公開：2025年2月21日 /更新：2025年2月21日 - 著者： Konrad Wolfenstein
Google検索でのAIモードとGoogleの高度な計画広告：2025年のゲームとしての人工知能 - イメージ：xpert.digital
変換に焦点を当てる：デジタル景観に対するGoogleのビジョン
Google検索とGoogle広告の変革
2025年は、特に情報を探している方法と、企業がオンラインでターゲットグループに到達する方法のためのデジタル環境の深い変化によって特徴付けられます。検索エンジンとオンライン広告の分野の議論の余地のないマーケットリーダーであるGoogleは、Google検索のAIモードとGoogle広告の高度な計画の2つの画期的な革新でこの変革を推進しています。これらの開発は、ユーザーエクスペリエンスの改善を約束するだけでなく、検索エンジン最適化（SEO）とデジタルマーケティングのためのゲームのルールを根本的に再定義します。
に適し：
Google検索でのAIモードの台頭：情報調達のパラダイムシフト
数十年にわたって支配されているGoogle検索の従来のアプローチは、キーワードの入力と、これらのキーワードを含むWebサイトのリストのその後のプレゼンテーションに基づいています。このアプローチは革新的であり、情報の調達を根本的に変更しましたが、より複雑で探索的な質問で限界に達しました。より深い洞察を探している、比較分析を求めているユーザー、または新しいサブジェクト領域に慣れたいユーザーは、多くの場合、いくつかの検索クエリを策定し、多数のWebサイトを検索し、情報を編成する必要があります。
これは、AIモードが登場する場所です。 Googleはすでにこの新しい検索モードを内部的に集中的にテストしています。これは、2025年初頭に一般に公開されると予想されています。 AIモードは、ユーザーが自然言語でオープン、探索的、複雑な質問を尋ねることを可能にすることにより、検索相互作用の根本的な変化を表します。正確なキーワードに制限する代わりに、ユーザーは専門家との会話と同様に、完全な文章と詳細な問い合わせの形で情報のニーズを策定できます。
AIモードの中心は、Googleの最も進歩的で最も強力なAIモデルであるGemini 2.0を形成します。 Gemini 2.0は、人間の言語のニュアンスを理解し、質問の文脈を記録し、複雑な関係を認識することができます。キーワードの単なる合意に基づく従来のアルゴリズムとは対照的に、Gemini 2.0は質問の背後にあるユーザー生成を分析し、ユーザーのニーズに合わせて正確に調整された回答を提供します。
に適し：
AIモードの適用領域：アドバイス、比較、コンテキスト相互作用
AIモードは、特にユーザーがアドバイスとオリエンテーションを求めたり、複雑な比較を行ったり、トピックに関する詳細な情報を必要としたりする領域で、その潜在能力を最大限に発揮します。 AIモードに最適な質問タイプの例は次のとおりです。
計算と計画
AIモードは、個々の成分とポーションサイズを積極的に調査する代わりに、複雑な計算と計画を引き継ぐことができます。 「長さ5メートル、高さ1.80メートルの庭の壁には、レンガがいくつ必要ですか？」という質問があります。 AIモードに正確かつ即座に答えることができます。彼はまた、旅行計画を支援することができます：「10月に2人のローマへの3日間の都市旅行を計画し、センターでのフライトと宿泊施設を含む1500ユーロの予算で」。
比較と分析
AIモードは、さまざまな製品、サービス、またはオプションの詳細な比較と分析を可能にします。たとえば、ユーザーは次のように尋ねることができます。「環境に優しさ、コスト、リーチという点で、電気自動車とハイブリッド車の利点と短所を比較してください。」または：「海外で頻繁に旅行する学生に最適なクレジットカードはどれですか？」 AIモードは、関連するデータを分析し、さまざまな基準を考慮し、包括的な比較分析を提示します。
新しい趣味と活動への参入
新しい趣味を始めたり、新しいアクティビティを試したりしたい場合は、多くの場合、情報の洪水に直面し、オリエンテーションが必要です。ここでは、AIモードはパーソナルアシスタントとして機能します。 「カイトサーフィンを始めるのに何が必要ですか？」などの質問または「ハイキングを開始するためにどのような機器が推奨されますか？」機器、コース、リソースの推奨事項など、AIモードによって包括的に回答されます。
旅行計画とローカルの推奨事項
旅行計画は、時間をかけて複雑にすることができます。 AIモードは、旅行先、宿泊施設、レストラン、アクティビティにパーソナライズされた推奨事項を提供することにより、このプロセスを大幅に簡素化します。たとえば、ユーザーは次のように尋ねることができます：「屋外エリアと予約オプションを備えたベルリンクロイズバーグで最高のビーガンレストランを見つけてください。」または：「フィレンツェのどの光景がアートに興味がある人に特にお勧めしますか？長い列を避けるにはどうすればよいですか？」 AIモードでは、ユーザーの好み、ローカル情報、現在のレビューを考慮して、テーラー製の旅行の提案を作成します。
