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生成AIと人工知能

OpenAIが独自検索エンジンを開発した時に、Googleが現在の地位を死守するために何をすべきか?

2024年05月02日

前回は、OpenAIがGoogleに対抗する検索エンジンを開発する場合、どのような検索エンジンになるのかを考察しました。

今回は、OpenAIが独自検索エンジンを開発してGoogleに挑戦する場合、Googleはどのように対応することが考えられるかを考察します。

前回紹介したサム・オルトマン氏の発言を受けて、Googleが取るべき対応は、革新を続けることと、ユーザー中心のサービスを強化することです。これにより、検索市場での現在の支配的な地位を維持または強化することが可能になるはずです。まずはGoogleの現在の収益モデル、各事業の売上比率などを見てみましょう。

Googleは、世界で最も成功している企業の一つであり、その収益モデルは非常に複雑で多様化されています。2023年の総収益は2696億ドルに達し、そのうち広告収入が圧倒的な割合を占めています。


1. 広告収入:82.3%



Googleの収益の大部分を占めるのが広告収入です。具体的には、以下の2つの方法で広告収入を得ています。

@ 検索広告


ユーザーがGoogle検索でキーワードを入力すると、関連する広告が表示されます。広告主は、ユーザーのクリック数やインプレッション数に応じて料金を支払っています。

A ディスプレイ広告


YouTubeやGmailなどのGoogleサービスに、テキスト、画像、動画などの広告が表示されます。広告主は、広告の表示回数やクリック数に応じて料金を支払っています。2023年のGoogleの広告収入は2237億ドルで、これは総収益の約82.3%に相当します。この数字は、前年比12%増と、広告事業が依然としてGoogleにとって非常に重要な成長分野であることを示しています。


2. その他の収益源:17.7%



広告収入以外にも、Googleは以下のような様々な方法で収益を得ています。

@ Google Play


アプリ、音楽、映画などのデジタルコンテンツの販売

A Google Cloud


企業向けのクラウドコンピューティングサービス

B Google Hardware


Pixelスマートフォン、Nestスマートホームデバイスなどのハードウェア製品

C YouTube Premium


広告なしでYouTubeを視聴できるサブスクリプションサービス

2023年のGoogleのその他の収益は459億ドルで、これは総収益の約17.7%に相当します。近年、Google CloudやYouTube Premiumなどの非広告事業が急速に成長しており、Googleの収益源がより多様化していることを示しています。


3. 地域別収益



Googleの収益は、世界中にわたって分散されています。2023年の地域別収益は次の通りです。

@ 北米


1183億ドル (44%)

A 欧州


605億ドル (23%)

B アジア太平洋


505億ドル (19%)

C その他


303億ドル (11%)

北米市場が依然としてGoogleにとって最大の市場である一方、アジア太平洋地域は急速に成長しており、今後ますます重要な市場になると予想されます。


4. 今後の展望



Googleは、AI、クラウドコンピューティング、ハードウェアなどの分野で積極的に投資を続けており、今後も収益源の多様化を進めていくと予想されます。また、広告事業においても、よりユーザーにとって関連性が高く効果的な広告を提供できるよう、様々な取り組みを進めていくでしょう。

Googleの収益モデルは盤石ですが、OpenAIによる検索ビジネスへの挑戦に対応するためにはどうすれば良いのか?次のような戦略が考えられます。


《Googleが取るべきOpenAIへの12の対抗策》


1. 技術革新の継続



GoogleはAIと機械学習の技術に長けており、これを活用してより進化した検索アルゴリズムやユーザーインターフェースを開発することが重要です。具体的には、自然言語処理の精度を向上させ、より人間に近い理解を実現することで、質問に対する直接的な回答を提供する能力を強化することが考えられます。

Googleが技術革新を継続することは、検索エンジン業界において競争力を保持するために非常に重要です。特に、AIと機械学習の進歩は、検索アルゴリズムの改善やユーザーインターフェースの進化に大きな役割を果たします。以下に、Googleがどのように自然言語処理の精度を向上させることができるか、その方法を具体的に説明します。


2. 自然言語処理(NLP)の強化



@ ディープラーニングの利用


自然言語処理の精度を向上させるために、ディープラーニングモデルを活用することが鍵となります。Googleは、言語の文脈を理解し、より複雑な質問に対しても適切な回答を生成できるディープラーニングモデル(例えば、BERTやTransformerベースのモデルなど)を開発・適用しています。これらのモデルは、大量のテキストデータから文脈や意味を抽出し、質問の意図を正確に捉える能力があります。

A セマンティック検索の強化


セマンティック検索は、単語の出現頻度だけでなく、その意味や文脈を理解することに重点を置いています。Googleは、ユーザーのクエリに含まれる意味を深く解析し、関連する内容を提供することで、検索結果の関連性と精度を向上させるためにセマンティック技術を進化させる必要があります。

B ダイアログシステムの開発


ユーザーとの対話型インターフェースを強化することで、質問に対する直接的な回答だけでなく、対話を通じて更に詳細な情報を提供することが可能になります。Google AssistantやGoogle Searchの対話型機能を拡張することで、ユーザーが持つ疑問に対してより人間らしいインタラクションを提供できます。

C 継続的な学習とアップデート


自然言語処理技術は常に進化しているため、Googleは最新の研究や技術トレンドに常に敏感である必要があります。新しい言語モデルの開発や既存モデルのファインチューニングを通じて、検索アルゴリズムを定期的にアップデートし、最新の言語処理技術を検索エンジンに統合することが重要です。

これらの取り組みにより、Googleは検索エンジンとしての正確性とユーザーエクスペリエンスをさらに向上させることがかんがえられます。また、ユーザーの質問に対してより直接的で意味のある回答を提供することにより、ユーザーの満足度を高め、検索エンジンとしての優位性を保持することができるはずです。


3. ユーザー体験の向上



ユーザー体験を中心に据え、インターフェースをより使いやすく直感的にすることで、ユーザーの検索体験を向上させることができるはずです。また、個人の検索履歴や好みに基づくパーソナライズされた検索結果の提供も、ユーザーの満足度を高めるために効果的でしょう。


4. プライバシーと透明性の強化



データプライバシーに関する懸念が高まる中、Googleはユーザーのプライバシーを保護し、データ利用の透明性を高めることで信頼を築くことが重要です。ユーザーに対して、どのようにデータが収集・利用されているかを明確にし、プライバシー設定を簡単に管理できるオプションを提供することが求められます。GoogleがOpenAIなどの競合に対抗し、検索市場での地位を保持するためには、プライバシーと透明性の強化が鍵となるでしょう。この点においてGoogleが取り組むべきプライバシー保護とデータ透明性の向上については次のようなものが考えられます。

@ プライバシーポリシーの明確化


ユーザーがGoogleのサービスを使用する際に、どのようなデータが収集され、それがどのように利用されるのかを明確に理解できるようにすることが重要です。プライバシーポリシーを簡潔でわかりやすい言葉で説明し、ユーザーが容易にアクセスできる形で提供する必要があります。さらに、プライバシーポリシーの変更があった際は、その変更点を明確にユーザーに通知し、適切な同意を得るプロセスを設けるべきです。

A データ透明性の向上


Googleはユーザーに対して、収集されたデータがどのように使われているかを透明に示すべきです。例えば、ユーザーダッシュボードを通じて、どの情報が収集され、どの広告主と共有されているかを見ることができる機能を提供します。また、ユーザーが自分のデータにアクセスし、必要に応じて削除や修正を行えるようにすることも重要です。

B ユーザーコントロールの強化


Googleはユーザーが自分のプライバシー設定を容易に管理できるツールを提供する必要があります。これには、検索履歴、位置情報、デバイス情報など、収集するデータの種類ごとにオンオフを切り替えることができる詳細なプライバシー設定が含まれます。また、より高度なユーザー向けには、より細かくデータの管理を行えるオプションを用意することが望ましいです。

C セキュリティの強化


データの透明性とプライバシー保護を実現するためには、セキュリティの強化も必須です。Googleは最先端のセキュリティ技術を使用してユーザーデータを保護し、データ漏洩や不正アクセスからユーザーを守るための継続的な投資が必要です。これには、データ暗号化、定期的なセキュリティ監査、侵入検知システムなどが含まれます。

これらの取り組みによって、Googleはユーザーからの信頼を維持し、データプライバシーに関する懸念を軽減することが可能になるはずです。これは、競合他社との差別化要因となり、ユーザーに安心してサービスを利用してもらうための重要な通過点です。


5. 広告モデルの再構築



Googleは広告収入に大きく依存していますが、広告がユーザー体験を損なうことがないように、広告モデル自体を再考する必要があります。より関連性の高い広告の提供、広告表示の頻度の調整、またはサブスクリプションベースのサービスの提供など、新しいビジネスモデルの探求も一つの方法です。

Googleが検索ビジネス市場でOpenAIのような競合と競争し続けるためには、広告モデルの再考が重要です。広告はGoogleの主要収入源ですが、ユーザー体験に悪影響を与えないようにバランスを取ることが必要です。以下に、広告モデルの再考とその実装方法について具体的に説明します。

@ 関連性の高い広告の提供


広告の質と関連性を高めることは、ユーザーの不快感を減らし、広告からのクリック率を向上させるために重要です。GoogleはAIと機械学習技術を活用して、ユーザーの興味や検索履歴に基づいたカスタマイズされた広告を表示することができます。これにより、広告がユーザーにとって有益な情報として機能し、受け入れられやすくなります。

A 広告表示の頻度の調整


広告の過剰な表示はユーザー体験を著しく低下させるため、広告の頻度と配置を慎重に調整する必要があります。Googleはページ上の広告数を減らすことを検討し、代わりにより高価値で関連性の高い広告に焦点を当てることができます。これにより、ユーザーの不満を減少させながら広告収入を維持するバランスを見つけることが可能です。

B サブスクリプションベースのサービスの提供


広告以外の収入モデルとして、Googleはサブスクリプションベースのプレミアムサービスを提供することを検討することができます。例えば、広告非表示のプレミアム検索オプションや、特定のデータやツールへのアクセスを提供するメンバーシッププログラムなどです。これにより、ユーザーはよりカスタマイズされた検索体験を得ることができ、Googleは広告に依存しない収入源を確保することができます。

C 倫理的広告の推進


広告の倫理性を高めることも、ユーザー信頼の維持には不可欠です。Googleは広告の内容に対する厳格なガイドラインを設け、誤解を招く可能性のある広告やユーザーに不快感を与える広告を排除することを強化します。さらに、ユーザーに広告がどのようにして彼らに表示されているのかの透明性を高めることも有効です。

