AI を活用した生成検索エンジン: ブランド マーケティング担当者が知っておくべきこと

検索エンジンは、ほぼすべての層にアピールできる数少ないオンライン ツールの 1 つであり、デジタルでつながった文化にしっかりと組み込まれています。 過去 25 年間で、私たちはその膨大な可能性を解き放つ時代から、今やすべてのものが「Google 対応」かつ「Bing 対応」であることを当然のことと考える時代に移り、Alphabet と Microsoft に直接的かつ不釣り合いな権力と影響力を与えました。オンラインでの行動、コンテンツ消費、文化について。

したがって、生成型 AI を活用した検索エンジンの出現により、前例のない規模の誇大広告が実現したと信じたほうがよいでしょう。 簡単に言えば、これらの新しい AI モデルを組み合わせれば、おばあちゃんの Google やババアのBing ではなくなります。 GPT-3 などの大規模言語モデル (LLM) とともに、これまでよりもさらに洗練されたアルゴリズムを活用して、高度にパーソナライズされた非常に具体的な結果を生成する「スーパー Google」を想像してみてください。そうすれば、生成 AI がなぜ使われるのかがわかるでしょう。強力な検索エンジンは、ユーザーがオンラインで情報やコンテンツを発見、広め、アクセスする方法に革命を起こそうとしています。

SEO コンテンツ ストラテジスト、コンサルタント、コピーライターとして、私はこれがブランド マーケティング担当者とコンテンツ作成にとって何を意味するのかを知りたいと考えていました。 これを読んでいるあなたは、おそらく ChatGPT に少し手を出し、生成 AI がどのような機能を備えているかをすでに理解しているでしょう (まだ理解していない場合は、まずコンテンツ作成における生成 AI のリスクとメリットについて読んでください)。その存在は検索の未来を意味します。

生成 AI によって、検索エンジンがクエリを理解する方法や、検索結果にコンテンツが表示される方法がどのように変わるかについて考えているかもしれません。 すべてのクエリは検索エンジンの AI によって「位置 0」で直接回答され、サポート資料として追加のオーガニック コンテンツ結果が推奨されるのでしょうか? 有料検索広告は言うまでもありません。 検索エンジン マーケティング (SEM) とクリック課金型 (PPC) の広告競争はさらに激化し、広告主は AI が生成した回答よりも上に、あるいはその中に表示されるために、高額なプレミアムを喜んで投げ入れるのでしょうか? また、キーワードに入札するのではなく、正確なクエリや AI プロンプトに基づいて入札するようになるのでしょうか?

この記事の目的は、生成 AI と検索エンジンのパワー カップルの間に芽生えつつある (そして紛れもなく強力な) 関係を探ることであり、その統合がもたらす難問を乗り越える方法についての洞察を提供するとともに、検索エンジンの結果ページ (SERP) に対する AI の影響についても洞察を提供することです。 ）。 そうすることで、ブランド マーケティング担当者、SEO 担当者、コンテンツ作成者は、生成 AI が検索エンジンの機能に組み込まれるにつれて確実に地位を確立し続けるために、コンテンツ戦略を適応させるための可能な限りの準備を整えることができます。

まず、生成 AI アプリケーションに関する簡単な入門書を作成し、主要プレーヤーが何をしようとしているのかを掘り下げてみましょう。Microsoft は、Bing、Google の対話アプリケーション用言語モデル (別名 LaMDA)、および Bard 向けに新しい AI を活用したチャット機能を間もなく展開すると発表しました。ニュースの見出しを飾ったり、画像や音楽の作成に重点を置いた他の AI モデルが登場したりすることで、この新たなデジタル環境の概要を示し、この破壊的なテクノロジーが今後の検索結果にどのような影響を与えるかを説明します。

Generative AI とは何ですか?またその応用は何ですか?