に適し：
フォローアップの質問によるコンテキスト相互作用：検索エンジンとの会話
AIモードの優れた機能は、フォローアップの質問を通じてコンテキスト相互作用を行う機能です。ユーザーは、まったく新しい検索クエリを策定することなく、元のリクエストを改良、指定、または展開できます。 AIモードは、以前の質問のコンテキストを保持し、以前の会話に関連してフォローアップの質問を解釈します。
1人のユーザーが最初に尋ねると仮定しましょう
「ブラックフォレストで最高のハイキングコースは何ですか？」 AIモードは、ハイキングコースの選択を提供します。次に、ユーザーは次のようなフォローアップの質問をすることができます：「それらのどれが子供を持つ家族に適していますか？」。 AIモードは、以下のリクエストが以前のリクエストを指し、家族の親しみやすさのためにブラックフォレストのハイキングコースをフィルタリングすることを理解しています。この会話の相互作用により、より自然で効率的な情報調達が可能になります。これは、ユーザーが検索クエリを徐々に改良し、コンテキストを失うことなくより深い情報を受信できるためです。
フォローアップ機能の技術的基盤：コンテキスト理解と変圧器モデル
コンテキスト相互作用のためのAIモードの能力は、フォローアップ質問のコンテキスト定式化のための高度なテクノロジーに基づいています。システムは、フォローアップの質問を分析し、以前のコンテキストを参照しているかどうかを認識し、欠落情報を明示的に組み込むために質問を内部的に解釈します。この再定式化された質問は、独立した要求として回答され、それにより以前の相互作用のコンテキストが考慮されます。
このための技術的基盤は、自然言語の処理に特に効果的であることが証明されているニューロンネットワークの特別なアーキテクチャであるトランスモデルを形成します。 AIモードを駆動するGemini 2.0は、この変圧器アーキテクチャを言語規則、履歴データ、機械学習モデルと組み合わせて使用します。システムは、各要求とそのコンテキストのいくつかの策定候補を生成し、さまざまなシグナルに基づいてこれらの候補を評価して、最も関連性の高い正確な答えを提供します。
Google Adsの高度な計画：AIベースの予算最適化の最大広告効果
Google検索の変革と並行して、Googleはオンライン広告の分野で革新的な革新も導入しています。高度な計画により、Google広告のリーチプランナーツールは、広告主が広告予算をより効果的に割り当て、最大の広告効果を達成するのに役立つAIベースの機能を含むように拡張されています。
従来、Google広告でオンライン広告キャンペーンを計画するには、高度な専門知識と手動作業が必要です。広告主は、さまざまなディスプレイタイプ（広告の検索、広告の表示、ビデオディスプレイなど）を組み合わせ、オプション、入札戦略、予算をターゲットにしてマーケティング目標を達成する必要があります。このプロセスは、特にリソースが限られている、または専門的なマーケティングチームのない企業にとって、時間を消費し、複雑で、エラーを起こしやすくなります。
最適な予算配分と表示の組み合わせに関するAIサポートされた提案
Advanced Plansは、広告と予算配分の最適な組み合わせのためのAIがサポートする提案を提供することにより、この計画プロセスを簡素化および最適化することを目的としています。広告主（ウェブサイトの訪問、リード、販売など）によって定義された変換目標に基づいて、高度な計画は、パーソナライズされた推奨事項を生成するために、履歴データ、競争力のある情報、現在の市場動向を分析します。
このツールは、次のようなさまざまな要因を考慮しています。
- ターゲットグループ：ターゲットグループの人口統計学的特性、関心、行動。
- 競争環境：競合他社の活動、入札景観、市場シェア。
- 予算：利用可能な広告予算と、さまざまなチャネルを介した望ましい予算配分。
- 回心目標：キャンペーンのマーケティング目標と希望の結果が定義されています。
- ディスプレイタイプ：ターゲットグループとコンバージョン目標に関連するさまざまなディスプレイタイプの潜在的およびリーチ。
この分析に基づいて、高度な計画では、利用可能な予算で定義された変換目標を達成することを目的とする広告と予算の割り当ての最適な組み合わせを提案します。したがって、広告主はキャンペーン計画の適切な基盤を受け取り、予算をより効果的に異なるチャネルに分配できます。
高度な計画の利点：効率の向上とキャンペーンのパフォーマンスの向上
高度な計画の導入は、広告主に多くの利点を提供します。
