ドイツでのGoogle検索の革命：2025年3月26日のAIアップデートの影響と企業の戦略
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公開：2025年3月26日 /更新：2025年3月26日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ドイツでのGoogle検索の革命：2025年3月26日のAIアップデートの影響と企業イメージの戦略：Xpert.Digital
AIサポートされた検索：ドイツ企業が今知っておくべきこと（読書時間：33分 /広告なし /ペイウォールなし）
決定の概要 - メーカー：情報の新しい時代
2025年3月26日は、ドイツでの情報のデジタル検索の歴史のターニングポイントを示しています。一晩、Googleは、ユーザーがインターネット上で情報を見つける方法と企業がどのように見えるようになるかを根本的に変更した深いアップデートを実行しました。この革命の中心には、「AIの概要」または実験的な「AIモード」と呼ばれることが多いAI生成の答えがあります。これらのインテリジェントな要約は、検索結果の先頭に直接表示されており、有機的な検索結果への古典的な青いリンクの代わりにますます増えています。
特にこの開発は、巨大な課題の前に、ドイツの中小企業（中小企業）とサービスプロバイダーを提示します。彼らの可視性と結果として生じる貴重なオーガニックトラフィックは、多くの場合、オンラインの顧客獲得のバックボーンであり、現在、これらの顕著なAIの概要でコンテンツとオファーが言及されているかどうかに大きく依存しています。検索エンジン最適化（SEO）のゲームルールが書き直されます。リンクベースのランキングファクターと正確なキーワード契約に焦点を当てた従来の焦点は、特にGoogleのAIシステムによる選択のためのコンテンツの最適化です。
経験、専門知識、権威、信頼性の基準 - 頭字語Eeat（経験、専門知識、権威性、信頼）に要約されていることが、この選択にとってより重要です。 AIがコンテンツを理解し、コンテキスト化することを容易にする構造化されたデータも非常に大きなものです。
このレポートは、ドイツの企業景観に対するこれらの変化の深い影響の包括的な分析を提供します。新しいAI機能の背後にあるメカニズムを照らし、この変化の潜在的な勝者と敗者を特定し、何よりも具体的で実装可能な戦略を提供します。目的は、企業、特に中小企業やサービスプロバイダーに、この新しい現実に自分自身を主張するだけでなく、オンラインの存在を確保し、理想的には強化するために必要な知識とツールを提供することです。これは、AIがサポートする新しい時代への再考と積極的な適応の呼びかけです。
に適し：
ドイツでのGoogle検索の変革：AIフォーカス
AIの概要とAIモードの移動：戦略的ステップ
2025年3月26日頃、ドイツのGoogle検索のいわゆるAIの概要が行われ、以前の観察と推測が確認されました。このステップは、AIベースの要約であるGoogleのグローバル戦略の一部であり、他の100か国以上ですでに展開されていた後、検索結果の不可欠な部分を確立しました。公式の開始前でさえ、選択したユーザーがこれらの新しい概要を受け取ったドイツにテストフェーズがありました。これは、慎重な準備を示しており、新しい形式に徐々に使用されます。
同時に、Googleは実験的な「AIモード」の導入を開始しました。このモードは、高度な言語モデルGemini 2.0に基づいて、論理的思考の拡張スキル、さまざまな種類の情報（マルチモダリティ）の処理、および生成におけるさらに広範な答えを約束します。当初、この実験モードへのアクセスは、Google One AIプレミアムからのサブスクライバーの支払いに限定されていましたが、後に待機リストに登録したユーザーにも開かれていました。顧客を支払うことから始まるこの驚異的な紹介は、Googleが将来の支払い障壁の背後に拡張されたAI検索機能を提供できる可能性があることを示している可能性があります。これは、情報のアクセシビリティと検索エンジン市場における競争にはるかに重要な結果をもたらすでしょう。
AIモードでの興味深い技術革新は、「クエリファンアウト」テクニックです。バックグラウンドでは、単一のユーザー要求がサブトピックと異なるデータソースに関するいくつかの関連検索クエリをトリガーします。これらの類似点の結果は、最も包括的で微妙な答えを生成するために、AIによって合成されます。
ヨーロッパのより大きな文脈では、EcosiaやQwantなどの検索エンジンの「ヨーロッパの検索の視点」（EUSP）イニシアチブも言及する価値があります。 Googleの更新に直接関係していませんが、ヨーロッパのよりデジタル主権に対する意識の高まりと欲求を反映しており、長期的には支配的な米国の検索技術に代わるものになる可能性があります。
