SEO に対する生成 AI の影響: 最新の AI 開発に合わせて検索戦略を調整する方法

検索エンジン最適化 (SEO) に対する生成 AI の影響を理解するには、コインの 2 つの側面を検討する必要があります。1 つは、コンテンツ作成に生成 AI を使用することの影響です。 2 つ目は、生成 AI が検索エンジン アルゴリズムと検索エンジン結果ページ (SERP) に組み込まれることの影響です。

マーケティング担当者であれば、おそらく次のような疑問を抱いている、または尋ねられたことがあるでしょう: AI によって生成されたコンテンツを使用すると、当社の Web サイトは罰せられるのでしょうか? 検索エンジンはダイレクト レスポンス エクスペリエンスを優先してコンテンツをランク付けすることをやめるのでしょうか? AI を活用した検索をどのように最適化しますか? この記事では、生成 AI の時代における SEO に関するよくある誤解や見落とされがちなリスクについて指摘しながら、これらの質問などに答えます。

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飛び込んでみましょう。

目次：

• 検索エンジンは AI が生成したコンテンツにペナルティを与えていますか?
• AI によって生成されたコンテンツは SEO にとって全体的に悪いのでしょうか?
• 競合他社が AI を使用してコンテンツをより簡単に公開できるようになったことで、私のランキングは低下するでしょうか?
• どの検索エンジンが生成 AI を使用していますか?
• AI を活用した生成検索はランキングにどのような影響を及ぼしますか?
• Google や Bings の新しい検索用にコンテンツを最適化するにはどうすればよいですか?

AI が生成したコンテンツの公開

TL;DR:

検索エンジンは、デフォルトでは AI によって生成されたコンテンツにペナルティを与えません。 彼らは、人間のことを念頭に置いて書かれた高品質で役立つコンテンツを優先し続けています。 この点で、主に AI によって生成されたコンテンツは、検索エンジンが求める品質を欠く傾向があります。 AI は、事実を捏造したり、独創性のないアイデアを表面化したり、ぎこちなく形式的なスタイルで文章を書いたりする傾向があり、すべて大きな注意を払っています。 質の高いランキングを維持するには、コンテンツ作成を生成 AI のみに依存しないようにしてください。 代わりに、AI を使用して人間が作成したオリジナルのコンテンツの品質とリーチを向上させる方法を習得することに集中してください。 特に、すでに過密な検索環境にさらに多くの AI 生成コンテンツが氾濫するにつれ、サイト上でオリジナルで役立つ、適切に最適化されたコンテンツの広範なライブラリで目立つことが、SERP で優位に立つためにますます重要になります。

検索エンジンは AI が生成したコンテンツにペナルティを与えていますか?

簡単に言うと「ノー」です。 コンテンツが AI によって生成されているかどうかはランキングに直接影響しません。 実際、Google は、AI がコンテンツ作成に役割を果たしているかどうかに関係なく、その検索アルゴリズムはユーザー向けに書かれた高品質で役立つコンテンツを優先し、ユーザー向けに書かれた低品質でキーワード優先のコンテンツのランクを下げることに依然として重点を置いていると明言しています。 SERP。

ここでの教訓？ 人間が生成したコンテンツで現在行うべきでないことを、AI が生成したコンテンツでも行わないでください。 AI によって生成される膨大な量のオンライン コンテンツは、SERP に掲載されるために必要な基準を引き上げます。 専門知識、独創性、実用性は、一緒にインデックス付けされている似たような情報の海からコンテンツを区別するために重要です。

AI によって生成されたコンテンツは SEO にとって全体的に悪いのでしょうか?

