人工知能によるSEOの景観の基本的な変化 - 3つの衝撃的な変化

コンラッド・ウルフェンシュタイン

2日前

人工知能によるSEO景観の基本的な変化 - 3つの衝撃的な変化 - イメージ：xpert.digital

AIはSEOを変革します：あなたの戦略にとって6つの最も重要な変化

AIによるSEOの変革：マーケティング担当者が今知る必要があること

人工知能（AI）は、近年、検索エンジン最適化（SEO）の世界を根本的に変えました。かつて未来的なギミックとして却下されたものは、現在、現代のSEO戦略の重要な部分です。 AIはもはや誇大広告ではありませんが、業界の最大の変化の背後にある原動力です。 Googleの学習者アルゴリズムからChatt -AIなどのチャットボットまで、検索エンジンがユーザーを理解、評価、提示する方法に影響を与えます。企業やSEOマネージャーにとって、これは、従来の戦術を適応させ、新しい成功指標が焦点を合わせていることを意味し、AIがサポートする検索結果の最適化は新しい課題になりつつあります。

この記事では、SEOの風景がAIによってどのように変化したかを明らかにしました。古典的なSEOメソッドをさらに開発する必要があることを示します。これは、どの新しいメトリックと測定（AIの回答の品質など）がより重要になり、AIベースの検索エンジンがランキング戦略でどのような役割を果たすかを示します。また、AIのコンテキストでのコンテンツ戦略、ユーザーエクスペリエンス（UX）、技術SEOなどの隣接する側面も検討します。具体的な例と練習からのケーススタディにより、変更が具体的になり、AI時代に自分自身をうまくセットアップする方法を示します。

に適し：

生成エンジン最適化（GEO）：AI時代の検索エンジン最適化のSEO変換

従来のSEOメソッドの適応

長い間、特定の従来のSEOメソッドがフィールドを支配していました。テキスト内のキーワードの綿密な配置、できるだけ多くのバックリンクを収集する、または各ページのメタタグの最適化です。しかし、AIが検索アルゴリズムに移行すると、ゲームのこれらのルールが変更されました。検索エンジンは、ユーザーが本当に重要であり、SEO戦略がそれに応じて適応する必要があるより賢くなっています。

キーワードからコンテキストまで

過去には、重要なキーワードごとに独自のページを作成し、できるだけ頻繁に用語を繰り返すことが一般的でした。今日、RankbrainやBertなどのAIベースのシステムのおかげで、Googleは、検索クエリが保存されたキーワードを正確に満たしていなくても、ユーザーが実際に探しているものをはるかによく理解しています。結果：テキストの関連性とコンテキストは、剛性のあるキーワード密度よりもカウントされます。ウェブサイトオペレーターは、コンテンツをテーマ的に包括的にし、ユーザー指向にする必要があります。これは、個々の検索用語を単独で見る代わりに、検索意図（つまり、検索クエリの背後にある必要性または問題）が焦点を合わせることを意味します。たとえば、「健康的な食事」のテーマに関するガイドを書く場合は、キーワードを数回インストールするだけでなく、関連するすべての質問やサブトピック（栄養素、レシピ、ダイエットのヒントなど）をカバーする必要があります。 AIベースのアルゴリズムは、ユーザーリクエストをよりよく満たすため、このような全体的なコンテンツに報いることができます。

バックリンクの数量の前の品質

バックリンク - 他のWebサイトからの参照 - は重要なランキング要因であり続けますが、ここでもKIが再考を確保しました。過去には、クラスの代わりに大衆に依存している人もいれば、左翼の農場や購入したリンクを介してランキングを増やそうとしました。ただし、AIがサポートする最新の検索エンジンアルゴリズムは、不自然な左翼パターンをますます認識しています。何百もの残りの、関連性のある信頼できるリンクの代わりに、さらに多くのリンクがカウントされました。認識されている業界のウェブサイトからの単一のリンクは、10を超える疑わしいソースの価値があります。 KIは、Google＆Co。が左からコンテキストを解釈するのを支援します。たとえば、周囲のテキストがテーマに適合するかどうかなど、ページの権限を現実的に評価します。したがって、SEO戦略の成功は、定性的リンク構造（PR、ゲストの貢献、パートナーシップなど）および業界のブランドとして目に見えることに依存しています。あなた自身のウェブサイトが多くの高品質の記事で言及されている場合、古典的なランキングが増加するだけでなく、AIシステムによって信頼できる情報源として認められる可能性も増加します。

