧のとおり、「人々も尋ねる」セクションに至るまでの道のりは、商用製品に比べてはるかに短いです。興味深いのは、最初のセクションの「続きを読む」矢印をクリックすると、GSE がデフォルトで吟遊詩人のようなインターフェイス (フォローアップの質問の提案とフォローアップの質問の作成への招待) の組み合わせに戻ることです。スニペット定義の隣にある追加の情報ソースにアクセスします。



Google SGE ベータ版の非展開検索結果


Google SGE ベータ版の検索結果が拡大されました



そのため、最近の BARD のような両方の形式、「人々も尋ねる」、およびインデックス付きセクションは引き続き利用可能で、現在は逆の年代順に積み重ねられています。



以前、1 日間隔で 2 つの検索結果形式に驚くべき違いがあったことを考慮して、同じ検索クエリを使用して新しい検索を試みました。結果の形式は前の結果と同じですが、内容が変更されています。 SGE のその特定の側面については、さらなる検討が必要となるでしょう。



同じクエリに対する 36 時間後の Google SGE ベータ検索結果



現段階では、私たちが今日慣れ親しんでいる検索エンジンの正確な将来は誰にも推測できません。 Googleでさえ、このバージョンの SGE を再検討し、ベータ ユーザーのフィードバック、スクロール、クリックのパターンを使用し、以前のバージョンと比較して SGE モデルを微調整しています。


今のところ、推測するためにできる最善のことは、プロセスの背後にあるエンジンを覗いてみることです。


Google SGE の内部構造を覗く

SGE には 3 つの基礎となるコンポーネントがあり、それぞれが以前の機能に基づいて構築されています。


  • 自然言語処理 (NLP):これにより、SGE は、単語のニュアンス、文法、感情を含むクエリの自然言語を理解できるようになります。そうすることで、人間と同じように質問を「読み取り」、検索の背後にある本当の意味と意図を抽出します。


  • 機械学習: SGE は、膨大な量のテキストとデータの分析から継続的に学習および適応し、パターンと関係を抽出します。これにより、クエリが適切に設定されていない場合でも、モデルは探したい情報を予測できます。


  • 人工知能: AI は NLP と ML から得た洞察を利用して、的確な回答だけでなく、有益でユーザーに合わせた回答を作成します。 SGE は、最新のテクノロジーと増え続ける知識ベースを提供する、あなたの個人的な研究アシスタントとなることを目的としています。単に情報を取得するだけではありません。ユーザーのニーズを理解し、質問に答える洞察を提供し、さらに調査、学習し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。



テキストを超えた: マルチモーダルなエクスペリエンス

上記の例からわかるように、SGE はテキスト形式に限定されません。さまざまな応答形式を生成できます。SGE は、推奨される目的地を強調表示するインタラクティブな地図を提示したり、ユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたビデオ旅程を作成したりする場合があります。まもなくリリースされる音声ナレーションについての未確認の噂があり、たとえば、必見の場所を案内する可能性があります。


Google SGE ベータ版の観光結果


SGE は将来 SEO にどのような影響を与える可能性がありますか?

SGE は、ユーザー エクスペリエンス革命の先駆けとなることを約束します。上で見たように、この革命の主な特徴は次のとおりです。

  • 精度と関連性を高める

  • ステロイドのパーソナライゼーション

  • 会話機能


しかし、SGE には否定できない利点がありますが、次の点について精査する必要があります。

  • バイアスと公平性: SGE がバイアスを排除し、すべてのユーザーに公正で包括的な結果を提供できるようにするにはどうすればよいでしょうか?

  • 透明性と説明可能性: ユーザーは、SGE がどのようにして答えに到達するのかを理解し、受け取る情報が正確で信頼できるものであることを確認するにはどうすればよいでしょうか?

  • プライバシーとデータ保護: ユーザーのプライバシーを保護し、SGE によって収集された膨大な量のデータが、著作権で保護された情報源に依存せずに、責任を持って倫理的に使用されるようにするにはどうすればよいでしょうか?


そうは言っても、SEO は新しい検索環境に迅速に適応しなければならない最初の分野であることは間違いありません。


SGE 向けの SEO の最適化

現在、見つけやすさを考慮して SEO を最適化することは、ビジネスの成功や、Web サイトへのトラフィックに依存するプロジェクトにとっての基本的な要件です。 SEO プロフェッショナルは、キーワードからロングテール キーワードへの移行、タイトルの魅力を最大化してクリックを促すこと(エンゲージメント率の低いクリックベイト タイトルを避けながら)、H タイトルなどを使用したコンテンツの構造化、バックリンクの取得、コンテンツの最適化などにすでに慣れています。ウェブサイトの高速読み込み、応答性などに優れています。

これらすべては、誰もが欲しがる検索結果の最初のページにコンテンツを配置するためです。 SGE の新しい時代に適応するには、迅速に適応する必要があります。 SGE に関する私の前回の記事は、LLM を利用した検索エンジン時代の SEOのみに特化しています。この記事の執筆時点では、Google SGE ベータ版はまだ利用可能ではありませんでしたが、主な原則は変わりません。


この記事では、キーワードからコンテキストに移行することで迅速に適応するために何をすべきかについて詳しく説明します。


次回の記事では、戦略的なビジネス上の優位性を得るために SGE を活用する方法に焦点を当てたいと思います。

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