GoogleがAIの概要を展開し、同時にAIモードをテストした速度は、AI中心のエクスペリエンスに向けて検索を再設計するグループの戦略的決定を強調しています。ドイツの企業にとって、これは、これらのAI機能がますます中心的な役割を果たす可能性が高いため、適応性が選択肢ではなく、必要性であることを意味します。
AIのプレゼンテーション回答：AIがどのように機能するか
AIの概要は、Googleの検索結果（SERP-Search Engine Results Pay）の上部に、多くの場合、ブロックまたはリストでフォーマットされる簡潔な要約として表示されます。彼らの宣言された目標は、いくつかのWebサイトをクリックすることなく、できるだけ早く質問に対するユーザーに直接的な答えを提供することです。それらは、従来のオーガニック検索結果の前に表示され、要求の複雑さと答えの範囲に応じて、目に見える画面領域のかなりの部分を取ることができます。
分析では、AIの概要の平均長が約157語であり、圧倒的多数（約99％）が328ワード未満のままであることが示されています。これは、簡潔さと簡潔なものに焦点を当てていることを強調しています。情報を明確に提示するために、AIはしばしば、リストサイン（ケースの約61％）や番号付きリスト（ケースの約12％）などのフォーマットに戻り、短く簡単に消化可能なテキスト設定です。
場合によっては、Googleはユーザーに、たとえば言語を簡素化することにより、AIの概要の表現を適応させる機会も提供します。これは、よりパーソナライズされた低キャッシュ情報への開発を示しています。
AIの概要の重要な機能は、ソースWebサイトへのリンクであり、そこから要約の情報が抽出されました。これらのリンクは、ユーザーにトピックを深く踏み出し、元のソースを参照する機会を提供します。ただし、AIが単一のソースからの答えを引き継ぐのではなく、さまざまなオンラインソースからの情報を合成することを理解することが重要です。
AIの概要の顕著な配置としばしば十分な情報提供は重大な結果をもたらします。以下の従来のオーガニック検索結果のクリック数は顕著に減少する可能性があります。ユーザーは概要で既に答えを見つけている可能性があり、単一のWebサイトにアクセスする理由が表示されなくなります。これにより、いわゆる「ゼロクリック検索」が増加し、企業が純粋なランキングポジションを超えるオンラインマーケティングの成功メトリックを再定義する必要があります。
AIの概要のリストと短い段落の頻繁な使用は、すでに十分に構造化され、明確に処方され、迅速な録音のために最適化されているコンテンツがAIから抽出する可能性が高く、顕著であることを示唆しています。したがって、企業はそれに応じてコンテンツを準備する必要があります。構造化された、読みやすく、潜在的なユーザーの質問に対する直接的な回答を伴う。
リンクには透明性が含まれていますが、要約が十分であると認識されている場合、実際のソースのクリックが少なくなるというリスクが逆説的につながるリスクがあります。同時に、引用されたWebサイトには新しい機会があります。AI応答の直接の可視性と、より詳細な情報を探しているユーザーの潜在的な紹介トラフィックとソースリンクをクリックします。これは、異なる方法で測定および評価する必要がある新しい形式の可視性です。
影響を受ける検索：AIの回答が最も頻繁に発生する場所
すべてのタイプの検索クエリがAIの概要によって等しく影響を受けるわけではありません。情報指向の検索クエリのAI要約は、最も強いものに影響します。これらは、ユーザーが知識を探している場合、質問に答えた、またはトピックを理解したい質問です（「光合成はどのように機能しますか？」、「インフルエンザの症状」、「タイのベストタイム」）。 Googleは、特に生成的AIが複雑な情報を統合したり、質問のさまざまな側面を照らすのに特に役立つと考えられている場合にAIの概要をプレイしているようです。
対照的に、ナビゲーション指向の検索（ユーザーは特定のウェブサイトを探しています。たとえば、ログインドイツ銀行」、「オープニングタイムアルディ」、トランザクション指向の検索（ユーザーは「iPhone 16を購入する」、「ベルリンから安いフライトをミュンヘンに購入する」を購入することを明確にしています）。
ただし、この境界線は絶対に分離可能ではありません。 AIの概要内の製品カルーセルなどのAIベースの要素が、トランザクション関連の検索でも表示される可能性があるという観察結果があります。これはまた、この分野での製品とオファーの可視性に影響を与える可能性があり、新しい最適化アプローチが必要です。
検索結果の他の要素とのAIの概要の相互作用も興味深いものです。彼らはしばしば「同様の質問」（人々が尋ねる）などの箱と一緒に現れ、時には注目のスニペット（ハイライトされたテキスト抽出）もあります。ただし、古典的な製品エントリ（ショッピング広告）、ローカル検索結果（ローカルパック）、またはSitelリンクと組み合わせて発生することはあまりありません。