ユーザー中心のページ最適化

AIは、検索エンジンが人のようにコンテンツを読むことができることを保証します。これは、白い執筆または過度に最適化されたメタタグに隠れているキーワードとしての過去のトリックは、より長い仕事であり、逆に罰せられることを意味します。代わりに、AIの兆候でのページの最適化は、優れた編集の実践に近づきます。明確な見出し構造、読みやすいテキスト、論理構造、読者の付加価値が中心です。包括的に扱われる流fludentなテキストは、キーワードの愛らしい文字列よりもAIベースの分析によってよりよく評価されます。モットーは、マシンがコンテンツと人々を評価することを学んだので、機械ではなく人々のために書くことです。

構造化データの新しい役割

AIによっても好まれる過去数年の開発は、構造化データの使用の増加です（スキームマークアップ）。マークアップは、検索エンジンのコンテンツ（レビュー、レシピ、FAQなど）を明示的に授与できます。 AIアルゴリズムは、この追加情報を使用して、リッチなスニペットで検索結果を強化したり、応答ボックス（直接応答フィールド）にコンテンツを特別に提供したりします。 SEOの練習では、これは次のとおりです。メタ説明のメンテナンスなどの従来の方法は、検索エンジンのコンテキストを提供するためにスキーマデータの最適化によって補足されます。たとえば、FAQマークアップを備えた製品に関する頻繁な質問をページに提供できます。Googleが拡張された検索要素として、または音声アシスタントの回答としてその一部を使用する可能性が高くなります。このようなアンカーの最適化を実行している人（回答エンジンの最適化についても語っています）は、古典的な「ブルーリンク」思考を超えて、答えをすぐに提示したいAI制御の検索に適応します。

要約すると、従来のSEOメソッドは依然として重要ですが、よりインテリジェントに実装する必要があります。キーワードの調査は依然として関連していますが、用語はより自然かつコンテキストで使用されます。バックリンクは盲目的に収集されるのではなく、ユーザーとアルゴリズムの目でページの権限を高めるために特別に設定されています。オンページSEOは、もはやHTMLタグに記入することだけでなく、何よりも可能な限り最高のコンテンツを提供することを意味します。技術的なトリックと構造化されたデータは、AIシステムのコンテンツを理解しやすく見つけやすくするのに役立ちます。 SEOは、古典的なマーケティングの品質と技術的なノウハウとAIの理解を組み合わせた規律に変わりつつあります。

新しいメトリックと成功の測定

検索状況の変更は、変更されたアイデアにも関連しており、実際にSEOの成功を測定します。過去には、主にランキング（キーワードxのGoogleで1位）と検索エンジンを通じて来た訪問者の数を見ました。これらの重要な数字は依然として重要ですが、AIは、ページ上のユーザーの滞在期間やAIに生成された回答スニペットの品質として、新しいメトリックがスポットライトをかけることを保証しています。