これらのアプローチにより、Googleは競争が激化する検索エンジン市場において、ユーザー体験を損なうことなく収入を維持し、さらには向上させることが期待されます。それによって、OpenAIのような新興競合に対抗しつつ、ユーザーからの信頼と支持を継続的に得ることができるでしょう。


6. 新しい市場への展開



Googleは検索だけでなく、その他のテクノロジー領域での革新にも力を入れることができます。例えば、Google AssistantやGoogle Homeなどの製品を通じて、AIとの統合を強化し、家庭やビジネスでの情報利用の新たな形を提案することが可能です。

Googleが検索ビジネス市場でOpenAIのような競合と対抗するためには、検索エンジンの範囲を超えて他のテクノロジー領域でのイノベーションを追求することが重要です。具体的には、Google AssistantやGoogle Homeなどの既存の製品を活用し、AI技術との統合をさらに強化することで、家庭やビジネス環境での情報利用の新たな形を提案することが有効です。以下に、この戦略を実現するための具体的な方法を説明します。

@ Google Assistantの機能強化


Google Assistantは既に多くの家庭で使用されているAIアシスタントですが、その機能をさらに拡張して、ユーザーの日常生活にさらに深く統合することが可能です。例えば、より個人化されたサービスを提供するためにユーザーの行動パターンを学習し、必要な情報を提供するタイミングを最適化する機能を追加します。また、家庭内の他のスマートデバイスとの連携を強化し、照明や温度調節、セキュリティシステムとの統合を進めることで、より便利で快適な生活環境を提供できます。

A Google Homeのエコシステム拡大


Google Homeはスマートスピーカーとしての機能に加えて、家庭内での中心的なハブとしての役割を果たすことができます。Googleはこのデバイスを通じて、エンターテイメント、情報アクセス、家庭管理など、さまざまな機能を提供することができます。たとえば、Google Homeを介して、家族ごとのスケジュール管理やショッピングリストの共有、自動的な買い物注文など、日常生活をサポートする機能を強化することが考えられます。

B ビジネス向けソリューションの提供


Googleはビジネス向けのAIソリューションも積極的に展開することができます。Google AssistantやGoogle Cloud Platformを利用して、企業の業務効率化、データ管理、顧客サービスの自動化など、ビジネス運営をサポートする多様なサービスを提供します。これにより、企業はコスト削減や作業効率の向上を実現できると同時に、新たなビジネスモデルの創出にもつながります。

C 新技術の開発と市場への導入


Googleは、AIや機械学習だけでなく、量子コンピューティングや拡張現実(AR)など、新しい技術領域にも注目し、それらの技術を製品やサービスに統合することで、新たな市場を開拓することが考えられます。これにより、Googleはテクノロジーの先端を行く企業としての地位を維持し、新たな収益源を確保することが可能になります。

これらの戦略を通じて、Googleは検索エンジン市場だけでなく、広範なテクノロジー市場においても競争力を維持し、OpenAIなどの新興競合に対抗することができるでしょう。


7. データセンター事業の拡張と深化



Googleが検索ビジネス市場以外で収益を拡大するための戦略には、いくつかの主要な分野がありますが、特にクラウドビジネスが重要な役割を果たしています。Google Cloud Platform(GCP)は、競争が激しいクラウドサービス市場において、Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azureといった大手と競争しています。以下に、クラウドビジネスを強化するための戦略をいくつか挙げます。

@ エンタープライズ市場への焦点


Googleは企業向けサービスを拡充することにより、エンタープライズ市場でのシェアを拡大できます。これには、カスタマイズ可能なクラウドソリューション、セキュリティ機能の強化、企業のニーズに特化した製品の開発が含まれます。企業が直面する具体的な問題に対応するための専門的なサービスを提供することで、より多くのビジネス顧客を引き付けることができます。

A データセンターの拡張


Googleは世界中にデータセンターを拡張し、地域に根ざしたクラウドサービスを提供することで、レイテンシーを減少させ、データ保護規制への対応を強化します。地理的な拡張は、特にデータの主権を重視するヨーロッパやアジアの市場での競争力を高めるために重要です。

B 人工知能と機械学習の統合


GoogleはAIと機械学習の分野でのリーダーシップを活かして、これらの技術をクラウドサービスに統合します。AIによるデータ分析サービス、機械学習モデルの訓練とデプロイ、自動化されたビジネスプロセス改善ツールなどを提供することで、顧客がより効率的に業務を遂行できるよう支援します。

C ハイブリッドとマルチクラウドのサポート


企業が既存のITインフラストラクチャとクラウドサービスを組み合わせて使用できるよう、ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境をサポートするサービスを提供します。これにより、顧客は自社のニーズに最も適した環境を選択でき、移行プロセスをスムーズに行うことが可能になります。

これらの戦略を実施することにより、Googleはクラウドビジネス市場での位置を固め、検索ビジネス以外での収益源を拡大し続けることができるでしょう。


8. コンテンツ事業の強化



Googleが映画や音楽などのコンテンツビジネスを通じて検索ビジネス市場以外で収益を得るための戦略には、いくつかのアプローチが考えられます。これらのエンターテイメント領域は、大きな収益源となり得るだけでなく、Googleのブランドをさらに多様化し、広げる手段としても機能します。以下に具体的な戦略を説明します。

@ コンテンツプラットフォームの強化


GoogleはYouTubeを通じてすでにビデオコンテンツ市場で強い存在感を示していますが、映画や音楽コンテンツに特化したプラットフォームの拡充を図ることが有効です。たとえば、YouTube PremiumやYouTube Musicをさらに推進し、オリジナルコンテンツの製作に投資することで、NetflixやSpotifyのようなサービスと直接競合することができます。

A オリジナルコンテンツの製作


オリジナル映画やシリーズ、音楽プロジェクトに積極的に投資し、独自のコンテンツを生み出すことは、ユーザーを引きつける重要な要素となります。これにより、Googleは単なるプラットフォーム提供者からコンテンツクリエーターへとその立場を強化し、視聴者に新たな価値を提供できます。

B パートナーシップとコラボレーション


映画スタジオや音楽レーベル、アーティストとのパートナーシップを結び、共同でプロジェクトを進めることで、Googleは既存のコンテンツ市場に新しい価値を加えることができます。また、これらのパートナーシップを通じて、新たな収益共有モデルやマーケティング戦略を展開することが可能になります。

C クロスプラットフォーム戦略の採用


Googleの様々なサービス間でシームレスな経験を提供することにより、ユーザーのエンゲージメントを高めることができます。例えば、Google SearchやGoogle Assistantを利用してコンテンツを検索し、そのままYouTubeで視聴する、といった一連のアクションがスムーズに行えるようにします。これにより、ユーザーはGoogleのエコシステム内で完結する便利な体験を得ることができます。

D インタラクティブおよび没入型コンテンツの提供


最新のテクノロジーを活用して、インタラクティブな映画や没入型の音楽体験を提供します。VR(仮想現実)やAR(拡張現実)などの技術を使って、ユーザーが直接コンテンツに参加できる新しい形式を開発することで、他のプラットフォームとの差別化を図ります。

これらの戦略を通じて、Googleは映画や音楽などのコンテンツビジネス市場での収益源を拡大し、さらにユーザーベースを広げることが期待されます。


9. SNS事業への再参入



Googleが検索ビジネス市場以外で収益を得るためにSNS事業への再参入を考える場合、過去の経験を踏まえた上で戦略を練る必要があります。特にGoogle+など過去の試みが成功しなかった背景を理解し、それを踏まえた上で新たなアプローチを模索することが重要です。

Googleが検索ビジネス市場以外で収益を得るためにSNS事業への再参入を考える場合、過去の経験を踏まえた上で戦略を練る必要があります。特にGoogle+など過去の試みが成功しなかった背景を理解し、それを踏まえた上で新たなアプローチを模索することが重要です。Googleがその企業文化が原因でこれまで取り組んだSNS事業で苦戦した理由としては次のような理由が考えられます。

・差別化の不足


Google+などのプラットフォームは、FacebookやTwitter(現在のX)といった既存のSNSに対して明確な差別化を提供できませんでした。ユーザーにとって新たにGoogleのSNSを使うメリットが見えにくく、既存のネットワークから移行する理由が不十分だったことが大きな問題点です。

・ユーザーエンゲージメントの欠如


GoogleのSNSは、ユーザーが積極的にコンテンツを共有し、交流するインセンティブが不足していました。コンテンツの質やエンゲージメントの面でライバルに劣り、ユーザーが持続的に使用する動機を提供できなかった。

こうした過去の失敗を反省し、今後SNS事業で成功をするには次のような戦略が考えられます。

・ニッチ市場のターゲティング


Googleは特定のニッチ市場や特化したコミュニティを対象としたSNSを開発することで成功を収める可能性があります。例えば、特定の趣味や興味を持つ人々を対象にしたプラットフォームは、Facebookのような汎用的なSNSとは異なる価値を提供できるかもしれません。

・独自の機能やサービスの提供


ARやVRといった最新の技術を統合したSNSや、GoogleのAI技術を活用した独自の推薦システムや分析ツールを提供することで、他のSNSにはないユニークな体験をユーザーに提供することが考えられます。

・オープンなプラットフォームとしての開発


開発者やクリエイターが独自のアプリケーションやサービスを容易に組み込めるようなオープンプラットフォームを提供することで、エコシステム全体の成長を促し、ユーザーにとって魅力的なプラットフォームを構築できるかもしれません。


10. SNS企業のM&A



これらの戦略により、Googleは過去の失敗から学び、新たなSNS市場での成功を目指すことが可能になるでしょう。しかし、新たに新規SNS事業を立ち上げるのには時間がかかるため、資金力のあるGoogleはM&Aをする力があります。GoogleがSNS市場での存在感を高めるために、M&A(合併・買収)を検討する場合、既存の成功しているプラットフォームやニッチなコミュニティに特化したSNSをターゲットにすることが考えられます。以下は、Googleが検討すべき可能性のある企業やサービスのリストと、その理由です。

@ Pinterest


Pinterestはビジュアル検索とコンテンツ発見に強みを持つプラットフォームであり、Googleの検索技術とのシナジーを生む可能性があります。また、ショッピングと広告における強力なプラットフォームとしてのポテンシャルを持っています。

A Snapchat


若年層に非常に人気のあるSNSであり、AR技術を駆使したインタラクティブな広告やコンテンツが特徴です。Googleの技術力と組み合わせることで、さらに革新的なプロダクトの開発が可能です。