企業にとって、これは、主に情報指向のキーワードを主に目指して、顧客の旅の初期段階でユーザー（アドバイザリーアイテム、ブログ投稿、説明ビデオを介して）でユーザーを達成するために、更新の効果を最も明確に感じることを意味します。これらの企業は、AIの概要に存在するために、コンテンツ戦略を大幅に調整する必要があります。
ナビゲーションまたはトランザクションキーワードに焦点を当てている企業は、短期間で影響を受けにくい場合があります。ただし、これらの中毒タイプのAI要素の開発は、警戒が提供されることも示しています。 AIサポートされた検索結果のディスプレイのために、将来、製品、サービス、ブランド情報を最適に準備する方法を検討する必要があります。 「同様の質問」との相互作用とスニペットはまた、これらのより伝統的なSERP機能の最適化が、AIの概要で引用される可能性を間接的に増加させる可能性があることを示唆しています。
新しいAI検索エコシステムの勝者および敗者
潜在的な敗者：伝統的な焦点を持つ中小企業とサービスプロバイダー
Googleアップデートは、デジタルスペースのすべての俳優に匹敵するわけではありません。中小企業（SMEM）とサービスプロバイダーは特に影響を受け、そのビジネスモデルは古典的なオーガニック検索結果の可視性に大きく依存しています。これらの企業の多くは、前の場所で関連する検索用語を手に入れ、ウェブサイトの訪問者と潜在的な顧客（リード）を獲得するために、長年にわたってSEOにリソースを投資してきました。
AIの概要の存在の増加は、このモデルに疑問を呈しています。ユーザーは概要で直接回答を見つけるため、下のリンクをクリックする必要があります。業界の推定では、AIの概要などのAIの申し出が、有機トラフィックの最大25％の損失につながる可能性があることを示しています。 「ゼロクリック検索」のこの増加は、多くのドイツの中小企業とサービスプロバイダーのリード生成と顧客獲得の従来のチャネルを直接脅かします。彼らは、AIの概要に存在することや別の交通源を開くことができない場合、貴重なウェブサイトの訪問者の重要な部分を失うリスクを冒しています。
これらの企業にとって、これは急進的な再考の必要性を意味します。主に技術的な側面、キーワード密度、またはバックリンクの構造に焦点を当てることができる以前のSEO戦略は、もはや十分ではないかもしれません。 AIサポートされた検索の新しい要件への適応特に、EEATおよび高品質の構造化されたコンテンツベコムに焦点を当て、デジタル競争における生存の問題です。課題は、多くの場合、限られたリソースとこれらの複雑な新しい要件を実装するためのノウハウにあります。
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表1/3：ドイツ企業向けのEEAT最適化チェックリスト
ドイツの企業のためのEAT-OPTIMIZATIONチェックリスト - イメージ：Xpert.Digital
ドイツ企業向けのEEAT最適化チェックリストは、ブランドの経験、専門知識、権威、信頼性を具体的に強化する方法に関する貴重な情報を提供します。要因の「経験」を促進するために、特定のケーススタディとアプリケーションの例を自分の仕事から提示し、個人的な経験と業界固有の洞察を共有することをお勧めします。専門知識は実践に基づいていることを常に示しています - 理想的には「実践のための実践から」という原則に基づいています。説得力のある「専門知識」のために、あなたのコンテンツは技術的にはうまく機能していて、アップ - デートで完璧でなければなりません。研究やデータなどの信頼できる情報源を提供し、白い論文や専門的な記事などの深い出版物を通じて提供することにより、知識を強調します。また、たとえば著者ボックスやチームページを介して、専門家とその資格を目立たせて紹介します。
「権限」を増やすために、認識されている業界の出版物、規範、または科学的研究へのリンクが推奨されます。さらに、たとえばDigital PRで、他の権威主義的なWebサイトでのゲスト投稿を積極的に努力するか、関連するチャネルでの言及を提供する必要があります。それぞれのニッチでのオンラインプレゼンスは、魅力的なWebサイトに追加され、専門的に追加される必要があります。これには、業界ディレクトリのソーシャルメディアチャネルやエントリも含まれます。最後に、インプリント、データ保護宣言、連絡先情報に簡単にアクセスできるようにすることにより、信頼を生み出します。安全なHTTPS接続は、製品、サービス、価格、ビジネス慣行の透明なプレゼンテーションと同じくらい不可欠です。関連するポータルに関する実際の顧客レビュー、および慎重にチェックされ、完璧で、場合によっては修正された事実も信頼性に貢献しています。これらの側面のそれぞれは、あなたがあなたの業界で信頼できる情報源と影響力のあるプレーヤーとして自分自身を位置付けるのに役立ちます。