ただクリックするのではなく、まだ時間です

中心的な例は、滞在時間または滞在期間です。彼女は、検索結果リストに戻る前に、検索結果をクリックした後、ユーザーがページにどれだけの時間を維持するかを説明します。滞在の長さは、コンテンツが役立つ、魅惑的であるという指標と見なされています - 訪問者が読む、ビデオを視聴したり、ウェブサイトを深くクリックしたりすることがあります。過去には、クリックレート（クリックスルーレート、CTR）に重点が置かれていました。これは、結果をクリックする人の数です。しかし、ユーザーがすぐに飛び降りると、高いクリック率はほとんど役に立ちません。したがって、AIサポートされた検索エンジンロジックは、ページ上の滞在期間、スクロール深度、インタラクションなどのユーザー信号により多くの注意を払っています。ウェブサイトオペレーターの場合、これは次のことを意味します。また、それをそこに保ち、満足させる必要があります。成功したページは、ユーザーの質問に包括的に回答し、ブラウジングを続けるように動機付けることさえあります。たとえば、ブログの記事は、インフォグラフィック、ビデオ、またはその他のリンクを通じて、ランキングにプラスの効果をもたらす可能性のあるビルドされたリンクを通じて、滞在時間を大幅に増やす可能性があります。

「ゼロクリック」検索の課題

同時に、ゼロクリック検索の傾向を監視しています。つまり、Google＆Co。が結果ページに直接答えを表示しているため、ユーザーがクリックする必要がなくなった検索クエリを視聴しています。 AIが生成した回答と拡張スニペットにより、これらのゼロクリック検索の割合は現在の研究の大幅に増加しています。 SEOの成功評価では、これは新しい課題を表しています。クリックが少ないと、1か所にいる場合でも、トラフィックが少なくなります。ここに新しい考え方を見つける必要があります。企業は、クリックしなくても、検索結果にコンテンツがどのくらいの頻度で表示されるかをますます検討しています。たとえば、独自のページからの定義が返信ボックスに表示されている場合、ブランドはWebサイトにアクセスせずにユーザーに届きますが、それでも可視性と権限を高めます。このような印象（視覚接点）は、KPIとしてより重要になります。 Google Searchコンソールやその他のツールは、注目のスニペットやビデオプレビューなどの機能の印象を既に示し始めているため、コンテンツが表示される頻度を確認できます。 SEO Visiterの実際の変換も行うことができます。ユーザーは、有用な情報の送信者を覚えており、後でページを直接訪問するか、ブランドで信頼している場合があります。

に適し：

Zero-Click検索では、ユーザーがWebサイトマーケティングチャレンジをクリックせずに直接情報を見つけることができます

AI応答の評価

検索エンジンでAIに生成された回答を使用すると、別のレベルが追加されます。これらの回答の品質です。 GoogleとBingは、AI機能が提供する情報が正しく有用であることを確認したいと考えています。これを行うには、bingチャットのためのbut/dislikeボタンを介して積極的にフィードバックの例を取得します。コンテンツプロバイダーとSEOの場合、これは、AIが簡単に正しく解釈できるようにコンテンツを準備する必要があることを意味します。事実は投票であるべきであり、声明は正確に策定されます。自分のコンテンツがAIスニペットに表示されますが、間違って再現されるか、そこで歪んでいる可能性がある場合は、逆効果です。したがって、成功要因としての精度と明確さは重量が大きくなります。 AIの回答の「品質」は間接的に測定可能ですが、指標があります。KIの回答後に異なる結果をクリックするか、質問を再定式化する場合、答えはおそらく満足のいくものではありませんでした。逆に、検索または肯定的なフィードバックに戻る回転率が低いことは、コンテンツがその目的を果たしたことを示しています。サイトオペレーターとして、これらのAI内部メトリックを直接見ることはできませんが、効果を感じることができます。満足したユーザーは、文句を言う可能性が低く、ジャンプし、おそらくウェブサイトとやり取りすることさえあります（コメントやコンテンツの共有など）。

一番下の行は、成功の測定がSEOに残っているが、数字は変化するということです。ユーザーの動作や満足度などのソフトファクターが前面に出ます。コンテンツに関して納得させる人は誰でも、より長い滞在と肯定的な反応で報われます - これはランキングからほとんど分離することはできません。最初の答えがAIから来る可能性のある世界では、私たちの情報がこの答えの一部であるかどうか、そして最終的にユーザーを納得させるかどうかを測定する必要があります。

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AIがSEOのルールを書き直すように：決定的なアプローチ