B X(旧Twitter)


リアルタイム情報の交換に特化しており、ニュースやイベントに関する情報がすぐに手に入ることが特徴です。Googleの検索エンジンと統合すれば、情報検索の即時性をさらに強化できます。

C Discord


ゲームコミュニティを中心に広がるボイスチャット重視のプラットフォームで、若年層を中心に高い人気を誇っています。ニッチながら熱心なユーザーベースを持ち、コミュニティ主導のエンゲージメントが可能です。

D Reddit


多様なトピックに対するコミュニティが存在するプラットフォームで、ユーザー生成コンテンツとディープなディスカッションが特徴です。Googleがこのプラットフォームを活用すれば、特定の興味や趣味を持つユーザーへのアプローチが可能になります。

これらの企業の中で、Googleが最も興味を持つ可能性があるのは、既存の検索技術や広告モデルとのシナジーが見込めるPinterestやTwitter、そして若年層に人気の高いSnapchatかもしれません。いずれにせよ、M&Aの成功はただ企業を買収するだけでなく、その企業の文化を尊重し、技術やユーザーベースをGoogleのエコシステムと上手く統合できるかにかかっています。


11. Web3分野への進出



Googleが検索ビジネス市場以外で収益を得るためにWeb3や仮想通貨といった分野への進出を検討することは、非常に興味深い選択肢です。これらの技術は急速に発展しており、将来的な成長ポテンシャルが高いとされています。Googleの技術的強みと既存のインフラを生かし、これらの新しい技術領域での事業を展開することで、新たな収益源を確保できる可能性があります。

Web3は、ブロックチェーン技術を基盤とした分散型インターネットの概念で、ユーザーがデータの所有権を持ち、より透明性の高いオンラインインタラクションが可能になることを特徴としています。この技術は、仮想通貨、スマートコントラクト、分散型アプリケーション(DApps)などの応用が含まれます。

Googleの強みの1つは強力なGoogleクラウドという大規模で高性能なクラウドインフラを運営していることです。Google Cloudは、高性能かつ安全なクラウドサービスを提供しており、これを基盤としてブロックチェーン技術やDAppsのホスティングプラットフォームを提供することができるはずです。これにより、開発者や企業が容易にWeb3アプリケーションを開発し、運用する環境を提供できると考えられます。

また、もう一つのGoogleの強みであるデータ分析能力とAI技術は、ブロックチェーンデータの分析や、スマートコントラクトの自動化、取引の最適化に活用できるでしょう。これらの技術を用いて仮想通貨の市場動向を分析し、投資家や企業に洞察を提供するサービスも展開可能なはずです。

Web3事業での具体的な戦略としては次のような戦略が考えられます。

@ ブロックチェーン・アズ・ア・サービス(BaaS)


Google Cloud上でブロックチェーン技術を簡単に利用できるプラットフォームを提供します。これにより、企業や開発者は自身のプロジェクトに必要なブロックチェーンインフラを容易に構築し、管理することができるようになります。

A 分散型ファイナンス(DeFi)サービスの開発


DeFiは、伝統的な金融サービスをブロックチェーン技術を用いて再構築する試みです。Googleは、自社の技術とセキュリティノウハウを活用して、安全かつ透明性の高いDeFiプラットフォームを開発し、提供することができます。

B NFTとデジタルアセットのマーケットプレイス


Googleは、自社の広告技術と分析ツールを活用して、NFT(非代替トークン)やその他のデジタルアセットの売買が行えるマーケットプレイスを開発することが可能です。これにより、アーティストやクリエーターが直接消費者と交流し、作品を販売できるプラットフォームを提供できます。


12. Web3事業での成功を加速させるための事業提携



これらの戦略を通じて、GoogleはWeb3の波に乗り、新たなテクノロジーの可能性を最大限に活用しながら、持続可能な収益モデルを構築することができるでしょう。しかしそれにはGoogle単体で事業を展開するよりも、仮想通貨やブロックチェーン関連の企業と提携することが成功のスピードを早めるはずです。そうすることによりGoogleはWeb3やデジタル金融領域での影響力を拡大し、新たなビジネスモデルを探求する上で大きなシナジーを生む可能性を保持できるようになるはずです。

それにはXRPを提供しているリップルとの提携や、他のブロックチェーン企業との提携などが考えられます。

@ リップル


リップルは、特に国際送金を効率化することを目的としたデジタル通貨XRPを利用した決済ネットワークを提供しています。Googleがリップルと提携するメリットとしては次のようなものが考えられます。

・国際決済の効率化
リップルの技術を活用して、Googleの広範なビジネスネットワーク内での国際決済を迅速かつ低コストで行うシステムを構築できるはずです。

・新しい金融サービスの開発
リップルのブロックチェーン技術を基に、Google自身の金融プロダクトやサービスを開発することが可能になるでしょう。

A Ethereum Foundation


Ethereumはスマートコントラクトプラットフォームのリーダーであり、GoogleがEthereumと連携することで、広範なDAppsエコシステムとの互換性を持たせたサービスやアプリケーションを開発できる可能性があります。

B Coinbase


Coinbaseは一般ユーザー向けに親しみやすい仮想通貨の購入・売却・保管サービスを提供しています。GoogleとCoinbaseが提携すれば、Googleのプラットフォームを通じた仮想通貨の取引や保管サービスを提供することができるようになるでしょう。

C Chainlink


Chainlinkはブロックチェーンと実世界のデータをつなぐオラクルサービスを提供しています。GoogleがChainlinkと提携することで、Google Cloudのデータとスマートコントラクトを統合し、より信頼性の高い分散型アプリケーションを作成できる可能性が生まれます。

これらの提携は、Googleがブロックチェーンと仮想通貨の分野で新たな市場を切り開くとともに、既存のビジネスを強化するためのものです。それぞれの技術やサービスが持つユニークな特徴を理解し、Googleの技術やリソースとどのように組み合わせるかが重要だと考えられます。

OpenAIが独自検索エンジンを開発してGoogleに挑戦する場合、Googleはどのように対応することが考えられるかの考察です。Googleが現在もつ多くの強みと、そのブランド力を利用した多種多様な企業との事業提携が無限の可能性をGoogleに提供するはずです。

次回は、OpenAIが独自検索エンジンを開発してGoogleに挑戦する場合、私達ウェブサイト運営者は何をすべきかについて考察します。


OpenAIがGoogleに対抗する検索エンジンを開発!?Googleを真似しない新しい検索エンジンとは?

2024年04月28日

ブルームバーグの2月16日のニュースによると、OpenAIが検索サービスを開発しているとの報道を受け、アルファベット株が下落しました。あのChatGPTで有名なOpenAIが、Googleに対抗する検索エンジンを開発しているというのです。

そのOpenAIの検索エンジンはマイクロソフトのMicrosoft Bingを一部利用するとのことです。Microsoft BingはGoogleに次ぐ検索エンジンであり、たくさんのウェブサイトの情報を蓄積しているのでそのリソースを使うというのは理にかなっています。ブルームバーグによると、Googleの検索事業はライバルのAIサービスによって市場シェアを失うリスクが懸念されているということです。

これまでマイクロソフトはOpenAIに多額の投資を行い、Microsoft Bingにも ChatGPTの機能を組み込みましたが、検索シェアを大きく伸ばすには至っていません。アナリストは、OpenAIの検索プロダクトがアルファベットに与えるリスクは限定的で、Googleを脅かすのは容易ではないと指摘しています。



ブルームバーグのアナリストは『OpenAIの検索プロダクトがアルファベットに与えるリスクは限定的で、Googleを脅かすのは容易ではないと指摘している』と述べていますが、本当にそうなのでしょうか?確かにGoogleは検索市場で盤石の独占体制を敷いているので、OpenAIがGoogleに似た検索エンジンを開発してもGoogleを脅かすのは難しいでしょう。Googleは現在私達が使用している検索エンジンの完成形を所有しており、その技術は非常に多くの特許によって守られていますし、優秀な技術をたくさん抱えています。

しかし、それはあくまでGoogleに似た検索エンジンを開発しようとした場合のことであり、Googleが想像も出来ないような全く新しい形のAIを使った検索エンジンを発明するのならば話は別です。

実は、このニュースの翌月の2024年3月18日にOpenAIのサム・オルトマン氏がLex Fridmanというポッドキャストインタビューで、OpenAIはGoogleを模倣した検索エンジンではない検索エンジンの開発を考えているということを述べているのです。

今回のレポートでは、そのインタビューの概要と、そこから見えてくるGoogleに対抗できる検索エンジンの姿について考えます。







OpenAIのCEOであるサム・オルトマン氏は、AI検索でのGoogleへの挑戦は広告非表示であるべきだと述べ、AI検索における広告をディストピア(暗黒郷)と表現しました。

レックス・フリードマン氏のポッドキャストインタビューで、サム・オルトマン氏はGoogleの検索独占に挑戦することについて質問に答え、過去20年以上にわたってGoogleが行ってきたことを単に模倣するのではなく、人々が情報を得る方法のパラダイムを完全に変えたいと明かしました。オルトマン氏が提案するには、Googleに挑戦する最良の方法は、その全ビジネスカテゴリを完全に置き換えることです。

OpenAIはGoogle検索に挑戦するのか?