潜在的な勝者：強いEEAT信号と明確なポジショニングを備えたブランド
スペクトルの反対側には、変化の明確な勝者もいます。これらは通常、更新前に専門知識、権威、信頼性の確立に重点を置いているブランドと企業です。元のコンテキストで言及された模範的な例は、Industrial Hub Xpert.Digitalを備えたKonrad Wolfensteinなどの専門家と専門的なプラットフォームのオンラインプレゼンスです。特定のニッチ（デジタル化、機械工学、物流など）の先駆者で信頼できる情報源として明確に位置付けられているこのようなアクターは、AI制御された検索結果を支配するために設備が整っているようです。
AIの概要に存在するためのEEAT（経験、専門知識、権威、信頼性）の重要性が強調されています。 GoogleのAIシステムは、これらの品質を示すソースからコンテンツを好むようにトレーニングされています。詳細な専門知識（専門知識）であることが証明されている企業は、業界（権限）の認識された規模として実践的な経験（経験）を共有でき、情報は信頼性が高く信頼できる（信頼性）として分類され、AIがAIのオーバービューのソースとして使用する可能性が非常に高くなります。
Xpert.digitalの例は、明確で信頼できるオンラインブランドの設立と、明確に定義されたニッチ内の専門家としての設立が決定的であることを示唆しています。これには、専門的な知識の存在だけでなく、高品質で有益なコンテンツ（ブログ記事、研究、ホワイトペーパー）、プロフェッショナルで構造化されたウェブサイト、透明な著者プロファイル、一貫したデジタル存在を介した積極的なデモンストレーションが含まれます。
このような専門的で権威主義的な情報源の成功は、少なくとも理論的には、より実力的な検索環境への移行を示す可能性があります。真の専門知識と検証可能な権限は、純粋なSEOのトリックよりも報酬を与えられる可能性があります。逆説的に、これはまた、大企業を持っていなくても、EEATがニッチで効果的に実証できる小規模で高度に専門化された企業に機会を開く可能性があります。 B2B業界のXpert.Digitalなどの例の焦点は、AIの変換が、企業が専門分野でオンラインでターゲットグループに到達し、納得させる方法に特に関連する影響を及ぼしていることを示しています。
私たちの推奨事項: 🌍 無限のリーチ 🔗 ネットワーク化 🌐 多言語 💪 強力な販売: 💡 戦略を備えた本物 🚀 イノベーションとの出会い 🧠 直感
ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital
企業のデジタル プレゼンスが成功を左右する現在、課題は、このプレゼンスを本物で、個性的で、広範囲に及ぶものにする方法です。 Xpert.Digital は、業界ハブ、ブログ、ブランド アンバサダーの間の交差点としての地位を確立する革新的なソリューションを提供します。 コミュニケーションと販売チャネルの利点を単一のプラットフォームに組み合わせ、18 の異なる言語での出版を可能にします。 パートナー ポータルとの連携、Google ニュースへの記事掲載の可能性、および約 8,000 人のジャーナリストと読者を含む報道配信リストにより、コンテンツのリーチと可視性が最大化されます。 これは、外部販売およびマーケティング (SMarketing) において重要な要素を表します。
詳細については、こちらをご覧ください:
専門知識と信頼：Googleがコンテンツを評価する方法
専門知識と信頼：Googleがコンテンツを評価する方法 - 画像：Xpert.Digital
AI検索の時代におけるEEATからの重要な役割
EEATデコード：単なる頭字語以上のもの
EEATは、コンテンツの品質と信頼性に関するGoogleの評価を導く中心的な概念であり、AIの概要の可視性にとってさらに重要になっています。個々のコンポーネントは詳細に意味します。
経験
コンテンツの作成者が、対処された実用的で最初の経験を持っている程度を指します。著者は自分で製品をテストしましたか？会社はプロセス自体を通過しましたか？著者は彼が書いている場所にいましたか？この実用的な視点は、コンテンツに信頼性と信頼性を与えます。 2022年の経験のための「E」を元のEATフレームワークに追加することは、Googleが現実世界の知識と個人的な洞察に関心を高めていることを強調しています。
専門知識（専門知識）
これは、それぞれのトピックにおける著者またはウェブサイトの実証可能な専門知識と能力に関係しています。著者は認められた専門家ですか？ウェブサイトには、このトピックに関する高品質のコンテンツの履歴がありますか？専門知識は、提供された情報の資格、賞、または深さと正確性によってしばしば実証されます。
権威性
