AI 検索: トラフィック ドロップの脅威と大規模な言語モデルでランク付けする方法を探る

今日、オンライン検索はひっくり返りつつあります。

の魔法のおかげで、大規模な言語モデル(LLM)、情報を見つけるためのより良い代替手段があります。

無関係なコンテンツの迷路につながる青いリンクの海に溺れる代わりに、今ではワンストップのチャット ボックスが用意されています。

AI が生成した関連性の高い包括的な回答で、膨大なクエリすべてに対処できます。

それが今日の AI 検索の顔です。そしてそれが私たちの新たな常態になりつつあります。

オンラインで忙しくしている場合は、この変化がオーガニック トラフィックにどのような影響を与えるのか疑問に思うかもしれません。さらに良いことに、中断されることなくそれを活用するにはどうすればよいでしょうか?

それがここで取り上げる核心です。

AI 検索の全容は依然として大きな謎です。ただし、私たちはすでに、それを跳ね返せる確かなものを持っています。

まず、AI Search の現状 (2023 年第 4 四半期) を見てみましょう。

大規模言語モデルと検索エンジンの相乗効果

少し前まで、LLM データセットの制限が懸念事項でした。

ChatGPT を例に挙げると、その実用性は特定の締め切り日によって妨げられ、リアルタイム データのニーズに対する信頼性が低くなってしまいました。

ただし、最近の統合Bing 検索エンジンの登場により完全に形勢が逆転しました。それ以来、ChatGPT の能力はインターネット全体へのアクセスによって強化されました。

言及する価値のあるもう 1 つのコンビは、Google と Google ネイティブの会話型 AI である Bard です。そして間もなく、Google は検索生成エクスペリエンス(SGE)、検索エンジンの能力とマルチモーダル LLM、ジェミニ。

したがって、これらの AI 検索シナリオのそれぞれで、インデックスからのリアルタイム データ バックアップと組み合わせた LLM 会話機能の非常に便利な機能を利用できました。

最近ではHubSpotとして強調表示されたの目標は、ユーザーのクエリに対して AI が生成した包括的な回答を提供し、探しているものを見つけるために複数のリンクを調べたり、新しいクエリを入力したりする必要をなくすことです。

まさにゲームチェンジャーですよね？

しかし、この検索の進化はオンライン ビジネスにとって何を意味するのでしょうか?

オーガニックトラフィックを犠牲にしてユーザーの利便性を犠牲にする - 研究の予測は次のとおりです

オーガニック トラフィックに依存している無数のオンライン ビジネス、マーケティング担当者、クリエイターにとって、新たな AI 検索は大きな落ち込みを引き起こす可能性があります。

最近、Google の SGE が Web サイトにどのような影響を与える可能性があるかについての洞察を提供する、Search Engine Land による興味深い調査結果を見つけました。

具体的には、この調査ではテクノロジー業界の 23 の Web サイトを調査し、情報キーワードのトラフィックを評価しました。 SGE の結果、オーガニック トラフィックは合計 18 ～ 64% 減少すると推定されています。

かなりの範囲ですが、驚くべきことではありません。

現在の SGE ベータ モデルを見ると、有機的なリンクがどこに配置されているかは明らかです。

彼らが座りますSERPの一番下にある、広告のすぐ下に、AI が生成した回答と AI スナップショットが右隅にあります。

現代のユーザーの注意持続時間は短いという周知の事実を考えると、オーガニック リンクをクリックするためにそこまでスクロールするユーザーはどれだけいるでしょうか? 🤔

したがって、この新しい設定では、AI スナップショット (生成された回答をバックアップする 3 つの Web サイトにリンクするカルーセル) にスポットを当てた人が勝者となる可能性があります。