コンテンツ作成における AI の役割は検索ランキングに直接影響しませんが、マーケティング担当者には、新しいコンテンツをゼロから作成するために生成 AI に依存しないことをお勧めします。これにより、品質ランキングに意図しないリスクが生じる可能性があります。

その主な理由をいくつか紹介します。

1. AI によって生成されたコンテンツは不正確で一般的なものになる可能性があります。

AI は、トレーニングされたデータに応じてのみ「情報」を受け取ります。 Bard や ChatGPT などの大規模言語チャット モデルは主に、プロンプトに対して最も「もっともらしい」応答をユーザーに提供しますが、これは最も「正確な」応答とは異なります。 抽出できるデータが限られているため、これらのモデルは事実を捏造し、トレーニングされたテキストから情報を盗用し、表面レベルのアドバイスを繰り返すことが知られています。 このため、AI によって生成されたコンテンツを公開する前に、少なくとも人間による編集監督と事実確認が重要です。

2. AI の広範な使用により、重複コンテンツが生成されるリスクが増加します。

Bard または ChatGPT に同じ質問を数回行うと、それらのアルゴリズムが応答として類似またはほぼ同一のテキストを生成する傾向があることがわかります。 何千ものクリエイターや組織が同じ質問をし、それぞれが Web コンテンツ内で AI によって生成されたテキストを活用するシナリオを想像してください。 検索エンジンがこれらのページをクロールすると、URL 全体のコンテンツの類似性が検出され、オリジナルではない (独自の洞察や専門的な洞察が欠如している) として分類されます。これは、それらのページのランキングに悪影響を与える可能性があります。

3. 純粋に AI によって生成されたコンテンツには著作権はありません。

米国著作権局の最新のガイダンスによると、完全に AI から作成されたコンテンツは著作権で保護されません。 ただし、人間が作成したコンテンツを AI が調整することは可能です。 作成しているコンテンツに対する権利を所有できることがブランドにとっての本質的価値の一部である場合、これは考慮し、チームに教育する必要がある重要な欠点です。

これらの理由やその他の理由から、私たちは、クライアントと一緒に作成した詳細な人間生成コンテンツを取得し、それをソースとして使用して、パーソナライズされたバージョン、サブバージョンなどの派生資産のホストを生成する生成 AI である ATOMM を開発しました。トピックブログ、ソーシャル投稿、ビデオスクリプトなど。 私たちは、このアプローチが、コンテンツ マーケティングにおける AI 主導のスケーラビリティとスピードの利点を活用しながら、品質と独自性を保証する最良の方法であることを検証しました。

競合他社が AI を使用してコンテンツをより簡単に公開できるようになったことで、私のランキングは低下するでしょうか?

AI による作成の容易さにより、必然的に検索における競争が激化します。 この環境で成功するには、ブランドが自社のコンテンツを独自の価値があるものとして区別する必要があります。ブランドが検索での可視性を維持し拡大したい場合、専門知識、独創性、有用性、深さ、トピックの範囲の広さなどは犠牲にできない要素です。 SERPへの参入障壁が高くなるにつれ、他のサイトに対して優位性を得るには、品質に加えて、ページエクスペリエンス、メタデータ構造、およびサイト全体のパフォーマンスをレベルアップすることが重要になります。

AI を活用した生成型検索エンジン

次に、SERP が生成 AI を統合するためにどのように進化しているのか、そしてそれらの変化が Web サイトやコンテンツのランキングにどのような影響を与えるのかを見てみましょう。

TL;DR:

Google と Bing が生成 AI を自社の検索エクスペリエンスに統合した方法はすべて、ユーザーをできる限り長く SERP に留めて、より多くの広告 (会社の利益の大部分を占める) を配信できるようにすることを目的としています。 この目的で、生成 AI は次の目的で使用されます。

• ユーザーの検索クエリの背後にある意図をより深く理解する

• 検索者のニーズをより正確に満たす結果をSERP上に表示します

• ユーザーが長くSERPに興味を持ち続けるような方法でSERP上の商品コンテンツを提供する

• より会話的で、潜在的に音声検索が主流となるエクスペリエンスへの道を切り開き続ける

コンテンツ マーケティングでは、できる限り多くの SERP 不動産を所有するためにあらゆる手段を講じる必要があります。 良いニュースは、新しい SERP エクスペリエンスを見ると、そこでブランド エクイティを構築する機会がこれまで以上に多くなっているということです。 新しい AI を活用した SERP エンジニアの結果が、短期的にはクリック侵食をどのように引き起こす可能性があるか。 ただし、以下で強調する最適化の推奨事項を含む適切なアプローチを使用すれば、長期的には検索 CTR をさらに高める可能性があります。

どの検索エンジンが生成 AI を使用しており、どのモデルを使用していますか?