著者、コンテンツ、ウェブサイトがあなたの業界やニッチ全体で楽しんでいるという評判と認識について説明しています。ウェブサイトは頻繁に引用されているソースですか？著者は他の専門家によって尊敬され、言及されていますか？権限はしばしば時間の経過とともに構築され、他の有名なページからのリンク、プレスでの言及、または肯定的なレビューなどの外部信号によって強化されます。
信頼性
これが最も重要な側面かもしれません。これには、コンテンツ、作成者、ウェブサイトの一般的な信頼性、誠実さ、セキュリティ、信頼性が含まれています。情報は正しく、事実に基づいていますか？明確な連絡先情報とインプリントはありますか？ウェブサイトは安全です（https）？情報源は透過的に与えられていますか？他のEEAT要因が蓄積する根拠は信頼性です。
Google自体は、AIの概要を生成するランキングシステムを含むランキングシステムが、EEATを示すオリジナルの高品質のコンテンツを特定して報酬を与えるように設計されていることを繰り返し強調しています。これは、これらの品質基準を満たしている限り（実際には課題であることが多い）、AI生成コンテンツに対してもコンテンツがどのように作成されたかに関係なく適用されます。 Googleの一貫したコミュニケーションにより、EEATは抽象的な概念ではなく、アルゴリズムの基本的なガイドです。企業は、これらの資質の構造と目に見えるデモを戦略的優先事項として扱わなければなりません。
EEATがAIの概要の選択にどのように影響するか
強いEATシグナルは、GoogleのAIの独自の内容がAIの概要で使用され、それに応じて引用されている信頼できるソースとして認識されている可能性を高めるための鍵です。人工知能と伝統的な検索の進行性融合は、デジタル視認性に対するEEATの重要性をさらに強化します。
AIアルゴリズムは、ユーザーに正確で有益な要約を提供できるようにするために、情報源の信頼性と信頼性を評価することに依存しています。 AIは重要な指標として機能します。特に、コンテンツ内の事実の慎重なレビュー、著者の専門知識と経験の明確なプレゼンテーション（例えば、資格を持つ詳細な著者プロファイルを通じて）、Web上の他の尊敬されるソースによる強いブランドの評判と肯定的な言及の確立は、Eatの構築に大きく貢献します。これらの要因は、切望されているAIの概要に顕著に配置される可能性を直接改善します。
尊敬される情報源による言及に重点を置くことは、伝統的なページ外のSEO戦術、特に高品質でテーマ関連のバックリンクと肯定的なブランドの言及を通じて権限を築くことを目指している戦術が依然として関連していることも示しています。 AI検索のコンテキストでは、ソースの権限の外部検証として機能するため、重要性を獲得することさえあります。ただし、品質とテーマのつながりよりも、リンクの純粋な数については少ないです。
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アクションの戦略：AI検索のコンテンツを最適化します
AIサポートされた検索の新しい時代に成功するためには、企業はコンテンツ戦略を適応させる必要があります。次の測定値が重要です。
構造化されたコンテンツと直接回答を優先します
一貫した推奨事項は、AIがコンテンツを理解し、関連情報を抽出できるようにできるだけ簡単にすることです。これは、コンテンツを明確で論理的に構成することで最適です。意味のある見出し（H1、H2、H3など）を使用して、トピックを分割します。リストサインと番号付きリストを使用して、情報を明確に提示します。よくあるユーザーの質問を直接取り上げる質問回答セクション（FAQ）を統合します。
焦点は、特定のユーザーの質問に対する直接的で簡潔な回答を提供することに焦点を当てる必要があります。 「マイクロSEO」とも呼ばれるこのアプローチは、ユーザー（したがってAI）が探している情報スナックを正確に提供することを目指しています。最も重要な質問は、セクションの最初に理想的に答えられるべきです。複雑なトピックは、小さくて簡単に消化可能なセクションに分割する必要があります。
研究によると、AIモデルは構造化されたコンテンツを好み、AI生成された結果において有意に高い確率で参照されていることが示されています。したがって、企業は長く構造化されていないテキストの砂漠から離れ、情報を明確に、論理的に、そして読者（およびAI）のために簡単に整理する必要があります。これにより、AIの概要に含まれる可能性が向上するだけでなく、一般的なユーザー - Webサイトのフレンドリーが向上します。
自然言語（NLP）およびユーザーステーションの最適化
最新の検索エンジン、特にAIベースのシステムは、自然言語処理（NLP）に依存して、コンテンツと検索クエリの意味とコンテキストを理解しています。正確なキーワード契約でのみコンテンツを最適化するだけでは不十分です。代わりに、企業はターゲットグループの自然言語と検索習慣を理解し、それに応じてコンテンツを設計することを学ぶ必要があります。