ディスカッションは、OpenAIがGoogleに挑戦するのかどうかというフリードマン氏からの質問から始まりました。オルトマン氏は、より良い検索エンジンを構築するという考えが情報検索の未来を限定してしまうと述べ、現在の検索の概念を退屈だと呼びました。

サム・オルトマン氏がOpenAIとしてGoogleに挑戦するかどうかについての質問に対し、彼の回答は非常に示唆に富んでいます。彼は、単にGoogleのような既存の検索エンジンを改良するという発想は、情報検索の将来の可能性を制約してしまうと指摘しました。オルトマン氏にとって、現在の検索エンジンの形式は「退屈」であり、これは検索エンジンが提供する情報の探索と表示の方法が創造性や革新性に欠けると感じているためです。


現在の検索エンジンの制限


オルトマン氏が「退屈」と表現する背景には、現在の検索エンジンがユーザーに対して基本的に同じ形式の結果を提供し続けていることがあります。これは、ユーザーがキーワードを入力し、検索エンジンが関連するウェブページのリンクをリストアップするというものです。このプロセスでは、革新的な技術や新しいユーザー体験を提供する余地があまりありません。



情報検索の再定義


オルトマン氏のアプローチは、ただ改良された検索エンジンを構築するのではなく、情報検索そのものを根本から再考し、再定義することにあります。これには、AIと自然言語理解を活用して、ユーザーが求める情報をより直接的かつ効果的に提供する新しい方法を模索することが含まれます。たとえば、ユーザーが具体的な質問を投げかけたときに、単なるウェブページのリンクではなく、その質問に対する直接的な回答を提供するシステムです。


OpenAIの目指す未来


OpenAIは、このような新しい検索パラダイムを探求することで、ユーザーにとってより有益でインタラクティブな情報アクセス方法を提供しようとしています。例えば、ChatGPTのような言語モデルを利用して、ユーザーの質問に対して具体的な答えや解決策を提供することが考えられます。このアプローチでは、AIがテキストを解析し、ユーザーが求める文脈やニーズに基づいて情報をカスタマイズすることが可能です。

サム・オルトマン氏のビジョンでは、検索は単なる情報の収集ツールではなく、知識の理解と利用を助けるよりダイナミックでパーソナライズされた体験に変わる可能性があります。これにより、OpenAIはGoogleのような既存の検索エンジンとは異なる、新しい形の情報検索の方法を目指しているのです。


世界は別のGoogleを必要としていない


オルトマン氏は、Googleに挑戦するために別のGoogleを作るアイデアに興味がないと述べ、より興味深い道は、人々が情報をどのように使用するかにフィットする方法で情報取得の方法を完全に変えることだとしました。

サム・オルトマン氏が表明した「世界は別のGoogleを必要としていません」というコメントは、彼が情報検索の領域での革新に対して持っているビジョンを反映しています。彼は、既存のGoogleの検索エンジンモデルを単に模倣することには価値を見出しておらず、代わりに情報検索の方法そのものを根本から変革することに興味があります。


既存の検索モデルへの挑戦


オルトマン氏は、Googleが提供する伝統的な検索エンジンのアプローチ—主にウェブページをランク付けし、検索結果としてリスト表示する—は、もはや十分ではないと考えています。このモデルは過去20年以上にわたってインターネットの情報アクセスの主要な手段となってきましたが、オルトマン氏によれば、これは情報検索の可能性を制限するものです。


情報の利用方法の変革


オルトマン氏が提案するのは、人々が情報をどのように使用するかにフィットする新しい方法で情報取得のプロセスを再定義することです。これには、単なるウェブページのリストアップではなく、ユーザーが直面している具体的な問題や質問に対する答えを直接的に提供する形式が含まれるかもしれません。たとえば、対話形式のインターフェースを通じて、ユーザーがより対話的かつ直感的に情報を探索できるようにすることです。


AI技術の活用


OpenAIとしては、特にAI技術を活用して、より直接的で効率的な情報取得方法を開発することに注力しています。これには、自然言語理解や機械学習を使用して、ユーザーの質問に対するより正確で包括的な回答を生成する技術が含まれます。また、AIを活用することで、個々のユーザーのニーズに合わせたカスタマイズされた情報提供が可能になります。


ユーザー中心のアプローチ


このようなアプローチは、情報検索をユーザー中心の活動に変え、単に情報を探すだけでなく、それを理解しやすくすることを目指しています。これは、情報の消費だけでなく、その情報をどのように活用するかに焦点を当てることにより、より実用的で価値ある体験を提供することを意味します。

サム・オルトマン氏の考える「世界は別のGoogleを必要としていません」という声明は、情報検索技術の革新を通じて、より良い、よりインタラクティブなユーザー体験を創出することへの明確な呼びかけです。


AI検索はまだ完成されていない


フリードマン氏が検索エンジンとチャットボットを統合する話題に移したとき、議論は行き詰まりました。オルトマン氏は、誰もまだそのコードを解読していないと述べ、それが彼の考えていることではないことを示唆しました。

サム・オルトマン氏が言及した「AI検索はまだ完成されていません」という点については、現在のAI技術を使用した検索エンジンの発展段階に関する彼の考えを反映しています。オルトマン氏は、現在の技術やアプローチでは、AI検索の可能性を完全に実現していないと感じているようです。


検索エンジンとチャットボットの統合


レックス・フリードマン氏が検索エンジンとチャットボットの統合について話を振った際、このテーマはすでに多くのプラットフォームで試みられています。例えば、Microsoft Bingは検索機能にチャットボットを組み込んだ新しいタイプの検索エクスペリエンスを提供していますが、オルトマン氏はこのアプローチがすでにありふれたものであり、真新しさがないと感じています。



コードの解読


オルトマン氏が言及した「誰もまだそのコードを解読していない」という表現は、AI検索が真の意味でユーザーに革新的な価値を提供する段階にはまだ到達していないことを示しています。ここでいう「コードを解読する」とは、AIを活用して検索体験を根本的に変える、つまりユーザーが情報を見つけるための全く新しい方法を開発することを意味しています。


オルトマン氏のビジョン


オルトマン氏は、単に既存の検索エンジンの機能を模倣するのではなく、AIの力を利用して情報の検索、取得、そして利用の方法を大きく変革することに興味があります。彼は、AIがユーザーにとって本当に役立つ情報を直接的に提供する方法、情報を合成する方法、または情報を指し示す方法を改善することで、より効果的な情報アクセスツールとなる可能性を見ています。

このビジョンは、既存の検索エンジンが提供する静的な検索結果リストを超えて、対話式や文脈に基づくよりダイナミックな情報アクセスを提供することを目指しています。このようなアプローチは、ユーザーがより直感的かつ効率的に必要な情報を得られるようにすることが期待されています。


広告を支えるAI検索はディストピアである


オルトマン氏は、AI検索が広告モデルに基づいている世界をディストピアと表現しました。彼は、広告に基づく検索エンジンよりも、月額、または年間課金のようなサブスクリプションベースのモデルの方が信頼できると感じていると述べました。

サム・オルトマン氏が「広告を支えるAI検索はディストピア」と表現したことは、彼が広告モデルに基づく検索システムに対して持っている懸念を示しています。ここで言う「ディストピア」とは、技術が個人のプライバシーや自由を侵害する形で進化し、社会に負の影響を及ぼす未来像を指しています。オルトマン氏の見解では、広告に基づくAI検索システムは、ユーザーの利益よりも広告収入を優先するため、情報の質や公正さが損なわれることがあります。


広告モデルの問題点


広告モデルに基づく検索エンジンは、ユーザーが検索した内容に関連する広告を表示します。このプロセスは、ユーザーの検索履歴やクリック行動に基づいてカスタマイズされるため、個人のデータが広告主に利用されることになります。このようなシステムは、広告収入を最大化するためにユーザーの興味や行動を商品化しているため、しばしば批判の対象となります。


サブスクリプションベースのモデルの利点


オルトマン氏が支持するサブスクリプションベースのモデルでは、ユーザーはサービスの利用に対して直接料金を支払います。このモデルの主な利点は、サービス提供者が広告収入に依存しないため、広告主の影響から自由であることです。その結果、提供される情報は広告によるバイアスがなく、より中立的で信頼性が高くなります。


ユーザー体験と信頼性


サブスクリプションモデルでは、提供される情報やサービスの質が直接的に収益と関連しているため、サービスプロバイダはより良いユーザー体験を提供することに焦点を当てることが可能です。また、ユーザーはサービスが広告収入ではなく、彼らの支払いによって支えられていることを知ることで、サービスプロバイダへの信頼感が高まります。

オルトマン氏の提案するサブスクリプションベースのAI検索システムは、ユーザーが真に必要とする情報を得るためのより良い方法を提供し、広告によるバイアスやプライバシーの侵害の問題から解放された、新しい形の情報アクセス方法を目指しています。これにより、より公平で信頼性の高い情報社会の実現が期待されます。


消費者が製品でない検索体験


オルトマン氏は、ソーシャルメディアや検索エンジンを使用する際、「消費者が製品である」という現状を好まないとコメントしました。

サム・オルトマン氏が指摘している「消費者が製品である」という状況は、多くのオンラインプラットフォームや検索エンジンが採用しているビジネスモデルを批判しています。このモデルでは、サービスは無料で提供されますが、実際にはユーザーのデータや行動が広告主に販売されて利益を得ています。つまり、消費者自身が商品として扱われ、その情報が広告のターゲティングに利用されるのです。


消費者が製品であるとはどういうことか?


この表現は、ユーザーが無料でサービスを利用する一方で、彼らの行動データや興味・関心が広告主に売られることを意味します。例えば、GoogleやFacebookなどのプラットフォームは、ユーザーがどのようなウェブサイトを訪問し、何に興味を持っているかを把握し、その情報を基に広告主からの広告をターゲットとしています。これにより、ユーザーは自分に関連する広告を多く見ることになりますが、これが「消費者が製品」とされる理由です。


オルトマン氏の提案する解決策


オルトマン氏は、このようなモデルに対して、消費者が直接支払いを行うことで、広告に依存しないビジネスモデルを提案しています。具体的には、サブスクリプション(定額制サービス)を通じて、ユーザーはサービスを利用するために直接金銭を支払います。これにより、ユーザーデータを広告主に売る必要がなくなり、プライバシーが保護されるとともに、広告による情報の歪曲がなくなるため、より信頼性の高いサービスを提供できるようになります。

このアプローチは、特にAIを活用した新しい形の情報検索システムにおいて、ユーザーが本当に必要とする情報を効率的かつ公平に提供することを目指しています。これにより、消費者がサービスの受け手であると同時に製品ではなく、情報の質とプライバシーが保護されることを重視するビジネスモデルが実現されることをオルトマン氏は望んでいます。


広告に対する偏見


オルトマン氏は広告に偏見を持っており、広告を使わずに利益を上げるAIベースの情報検索システムへの道があると自信を持っていると述べました。

サム・オルトマン氏が広告に対して持っている偏見とは、彼が広告を情報提供の手段として好まないという意見を持っていることを指します。彼は広告がユーザーの体験を損なう可能性があり、広告による収益モデルがユーザーを商品として扱うという現状に批判的です。これは、特にAI技術を使用する際に、広告がユーザーに対してどのような影響を及ぼすかについて慎重に考慮する必要があるという彼の考えに基づいています。

オルトマン氏は広告を用いずに収益を上げることが可能であるという点に自信を持っており、これはOpenAIが採用しているビジネスモデルを通じて示されています。例えば、ChatGPTのような製品をサブスクリプション(定額制サービス)モデルで提供することにより、ユーザーは広告の影響を受けずにサービスを利用できるようになっています。これにより、ユーザーは提供される情報が広告主の影響下にあるのではなく、信頼性が高いと感じることができます。

オルトマン氏は、AI技術を利用した情報検索システムであるChatGPTを例に挙げており、このような技術が情報の見つけ方、扱い方を根本から変える可能性を持っていると考えています。これにより、従来の検索エンジンとは異なるアプローチで情報アクセスを提供し、広告に依存しない新しいビジネスモデルを創出することが可能になると彼は見ています。

この考え方は、AIとユーザーインターフェースの統合によって、よりダイナミックで個別化された情報アクセス方法を実現することを目指しています。このアプローチは、ユーザーが必要とする情報をより直接的に、かつ迅速に提供することを可能にし、広告が情報の信頼性を損なうことなく、ユーザーにとって価値のある体験を提供することを目標としています。


本当にGoogleに挑戦するのか?


