何年もの間、コンテンツの最適化は、ほぼ完全にGoogleやその他の従来のエンジンに焦点を当てることを意味していました。
しかし、生成AIチャットボットの急速な増加 – リンクだけでなく要約するツール – コンテンツ戦略は適応する必要があります。
検索でランク付けするにはもはや十分ではありません。これで、AIシステムによっても参照され、引用され、表面化する必要があります。
このシフトは重要な疑問を提起します。両方の世界を満たすコンテンツをどのように記述しますか？Googleのアルゴリズムの複雑さとAIの引用駆動型のシンプルさは？
ユーザーが行く場所：検索と生成AI
Statcounterの検索エンジン市場シェアデータは、Googleがまだしっかりと上にあることを示唆していますが、これらの数値は従来の検索エンジンのみを測定しています。
彼らは、AIチャットボットに回答を求める多くのユーザーを反映していません。そのため、AIチャットボットの市場シェアと同様に、別々の測定が出現し始めています。
今のところ、2つのデータセットを直接比較することはできません。
AIチャットボットは、2025年4月の1つのWebの調査ごとに、検索エンジンの34倍少ない訪問を生成しました。それでも、チャットボットトラフィックは2024年4月から2025年3月の間に80.9％増加しました。
彼らはまだ弱者かもしれませんが、成長の軌跡は無視するのが難しいです。
2025年6月までに、Chillibyteは、CHATGPTだけが同じ12か月間で552億件の訪問を引き付けたことを発見しました。これは前年比80％増加しています。
Chillibyteは、チャットボットが検索エンジンを交換するのではなく、検索エンジンを補足しているように見えると指摘しました。
それでも、検索エンジンとAI間での分割使用は、Googleの全体的な共有を必然的にチップします。
そのため、コンテンツ戦略では、検索エンジンと生成AIの両方を説明する必要があります。
Dig Deeper：AIを搭載したSERPとLLMの2025コンテンツ戦略を最適化する方法
検索ランキングがAIの引用とどのように異なるか
検索とAIの両方のコンテンツの作成は、各情報がどのように情報を引用またはランク付けするかを理解することから始まります。
検索エンジン：単純な入力、複雑なアルゴリズム
通常、検索エンジンはよりシンプルな入力を受け取り、簡単な出力を提供します。
たとえば、Googleに入力するキーワードは通常、AIプロンプトよりも短くて複雑ではありません。
Googleの出力も簡単です。 （ただし、これはAIモードで変化しています。ここでは、最新のAI駆動型の結果ではなく、従来の出力に焦点を当てます。）
典型的な検索エンジン入力と出力：
通常、単純なクエリは、URLの簡単なリストを作成します。
しかし、それは、検索エンジンが生成AIの対応物よりも複雑ではないということですか？
全くない。
入力と出力はシンプルに見える場合がありますが、検索エンジンは、その出力がどうあるべきかを判断する際にアルゴリズム的に複雑です。
クエリが処理されると、レイヤードアルゴリズムが結果を定義します。ユーザーはこのレイヤーを見ることができませんが、常に働いています。検索エンジンを考慮することができます：
- メタデータ、見出し、キーワードの使用を含むコンテンツの関連性。
- コンテンツの品質、信頼性、および権限（例えば、GoogleのEEAT）。
- インバウンドリンクなどの人気信号。
- リンク品質、スパミープラクティスに対してフィルターを使用します。
- 製品の結果の価格。
- ローカル信号。
- スキーマと構造化されたデータ。
- レビューと証言。
長年にわたり、Googleは操作技術に依存するページを失格にするために進化してきました。
Penguin（Spammy Link Practices）、Caffeine、Panda、Mayday、および農家などのアルゴリズムの更新は、最終的にGoogleのコアアルゴリズムに折りたたまれました。
ポイントは明確です：Googleはアルゴリズム的に複雑なままです。
生成エンジン：複雑なプロンプト、よりシンプルなフィルター
対照的に、AIチャットボットはよりリッチな入力を処理し、より複雑な出力を生成します。
ただし、それらの防御アルゴリズム層は、主要な検索エンジンのそれよりもはるかに開発されていません。