ユーザーに焦点を当てる必要があります。特定の検索クエリを尋ねた場合、ユーザーは本当に何を知りたいと思っていますか？人々が実際に話したり検索したりする方法に対応する、自然な、時には口語的な言葉遣いを使用します。 Googleトレンド、検索のオートコンプリート関数、または専門的な質問研究ツールなど、お客様のターゲットグループについての質問について分析してください。ここで貴重な洞察を提供できます。
個々のキーワードだけでなく、テーマクラスター全体に最適化します。さまざまな観点からトピックを照らす包括的なコンテンツを作成し、関連する質問に答えます。検索意図の深い理解は、AIによって関連性が高く役立つものとして分類されるコンテンツを作成するために重要です。このアプローチには、ユーザーのニーズを予測し、実際の付加価値を提供する、より厳しいコンテンツ作成が必要です。
ブランディングを強化し、Content-Ko-Okkutrentを育成します
ブランドの権限と信頼性は、独自のウェブサイトに基づいてAIシステムから評価するだけでなく、デジタルエコシステム全体での存在と言及を通じても評価します。したがって、いくつかの関連する尊敬されるプラットフォームで、強力で一貫したデジタルプレゼンスを構築することをお勧めします。
これには、次のような戦略的手段が含まれます。
コンテンツシンジケーション
他の関連プラットフォームでのコンテンツの公開（正しいソースを使用）。
デジタルPR
アクティブなプレス作業と専門家の貢献やインタビューを専門のメディアに配置します。
戦略的パートナーシップ
業界の他の企業やインフルエンサーとの協力。
コミュニティエンゲージメント
関連するオンラインフォーラム、業界グループ、およびソーシャルメディアプラットフォームへの存在と積極的な参加。
目的は、「コンテンツKO-OKKUTIST」を作成することです。あなたのブランドとコアコンピテンシーは、あなたに関連するトピックとキーワードに関連してWebに頻繁に表示される必要があります。業界の主要なトピックを特定し、さまざまな信頼できるオンラインソースでこのトピックで関連するアクターとしてブランドが認識されていることを確認してください。
AIアルゴリズムは、当局を評価する際に、この幅広いオンライン写真を考慮します。さまざまなチャネルでの強力で前向きでテーマ的に一貫した存在は、AIの信頼性と関連性を示しています。これにより、AIの概要で情報源として考慮される可能性が高まります。
テクノロジーの不可欠な役割：構造化されたデータとSEOベース
高品質のコンテンツと強力なEATシグナルに加えて、Webサイトの技術的最適化は、AI検索における視認性において重要な役割を果たします。
スキームマークアップ：AIの言語を話します
スキームマークアップを使用した構造化データの実装を強くお勧めします。 Scheme Markupは、Webサイトコードに追加して、コンテンツの意味とコンテキストに関する明示的な情報を検索エンジンに提供できる標準化された語彙です。 Google（およびそのAI）がページコンテンツをよりよく理解し、情報をより正確に分類および抽出するのに役立ちます。
AIの概要のコンテキストでの特に関連するスキーマタイプは次のとおりです。
FAQPAGE
質問と回答のリストが記録されたページ。 FAQエリア、製品、またはサービスサイトに最適です。
howto
段階的な指示について説明します。チュートリアル、指示、アドバイザリーアイテムに最適です。
製品
製品に関する情報（名前、価格、可用性、レビュー）を定義します。 eコマースのWebサイトには不可欠です。
レビュー
個々の評価（顧客から）を識別します。
記事/ブログの投稿
記事またはブログ投稿（見出し、著者、日付）の主な内容を特定するのに役立ちます。
個人/組織
著者または会社自体に関する構造化された情報を提供します。
実装は、JSON LD形式で実行されることが好ましいです。これは多くの場合、使いやすいためです。研究によると、構造化されたデータを使用するWebサイトは、AI生成結果で参照される可能性が大幅に高く（最大40％以上）ことが示されています。したがって、スキームマークアップは、リッチスニペットの純粋な最適化ではなく、AIサポートされた検索ランドスケープの視界を改善するための基本的な前提条件です。あなたはAIの好ましい言語を話します。
表2/3：AIの概要の推奨スキームマークアップタイプ
AI Overviews-Imageの推奨スキームマークアップタイプ：xpert.digital