この研究では次のことを前提としています。

SGE スナップショット カルーセルにはランクされていないが、従来の 10 の青いリンクにはランクされている場合、トラフィックは得られません。

AI のスナップショットをめぐる競争のように見えますが、広告は目前に迫っており、より大きな予算とリソースを持つ企業が有利になります。

一方、研究から得られたさらにいくつかの仮定は次のとおりです。

• ページがスナップショット カルーセルでランク付けされると、（ある程度の）オーガニック トラフィックを受け取ることになります。

• スナップショット カルーセルからのトラフィックは、今日の Google でのランクと同じかそれ以下になります。

ここで話している交通量の激減が一夜にして起こるとは考えにくい。

人々は習慣的な閲覧パターンに固執する傾向があるため、しばらくはオーガニックリンクをスクロールし続ける可能性があります。

ただし、時間が経つにつれてユーザーが AI によって生成された回答に慣れてくると、オーガニック リンクへの関与は必然的に減少します。

したがって、後で混乱が生じるのではなく、今この新しい AI 検索パラダイムに適応する方法を見つけ出すことが最善策です。

それが私たちが次にやることです。

その前に、まず AI 検索が従来の検索エンジンと比較してクエリ テキスト マッチングのダイナミクスをどのように変える可能性があるかを調べてみましょう。

AI 検索は単なる機械的なキーワードとテキストのマッチングを超えます

これは、Bing のプリンシパル プロダクト マネージャーである Fabrice Canel 氏が最近の記事で指摘したことです。インタビュー(少し言い換えました):

「私たちはキーワードを重視していますが、同じキーワードを含むデータとクエリのキーワードを照合することよりも、応答をユーザーの意図とコンテキストに合わせることが重要です。」

したがって、このコメントに基づいて、Bing は現在、ユーザーの意図とコンテキストの理解に焦点を当てた、より微妙なセマンティックなアプローチを統合しています。

Bing の過去のアルゴリズムについてはわかりませんが、Google はそのアルゴリズムを導入しました。ハチドリ- 2013 年に開発されたセマンティック検索アルゴリズム。

そしてそれは、単純なキーワードとテキストのマッチング エンジンをはるかに超えた検索の進化を示しました。

Hummingbird のリリース以来 (そしてその後)バート、お母さん、 そしてランクブレイン)、Google はセマンティック検索を重視しており、セマンティック データベースを活用してユーザーの意図とクエリ コンテキストを一致させることを目指しています。ナレッジグラフ。

つまり、ここで重要なのは、セマンティック検索は AI 検索の台頭によって得られた新しいものではないということです。検索エンジンの分野では 10 年近く進化してきました。

これが、AI 検索の革新的な側面がセマンティクスとユーザーの意図に焦点を当てていることであると主張するオンライン雑談が混乱を招く可能性がある理由です。

しかし、間違いなく、今ではアルゴリズムは進化し、より洗練されています。

過去の行動や広範な Web パターン、ローカルおよび季節のコンテキスト (存在する場合)、言語のニュアンスの理解の向上、タイプミスの修正などを分析することで、より微妙な方法でユーザーの意図をより正確に解読できます。

全体として、 AI 検索は始まりではなく、私たちが取り組んでいるセマンティック検索の旅の発展を表しています。

しかし、疑問は残ります。どうすればその点で優れているのでしょうか?

AI 検索で優れた成果を上げるための新しい戦略とは何ですか?

現時点では、AI 検索システムの内部動作、つまり応答を生成するコンテンツをどのように選択して優先するかは、依然としてブラック ボックスのような状態にあると言っても過言ではありません。

そして、率直に言って、それは常にそうであるかもしれません。

それにもかかわらず、デジタル PR と SEO という 2 つのレンズを通して AI 検索コードを調べることで、AI 検索コードの解読を試みることは可能です。

私のニュースレターの今後の号でAIアンプAI 検索のコンテキストでそれぞれについてさらに詳しく説明しますので、必ず確認してください。サインアップ。

ここでは、両方の戦略の表面を簡単にざっと見てみましょう。

デジタル PR は AI 検索ランキングでどのようなスコアを獲得しますか?

明確にするために、デジタル PR とは大まかに言うと、ブランドの認知度とオンラインでの存在感を高めるために外部の権威あるチャネルを活用するマーケティング戦略を意味します。

このようなチャネルには、メディア アウトレット、業界出版物、参考 Web サイト、インフルエンサー ドメインなどが含まれます。

ブランドにとって、そのようなチャネルで言及され、そこからバックリンクを取得することは、検索エンジンで有機的に上位にランクされるための最も効果的な方法の 1 つです。

では、デジタル PR を AI 検索の観点から評価してみましょう。

AI 検索のインデックス側

インデックスが AI 検索と統合されるにつれて、オンラインでのブランドの認知度を高めるデジタル PR の役割は引き続き非常に重要です。

たとえば、ChatGPT であなたのブランドを紹介するには、Bing と良好な関係を保つ必要があります。

他の検索エンジンと同様、Bing でランク付けされるためには、ブランドが肯定的なメディア報道、評判の高いバックリンク、信頼できる情報源からの言及を確保する必要があります。

さらに、そのようなリンクやメンションは、ブランドと関連性の高い、ブランドと非ブランドの両方のクエリでのランキングに有利になります。

AI 検索の LLM の視点から

ご存知のとおり、AI Search の別の部分には、静的データセットに基づいて応答を生成する大規模言語モデル (LLM) が含まれます。これらは定期的に更新されます。