サム・オルトマン氏はOpenAIがGoogleに挑戦しているかどうかを直接的には述べませんでしたが、AIを使った適切なGoogleへの挑戦はまだ存在しないとほのめかしました。彼が提供したのは、ユーザーを広告主に売り渡さず、より信頼できる有用なAI検索の一般的なビジョンでした。

サム・オルトマン氏がOpenAIがGoogleに挑戦しているかどうかについて直接的な発言を避けたのは、彼の主な焦点が単に既存の検索エンジンと競争することではなく、情報検索のパラダイム自体を変革することにあるからです。彼が示唆したのは、現在市場に存在するAIを活用した検索システムは、まだ彼が描くビジョンには至っていないということです。このビジョンとは、ユーザーのニーズにより深く応える形で情報を提供し、広告に依存しないモデルを通じてより信頼性と有用性を高めることを目指すものです。


AI検索の新しいパラダイム


オルトマン氏が目指すAI検索のパラダイムでは、検索エンジンが単にウェブページを索引付けしてユーザーに提供するのではなく、ユーザーの質問や文脈に基づいて直接的な答えや情報を生成する能力を持つことが求められます。これにより、ユーザーはより迅速かつ効果的に必要な情報を得ることができ、より満足度の高い検索体験が提供されることになります。

広告に依存しないモデル


多くの検索エンジンが広告モデルに依存しており、その結果としてユーザーの検索行動やデータが広告主のターゲティングのために使用されることが一般的です。しかし、オルトマン氏が提案するAI検索モデルでは、広告による影響を排除し、サブスクリプションや他の収益モデルを通じて運営されることで、ユーザーにとってより透明で信頼性の高い情報提供が可能になります。これにより、検索結果の中立性が保たれ、広告によるバイアスの影響を受けることなく情報を得ることができます。

すでに多くの消費者が、Netflixや、Amazonプライム、Disney+、ChatGPT4などの月額課金のサブスクリプションサービスに対して料金を払うことに慣れていますので、広告に依存しない広告に依存しない事業モデルが普及する土壌は整っていますので、このことは現実味を帯びています。


有用なAI検索のビジョン


オルトマン氏が提供したAI検索のビジョンは、ユーザーが真に必要とする情報に迅速かつ正確にアクセスできるようにすることです。このためには、AI技術を活用してユーザーの質問を解析し、適切な情報を生成または抽出する能力が必要です。このアプローチでは、検索エンジンが情報のソースとしてだけでなく、知識のアドバイザーとしての役割も果たすことになります。

サム・オルトマン氏が示唆しているように、このようなAI検索の未来像は現在の市場にはまだ存在しないかもしれませんが、OpenAIはこの方向でのイノベーションを推進していることが予想されます。これにより、情報検索の分野では大きな変革が見られるかもしれません。

以上が、インタビューの内容です。本当にGoogleに挑戦するのかという問いに対してサム・オルトマン氏はOpenAIがGoogleに挑戦しているかどうかを直接的には述べませんでした。しかし、実際には着々と計画をしている可能性がありますし、OpenAI以外にもたくさんのAI企業が生まれ、発展しています。


OpenAI以外にGoogleの検索ビジネスを脅かす可能性がある企業は?


OpenAI以外にGoogleの検索ビジネスを脅かす可能性がある企業としては、次のような企業が存在します。

Googleの検索ビジネスを脅かす可能性のある企業やサービスはいくつか存在します。

1. Microsoft Bing


マイクロソフトはオープンAIに多額の投資を行い、BingにChatGPTの機能を組み込みました。AIを活用した検索機能の向上により、Googleへの対抗を図っています。

2. Baidu(百度)


中国最大の検索エンジンであるBaiduは、AIや自然言語処理技術に力を入れています。同社はERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)と呼ばれる大規模な言語モデルを開発しており、これを検索サービスに活用することでGoogleに対抗しようとしています。

3. Amazon


Eコマース大手のAmazonは、製品検索の分野で強力な存在感を示しています。同社はAIを活用した音声検索や画像検索の技術を持ち、ユーザーの検索体験を向上させることでGoogleに挑戦しています。

4. Apple


Appleは、Siri、Spotlight、Safariなどの独自サービスを持っていますが、これらはいずれもAI技術を活用しています。同社は近年、機械学習や自然言語処理の分野で研究開発を強化しており、独自のAIチップ「Neural Engine」を開発するなど、ハードウェアの面でもAIへの取り組みを進めています。AppleがこれらのAI技術を統合し、プライバシーに配慮した検索サービスを開発すれば、Googleに対する強力な競合相手になる可能性があります。

5. DuckDuckGo


プライバシー重視の検索エンジンとして知られるDuckDuckGoは、ユーザーの個人情報を収集しないことを売りにしています。プライバシーへの関心が高まる中、DuckDuckGoは着実にユーザー数を増やしており、Googleの検索ビジネスに一定の影響を与えています。

そしてAI企業の中にも、Googleの検索ビジネスを脅かす可能性を秘めた企業がいくつか存在します。

6. Anthropic


AnthropicはOpenAIと並ぶ有力なAI企業の一つです。同社は「Constitutional AI」と呼ばれる独自のアプローチで、倫理的で安全なAIシステムの開発を目指しています。Anthropicが開発するAI技術が検索サービスに応用されれば、Googleに対する強力な競合相手になり得ます。

7. Hugging Face


オープンソースのAIコミュニティとして知られるHugging Faceは、自然言語処理のモデルや ツールを提供しています。同社のプラットフォームを利用することで、企業や開発者がAIを活用した検索サービスを構築することが可能です。

8. Adept AI


2022年に設立されたばかりのスタートアップですが、「Artificial General Intelligence(AGI)」の開発を目指しています。AGIが実現すれば、あらゆる知的タスクをこなせるようになると期待されており、検索サービスへの応用も可能になるかもしれません。

9. Cohere


Cohereは大規模な言語モデルを開発・提供しているAI企業です。同社のモデルは自然言語処理や文章生成の分野で高い性能を示しており、検索サービスへの応用も期待されています。

10. Meta (旧Facebook)


Metaは、AI技術を活用したコンテンツ推薦やターゲティング広告などで大きな成功を収めています。同社は自然言語処理や画像認識の分野でも研究開発を進めており、これらの技術を検索サービスに応用することが可能です。また、Metaが保有する膨大なユーザーデータは、パーソナライズされた検索体験の提供に活かされる可能性があります。

11. Perplexity


パープレキシティとは、OpenAIの技術者だったスリニバス氏らが2022年に設立した企業で、米アマゾン・ドット・コム創業者のジェフ・ベゾス氏や米半導体大手エヌビディアが出資した注目の企業です。検索窓に文章形式で質問を入力すると、AIがインターネット上の情報をもとに文章で回答を提示するサービスです。

2024年4月24日の日経新聞の報道によると、ソフトバンクと提携し、ソフトバンクの携帯電話の契約者は1年間有料版のサービスを無料で利用できるようになったということです。ソフトバンクはYahoo! JAPANを運営するヤフーLINEの株主であり、今後Yahoo! JAPANやLINEとの何らかの業務提携が予想されます。

これらのAI企業、検索エンジン会社、SNSサービス提供企業は、独自の技術や手法でAIの研究開発を進めており、その成果が検索サービスに活かされる可能性があります。ただし、検索エンジンを開発・運営するには膨大な投資と専門知識が必要であるため、AI企業がすぐにGoogleの競合相手になるのは容易ではありません。むしろ、これらのAI企業と既存の検索エンジン企業が提携することで、AIを活用した新しい検索サービスが生まれる可能性が高いと考えられます。

次回は、こうした数々の検索エンジン会社、AI企業による挑戦を受けるかもしれないGoogleはどうすべきかについて考察します。

Googleの生成AI搭載検索エンジン「SGE」に対応するためのSEO戦略とは?

2024年04月19日

「Product-Led SEO」の著者で、戦略SEOコンサルタントおよびグロースアドバイザー、エンジェル投資家である、エリ・シュワルツ氏がLinkedinに投稿した考察が海外のSEOの世界で話題になっています。



エリ・シュワルツ氏のLinkedIn投稿は、GoogleのSGE(Search Generative Experience)についての見解をシェアしたものです。SGEとは、Googleの検索結果に、AIが生成した回答を表示する新機能のことです。SGEが当初の予定よりも正式公開が遅れている理由とGoogleはどうするべきか、SEOの世界はどうかなるかについての知見が述べられています。

● シュワルツ氏は、GoogleがSGEの本格導入を恐れているものの、SEO(検索エンジン最適化)業界は安泰ではないと警鐘を鳴らしています。SGEが本格的に導入されれば、氏が仕事をしているSEO業界に大打撃を与える可能性があるためです。

● GoogleがSGEを開発したのは、OpenAIやBingに市場シェアを奪われるのを恐れたからだと述べています。しかし、SGEはリスティング広告や無料でウェブサイトへユーザーを創客することを中心とした従来の検索ビジネスを覆す可能性があり、リスクの高い賭けだと指摘しています。

● また、シュワルツ氏はSGEの本格導入に向けたいくつかの課題を挙げ、それぞれの解決策を提示しています。例えば、レイテンシーの問題(検索結果画面が表示されるまでの時間が長いという問題)はバッチ処理で解決できるかもしれませんが、ヨーロッパではGoogleの力が更に強まることを恐れ、法的懸念が生じています。氏はその法的懸念への対応は難しいかもしれないと述べています。

● 最後に、シュワルツ氏は、SEO戦略をAIに破壊されないものにしていくことが重要だと訴えています。GoogleがSGEを正式公開せずに温存している間に、企業はAIに負けないSEO戦略を構築すべきだというのが、氏の主張です。