テーブルには、AIの概要に推奨されるスキーママークアップタイプがリストされています。タイプのFAQPAGEは、SMEの配送条件、税務コンサルタントサービス、またはソフトウェア機能に関する頻繁に尋ねられる質問など、質問や回答を含むページを識別します。 Howto Schemeは、たとえばバルコニーに太陽系をインストールしたり、ドイツでの商業登録やソフトウェア構成など、段階的な指示について説明しています。製品は、名前、説明、価格、可用性、ブランド、レビューなどの製品に関する情報を提供し、電子機器、ファッション、ツールのドイツのオンライン小売業者の製品ページに関する例を提供します。レビューとは、レストラン、ホテル、クラフトビジネスに関する顧客の意見と同様に、評価の評価または概要を参照し、EEATを強化します。記事/ブログの投稿では、業界の問題に関する企業アイテム、地元のニュースへの貢献、ガイドなど、ニュース記事やブログ投稿について説明しています。スキーム組織は、名前、ロゴ、住所、連絡先情報を通じて企業を表しています。ページを開始するのに最適またはブランドアイデンティティと信頼性を強化するのに最適です。最後に、このスキームでは、著者、従業員、または名前、求人タイトル、専門知識を持つ専門家などの人々について説明します。これは、著者のプロフィールやチームページで使用して、食事に関連する能力と経験を強調することができます。
技術的なSEOベース：AIクロールの基礎
コンテンツとEEATに焦点を当てていますが、技術検索エンジンの最適化の古典的な基本を無視してはなりません。 AIシステムがそもそもコンテンツを見つけ、craい、インデックスを作成し、理解できるように、堅牢な技術的基盤が重要です。
これには以下も含まれます。
モビリティ
すべてのデバイスでうまく機能するWebサイト。
ウェブサイト速度（コアWebバイタル）
ユーザーエクスペリエンスとクロールには、迅速な読み込み時間が重要です。
セキュリティ（https）
安全な接続は、基本的な信頼信号です。
クリアされたウェブサイトアーキテクチャとナビゲーション
論理的な構造は、rawってサイドの階層を理解することを容易にします。
クリーンコードと完璧なインデックス性
クロールを妨げる技術的な間違いの回避。
画像の最適化
ローディング時間を速くするための圧縮画像。
Google検索コンソール
Google検索コンソールは、不可欠なツールのままです。これは、AIのコンテンツにアクセスする能力に影響を与える可能性のあるインデックス作成の問題を特定して改善するのに役立ちます。さらに、新しい検索機能のコンテキストで、彼女のウェブサイトのパフォーマンスに関する洞察をますます提供しています。定期的な技術監査と特定された問題の解決が不可欠です。 AIが技術的な障壁のために到達して処理できない場合、最高のコンテンツでさえも役に立たないからです。
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AI & XR 3D レンダリング マシン: 包括的なサービス パッケージ、R&D XR、PR & SEM における Xpert.Digital の 5 倍の専門知識 - 画像: Xpert.Digital
Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。
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AI時代の評判管理：あなたのブランドは目に見えるようになり、信頼できます
AI時代の評判管理：あなたのブランドが目に見えるようになり、信頼できるイメージ：xpert.digital
AI時代の評判管理：通貨としての信頼
AIの可視性に対するオンライン評判の影響
AIが合成され、おそらく信頼できる答えとして提示された検索環境では、ブランドまたは会社のオンライン評判がより重要になっています。信頼信号は重要な通貨です。 AIアルゴリズムは、信頼できるソースを好むようにプログラムされており、ブランドの一般の認識は、この信頼性の重要な指標として機能します。
これには次のものが含まれます。
カスタマーレビュー
関連するポータルに関する肯定的なレビュー（特に地元企業向けのGoogle Companyプロファイルだけでなく、業界固有のプラットフォーム）。
ブランディング言及
Webであなたのブランドについてどのように、どのようなコンテキストで話されていますか（プレス、ブログ、フォーラム、ソーシャルメディア）？
専門家の意見と賞
業界の第三者による認識。
一般的な気分（感情）
あなたのブランドについての一般的な意見は、かなりポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルですか？
AI生成結果は、しばしば信頼できると見なされるソースを明示的に指します。したがって、強力で前向きなオンライン評判は、コンテンツがAIの概要の基礎として使用される可能性を高め、ブランドは信頼できる情報源として認識されます。格付けの収集や応答を含むGoogle企業の職業の積極的な管理は、ドイツの地元企業、特にドイツの地元企業にとって不可欠です。
AI検索の積極的な評判管理
企業は、オンラインの評判を偶然に任せる余裕がなくなりました。積極的かつ戦略的アプローチが必要です。
監視