AI検索エンジンの役割とランキング戦略への影響

Kiは、検索アルゴリズムの背景に進出するだけでなく、検索エンジンの外観も変更しました。 AIがBings ChatbotまたはGoogleの実験的なAI検索結果のユーザーインターフェイスの考えに統合されると、古典的なランキング戦略が逆さまになります。

AIサポートされたビューファインダーエクスペリエンス

例は、2023年の初めにAI言語モデル（GPT-4に基づく）を検索で統合したMicrosoft Bingです。ユーザーはチャットとしてそこで検索を策定し、ソース情報を含むさまざまなソースからコンパイルされたカンレクトの回答を取得できます。 Googleはしばらくして、検索生成エクスペリエンス（SGE）で同様の概念をテストしています。検索結果ページの上部では、ユーザーの質問に直接回答し、従来のリンクが続くAIに生成された概要が表示されます。このようなAI検索結果は、古典的なSEOの場合、特に単純な情報要求の有機リンクの可視性が低いことを意味します。 AIの応答がすでに重要なすべてを提供している場合、多くのユーザーは下にスクロールしません。米国からの最初の研究は劇的な効果を示しています：テスト市場でGoogleのAIの概要を導入した後、一部のウェブサイトは20％のトラフィックバックを示しています。特に、情報検索（例：「x」とは」または「yはy？」）では、回答が既に提示されているため、個々の結果のクリックレートを大幅に沈みます。

KI時代の新しいランキング戦略

切望された位置1に対するSEOとしてどのように反応しますか1はAIの答えによって「占有」される可能性がありますか？一方では、興味深いことに、AIシステムは既に高品質と見なされているページを使用することが好ましいため、古典的によくランク付けし続けることが重要です。 Googleには、主に1ページのコンテンツから作られたAI回答があり、多くの人がリンクして言及しています。 AIアルゴリズムによって考慮されるべき高オーガニックランキングは引き続き基盤です。一方、スニペットの最適化のアイデアはさらに焦点を合わせます。コンテンツは、短い抽出物で機能するように準備する必要があります。具体的には、これは明確な定義、要約、または段階的な命令をテキストに組み込むことを意味します。これにより、AIを簡単に抽出してユーザーに提示できます。最初にまっすぐに質問に続くテキストは、コアメッセージを隠す長いテキストよりも、AIの概要で引用される可能性が高くなります。これに関連して、一部の専門家は、「回答エンジンの最適化」、つまりリンクリストの一部だけでなく、回答の一部であることの最適化について語っています。

パーソナライズと直接回答

AI検索エンジンは、将来、よりパーソナライズされた回答を提供することもできます。場所、検索履歴、好みなどのコンテキスト要因は、すでに結果に流れています。 AIは、この情報を使用して、たとえば一般リストを表示する代わりに、「良いレストラン」を探すときに名前を付けることができます。ランキング戦略では、これは1つの絶対的な配置があまり一般的ではないことを意味します。むしろ、さまざまなコンテキストで関連する必要があります。

ブランド認知と信頼はこれまで以上に重要です

興味深いことに、強力なブランドはAIのトレンドの恩恵を受けることさえできます。 AIシステムは誤った情報を出力しないように注意しているため、確立された信頼できるソースを使用することを好みます。既知のブランド名を通じて特定の権限のステータスを既に持っている場合、多くのバックリンクまたは言及がありますが、アルゴリズムによる回答で言及される可能性が高くなります。これは雪だるまの効果につながります。大きくて信頼できる側面はさらに視認性を高めますが、未知の側が可能なソースのプールに入ることはより困難になります。したがって、AI時代の賢明な戦略は、あなた自身のオンライン評判に積極的に取り組むことです。 PRワーク、コンテンツマーケティング、ソーシャルメディアは、Webサイトの名前をよりよく知られているため、SEOが間接的にSEOを間接的に使用でき、クリックが表示されたときにクリックを増やすことができます。疑わしい場合、ユーザーは未知のものよりも既知のドメインである傾向があります - これはオフラインおよびオンラインで適用されます。この信頼の側面は、どのソースがAIアシスタントを好むかに影響を与えることさえあります（AIモデルは、多くの場合、有名なソースから来るコンテンツをより頻繁に訓練するためです）。