シュワルツ氏の投稿を踏まえると、サイト運営者はAIの進化に合わせてSEO戦略を適応させていく必要があります。具体的には以下のような対応が考えられます。

1. ユニークで価値のあるコンテンツの作成




AIが生成する一般的な回答では満足できない、ユニークで詳細な情報を提供することが重要です。専門的な知識や独自の調査に基づくコンテンツは、AIには真似できない強みになります。

ユニークで価値のあるコンテンツを作成することは、AIが生成する一般的な回答に埋もれずに、サイトを差別化するための重要な戦略です。次のような対策があります。

@ 専門的な知識の活用


自社や運営者が持つ専門的な知識や経験を活かしてコンテンツを作成しましょう。特定の業界や分野での深い理解は、AIでは簡単に真似できない強みになります。専門用語を正しく使い、業界の動向や課題についての洞察を盛り込むことで、専門性の高いコンテンツを提供できます。

A 独自の調査と分析


自社で行った調査や分析の結果をコンテンツに反映させることで、他にはない独自の情報を提供できます。アンケート、インタビュー、データ分析など、様々な方法で独自の調査を行い、得られた知見をわかりやすく解説することで、ユーザーに価値を提供できます。

B ケーススタディと実例


商品やサービスの利用事例、成功事例などを具体的に紹介することで、ユーザーに実践的な情報を提供できます。企業の場合は自社の事例、個人の場合は自身の経験を基にしたケーススタディを盛り込むことで、説得力のあるコンテンツになります。

C オリジナルの視点と意見


AIが生成する回答は、一般的な情報の寄せ集めになりがちです。それに対して、自分なりの視点や意見を加えることで、個性的で印象に残るコンテンツになります。独自の切り口で問題提起したり、新しいアイデアを提案したりすることで、ユーザーの興味を引き付けられます。

D 詳細で網羅的な情報


AIの回答は簡潔になりがちですが、人間は詳細で網羅的な情報を求めていることも多いです。基本的な事項から発展的な内容まで、トピックを深掘りして詳しく解説することで、満足度の高いコンテンツになります。図表や具体例を使って、わかりやすく伝えることも大切です。

E 最新情報のアップデート


AIのデータベースは更新に時間がかかりますが、人間なら最新の情報をいち早くキャッチできます。業界の最新トレンド、新商品やサービスの動向、法規制の変更など、旬の話題をコンテンツに取り入れることで、ユーザーに価値ある情報を届けられます。

ユニークで価値あるコンテンツを作成することは、SEO対策としてだけでなく、ブランディングや顧客との信頼関係構築にも役立ちます。AIにはない人間らしさと専門性を活かし、ユーザーのニーズに合ったオリジナルのコンテンツを発信し続けることが、サイト運営者に求められる重要なスキルと言えるでしょう。

2. ユーザー体験の重視



サイトの読み込み速度、ナビゲーションの利便性、モバイルフレンドリーなデザインなど、ユーザー体験を向上させる要素を徹底的に磨きましょう。AIによる回答では代替できない、快適なユーザー体験を提供することが差別化につながります。

ユーザー体験(UX)を重視することは、サイトの差別化と顧客満足度の向上に欠かせません。AIが生成する画一的な回答では得られない、快適で印象に残るユーザー体験を提供することが、サイト運営者に求められます。具体的には次のような対策があります。

@ サイトの読み込み速度の最適化


サイトの表示速度は、ユーザーの満足度と離脱率に直結します。画像の圧縮、キャッシュの活用、CDNの導入など、様々な技術的な工夫で読み込み速度を改善しましょう。また、不要なプラグインや重いスクリプトを削除することも効果的です。

A ナビゲーションの最適化


ユーザーが目的の情報にスムーズにたどり着けるよう、サイトのナビゲーションを最適化することが大切です。カテゴリーの階層を整理し、検索機能を充実させ、パンくずリストを設置するなど、ユーザーの導線を考えた設計が求められます。

B モバイルフレンドリーなデザイン


スマートフォンでの閲覧が主流となった今、モバイル端末に最適化したデザインは必須です。レスポンシブデザインを採用し、タップターゲットを大きくする、縦スクロールを基本にするなど、モバイルユーザーに配慮した設計が求められます。

C 読みやすく魅力的なコンテンツデザイン


コンテンツの内容だけでなく、見やすさや読みやすさも重要なUXの要素です。フォントサイズ、行間、段落の長さなどを最適化し、スキャンしやすいレイアウトを心がけましょう。また、画像、動画、インフォグラフィックスなどを効果的に使って、視覚的に魅力的なコンテンツを提供することも大切です。

D インタラクティブな要素の導入


ユーザーの興味を引き付け、能動的な参加を促すために、インタラクティブな要素を取り入れることも効果的です。クイズ、アンケート、シミュレーションなど、ユーザーが楽しみながら情報を得られる仕掛けを用意しましょう。

E アクセシビリティの確保


障がいを持つユーザーや高齢者なども含め、幅広い層が快適に利用できるよう、アクセシビリティに配慮することが求められます。ALTテキストの設置、十分なコントラスト比の確保、キーボードでの操作対応など、ウェブアクセシビリティの基準に沿った設計を心がけましょう。

F ユーザーフィードバックの収集と反映


サイトのUXを継続的に改善するために、ユーザーからのフィードバックを積極的に収集しましょう。アンケートやインタビューを実施したり、ヒートマップやABテストでユーザーの行動を分析したりすることで、改善点を発見できます。得られた知見を迅速にサイトに反映し、PDCAサイクルを回すことが重要です。

AIの進化に伴い、ユーザーの期待値も高まっています。サイト運営者は、UXのあらゆる側面を徹底的に磨き、ユーザーに快適で価値ある体験を提供し続けることが求められます。技術的な最適化とユーザー視点でのデザイン、そしてフィードバックに基づく継続的な改善が、サイトの差別化と成功の鍵を握ります。

3. ブランディングとオーソリティの確立



AIには感情や信頼関係がありません。サイトやブランドの個性を打ち出し、ユーザーとの感情的絆を築くことが大切です。また、専門分野での権威性を確立することで、AIにはない信頼と信用を獲得できます。

ブランディングとオーソリティ(権威性)の確立は、AIにはない人間らしさと専門性を武器に、ユーザーとの信頼関係を築くための重要な戦略です。具体的にブランディングとオーソリティの確立をするには次のような対策があります。

@ ブランドパーソナリティの設定


サイトやブランドの個性を明確に定義し、一貫したパーソナリティを打ち出すことが大切です。ターゲットユーザーの特性を踏まえ、共感を呼ぶようなトーン&マナーを設定しましょう。ブランドの価値観、ビジョン、ミッションを明文化し、コンテンツやデザインに反映させることで、ユーザーとの情緒的なつながりを深められます。

A ストーリーテリングの活用


ブランドの背景にあるストーリーを語ることで、ユーザーの共感を呼び起こすことができます。企業であれば設立の経緯や想い、個人であれば専門分野に取り組むきっかけなど、ブランドにまつわるエピソードを紹介しましょう。感情に訴求するストーリーは、ユーザーとの絆を強める効果があります。

B 一貫したビジュアルアイデンティティ


サイトのデザイン、ロゴ、配色などのビジュアル要素を統一し、一貫したブランドイメージを構築することが重要です。視覚的な一貫性によって、ブランドの認知度と信頼感が高まります。また、ユーザーの記憶に残りやすく、他サイトとの差別化にもつながります。

C 専門性の追求と発信


特定の分野で専門的な知識やスキルを持つことで、オーソリティを確立できます。最新の知見をキャッチアップし、専門領域の課題についての考察を発信し続けることが求められます。記事、ウェビナー、ポッドキャストなど、様々なチャネルを通じて専門性をアピールしましょう。

D 実績とソーシャルプルーフの活用


過去の成果や実績、著名人からの推薦、メディア掲載歴など、信頼性を裏付けるソーシャルプルーフを積極的に紹介しましょう。ソーシャルプルーフとは、人々が自分の行動を決定する際に、他者の行動を参考にする心理的現象のことです。つまり、多くの人が行っている行動や選択を見ると、それが正しいことのように感じ、同じような行動をとる傾向があるというものです。

ソーシャルプルーフの例としては、レストランで混雑している店を見ると、美味しいと思い込み、入店したくなる、オンラインショッピングで、レビュー数が多く、高評価の商品を選びやすい、SNSで多くの「いいね」やシェアを獲得している投稿は、価値があると感じる等があります。

ソーシャルプルーフは、マーケティングやウェブデザインの分野でも重要な概念です。例えば、ウェブサイトに顧客の声やメディア掲載実績を掲載することで、信頼性や権威性を高めることができます。また、SNSの共有ボタンを設置し、シェア数を表示することで、人気や注目度をアピールできます。お客様の声や事例紹介も、ブランドの信頼感を高める効果があります。第三者からの評価や証明は、オーソリティを確立する上で強力な武器になります。

E ユーザーとのエンゲージメントの向上


ソーシャルメディアやメールニュースレターなどを活用し、ユーザーとの継続的なコミュニケーションを図ることが大切です。ユーザーの質問や意見に丁寧に対応し、双方向のやり取りを通じて信頼関係を築きましょう。ユーザーコミュニティを形成することで、ブランドへの愛着とロイヤルティが生まれます。

F 一貫したブランドメッセージの発信


サイトやSNS、広告など、あらゆる接点で一貫したブランドメッセージを発信することが重要です。ブランドの価値提案や差別化ポイントを明確に伝え、ユーザーの記憶に残るキャッチフレーズやタグラインを設定しましょう。メッセージの一貫性は、ブランドの信頼感と専門性を高める効果があります。

ブランディングとオーソリティの確立は、AIによる自動生成コンテンツが氾濫する中で、人間らしさと専門性を武器にユーザーとの関係性を築くための必須の戦略です。ブランドの個性を打ち出し、専門性を追求し、ユーザーとの情緒的なつながりを深めることで、AIにはない付加価値を提供し続けることが可能となります。

4. マルチメディアコンテンツの活用



動画、画像、インフォグラフィックなどの視覚的コンテンツは、テキストベースのAIにはない強みです。情報を視覚的に伝えることで、ユーザーの理解と関心を深められます。インフォグラフィックとは、情報(Information)とグラフィック(Graphic)を組み合わせた言葉で、データや知識を視覚的に表現したものを指します。