私が話をする機会があった AI 開発者によると、これらのアップデートでは、ソースの信頼性などの要素に基づいて品質を確保するためにデータを厳選しているとのことです。

通常、ソースは大まかに、高、中、または低の信頼レベルに分類されます。

高度に信頼できる情報源には、報道機関、信頼できる参考サイト、学術雑誌、業界レポートなどが含まれます。これは、基本的に、古典的なトップレベルのデジタル PR チャネルです。

ここのテイクアウトは？

あなたのブランドが次の LLM アップデートに含まれる可能性を高めるには、外部の信頼できるリソースに存在する必要があります。

ここで再びデジタル PR が登場します。

これに加えて、ChatGPT がクエリに応じて推奨事項を形成するためにソースをどのように選択するかを調査するために、ChatGPT を使用して行った実験を共有したいと思います。

ChatGPT がどのように推奨事項を導き出すか - 私の実験

私は ChatGPT を利用して、自分にとって最適な暗号コールド ウォレットを探しました。

ここで大量のスクリーンショットを避けるには、簡単に言うと次のようになります。

私は「最高の暗号通貨コールドウォレットを探しています。1つ選ぶのを手伝ってください。」と促しました。

データセットと Bing を参照した後、ウォレットのリストを提示し、セキュリティ、価格、手数料などに基づいた理論的根拠をそれぞれに裏付けました。

次に、これらの推奨事項を裏付ける情報源のリストを要求しました。

以下にいくつかの興味深い観察を示します。

• まず、リスト内のソースはいずれも暗号通貨ウォレット Web サイトではありませんでした。それらはすべてデジタル PR チャネルでした。特に、ドメイン権限が高く、ユーザーのレビュー、評価、製品比較などが多数ある参照 Web サイト。

• 第 2 に、これらのリソースすべてが、私のクエリに対して Bing で上位にランクされたわけではありません。

最後は私に疑問を抱かせました:

ChatGPT が Bing のランキングの上位にないリソースを選択したのはなぜですか?

そこで、さらに深く掘り下げてみました。

結局のところ、ChatGPT が回答をどこから取得するかを決定する際に考慮するのはランクだけではありません。

ランキングが決め手ではないとしたら、どれが決め手になるのでしょうか？ 🤔

スクリーンショットからわかるように、ChatGPT は推奨事項を裏付けるソースを選択する際にさまざまな基準を評価しました。

重要なものとしては、関連性、最新性、権威性、包括性、独自性などが挙げられます。

そして、どうでしょうか？これらの基準を満たすデジタル PR チャネルを選択して、私に暗号通貨ウォレットを提案しました。その中にブランドサイトはありませんでした。

ブランド Web サイトが ChatGPT の選択から除外されるという意味ではありません。必要な基準をすべて満たしていれば、チャンスはあります。

しかし、そのためにはウェブサイトの権威の成長とランキングに全力で取り組む必要があり、それは常に困難で費用のかかるマラソンです。

リソースと時間が限られている場合は、すべての卵を 1 つの Web サイトのバスケットに入れるよりも、すでに確立されている複数の外部チャネルにまたがって存在することを優先する方が現実的です。

まとめ:

AI 検索のコンテキストでは、デジタル PR がチャットボットのインデックスと LLM 部分の両方に適合するためにブランドが進む必要がある主要な方向であるように見えます。

さて、AI 検索の SEO の側面に移ります。AI 検索はもう機能しなくなったのでしょうか、それとも別の方法で行う必要があるのでしょうか?

AI検索とSEO

繰り返しになりますが、AI 検索システムにはインデックス部分があるため、それを最適化するために SEO が依然として必要です。

cries of 'SEO is dead with AI' seem out of placeそのためです。

また、「新しい」SEO の波である AI SEO についての話題もあります。AI SEO は、コンテンツ内のユーザーの意図、コンテキスト、会話言語に焦点を当てているため、新しいものとみなされています。

ただし、上で説明したように、これはまだ始まったばかりではありません。

それは10年も前の標準です。 AI 時代においても、それは有効であり、進化し続けています。

したがって、SEO がマーケティング ミックスの一部である場合、検索の AI の側面に関係なく、基本に固執することは依然として意味があります。

• 検索エンジンのガイドラインに徹底的に従ってください。
• ウェブサイトを適切に構造化しましょう。
• サイトの健全なバックリンク プロファイルを育成します。
• コンテンツを会話言語用に最適化し、常に最新の状態に保ちます。

これはすでに SEO の成功の 50% を占めています。上記ではインタビュー, Bingのファブリス・カネル氏がこれを認めた。

さて、SEO では何を変える必要があるでしょうか?