簡単に言えば、生成エンジンは、ベクトル化されたLLMベースの応答システムを囲む保護アルゴリズムを構築する時間が少なくなりました。
典型的な生成エンジン入力と出力の例は次のとおりです。
入力と出力の両方が明らかに複雑です。
とはいえ、生成エンジンは通常、アルゴリズム的に単純です。
はい、LLMに必要なデータが不足している場合、新しい情報のためにWebをクロールすることができます。
しかし、それらは、どの情報が権威あるか信頼できるものとして浮上するかを決定する際にはるかに洗練されていません。
生成エンジンはまた、従来のバックリンクよりも、リンクがなくても、ブランドと一緒に用語の言及を共同でより大きな価値を置いています。
これは、コンテンツの作成と配置の新しい機会を提供します。
Googleのアルゴリズムの複雑さが脇に押しやられた多くの戦術は、AIの引用とトラフィックを獲得するために適応して再利用できます。
その意味で、AIは新鮮なマーケティングの機会を提供します。
AIはまだトラフィックのライオンのシェアを命じることはできませんが、それが生成するトラフィックは、多くの点でよりアクセスしやすいです。
そのため、AIをマーケティングミックスに含めることが不可欠であり、検索エンジンと生成エンジンの両方を満たすコンテンツを作成する方法を検討することが不可欠です。
Dig Deeper：なぜあなたの最高のコンテンツがAI検索エンジンに見えない理由（および30分で修正する方法）
検索エンジンと生成エンジンにサービスを提供するコンテンツの生産
幸いなことに、検索エンジンが好むものの多くは、生成AIにも適しています。ネイティブコンテンツの場合：
- 明確な見出し、統計をサポートし、豊富なメディアを備えた適切に構造化されたページを作成します。
- JavaScriptが無効になっていても、コンテンツにアクセスできるようにします。 （現在はGoogleにとって問題はあまりありませんが、AIクローラーは洗練されていません。）
- コンテンツ、著者、ブランドの強力なEEAT信号を構築します。
- ALTテキストやメタデータなどのコード要素をアドレスして、コンテンツを適切にサポートします。
- 一意の説明的なナメクジを備えたアクセス可能なインデックス可能なURLを使用します。
- 関連するキーワードや一般的な質問を含む、トピックを詳細に説明します。正確なマッチキーワードを繰り返すことは、SEOにとっても効果的ではなく、AIではさらに少なくなります。代わりに、セマンティックの豊かさを使用して、より広範な検索エンティティに従事します。
- AIプロンプトは質問としてフレーズされることが多いため、Q＆Aまたは回答スタイルのフォーマットを含めます。
- プライマリコンテンツを非表示にしないでください（リンクされたPDFSなど）。
- 概要と重要なポイントを提供します。
AIはベクトル化された情報を尋問するため、追加の手法が適用されます。
- しばしば、共誘導はハイパーリンクよりも価値があります。高権威サイトの重要な用語と一緒に引用することは、従来のリンクを獲得するよりもAIにとってより効果的です。
- 外部配置が役立つ場合があります。リンクがなくても、ブランドの引用はAI認識の可能性を改善することができます。
- 一貫性が重要です。 AIはベクトル化された情報をブレンドするため、引用がLLMに入ると、個別のドキュメントとして扱われなくなる可能性があります。一貫した詳細（アドレス、電話番号など）は不可欠なままです – ローカルSEOを滑らせないでください。
- 曖昧性はAIの場合は異なります。 SEOでは、あなたを明確にしようとしています しないでください サービスを提供することで、そのサービスのランキングを皮肉に増やすことができます。ただし、AIは、ネガを陽性から分離するのに優れています。
- 構造化された概要は特に価値があります。また、検索エンジンを検索するのに役立ちますが、生成AIはメインコンテンツを解釈するときにそれらに大きく依存しています。
- 重要な情報を簡潔に保ちます。事実またはデータの短い、正確な声明またはデータはより効果的に自由化します。
- より短い検索用語はまだ重要です。 RAGエージェントは、多くの場合、複雑なプロンプトからコンパクトな用語を蒸留し、SEOとAIの両方にとってFAQスタイルのコンテンツを重要にします。
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