効率の向上
AIベースの提案により、手動の調査と分析が減少するため、計画プロセスは大幅に加速および簡素化されます。マーケティングチームは、戦略的なタスクとキャンペーンの創造的なデザインに集中できます。
キャンペーンのパフォーマンスが向上しました
最適な予算配分と広告型の組み合わせのおかげで、広告主はキャンペーンのパフォーマンスを改善し、より高い変換率を達成できます。 AIがサポートする提案は、データ駆動型の知識に基づいており、間違った決定のリスクを最小限に抑えます。
高度な専門知識へのアクセス
専門的なマーケティングチームや予算が限られていない企業は、キャンペーン計画の分野で高度な専門知識へのアクセスを受け取るため、高度な計画の恩恵を受けることもできます。 AIがサポートする提案により、包括的な専門知識を築くことなく、複雑なキャンペーン戦略を開発および実装することが可能になります。
柔軟性と適応性
高度な計画は、柔軟性があり、市場の状況と企業の目標の変化に適応できます。広告主は、いつでもコンバージョンの目標と予算要件を調整し、更新された推奨事項を受け取ることができます。
SEOへの影響：ユーザーデザイン、高品質のコンテンツ、焦点
Google検索におけるAIモードの導入と、高度な計画によるGoogle広告のさらなる開発は、検索エンジン最適化（SEO）に広範囲に及ぶ影響を及ぼします。 SEO戦略は、将来成功するためにこれらの変更に適応する必要があります。最も重要な効果のいくつかは次のとおりです。
ユーザーステーションに焦点を当てます
AIモードを使用すると、ユーザー生成はSEOの取り組みの中心にさらに移動します。純粋なキーワードの最適化は重要性を失いますが、ユーザーのニーズと質問を最適化することはますます重要になっています。 SEOの専門家は、検索クエリの背後にあるユーザー生成に集中的に対処し、この意図に広範かつ正確に答えたコンテンツを作成する必要があります。これには、ターゲットグループのより深い分析、質問、問題、情報のニーズが必要です。
ナンバーワンのランキングファクターとしての品質コンテンツ
Googleのアルゴリズムは、ユーザーに実際の付加価値を提供する高品質で関連性のある包括的なコンテンツをますます優先しています。表面的な、キーワードが詰まっている、または無関係なコンテンツは、AIモードで優れたランキングの可能性がさらに低くなります。 SEO戦略は、詳細な情報、根拠のある分析、実用的なヒント、元の視点を提供する専門家コンテンツの作成に集中する必要があります。コンテンツの品質は、検索結果のトップポジションを対象とした競争における決定的な区別機能になります。
EEAT原則は重要性を獲得しています
EEATの原則（経験、専門知識、権威性、信頼性、専門知識、権威、信頼性）は、AIモードでランキングするためにさらに重要になります。 Googleは、特に複雑でデリケートなトピックを使用して、ユーザーが信頼できる信頼できる情報を提示することを非常に重要です。 SEO戦略は、著者と会社の専門知識を強調し、信頼できる情報源を引用し、透明な情報を提供し、積極的なユーザーエクスペリエンスを確保することにより、ウェブサイトのEEATシグナルを強化する必要があります。権限と信頼の確立は、SEOを成功させるための長期的かつ継続的なプロセスになります。
技術的な最適化は引き続き関連しています
ウェブサイトの技術的最適化も、AIモードの重要なランキング要因のままです。コアWebは、特にウェブサイトのユーザーインタラクションに対する応答性を測定する次のペイント（INP）Metrikとの相互作用は、ポジティブなユーザーエクスペリエンスと優れたランキングにとって依然として重要です。 SEOの専門家は、Webサイトが迅速に充電され、モバイルに優しい充電、直感的なナビゲーションを提供し、最適な技術的パフォーマンスを持つことを保証する必要があります。確固たる技術的根拠は、AIベースの検索環境での成功の前提条件です。
デジタルマーケティングの将来への適応と革新
Google検索でのAIモードの導入とGoogle Adsの高度な計画は、デジタルマーケティングのターニングポイントを示しています。したがって、GoogleはAI統合を通じて検索エクスペリエンスを継続的に改善し、同時に広告主により高度なツールを提供する努力を強調しています。 SEOの専門家、マーケティングの専門家、企業にとって、これらの変化に適応し、それに応じて戦略を最適化し、これらのイノベーションの機会を使用することが重要です。デジタルマーケティングの未来は、AIテクノロジーを理解、統合、使用する能力によって形作られます。これらの課題に直面し、革新的なアプローチを開発する人は、AIベースのデジタル環境でも成功します。
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