生成 AI はあらゆる分野でメディアを賑わせており、誰もが言いたいことがあります。

ハーバード ビジネス レビューと MIT テクノロジー レビューの学者たちが、検索エンジンに対する生成 AI の短期的な影響について懐疑的な 2 セントを投じて、生成 AI が株価に与える短期的な影響を予測する人々に資金を提供していることから、インターネットの隅々までが炎上しているように見えます。 AI の潜在的な用途や影響についてのアイデア、意見、さらにはあからさまな警告も含まれています。

2023 年 2 月 17 日から 19 日にかけて AI を活用した検索エンジンに関する懸念について 2,200 人以上の米国成人を対象に実施した Morning Consult の調査では、3 分の 2 以上が個人的なことに関して AI について「ある程度」または「非常に」懸念していることがわかりました。データのプライバシー、国益に反してデータを利用する外国勢力、AI が生成した検索結果を含む誤った情報の拡散、ディープフェイクの作成など、これらはほんの始まりにすぎません。

また、SERP における偏見や差別、AI モデルのトレーニングや開発方法の透明性の欠如、多くの業界にわたる雇用喪失につながるこれらのツールについて、人々は当然のことながら懸念していました。 そしてそれは、Wired が、ステロイドを使用した検索エンジンが必要とするより高いコンピューティング能力による二酸化炭素排出量の増加という生成 AI の「汚れた秘密」を批判する前の話です。

全部わかりましたか？ さて、それでは、何ということですか？

生成 AI は、機械学習を使用して、供給されたデータから新しいコンテンツを作成する人工知能の一種であり、わずか数個の基本構成要素で高いレベルの多様性と予測不可能性を利用します。 このテクノロジーは、特に ChatGPT がインターネットを破壊して以来、検索エンジンがアルゴリズムを改善し、より正確な検索結果を提供しようとしているため、検索エンジンでの人気が高まっています。

このテクノロジーは、テキストや画像などの既存のデータ ポイントを取得し、それらを使用してまったく新しいコンテンツを生成することで機能します。 たとえば、OpenAI の DALL·E と新しく改良された DALL·E 2 (より正確で 4 倍の解像度の画像を生成します) は、まったく関係のないアイデアを含むテキスト プロンプトに基づいてリアルな画像やアートをレンダリングできます。 アボカドを肘掛け椅子として何十回も繰​​り返してみたいと思ったことがあるなら、DALL・E があなたをサポートします。

同様に、テキストベースの生成 AI は、最小限の人的入力で、1 つのソース文書から単語やフレーズの断片を取り出し、それらを組み合わせてまったく新しい文、段落、さらには記事全体を作成できます。 ChatGPT やその他の AI コンテンツ作成ツールは、チャット形式でクエリに応答し、自然言語処理 (NLP) を活用して、ブログ、Web サイト、ソーシャル メディア、その他のマーケティング チャネル向けの短文および長文のコンテンツをわずかな時間で作成できると考えてください。平均的なライターが助けを借りずにかかる時間です。

このテクノロジーの潜在的な用途は、Google や Bing などの主要なプラットフォームでより関連性の高い検索結果を提供することから、ユーザーの興味や好みに基づいてパーソナライズされたニュース記事を生成することまで、多岐にわたります。 ジェネレーティブ AI をマーケティング キャンペーンに使用すると、マーケター自身による手動入力を必要とせずに、各ユーザーのニーズや要望に合わせて特別に調整されたカスタム広告を作成することもできます。 検索エンジンのアルゴリズムに適切に実装されれば、生成 AI が検索エンジンで何ができるかということに関しては、可能性は無限にあり、刺激的です。

音楽作成も、波 (少なくとも音波) を生み出すように設定されたもう 1 つの生成 AI アプリケーションです。 AI モデルを音楽のパターンとサウンドでトレーニングすることで、独自の斬新な楽曲を生成できます。 同様に、詩や物語などの他の創造的な芸術向けに生成 AI モデルが開発されており、人間の入力を最小限に抑えて作品全体を自分で作成することができ、その結果は、まだしばらくは創造的な人間が必要であることを示しています。

検索エンジンは生成 AI をどのように利用しているのでしょうか?