Google の新しい Search Generative Experience (SGE) と新しい Bing 検索には、アルゴリズムに生成 AI モデルが組み込まれており、会話型検索モジュールを介して SERP に直接組み込まれています。

Google の SGE はまだ実験的なインターフェイスとして請求されていますが、検索者は Google Search Labs を通じて使用できます。

Google の SGE は、LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) や PaLM 2 (Pathways Language Model 2) など、同社の会話型チャット サービス Bard を強化するコア言語モデルを含む、一連の高度な AI モデルを利用しています。

Bing の新しい生成 AI を利用した検索エクスペリエンスは、Microsoft の Edge ブラウザーを通じて Bing を使用している人なら誰でも利用できます。

新しい Bing は、Microsoft と Open.ai の複数の AI モデルで実行されます。 SERP の Bing チャット モジュールは、ChatGPT と同じモデルである GPT-4 を搭載しています。

AI を活用した生成検索は、コンテンツ ランキングや検索 CTR にどのような影響を与えますか?

これに答えるには、SERP と CTR に最も大きな変化をもたらす検索機能を見てください。

1. 直接応答のスナップショット:

Google の SGE の場合、新しい SERP の先頭 (「ポジション ゼロ」とも呼ばれます) には、AI が生成したスナップショットが入力されます。 これを新しい注目のスニペットと考えてください。 単一のソースから抜粋した断片として答えを提示するのではなく、AI によってスナップショットが生成されます。 この AI 生成のスナップショットは、Web 上の複数のソースからの情報を合成したもので、以下の図のように回答の右側に表示されます。

Google の SGE は、AI が生成した応答を位置 0 に入力し、応答の基になっているソース リンクを右側に示します。

新しい Bing は通常、上位 2、3 の回答ソースと判断したものからのスニペットを位置 0 に入力します。

マーケターにとっての意味:

注目のスニペットからの CTR は減少すると予想されます。 生成 AI が SERP のトップを引き継いだことで、誰もが欲しがるポジション 0 は、かつてのように単一の情報源によって所有できるものではなくなりました。 これに対抗するには、ブランドは頻繁に引用されるソースリンクとなり、SERP 上の他の場所でできるだけ多くの不動産を獲得することを目指す必要があります。

ベテラン SEO 担当者で Skyword 副社長の Sonny Sharp は次のように分析しています。

「SERP の動作に対するこの特定の更新は、一部のタイプのクエリとページ タイプがトラフィック浸食のリスクが高いことを意味します。

危険にさらされているトップページは、AI が簡単に直接答えることができるクエリに最適化されたページです。リスト、基本的なカテゴリ ページ、定義、その他のタイプのトップオブファネル教育コンテンツです。

中リスクのページは、アルゴリズムが依然として重要なアドバイスを提供することに慎重であるため、より複雑な YMYL コンテンツになります。 ただし、これは比較的急速に変化する可能性があります。 すでに、Google の SGE は、健康関連のクエリに対して多くの直接応答を生成しているようです。

最もリスクが低いページは eComm 製品ページです。逸話的に言えば、SGE が製品詳細ページ (PDP) を SERP の上部にスニペットとして表示する傾向があることを考慮すると、実際にはクリック数が増加し始める可能性があります。検索すると、製品のランディング ページのリストが表示されることがよくありました。」