要約すると、SEOS SEOS ISOSの時代には二重の思考が必要です。一方で、従来の最適化の良いコンテンツを無視せず、クリーンテクノロジー、強力なバックリンクがエントリーチケットのままです。一方、あなた自身の情報がどのように提示されるかについて積極的に取り組んでいます。もう1〜10ではありませんが、正しい回答を適切な瞬間に提供できることについてです。これには、ターゲットグループとあなたの質問を深く理解する必要があります。また、アルゴリズムによって最良の答えとして認識されるようにコンテンツを構成する能力が必要です。

AI時代のコンテンツ戦略

高品質のコンテンツは常にSEOの中心でした - それはAIでも変わりません。それどころか、検索エンジンはAIのおかげで良いコンテンツと悪いコンテンツを区別できるため、一流のコンテンツ戦略は今日報われます。ただし、新しい質問が発生します。AIツールをどのように処理してコンテンツを作成しますか？マシンがテキストを生成できる時期に、EEATは何を意味しますか（経験、専門知識、信頼性、信頼、信頼、つまり専門知識、権威、信頼性）。そして、AIモデルが最終的に既存のリミックスのみのみをモデル化した場合、どのように創造性を維持しますか？

基盤としてのEatと信頼

品質ガイドラインでは、Googleは長年にわたって専門知識、権威、信頼性の重要性を強調してきました。最近「経験」（自分の経験）によって補足されています。これらの原則は、AI時代にさらに重要になります。アルゴリズムがテキスト自体をまとめると、信頼できるソースを使用することを好むためです。コンテンツの場合、これは次のことを意味します。各記事は、できるだけ正確に研究し、技術的には十分に発見されていて、日付である必要があります。領収書または表面的な08/15テキストなしで請求するのは困難です。代わりに、たとえば、あなた自身の研究、専門家とのインタビュー、実践的な経験レポートなど、本当の付加価値を提供するコンテンツ - 体重を増やします。どこでも見つからないユニークな情報は、コンテンツを紛れもないものにします。このようなコンテンツは、人間によって高く評価されているだけでなく、AIモデルが群衆から際立っているため、AIモデルに取り上げられることも喜んでいます。したがって、戦略的な考慮事項は、自分自身を主要なソースにする特定のデータと洞察を作成することです（業界調査の公開や独自のページでの評価など）。他の多くの人がこれを参照する場合、当局は大幅に増加します - そして、トピックを組み合わせたAIはおそらくこのソースを考慮に入れるでしょう。

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AIはコンテンツ作成をサポートしました

多くのSEOチームは現在、AIツールを使用して、テキストデザイン、構造、またはアイデアの生成に対してより効率的にコンテンツを作成しています。言語モデルは、ボタンを押すだけでデザインを提供し、編集者によって洗練されます。品質保証が正しい限り、これは祝福になる可能性があります。危険は、完全にAIに生成されたテキストを公開する誘惑にあります。たとえば、CNETテクノロジーポータルは、AIによって書かれた何百もの財務記事を作成するために実験しましたが、多数のエラーや盗作さえ明らかになったときにrowぎ返さなければなりませんでした。これからの教訓：AIはコンテンツの生産を加速できますが、批判的な判断と人々の創造性に代わるものではありません。 AI時代の優れたコンテンツ戦略は、バランスを見つけます。AIは、唯一の著者ではなく、ツールとしてです。実際には、これはルーチンタスクにAIを使用するために使用できます（メタの説明が示唆されており、グラマチックなスムーズな製品テキスト、テストテキストバリアント）が、意見の貢献、複雑な分析、または明確なブランドの音声がまだ人間によってキュレーションされているすべてのものを必要とするすべてのものなど。