マイクロソフトBing

Microsoft は、実証済みの生成 AI テクノロジを Bing に組み込むことができるように、ChatGPT および DALL-E テクノロジを開発する会社である OpenAI に多額の投資を行っています。 実際、同社はすでに、Bing が「ChatGPT よりも強力で検索専用にカスタマイズされた新しい次世代 OpenAI 大規模言語モデル (LLM)」を特徴とする最先端の AI 検索エンジンを展開すると発表しました。 同社によれば、ChatGPT や GPT 3.5 よりも「さらに高速、正確、高機能」だが、大きな違いは、OpenAI とは異なり、インターネットにほぼリアルタイムでアクセスでき、最新情報を提供できることである。無料のChatGPTバージョン。

このメジャー アップデートはまだ一般公開されていませんが、新しい Bing の待機リストに参加して、最初に試したグループの中でその強力な新しい検索機能にアクセスできるようにすることができます。 新しいBingのベータテストを行った人は、AIが生成した結果がGoogleの注目スニペットとナレッジパネルの結果の隣に表示され、SERPが2つの列に分割され、左側が従来の結果、右側が表示されることが分かった。 また、ChatGPT に似たスタンドアロンのチャット ページに分割して、Web を利用してほぼリアルタイムのデータ フィードで応答することもできます。

Microsoft は、まず生成 AI 検索に参入することで、世界の検索エンジン領域における Google の 93% 近くの市場シェアの一部を、Bing のわずか 3% に比べて奪うことを望んでいますが、我々はそれがどれだけ飛躍するか見守る必要があります。」手に入れることができるでしょう。

Google検索

Google のエンジニアや幹部は、この初期の領域が進化するにつれて ChatGPT をいじっているだけではなく、OpenAI の GPT-3 への回答として 2021 年にリリースされた LaMDA を含む生成 AI モデルの構築にも多額の投資を行ってきました。 GPT-3 が言語モデリングに使用しているのと同じニューラル ネットワークである Transformer 上に構築された LaMDA は、独自の AI イニシアチブに会話型チャットを取り入れています。

Google によると、LaMDA は対話の訓練を受けており、近い将来 OpenAI の ChatGPT と競合できるようになるはずです。 それでも、Google は、AI 原則に従って安全性とリスク軽減を確保できるまで、生成 AI ツールを一般公開することに躊躇しているため、現時点では LaMDA について読むことしかできません。

LaMDA を基盤として、Google は今年、OpenAI の ChatGPT への回答として、Bard と呼ばれる LaMDA を利用した新しい会話型チャット サービスを発表しました。 Google と Alphabet の CEO、サンダー・ピチャイ氏は次のように述べています。「Bard は、世界の幅広い知識と、当社の大規模な言語モデルの力、知性、創造性を組み合わせることを目指しています。Web からの情報を活用して、新鮮で高品質な応答を提供します」 [そして]創造性のはけ口にもなり、好奇心の出発点にもなり得るのです。」

残念ながら、同社はBardの最初の広告で事実確認を怠ったようで、その親会社であるAlphabetは株価が8％下落し、1営業日で時価総額1億ドルを失った。 それでも、Google が将来 Bard を一般公開する際に同様の失敗を避けるためにテクノロジーを倍増させることになるため、Bard の大失敗は最終的にはプラスになる可能性があると考える人もいます。

一方、Google は、言語やその他の分野で、PaLM、Imagen、MusicLM などの追加の生成 AI モデルを開発し、自社の機能とサービスを強化し、生成 AI をより主流にしています。 これらの画期的な取り組みについてさらに詳しく説明します。

Google のより生成的な AI モデル

パルム

PaLM (Pathways Language Model) は、Google が作成した別の AI 言語モデルで、同社の Pathways モデルに基づいて構築されており、5,400 億のパラメーターを使用して自然言語処理 (NLP) タスクを実行し、文やフレーズ内の単語のコンテキストを理解します。 PaLM は、質問応答、要約、翻訳などのタスクに使用でき、論理、数学、パターン認識、その他の複雑なタスクについて訓練されています。

Googleによると、PaLMは事前トレーニングデータセットのわずか5％にコードが含まれる強力なコードを生成できるだけでなく、「原因と結果を区別し、適切な文脈での概念的な組み合わせを理解し、絵文字から映画を推測することもできる」という。

イマージェン

Imagen は、Google Research によって作成された AI テキストから画像へのジェネレーターであり、OpenAI が 2022 年に DALL·E 2 をリリースして間もなく研究論文として発表されました。Imagen と DALL·E 2 はどちらもテキストから画像を作成する生成 AI モデルですプロンプトの主な違いは、DALL・E と DALL・E 2 は現在使用できるのに対し、Imagen は現在使用できないことです。Google によると、「Imagen には有害なステレオタイプと表現がエンコードされているリスクがあるため、これは、さらなる安全策が講じられない限り、Imagen を一般公開しないという私たちの決定の指針となります。」