この新しい検索環境では、定義ベースまたは単一の質問、単一の回答の戦略でトピックをカバーする戦略から、より意図的かつ包括的にトピックをカバーすること、つまりトップレベルの情報を提供する関連アセットと関連アセットを相互にリンクすることに移行することが不可欠です。より詳細な教育と実用的なアドバイスを提供します。

2. より多くのオプションとより多くの提案:

Google と Bing はどちらも、関連トピック、次のステップ、一般的なフォローアップの質問をカバーするページなど、より規範的なコンテンツの提案を表示して、位置 0 より下の領域を再商品化しました。 これにより、検索者はより多くの回答の選択肢を得ることができ、検索プラットフォームに留まって情報を収集するようになります。

ユーザーにとって、よりやりがいのある検索エクスペリエンスは、ブランドやパブリッシャーにとって、より魅力的な検索領域を提供します。

マーケターにとっての意味:

このパラダイムシフトにより、ブランドは以前のリスト指向のビューよりも意味のあるSERP不動産を確保する機会が増えます。 これを達成するには、よく設計されたクラスター コンテンツ アプローチが理想的です。長い形式のピラー ページでトピックを包括的にカバーし、関連するサブトピック コンテンツでスピンオフの質問やアドバイスをさらに深く掘り下げます。 さらに、次のことをお勧めします。

あなたのブランドが特に権威を持っているトピックに焦点を当てます。

• 特定のクエリについては、関連するサブトピック、関連する質問、フォローアップの質問、次のステップなどに必ず対処してください。

• ターゲット ユーザーが使用する特定のクエリ言語を特定するために、より多くの時間を費やします。

• 広範なキーワードではなく、ロングテール クエリの最適化に重点を置く

3. 埋め込み型の会話型インターフェイス:

Google と Bing が検索にもたらした最も広範な変更の 1 つは、SERP 上で会話型インターフェイスに直接入力できることです。 Bard と ChatGPT の基本的に埋め込まれたバージョンで、ユーザーは結果を閲覧する際に Google や Bing にフォローアップの質問をできるようになりました。 その後、ユーザーがクエリごとに新しい検索を生成したり、ブラウザーを介して SERP 間を行き来したりする必要がなく、会話形式で質問から質問へと検索が展開されます。

Google の SGE を使用すると、ユーザーは SERP 上でチャットを開始してフォローアップの質問をすることができます。

Bing との詳細なチャットは、位置 0 の右側にあるモジュールから、またはその上のチャット アイコンを通じてトリガーできます。

マーケターにとっての意味:

欠点は、質問に答えるために設計したサイト コンテンツからよりも、Bard や ChatGPT から直接答えを得るユーザーの方が多いことです。 良いニュース: メインの SERP と会話型インターフェイスは、関連する Web リンク オプションをユーザーに提案し続けます。つまり、1 回の検索セッション内で、ブランドの結果に表示されるショットがさらに増える可能性があります。

4. エンティティの強調:

簡単に言うと、エンティティは、高度な検索アルゴリズムが類似のプロパティを持つ物や概念をグループ化するために使用するカテゴリです。 典型的なエンティティ タイプには、人、場所、オブジェクト、さらには概念などがあります。 エンティティを分析することで、検索エンジンはオンライン上のさまざまなページとドメイン間の関係をより適切に評価し、より正確で意図を認識した結果を提供できます。

これまで、検索エンジンはキーワードの密度や近接性などの要素に大きく依存して、クエリに対するコンテンツの関連性を評価していましたが、これらの要素は簡単に操作できる可能性がありました。 それはエンティティによって変わりつつあり、検索エンジンが概念間の関係を把握し、それらの関連性に基づいて関連性を割り当てることができるようになりました。

マーケターにとっての意味:

キーワードの使用だけでなく、ターゲット視聴者のクエリの意図を考慮したコンテンツを作成することは、適切な検索で表示されるために非常に重要です。 たとえば、「フリーランスのコンテンツ マーケティング ストラテジスト」と「コンテンツ マーケティング ストラテジストを雇う」というクエリを実行した場合、SGE の応答はまったく異なります。これに対し、標準のオーガニック SERP は両方のクエリでほぼ同一です。 検索意図に合わせてコンテンツを最適化すると、特定のキーワードで検索に表示される頻度が低くなる可能性がありますが、正しく行えば、適切な検索でコンテンツが (潜在的にさらに目立つように) 表示されることになります。

AI を利用した検索エンジン向けに Web サイトを最適化するにはどうすればよいですか?