構造と形式を多様化します

AI検索結果は、多くの場合、圧縮形式の情報を提示します。多くの点でコンテンツを準備することがさらに重要です。長いフローテキストだけでは十分ではありません。よく考え抜かれたコンテンツ戦略は、明確な構造に依存しています：サブヘッド、リスト、表、強調表示された引用または定義を備えたセクション。これにより、コンテンツの一部をさまざまなコンテキストで引き出すことができる可能性が高まります。さまざまな形式も一緒に再生されます。記事には、アップアンドゴー（スニペットに最適）としての要約があり、その後に詳細な説明（深さを取りたいユーザー向けに）、そしておそらくFAQパーツの終わり（特定の質問と回答について）が続くことがあります。このモジュール性は、分解して再び組み立てる方が簡単であるため、コンテンツを「AIフレンドリー」にします。

「Me-Too」の代わりにユニークなコンテンツ

AIが無数の既存のテキストからのパターンに従ってコンテンツを生成する世界では、創造性が非常に重要になります。コンテンツ戦略とは、まだ何度も噛まれていないトピックを見つけるか、新しい視点からよく知られているトピックを提示することを意味します。すべての競合他社が同じ一般的なAIテキストを公開した場合（これは誰もが同じツールを使用している場合に発生する可能性があります）、誰も実際に際立っていません。性格、深さ、または特別なUSP（ユニークなセールスポイント）を備えたコンテンツは際立っています。これはまさに検索エンジンが宣伝したいものです。 Googleが最後の更新で「薄いコンテンツ」（薄い、意味のないコンテンツ）に対してますます行動することは偶然ではありません。したがって、コンテンツ戦略は、AIが提供できないものを提供することを目的とする必要があります。本当の独創性、感情的な演説、経験、時には明確な意見です。したがって、ユーザーにとって興味深いものであるため、長期的には検索エンジンにも関連しています。

ユーザーエクスペリエンス（UX）と技術的なSEOに焦点を当てています

アルゴリズムが人間の行動を模倣するとき、優れたSEOと優れたユーザーエクスペリエンス（UX）の境界がますますぼやけています。ユーザーがポジティブなエクスペリエンスを提供するものは、通常、検索エンジンによっても報われます - シンプルだが重要な真実。 AIは、ユーザーシグナルをさらに改善し、技術的な側面をよりインテリジェントに分析できるため、この傾向を強化します。

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ページのパフォーマンスとコアWebバイタル

Googleは、UXに直接影響するランキング要因として、読み込み時間、インタラクティブ性、視覚的安定性（コアWebバイタル）などの重要な数字を紹介します。たとえば、AIベースの分析では、ページがゆっくりと構築されている場合、またはレイアウトが不安定であるときにユーザーが飛び降りる可能性が高いことを認識しています。したがって、ウェブサイトを技術的にスリムで迅速に保つことが不可欠です。 UXの場合、これは次のことを意味します。写真の最適化、キャッシュの使用、クリーンコードの書き込み。 SEOの場合、今では同じです。ページが2秒で読み込まれ、スムーズに操作できる場合、訪問者を喜ばせます - そして、検索エンジンはそれに注意します。モバイルフレンドリーやHTTPS暗号化などの技術的なSEOの基本は、長い間前提条件でした。将来的には、AIはさらに多くの要因を考慮することができます。そのような詳細を測定するのが難しいと思われていても、それらを無視してはいけません。