注目すべきもう 1 つの重要な要素は、人間による評価では、Imagen がアライメントと忠実度において DALL・E 2 を含む他の同様の手法よりも優れているということです。そのため、実際に使用できる人はいませんが、DALL よりも優れている可能性が高いことはわかります。 ·E 2 (OpenAI による進歩は保留中) 最終的にリリースされるとき。

音楽LM

MusicLM は、Google Research によって開発された、音楽作品を生成できる生成 AI 言語モデルです。 「条件付き生成」と呼ばれる技術を使用しており、ジャンル、スタイル、雰囲気などの特定のパラメーターに基づいて音楽を生成できます。 Google によると、「MusicLM はテキストとメロディーの両方を条件付けでき、口笛や鼻歌のメロディーをテキストのキャプションに記述されているスタイルに応じて変換できます。」

上にリンクされている概要ページでは、さまざまなプロンプト タイプから 10 秒から 5 分間のクリップを生成する MusicLM の動作を聞くことができます。これには、「レゲトンとエレクトロニック ダンス ミュージックの融合、スペーシーなサウンド」から生成された 30 秒のオーディオ ファイルが含まれます。 、異世界のサウンド。宇宙に迷い込んだような体験を誘発し、その音楽はダンサブルでありながら、驚きと畏怖の感覚を呼び起こすようにデザインされています。」、サンプルは有名な絵画のタイトル、作者、説明から生成されました（ゴッホの星月夜を含む）クリムトの「接吻」など）、ラップ、EDM、デスメタルなどのさまざまなジャンルに合わせて生成されたランダムなアコーディオンサウンドの 10 秒のスニペットです。 場合によっては品質が粗い場合もありますが、それでも出力には驚くべきものがあるため、MusicLM のサンプル トラックをいくつか聴いてみることを強くお勧めします。

生成 AI が検索結果に与える可能性のある影響

より正確で関連性の高いSERP

Generative AI は将来、人々がこれらの検索エンジンをどのように使用するかに大きな影響を与えると考えて間違いありません。 このテクノロジーは、より正確な結果をこれまでよりも迅速に提供するのに役立ち、同時に複数の言語やコンテキストにわたって関連性と精度を高める可能性があります。

Google と Bing はそれぞれ、検索結果を最適化するためにチャットを超えた生成 AI を活用し、アルゴリズムに最小限のトークンでより高度な複雑さとランダム性の増加を導入しています。 では、それは検索結果にとって具体的に何を意味するのでしょうか? 一言で言えば、SERP の精度と関連性が向上します。

AI と自然言語処理のコンテキストでは、混乱度は、言語モデルが単語のシーケンスをどの程度うまく予測または理解できるかを測定します。 具体的には、シーケンス内の次の単語を予測する際のモデルの不確実性または予測不可能性を測定する指標です。 パープレキシティ スコアが低いほど、モデルが次の単語の予測に優れていることを示しますが、パープレキシティ スコアが高いほど、モデルが不確かであるか、予測不可能であることを示します。 直観に反するように思えるかもしれませんが、パープレキシティ スコアが高いほど、モデルがより多様でユニークな出力を生成していることを示すため、望ましい場合があります。 これは、検索エンジンがユーザーに関連するさまざまな結果セットを提供しようとしている SERP で役立ちます。

AI と NLP のコンテキストでは、トークンは言語の基本的な構成要素です。 通常、トークンは個々の単語であり、サブワードや文字などの他の言語単位である場合もあります。 トークンを使用する生成 AI モデルは、トークンをさまざまな方法で組み合わせて、モデルがトレーニングされたデータに似ているが異なる新しい出力を生成できます。

最小限のトークンで生成 AI を活用することで、Google や Bing などの検索エンジンは、より高度な複雑性を導入して、よりニッチで特殊性の高いコンテンツを含む、より広範囲の潜在的な一致を含めることができます。 さらに、生成 AI はランダム性を高めることができるため、同様のクエリに対して同じ結果セットがユーザーに表示されるという問題を回避できます。 これは、検索エンジンの結果がより多様性に富み、ユーザーのさまざまなニーズや興味を満たす可能性が高まることを意味します。