つまり、マーケティング担当者は、検索におけるこの大きな変化に備えるために、SEO ツールボックスを拡張する必要があります。 現在知られているものの、頻繁に無視されたり、「あると便利」と考えられたりするベストプラクティスが、SERP の可視性にとって非常に重要になります。 今すぐ次の最適化戦略を強化してください。そうすれば、あなたのブランドは、間もなく大規模に導入される AI を活用した検索に向けて有利な立場に立つことができます。

1. クラスターコンテンツ戦略を採用します。

中心的なトピック、サブトピック、フォローアップの質問に焦点を当てたコンテンツ戦略を策定します。 主題の複数の側面に戦略的に取り組み、関連コンテンツの包括的なスイートを構築することで、検索エンジンにトピックの権威を示すことができ、新しい SERP のコアおよび関連コンテンツ提案モジュールでより多くのポジションを獲得できるようになります。

2. エンゲージメントのためにコンテンツを最適化します。

検索エンジンが最適なコンテンツ ソースをより正確に特定しようとするにつれて、サイト滞在時間や訪問ページなどのサイトのエンゲージメント指標が、ますます重要なランキング要素になります。 ユーザーを魅了し、Web サイトでより多くの時間を過ごすように促すコンテンツを作成して、サイトの価値が高いことを伝えます。

3. サイトのエクスペリエンスと主要な Web バイタルに注意を払います。

エンゲージメントを高めて SEO ボーナス ポイントを獲得するには、ページの読み込み速度やモバイルの応答性、マルチフォーマットの埋め込みコンテンツやインタラクティブ モジュールのパフォーマンスなどの要素を考慮して、シームレスなユーザー エクスペリエンスを実現するために Web サイトを最適化します。 ウェブの重要な要素にもっと注意を払うことで、競争が激化する検索ランキングの中で優位に立つことができます。

4. コンテンツを複数の形式でアクセスできるようにします。

さまざまなユーザーの好みに合わせてコンテンツ形式を多様化します。 テキスト、画像、動画、インフォグラフィックス、その他のメディア タイプを組み込むことで、より幅広い視聴者を魅了し、Google や Bing の画像、ショッピング、動画プラットフォーム全体での認知度を高めます。

5. キーワードではなく、ロングテールの会話型検索の最適化に力を入れます。

音声検索や AI を活用したアシスタントの台頭により、ロングテールの会話型クエリ向けにコンテンツを最適化します。 これには、自然言語を使用し、広範なキーワードではなく特定のユーザーの意図をターゲットにすることが含まれます。

6. エンティティの最適化を開始します。

キーワード重視からエンティティ重視への移行。 Web ページ上の関連エンティティが適切に識別、分類され、検索エンジンのアルゴリズムに合わせて配置されていることを確認します。 ユーザーの意図を理解し、エンティティ関連の貴重な情報を提供することで、検索結果で上位にランクされる可能性が高まります。

Generative AI が検索エクスペリエンスを再構築し続ける中、私たちは最新の開発を理解し、ナビゲートできるようお手伝いします。 ATOMM を使用して、AI を活用してオリジナルのコンテンツをスマートかつ安全な方法で細分化する方法について詳しく学びましょう。 当社のブログ「The Content Standard」を購読すると、最新のコンテンツ マーケティングと生成 AI の更新情報が直接受信箱に配信されます。

Adobe Stock 経由の Alek による注目の画像。