ユーザー管理とコミットメント

最初のクラスのUXとは、ユーザーが自分が探しているものを直感的に見つけ、理想的にはさらに長くすることを意味します。内部リンクは、これにおいて主要な役割を果たします。推奨ボックス（「あなたも興味を持っているかもしれません」）またはテキスト内の適切なリンクは、さらなる記事を参照して、訪問者を横に導きます。観点から、これによりサイドアーキテクチャが向上し、ウェブサイト内のランキングパワーが分散されます。視覚的な観点からは、すでに述べたように、ユーザーがすぐに飛び降りない可能性が高くなります。さらに、論理構造は、アルゴリズムがコンテンツを分類するのにも役立ちます。たとえば、Webサイトが柱のページアプローチに従っている場合（多くのテーマに適したサブアーティクルとメイン記事をリンクします）、Googleはこのコンテキストを認識し、それを主題に関する専門知識の兆候として評価します。 AI駆動型クローラーは、このようなコンテンツ関連の関係をより良く理解することができ、ウェブサイトのセマンティックネットワークをほとんど構築できます。明確な構造を備えた優れたUXは、オファーの範囲と深さを把握する際にAIをサポートします。

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構造化されたデータとスニペット

構造化されたデータの使用がすでに言及されています。 UXの観点から、ユーザーが検索で予備情報を取得するという利点を提供します（例：星のレビュー、レシピ時間、折りたたみ式のためのFAQ）。これは資格のある訪問者を引き付けます - コンテンツに本当に興味がある人。技術的なSEOの観点から、構造化されたデータは豊富な結果を考慮する必要があります。 AIシステムは、コンテンツを正確に読み取るためにターゲットを絞ったマークアップを使用します。これは、ユーザーがクリックすることなく、適切な質問に対する答えから直接Googleに直接つながる可能性があることを意味します。逆説的に、UX（ユーザーが回答をより速く受信するため）と同時に、ゼロクリック効果の別の例を減らすことができます。それにもかかわらず、関連するソースとして認識されるために、そのような機能を長期的に使用する価値があります。ユーザーは、特にソースが信頼できる場合、答えがどこから来たのかを知覚します。

AIクローラーの技術的なアクセシビリティ

しばしば見落とされがちな側面：AIシステムは実際にコンテンツにどのようにアクセスしますか？古典的な検索エンジンは定期的にクロールし、ページをインデックスします。一方、AIチャットボットは、必要に応じてリアルタイムで情報を取得します。たとえば、お問い合わせが行われたときにライブWebサイトを呼び出します。同様に重要なこと：検索で提供する場合は、誇張されたクッキーバナーやログインウォールでコンテンツがアクセスできないはずです。あるレベルの自由にアクセス可能なコンテンツをお勧めします。そうしないと、より公然と行動する競合他社への可視性が失われます。

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新しいチャネルのUX

AIは、ユーザーがコンテンツを消費するチャネルも拡張します。例は、音声アシスタントまたはチャットボットインターフェイスです。ユーザーエクスペリエンスは、古典的なWebサイト訪問から離れます。一部の企業は、ウェブサイトで独自のAIチャットボットに反応し、ページのコンテンツを検索し、訪問者に直接回答しています。これは直接的なランキング要因ではありませんが、オンサイトエクスペリエンスを改善し、訪問者をページ上で長く保つことができます。誰かがチャットインターフェイスを介してGoogleに戻る代わりに必要な情報を取得した場合、これにより直帰率が低下します。このようなUXのイノベーションは、SEOとUXがどのように狭くなっているかを示しています。成功したページは、クリックした後でもユーザーに最適化されたエクスペリエンスを提供し、SEOのパフォーマンスをサポートします。

技術的なSEOとUXを一緒に考えることは、AI時代にこれまで以上に重要です。技術的に完璧な側面は、優れたコンテンツが輝くことができる基盤を形成します。ユーザーエクスペリエンスが正しい場合 - 速度荷重時間、クリア構造、役立つ機能 - すべての訪問者が肯定的な信号を検索エンジンに送信します。また、これらの信号を評価するAIは結論付けられます。他のユーザーにも送信する価値があります。