パーソナライズされた結果と AI が生成した回答により、必要なものをより迅速に見つけることができます

生成 AI は、ユーザーが複数の結果ページをクリックする必要なく、ユーザーのクエリに直接回答を提供することで、検索エンジンに影響を与える可能性もあります。 新しい Bing では、SERP に分割画面が搭載され、左側に従来の有料検索結果とオーガニック検索結果、独自バージョンの強調スニペットが表示され、右側に AI が生成した回答ボックスが表示されることはすでにわかっています。関連する質問に答えたり、新しい AI チャットを開始したりするためのクリック可能なプロンプトを備えています。 (Google がどのように進化するかを見守る必要があります。) 2 つの「位置ゼロ」に相当するもので、より関連性の高い情報がすぐに表示されるようになれば、人々はこれまでよりも早く情報を見つけられるようになり、SERP を深くスクロールしすぎないようにすることができるでしょう。 。

また、生成 AI は、個々のクエリに直接関連する関連コンテンツの推奨を生成する際に、ユーザーの好みや過去の行動パターンが考慮され、よりパーソナライズされた検索エクスペリエンスを実現する可能性があります。 これは、特定の用語を繰り返し使用する人、または特定の Web サイトに定期的にアクセスする人には、同様の言語やトピックを使用して検索を実行するたびに、カスタマイズされた提案が表示され、より正確な結果をより迅速に導き出すと同時に、過度に広範なキーワード ターゲティング戦略によって時間を無駄にする可能性を減らすことができることを意味します。これらの進歩が定着する前に採用されていました。

有料検索広告が AI 生成コンテンツに拡大

生成 AI が検索エンジンの使用状況を変える可能性があるもう 1 つの方法は、SERP (検索エンジンの結果ページ) 内の有料広告モデルを変更することです。 現在、広告主はキーワードに料金を支払い、その単語が検索で使用されたときに広告が表示されるようにしています。 ただし、より高度な形式の生成 AI では、クエリの正確な一致がますます重要になるため、このモデルは変化したり、時代遅れになったりする可能性があります。

広告主は、単なる一般的なキーワードではなく、特定のフレーズや AI プロンプトに入札する傾向がある (または要求される) 可能性があり、競争は以前よりもはるかに激化しています。 あるいは、おそらく広告主には、アルゴリズム自体が提供する生成された回答内に直接広告を掲載する機会が与えられるでしょう。

全体として、現在および将来の検索エンジンの使用方法に関して、生成 AI が消費者と企業の両方に重要な影響を与えることは明らかです。 これにより、関連するすべてのプラットフォームにわたって利便性が向上し、精度が向上し、パーソナライゼーション機能が向上します。

本稿執筆時点では、有料検索がどのような影響を受けるかについて明確な答えはありませんが、Microsoft と Alphabet は、Google の検索結果の 80% 以上が AI によって生成された検索結果に広告を含めるように収益創出モデルを適応させると考えて間違いありません。 2022 年の収益は広告から来ており、マイクロソフトは 2022 年に 120 億ドル近くの広告収益を上げており、その数字が減少することを彼らは望んでいないでしょう。 AI によって生成された検索結果が標準になると、競争レベルが上昇する可能性があるのと同じくらい、クエリ入札も変化する可能性があります。

コンテンツマーケターは生成型 AI 検索エンジンにどのように適応すべきか

有料検索の実務者が生成型 AI 検索エンジンを利用したインターネット上でどのようなことに直面するかについて確実に言うことはできないのと同じように、コンテンツ マーケティング担当者がコンテンツを確実に見てもらうためにプロセスで何を変更する必要があるかについては、正確に推測することしかできません。 それでも、パブリッシャー、プロデューサー、クリエイティブの皆様が、検索の将来に向けてランク付け、検索の可視性の競争、キーワード調査の実行、コンテンツの最適化を試みる際に考慮すべきいくつかの提案があります。

最高品質の EEAT コンテンツの制作を目指す

いいえ、Google は顔に食べ物を詰め込むように言っているわけではありません。 EEAT は経験、専門知識、権威性、信頼性の略で、Google によると、これらは作成および公開するコンテンツで確立する重要な要素であり、信頼性が 4 つの要素の中で最も重要です。 生成型 AI 検索エンジンが出現したとしても、適切に情報源に基づいた事実と、サイトで宣伝するあらゆるものについての有益で安全な推奨事項を読者に知らせる、信頼できるコンテンツを作成することを常に目指す必要があります。