マルチメディアコンテンツの活用は、テキストベースのAIには真似できない、視覚的な情報伝達の強みを生かすための重要な戦略です。動画、画像、インフォグラフィックなどの視覚的要素を効果的に取り入れることで、ユーザーの理解を助け、興味を引き付け、記憶に残るコンテンツを提供できます。具体的にマルチメディアコンテンツの活用をするには次のような対策があります。

@ 動画コンテンツの制作


動画は、複雑な概念や手順を分かりやすく説明したり、商品やサービスの魅力を伝えたりするのに最適なメディアです。チュートリアル動画、製品デモ動画、インタビュー動画など、目的に応じた動画コンテンツを制作しましょう。動画は、テキストよりも情報量が多く、感情に訴求する力も強いため、ユーザーの関与度を高める効果があります。

A 画像の戦略的な使用


記事やブログ記事に関連する画像を挿入することで、コンテンツの視認性と魅力を高められます。商品写真、イメージ画像、図表など、内容に合わせた適切な画像を選択しましょう。画像は、テキストの理解を助けるだけでなく、ユーザーの目を引き付け、ページ滞在時間を延ばす効果もあります。

B インフォグラフィックスの活用


データや統計情報、プロセスなどの複雑な情報を、視覚的に分かりやすく表現するインフォグラフィックスは、ユーザーに強いインパクトを与えます。専門的な情報をインフォグラフィックスで説明することで、幅広いユーザー層に理解してもらえます。また、インフォグラフィックスは、SNSでのシェアやバズマーケティングにも効果的です。

C スクリーンキャストとデモンストレーション


ソフトウェアの使い方や、ウェブサイトの操作方法を説明する際に、スクリーンキャストやデモンストレーションが役立ちます。スクリーンキャストとは、コンピュータ画面を動画として記録することを指します。実際の画面を録画し、音声で解説を加えることで、ユーザーは手順を目で見て理解できます。特に、テクニカルなトピックや、専門的なツールの使い方を伝える際に効果的です。

D ビジュアルストーリーテリング


ビジュアルストーリーテリングとは絵などで視覚的に物語を伝えることを指します。商品やサービスの価値を伝える際に、ビジュアルストーリーテリングを活用することで、ユーザーの共感を呼び起こせます。写真や動画、イラストを組み合わせ、ストーリー性のある視覚的な展開で訴求しましょう。感情に響くビジュアルストーリーは、ブランドメッセージを印象付け、ユーザーとの絆を深める効果があります。

E ビジュアルコンテンツのSEO最適化


動画や画像などのビジュアルコンテンツもSEO対策が重要です。適切なファイル名、ALT属性、キャプションを設定し、検索エンジンにコンテンツの内容を正しく伝えましょう。また、動画をYouTubeに公開し、サイトに埋め込むことで、YouTubeや検索エンジンからの流入増加も期待できます。

F ビジュアルコンテンツの最適化


ユーザーのデバイスやネットワーク環境に合わせて、ビジュアルコンテンツを最適化することが大切です。動画や画像のファイルサイズを圧縮し、ページの読み込み速度を維持しましょう。また、レスポンシブデザインを採用し、モバイル端末でも快適に視聴できるようにすることが求められます。

マルチメディアコンテンツの活用は、AIが苦手とする視覚的な情報伝達の分野で、人間らしさと創造性を発揮するための重要な戦略です。動画、画像、インフォグラフィックなどを効果的に組み合わせ、ユーザーに分かりやすく魅力的な情報を提供することで、AIにはない付加価値を生み出せます。同時に、ビジュアルコンテンツのSEO最適化や、デバイスへの対応にも配慮し、幅広いユーザー層にリーチできるよう工夫することが求められるでしょう。

5. パーソナライズとインタラクションの活用



AIによる画一的な回答では満足できないユーザーもいます。ユーザーの行動や嗜好に合わせたパーソナライズ、チャットボットなどを活用した双方向のコミュニケーションで、ユーザーとの関係性を深めましょう。チャットボットとは、「チャット」と、ロボットから派生した「ボット」とを組み合わせた言葉であり、自動会話を行うコンピューター・プログラムのことです。

パーソナライズとインタラクションの活用は、AIによる画一的な回答では満足できないユーザーのニーズに応え、個々のユーザーとの関係性を深めるための重要な戦略です。ユーザーの行動や嗜好に基づいたパーソナライズ体験の提供や、チャットボットなどを活用した双方向のコミュニケーションにより、ユーザーエンゲージメントの向上と長期的な信頼関係の構築が可能となります。パーソナライズとインタラクションの活用をするには次のような対策があります。

@ ユーザーデータの収集と分析


ユーザーのウェブサイト上での行動、購買履歴、閲覧履歴、属性情報などのデータを収集し、分析することが、パーソナライズの第一歩です。データ分析ツールやCRMシステムを活用し、ユーザーの嗜好やニーズを把握しましょう。CRMシステムとは、顧客情報を集約し、管理するためのツールのことです。適切な同意取得とプライバシー保護に配慮しつつ、データに基づいた科学的なアプローチでユーザー理解を深めることが重要です。

A コンテンツのパーソナライズ


ユーザーの興味関心に合わせて、表示するコンテンツをパーソナライズすることで、ユーザーの満足度を高められます。トップページ、商品推奨、記事のレコメンドなど、様々な場面でパーソナライズが可能です。ユーザーごとに最適化されたコンテンツは、滞在時間の増加や、コンバージョン率の向上につながります。

B チャットボットによるインタラクション


チャットボットを導入することで、24時間365日、ユーザーとのリアルタイムなコミュニケーションが可能となります。よくある質問への自動応答、商品推奨、注文支援など、様々な用途に活用できます。チャットボットは、即時性と利便性を提供し、ユーザーエンゲージメントを高める効果があります。

C パーソナライズされたメールの配信


ユーザーの行動や属性に基づいて、パーソナライズされたメールを配信することで、ユーザーとのコミュニケーションを強化できます。購買履歴に基づく商品レコメンド、閲覧履歴に基づくコンテンツ推奨、バースデーメールなど、ユーザーごとに最適化されたメールは、高い開封率とクリック率が期待できます。

D ウェブサイトの表示内容をユーザーごとにリアルタイムにパーソナライズする


ウェブサイトの表示内容を、ユーザーごとにリアルタイムにパーソナライズする技術も注目されています。ユーザーの属性や行動に基づいて、ヒーローイメージ、キャッチコピー、CTAボタンなどを動的に変更することで、ユーザーに最適化された体験を提供できます。パーソナライズされたウェブサイトは、コンバージョン率の向上に寄与します。

E インタラクティブなコンテンツの提供


クイズ、診断テスト、シミュレーションなど、ユーザーが能動的に参加できるインタラクティブなコンテンツを提供することで、ユーザーエンゲージメントを高められます。ユーザーの入力に応じてパーソナライズされた結果を返すことで、ユーザーの興味を引き付け、ブランドとの絆を深める効果が期待できます。

F ソーシャルメディアでのパーソナライズ


ソーシャルメディアでのユーザーとのやり取りも、パーソナライズの重要な機会です。ユーザーの投稿やコメントに個別に返信したり、ユーザーの興味関心に合わせたコンテンツを発信したりすることで、ユーザーとの信頼関係を構築できます。ソーシャルメディアでの双方向のコミュニケーションは、ブランドへの愛着とロイヤルティを高める効果があります。

パーソナライズとインタラクションの活用は、AIによる画一的なアプローチでは実現できない、ユーザーとの一対一の関係性を築くための重要な戦略です。ユーザーデータの収集と分析を基盤に、コンテンツ、チャットボット、メール、ウェブサイト、ソーシャルメディアなど、様々な接点でパーソナライズされた体験を提供することで、ユーザーエンゲージメントの向上と長期的な信頼関係の構築が可能となります。一方で、プライバシー保護とデータセキュリティにも十分に配慮し、ユーザーの信頼を損なわないよう注意する必要があります。

6. ロングテールキーワードと固有名詞での上位表示を狙う



AIは一般的な質問には強いですが、専門的で固有性の高い長いキーワードへの対応は苦手です。そのようなニッチな領域でコンテンツを充実させることで、AIの影響を受けにくくなります。ロングテールキーワードとは3つ以上の言葉で構成されるキーワードのことで、例えば、「池袋の美容室」というキーワードがある場合、そのロングテールキーワードとして「池袋の美容室 眉カット」といった具合に、さらに詳細なキーワードが考えられます。

ロングテールキーワードと固有名詞での上位表示を狙うことは、AIが苦手とする専門的で固有性の高い領域で、人間ならではの知識と経験を活かしてコンテンツを充実させ、検索上の優位性を確保するための重要な戦略です。一般的な質問や短いキーワードでは、AIによる自動生成コンテンツが上位を占める可能性がありますが、ニッチで特化した長いキーワードや固有表現に的を絞ることで、AIの影響を受けにくいポジションを確立できます。をするには次のような対策があります。

@ ロングテールキーワードの選定


3語以上の長いキーワードや、専門性の高いキーワードをロングテールキーワードと呼びます。商品名や型番、専門用語を含むキーワード、具体的な悩みや問題を表すキーワードなどが該当します。これらのロングテールキーワードは、検索ボリュームは少ないものの、検索意図が明確で、コンバージョンにつながりやすいという特徴があります。自社の強みや専門性を活かせるロングテールキーワードを選定することが重要です。

A 固有名詞の活用


企業名、ブランド名、商品名、サービス名など、自社に固有の表現を積極的に活用することで、他社との差別化が可能となります。また、業界特有の専門用語、業界の慣習を表す言葉なども、固有性の高い表現として効果的です。これらの固有名詞を含むコンテンツを充実させることで、AIにはない専門性とオーソリティを示すことができます。

B ロングテールSEOの実践


ロングテールキーワードを対象とするSEO施策を「ロングテールSEO」と呼びます。まずは、ロングテールキーワードをキーワードツールを使って発見、収集し、それぞれのキーワードの検索意図や競合状況を分析しましょう。その上で、各キーワードに対応する詳細で有益な無料お役立ちコンテンツを作成します。1記事あたりの文字数を増やし、トピックを深く掘り下げることが効果的です。ロングテールSEOは、トラフィックの質を高め、コンバージョン率の向上につながります。

C Q&Aコンテンツの充実


ユーザーが実際に検索しそうな疑問や悩みをピックアップし、それらに詳細に答えるQ&Aコンテンツを充実させることも有効な戦略です。How to、なぜ、どうすれば、といった疑問形のキーワードを取り入れ、具体的で実用的な情報を提供しましょう。AIには生成しにくい、体験に基づく生きたアドバイスや、専門家ならではの知見を盛り込むことで、ユーザーに価値を提供できます。