1.音声検索の最適化 (VSEO) を強化する

音声検索は AI が急増するずっと前から存在していましたが、その精度と採用率は大幅に増加しました。

スタティスタあり投影する世界の音声認識市場は 2020 年の 100 億ドルから 2029 年までに 500 億ドルに増加すると見込まれており、VSEO はこれまで以上に重要になっています。

ニュースレターの今後の号で VSEO 戦略について検討する予定ですAIアンプ。見逃さないように登録してください。

2. チャットボットから学ぶ

チャットボットが潜在的なユーザーのクエリにどのように対処するかには特に注意してください。特定の回答を生成した理由と方法、推奨事項を考えるときに使用する基準などについて質問します。

これまでのところ、チャットボットは、AI がユーザーのクエリをどのように処理して応答するかを示す最も鮮明な例として機能します。

3. チャット専用のウェブマスター ツールを活用する

ChatGPT 用に最適化していますか? Bing マスター ツールを使用します。彼らの最新作パフォーマンスレポートBing ボットの回答の CTR など、チャット固有の指標が含まれます。

ChatGPT が Bing に統合されているため、このデータはそこでのブランドの認知度を高める上で非常に貴重になる可能性があります。

要約すると、AI 検索の文脈における SEO の理念は根本的に変わっているようには見えません。AI が導入されているかどうかにかかわらず、関連性があり、包括的で、詳細で更新されたコンテンツを提供することが最適化の中核であることに変わりはありません。

では、AI 検索に適応する最善の方法は何でしょうか: デジタル PR と SEO でしょうか?

両方のコンボ。

デジタル PR と SEO は、常にブランドにとってオーガニック トラフィックを獲得するための最良の戦略です。

しかし、AI時代にはデジタルPRが中心となる必要があります。

なぜ？

信頼できる外部チャネルを通じて信頼、権威、信頼性を LLM に伝えることで、LLM の共感を得るのがより効果的です。

言い換えれば、SEO を行わずに PR だけを行った場合、PR を行わずに SEO を行うよりも、ブランドを AI 検索ランキングに入れる可能性が高くなります。

だからこそ、デジタル PR が優先されるべきだと私は考えています。

最後に、この AI 検索に関するすべての話を具体的な数字にまとめた事件について説明します

この話を終えるにあたり、現実世界の例、つまり新しい収益チャネルとして ChatGPT を活用したブランドに目を向けましょう。 Logikcull 社は、 話ここで伝えること。

彼らは、2023 年 3 月以降、ChatGPT で生成された回答を通じて Logikcull を発見した新規顧客が増加し始めたことを明らかにしました。

CEO の Andy Wilson 氏は、ChatGPT によって毎月のサブスクリプション収入が 100,000 ドルに達すると予測しているとコメントしました。

注: これは 2023 年 3 月、つまり ChatGPT が Bing と統合される前に始まりました。

このような ROI ストーリーがすぐに新しい標準になるかどうかは現時点では不明ですが、それでも、ヒーローになる方法について考え始めることは良い考えです。

結論

AI Search はまだ初期段階にあり、その全容を把握するには程遠いです。

適応する方法を見つけるには、従来のマーケティングの知恵と、収集できる新たな洞察を組み合わせることしかできません。

それがこの記事が行ってきたことです。

重要なポイントは次のとおりです。

• AI 検索への移行は、特に Google の SGE の今後の開始により、オーガニック トラフィックに大きく依存しているビジネスに混乱をもたらす可能性があります。

• デジタル PR はマーケティング ミックスの中心となるべきです。上位の権威あるプラットフォームを活用することで、あなたのブランドが AI 検索の Index コンポーネントと LLM コンポーネントの両方で取り上げられる可能性が高くなります。

• SEO はどこにも行きません。デジタル PR の取り組みと並行して機能する必要があります。 AI SEO が話題になっていますが、セマンティック最適化の基本はほとんど変わっていません。ただし、音声検索とより会話型のスタイルが重視されています。

  
  

つまり、デジタル PR を強化し、それを戦略的 SEO で補完することで、差し迫った AI 検索変革においてブランドが成功する可能性が高まります。

残りは実験です。

このトピックについては、私のニュースレターAImplifierの次号で詳しく説明します。楽しんでいただけましたら、ぜひご登録ください。

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