具体的な例とケーススタディ

変更を具体的にするために、KIがすでにSEOの世界にどのように影響しているかを示すいくつかの実用的な例をようやく見てみましょう。

AIの回答を介してトラフィックが減少します

2023年、大規模な情報ウェブサイトは、特定のアドバイス記事のトラフィックが大幅に損失していることに気付きました。分析では、Googleが最も重要なポイントを要約したこれらの質問の多くについて、結果ページにAIに生成された段落を直接示していることを示しました。そのため、ユーザーは記事をクリックする必要なく、必要な情報を取得しました。上部では、そのようなキーワードのトラフィックは50％以上崩壊しました。この経験は、業界の観察と一致します。AIの概要（AIの概要）が表示されると、クリックレートは劇的に低下します。このウェブサイトは、コンテンツをさらに深くすることで反応しました - 追加の詳細、グラフィック、およびその他の情報は、短いスニペットが伝えることができるものを超えています。そのため、ユーザーがクリックする理由を確認したかった（つまり、ストーリー全体を取得する）。戦略は報われました：訪問者の流れは以前よりも低いままでしたが、クリックした人の滞在期間と相互作用は大幅に増加しました。量の質はモットーであり、AI時代にしばしば推奨されるアプローチでした。

CNETでのAI含有量実験

2022年から、Tech Portal CNETはあえて前進し、AIによって書かれた何百もの記事があり、そこではSEOコンテンツを大規模な方法で作成できることを期待していました。当初、これらのテキストは気付かれず、時には機械から来たことが公開されるまでうまく落ちました。綿密な調査では、多くの間違いが明らかになりました - 財務例の計算機から他のソースに強く基づいた製剤まで。 CNETの呼び出しは破損し、Googleはこのコンテンツの一部をほとんど信頼できないと分類しました。このケーススタディは、AIが迅速にコンテンツを提供できることを示していますが、人間の品質管理がなければ、SEOバランスはかなりマイナスです。 CNETは実験を一時停止し、関連する記事を修正しました。これからの見習い：自動化には制限があり、最終的には量よりも質があります - KIがこれまで以上に明確に示すモットー。

これらの例に下線を引いてください

SEOの風景は生きていてエキサイティングなままです。 AIの影響は微妙で徐々に（ユーザーの動作の変化など）、時には突然で明白な場合があります（新機能を介した交通の強盗）。いずれにせよ、柔軟に反応する人は、実験から学び、AIの機会とリスクを認識します。

KIとSEO：成功の鍵としてのユーザーオリエンテーション

AIによるSEO景観の基本的な変更は、ガイドの原則に要約できます。SEOは、実際のユーザーエクスペリエンスにますます志向にあります。人工知能は、検索エンジンがユーザーの意図と動作をよりよく理解するのに役立ちます。これが、Webサイトオペレーターがこれらのユーザーを可能な限り最善の方法で操作することに集中する必要がある理由です。古いSEOのトリックは有効性を失いますが、高品質のコンテンツとポジティブなユーザー信号が報われます。

SEOの実践者にとって、これは一方でコアを見失わないことを意味します。優れたコンテンツ、クリーンテクノロジー、よく考え抜かれたリンクプロファイルが依然として基礎となっています。一方、新しい事柄のために、ボイスアシスタントやAIボットが使用できるようにコンテンツを構成するか、クリック数の成功だけを測定するだけでなく、回答を黙って読む可能性のあるユーザーの満足度を測定できるように、コンテンツを構成することが重要です。

AI開発は急速であり、継続します。 1つ確かなことは、SEOが消えないが、変化することです。積極的に学習する場合は、AIをツールとして使用する場合 - データ分析のためでも、日常的なジョブを自動化したり、コンテンツを改善したりするために、リードを取得します。 AIとの対話を理解することも同様に重要です。どのシグナルが私のウェブサイトを送信し、どのようにアルゴリズムを「考える」のか、そして人間の創造性と機械論理の間のインターフェイスはどこにありますか？

最終的には、ユーザーのオリエンテーション、信頼性、継続的な最適化などの美徳が報われます。別の検索エンジンはAIによってそのように制御される可能性があります。あなたの目標は、シーク人に可能な限り最高の答えを提供することを目指しています。この回答を提供できれば、すべての変更にもかかわらず、オンラインの可視性と成功を達成するための大きな機会を開き続けるでしょう。

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