D ユーザー生成コンテンツ(UGC)の活用


商品レビュー、口コミ、体験談など、ユーザーが生成するコンテンツ(UGC)も、ロングテールや固有表現を自然に含む傾向があります。UGCを積極的に取り入れることで、AIでは生成しにくい生の声や具体的なフィードバックを活かしたコンテンツが充実します。また、UGCは、ユーザー目線の表現を含むため、共感を呼び、信頼感を高める効果も期待できます。

E 地域特化型コンテンツの作成


地域名を含むキーワード、地域固有の課題やニーズに特化したコンテンツは、AIでは生成しにくい領域です。地域ごとの事情や文化に精通し、きめ細かい情報を提供することで、地域ユーザーからの支持を獲得できます。地域密着型のコンテンツは、ローカルSEOの観点からも有効で、地域での検索上位表示が期待できます。

F 専門家が監修したコンテンツの提供


医療、法律、金融など、専門性の高い分野では、専門家の監修を受けたコンテンツが重要です。専門家の知見を反映し、信頼性の高い情報を提供することで、AIにはない権威性を示すことができます。また、専門家の肩書きやプロフィールを明示することで、コンテンツの説得力と信頼感が高まります。

7. E-E-A-T対策の強化



Experience(経験)+ Expertise(専門性)+ Authoritativeness(権威性)= Trust(信用)を示す要素を強化し、ユーザーとGoogleからの信頼を獲得しましょう。

E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)対策の強化は、ユーザーとGoogleからの信頼を獲得し、検索上の評価を高めるための重要な戦略です。E-E-A-Tは、コンテンツの品質を評価する上で、Googleが重視する指標の一つです。特に、YMYL(Your Money or Your Life)と呼ばれる、健康、財務、安全、幸福に直結する重要なトピックでは、E-E-A-Tの要件がより厳格に適用されます。AIが生成するコンテンツでは満たしにくい、人間ならではの経験、専門性、権威性、信用を示すことで、検索上の優位性を確保できます。E-E-A-Tを強化するための具体的な方法には次のようなものがあります。
《関連情報》 YMYLとは?

@ 経験(Experience)の明示


コンテンツ制作者や監修者の実際の経験を明示することで、情報の信頼性を高められます。例えば、商品レビューは、実際に商品を購入して使用した人の経験に基づくことが重要です。サービスの解説記事は、そのサービスを提供した実績のある専門家の経験に裏打ちされていることが求められます。コンテンツ制作者のプロフィールや実績を明記し、読者に経験の深さを伝えましょう。

A 専門性(Expertise)の証明


コンテンツ制作者や監修者の専門性を証明する資格、学位、業界経験などを明示することで、情報の正確性と信頼性を高められます。医療に関する記事は医師、法律に関する記事は弁護士、会計や税務に関する記事は会計士など、それぞれの分野で専門性を持つ人物が関与していることを示しましょう。専門家のプロフィールや肩書きを記事に明記することで、専門性を裏付けることができます。

B 権威性(Authoritativeness)の構築


サイトやコンテンツ制作者の権威性を高めるためには、外部からの評価や認知が重要です。権威あるサイトからの被リンク、メディア掲載、受賞歴、業界団体からの認定などを積極的にアピールしましょう。また、著名人や専門家からの推薦、引用、コメントなども権威性を高める効果があります。サイトの運営者情報ページや執筆者プロフィールで、こうした実績や評価を明示することが有効です。

これら経験(Experience)、専門性(Expertise)、権威性(Authoritativeness)の全て、あるいは1つ以上があって初めてGoogleはサイトを信用(Trust)しても良いと判断してページの評価、サイトの評価を高め、その結果検索順位の向上の可能性が高まります。

C 情報の正確性と網羅性の確保


E-E-A-Tを満たすためには、情報の正確性と網羅性が不可欠です。信頼できる情報源に基づき、事実関係を丁寧に確認することが求められます。また、トピックを深く掘り下げ、関連する重要な情報を漏れなくカバーすることも重要です。定期的にコンテンツを更新し、最新の情報を提供し続けることもポイントです。正確で網羅的な情報は、ユーザーの信頼を獲得し、検索エンジンからの評価にもつながります。

D コンテンツの監修と品質管理


E-E-A-Tを維持するためには、継続的なコンテンツの監修と品質管理が欠かせません。専門家による監修体制を整え、定期的にコンテンツの正確性をチェックすることが重要です。また、ユーザーからのフィードバックを収集し、質問や指摘には真摯に対応することも求められます。コンテンツの品質を一定に保ち、ユーザーの期待に応え続けることが、E-E-A-Tの強化につながります。

E ブランドイメージとの一貫性


E-E-A-Tは、サイトやブランド全体の信頼性と密接に関連しています。コンテンツの質だけでなく、デザイン、UX、カスタマーサポートなど、あらゆる接点でブランドイメージとの一貫性を保つことが重要です。ブランドの専門性と信頼性を体現するメッセージを、一貫して発信し続けることで、E-E-A-Tの向上につなげることができます。

8. SEOの基本の徹底



AIが進化しても、SEOの基本は変わらないはずです。キーワード調査、HTML最適化、被リンク獲得など、SEOの基礎を徹底し、Googleからの評価を高めることが重要です。

SEOの基本の徹底は、AIの進化に関わらず、検索上の評価を高め、安定的なトラフィックを確保するための不変の原則です。キーワードリサーチ、HTML最適化、リンクビルディングなどの基礎的な施策は、AIが生成するコンテンツが増えても、その重要性は変わりません。むしろ、AIの台頭によって、基本に忠実なSEOを実践することの意義が再認識されると言えるでしょう。以下に、SEOの基本の徹底に関する具体的な方法を詳しく説明します。

@ キーワード調査


SEOの出発点は、適切なキーワードを選定することです。自社のビジネスやコンテンツに関連する、検索ボリュームがあり、競合が少ないキーワードを特定しましょう。Googleキーワードプランナーやkeywordtool.ioなどのツールを活用し、データに基づいたキーワード選定を行うことが重要です。また、ロングテールや固有表現など、AIが生成しにくいキーワードにも着目することが有効です。

A HTMLの最適化


選定したキーワードを、HTMLタグに適切に配置することで、検索エンジンにコンテンツの主題を明示できます。タイトルタグ、メタディスクリプション、見出しタグ(H1〜H6)、ALT属性など、各タグの役割を理解し、キーワードを自然な形で盛り込むことが求められます。また、URLの構造をシンプルで分かりやすくし、キーワードを含めることも効果的です。HTMLの最適化は、AIによるコンテンツ生成では実現しにくい、人間ならではの工夫が必要な領域です。

B 被リンク獲得


被リンク獲得とは、自社サイトを外部サイトからリンクしてもらうための取り組みのことを指します。外部サイトからの被リンクは、検索エンジンがサイトの権威性や信頼性を評価する上で重要な指標です。質の高い関連サイトから自社サイトにリンクを張ってもらうために、被リンク獲得に取り組むことが不可欠です。自社コンテンツの価値を高め、他サイトから自然にリンクされるよう努めることが基本ですが、権威性が高い業界団体に入会して会員紹介ページからリンクを張ってもらう、他の団体や企業などを業務提携をして先方のサイトの業務提携先一覧などからリンクを張ってもらうなど、能動的なリンク獲得施策も検討しましょう。

C サイト構造の最適化


サイトの構造を論理的で分かりやすく設計することは、ユーザーのナビゲーションを助け、検索エンジンのクロールを促進します。カテゴリーとサブカテゴリーを階層的に配置し、内部リンクで適切に紐付けることが重要です。また、ユーザーの目的に合わせたランディングページを用意し、コンバージョンを促すことも効果的です。サイト構造の最適化は、AIでは実現しにくい、戦略的な思考と設計力が求められる分野です。
《関連情報》 Webサイトの基本構造

D モバイルフレンドリー化


モバイル端末でのインターネット利用が主流となった今、サイトのモバイルフレンドリー化は必須の要件です。レスポンシブデザインを採用し、モバイル端末での表示や操作性を最適化することが求められます。また、ページの読み込み速度を高速化し、モバイルユーザーのストレスを最小限に抑えることも重要です。Googleは、モバイルフレンドリー化を重要なランキング要因として位置付けており、この基本を押さえることは不可欠です。

E コンテンツの質と量の確保


検索エンジンは、質の高い有用なコンテンツを評価します。ユーザーの求める情報を的確に提供し、専門性と権威性を示すコンテンツを継続的に発信することが重要です。また、ある程度のボリュームのコンテンツを確保することも必要です。関連トピックを幅広くカバーし、定期的に更新を行うことで、検索エンジンからの評価を高めることができます。AIによるコンテンツ生成が増える中、人間ならではの専門性と創造性を発揮し、質の高いコンテンツを生み出し続けることが求められます。

F テクニカルSEOの実践


テクニカルSEOとは内部SEOの一部で、検索エンジンから正しくウェブサイトを正しく読み取ってもらうために行う施策を指します。サイトの表示速度、モバイルフレンドリー化、HTTPS化など、テクニカルなSEO施策も欠かせません。Googleは、ユーザー体験を重視するようになっており、これらの要素はランキングに直結します。サイトの技術的な最適化を行い、ユーザーにストレスのない快適な体験を提供することが重要です。また、構造化データの実装など、検索エンジンにコンテンツの意味や文脈を明示する施策も効果的です。テクニカルSEOは、AIでは実現しにくい、専門的な知識と技術が求められる分野です。

SEOの基本の徹底は、AIの進化とは関係なく、検索上の評価を高め、安定的なトラフィックを確保するための不変の原則です。キーワードリサーチ、HTML最適化、リンクビルディングなどの基礎的な施策を着実に実行し、Googleからの評価を高めることが重要です。同時に、サイト構造の最適化、モバイルフレンドリー化、コンテンツの質と量の確保、テクニカルSEOの実践など、幅広い観点からSEOの基本に取り組むことが求められます。AIの台頭によって、SEOの基本の重要性が改めて認識され、人間ならではの専門性と創造性を発揮する機会が増えると言えるでしょう。SEOの基本を押さえつつ、AIにはない付加価値を提供し続けることが、これからのSEO戦略の鍵を握ります。

AIの進化に合わせてSEOも進化させる必要がありますが、AIにはない人間らしさと専門性を武器に、ユーザーとの関係性を深めることが勝負の分かれ目になるでしょう。
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一般社団法人 全日本SEO協会 代表理事

 鈴木将司

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