より会話的に記述し、より多くのマルチフォーマット コンテンツを作成する

生成 AI は、言語の意味とコンテキストを理解し、人間と同じ方法で解釈するように設計された自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用してクエリを読み取ります。 これを念頭に置くと、検索エンジンでの生成 AI の使用は、コンテンツ マーケティング担当者が最適化するキーワードやフレーズに影響を与える可能性があります。これらのアルゴリズムは、ユーザーの意図に基づいてより正確で関連性の高い検索結果を生成する可能性があるためです。

検索エンジンがより洗練され、自然言語クエリのコンテキストや意味を理解できるようになると、特定のキーワードやフレーズに合わせてコンテンツを最適化することの重要性が薄れる可能性があります。 代わりに、コンテンツ マーケティング担当者は、ユーザーの質問に答えたり、人間と AI アルゴリズムの両方にとって理解しやすい方法で貴重な情報を提供したりする、高品質で関連性の高い魅力的なコンテンツの作成に注力する必要があります。 これには、より包括的で魅力的なエクスペリエンスを提供するために、コンテンツ内でより自然言語やロングテール キーワードを使用したり、画像やビデオなどのマルチメディア コンテンツを組み込んだりすることが含まれる場合があります。

Google は YouTube を所有しているため、SEO ブログ記事やランディング ページを補完し、SERP ランキングでの順位を上げるのに役立つビデオ コンテンツを作成することは理にかなっています。 この状況がすぐに変わる可能性は低いため、より優れた UX を提供しながら、特に Google アルゴリズムによる露出と好感度を最大化するために、全体的なコンテンツ戦略に戦略的な動画計画を導入することを検討してください。

有料検索の状況を注意深く見守ってください

有料広告の観点から生成 AI 検索エンジンを使ったビジネスにかかるコストがどのくらいになるかは、現時点では誰にもわかりません。そのため、この分野に多額の投資をする前に慎重に行動することが最善です。 Google が新しい Bing に期待されるものと同様の機能を導入したら、ターゲット キーワードと AI プロンプトの CPC がどのくらいになるかを確認してから、PPC 広告費があなたのビジネスにとって価値があるかどうかを判断します。 このスタイルのマーケティングに慣れている企業の中には、価格が高騰する可能性があり、オンラインで露出を得る新しい方法を見つける必要があるでしょう。

「最適化」がどのように進化するかを考える

コンテンツ マーケティング担当者は、会話型キーワード、ロングテール キーワード、意味的に関連するキーフレーズを含めることによって EEAT、マルチメディア、NLP 向けにコンテンツを最適化することに加えて、生成 AI が SEO ワークフローの一部となる新しい要素を考慮する必要があります。検索。

将来の検索ではパーソナライゼーションが大きな役割を果たす可能性が高いため、ターゲット ユーザーを理解し、ターゲット ユーザーに合わせてカスタマイズしたコンテンツを作成することが、ランキングに関してこれまで以上に重要になります。 セス・ゴーディンが言うように、「誰のためのものなのか」を理解することは重要です。 本当に共感を呼ぶものを作成するには重要であり、この種のコンテンツは人間と検索エンジンの両方の共感をこれまで以上に高める可能性があります。

もう1つの経験に基づいた推測は、企業がAIによって生成された回答と高い検索結果を表示する新しい方法をテストするにつれて、直帰率、ページ滞在時間、クリック率などのユーザーエンゲージメント指標が検索エンジンのアルゴリズムにおいてさらに重要視され始めるということです。より多様な結果が注目されることにつながる困惑。

生成型 AI 検索エンジン: 変化に備える

生成 AI は、より正確で信頼性の高い結果を提供するために、検索エンジン、SEO、SERP の運用方法に大きな影響を与えることは間違いなく、オーガニック検索結果と有料検索結果の両方にその効果が感じられます。

生成型 AI 検索エンジンが新たな常態となるにつれ、SEO にどのような変化が起こるのかを明確に言うことはできませんが、コンテンツ マーケティング担当者は、コンテンツ戦略を更新し、最適なロングテール キーワードを見つけることを含む可能性のある新しい調査方法を学ぶ準備をしておく必要があります。 、会話のキーフレーズ、AI プロンプトを使用して、Google や Bing などで上位にランクされることを期待してコンテンツを最適化します。

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