関連するすべてのチャネル（Googleアラート、ソーシャルリスニングツール、レビュープラットフォーム）のブランディングと評価を継続的に監視します。
アクティブ評価管理
満足している顧客をお楽しみください。レビューを提出してください。すべてのレビューに迅速に、専門的に、個別に反応します - ポジティブとネガティブの両方。フィードバックを真剣に受け止めていることを示してください。
危機
否定的な宣伝や不当な批判に対処するための戦略を開発します。
コンテンツ戦略
特にポジティブなコンテンツ（ケーススタディ、サクセスストーリー、エキスパート記事）を作成し、その強みを強調し、検索結果に否定的な結果を潜在的に置き換える可能性があります。
透明性と信頼性
オープンなコミュニケーション、明確なガイドライン、正直なビジネス慣行を通じて信頼を築きます。
興味深いことに、AIベースのツールもこれをサポートできます。現在、監視の言及、レビューにおける気分（センチメント分析）の分析、さらにはパーソナライズされた回答提案の策定に役立つソフトウェアソリューションがあります。特別なツールは、Googleレビューを収集するプロセスをより効率的にすることもできます。このようなテクノロジーを使用すると、評判管理がよりスケーラブルになりますが、人間の監督と本物の個人的なメモは依然として不可欠です。
ケーススタディと観察：練習から学ぶ
具体的な例の分析は、更新と成功した適応戦略の効果をよりよく理解するのに役立ちます。
Konrad WolfensteinとXpert.Digitalの例は、すでに述べたものであり、ドイツの文脈における「勝者」の潜在的なモデルとして機能します。あなたのオンラインプレゼンスのより正確な（仮説的な）見解は、おそらくあなたが推奨される戦略の多くを実装することを示しているでしょう。
ニッチな焦点を明確にします
特定のB2Bトピック（デジタル化、機械工学など）への集中。
高品質で深いコンテンツ
記事、研究、分析の形式での専門知識の提供。
専門知識のデモンストレーション
おそらく著者のプロファイル、資格への参照、または業界の経験。
構造化されたウェブサイト
おそらく、AIのために簡単に処理できるコンテンツ形式の明確なナビゲーションと使用。
構造化されたデータの潜在的な使用
コンテンツのラベル付けを改善するためのスキームマークアップの使用。
強いEEAT信号
権威主義的で信頼できるものとして認識されるブランドを構築します。
AIの概要のコンテンツを具体的に最適化した大学のような他のケーススタディは、同様の成功要因を示しています。ユーザーの質問に直接回答したテーラーメイドコンテンツ、リッチスキームの実装、堅実な技術SEO、データ制御キーワード追跡（質問に焦点を当てた）、および強化するための高品質のバックリンクの構造。ドイツに固有のものではありませんが、戦略は移転可能です。
同時に、テクノロジーの現在の限界を認識することが重要です。 GoogleのAIの概要（毎日ピザで接着剤や石を食べるアドバイスなど）からの無意味なまたは危険な答えの例は、世界中で見出しを作りました。これらのインシデントは、AIが間違いなく、Googleがそのアルゴリズムを継続的に改良する必要があることを強調しています。しかし、彼らはまた、企業に対する計り知れない責任を強調し、絶対に正しい、安全で高品質の情報を強調しています。誤ったまたは誤解を招くコンテンツは、コールに害を及ぼすだけでなく、最悪の場合はAIによって取り上げられ、配布される可能性があります。ユーザーの場合、これは常にAIに生成された情報に批判的に疑問を投げかけ、疑わしい場合はリンクされたソースを確認することを意味します。
AIの概要の一般的な例（例：手工芸品の指示、旅行の推奨事項）は、典型的な形式を示しています。多くの場合、リストまたは手順を備えた簡潔な要約、およびソースへのリンクです。これらの例の分析は、どのタイプのコンテンツとどの構造がAIが好むかを理解するのに役立ちます。
変化におけるSEOの風景：ドイツの新しいパラダイム
SEOからGEOへ：生成エンジン最適化の台頭
AIの概要の導入は、技術的な変化を示すだけでなく、検索エンジン最適化の哲学の根本的な変化を開始します。 「生成エンジン最適化」（GEO）についてますます話しています。 Geoの主な目標は、自分のWebサイトでクリックを生成するために、伝統的な青いリンクをできるだけ高くすることではなくなることです。代わりに、AIサポートされた検索エンジンによって信頼できる関連ソースとして認識され、生成された回答で引用されることです。
この変更には、より強力な焦点に対する純粋にキーワード中心の戦略からの逸脱が必要です。
エンティティ
明確に定義された概念、人、場所、組織、および互いの関係を中心に最適化します。
トピックとコンテキスト
分離されたキーワードではなく、主題領域の包括的なカバレッジ。
ユーザーステーションと質問
ユーザーが実際に尋ねる質問に直接答える。
構造化データ
AIの情報の明示的な識別。
eeat
経験、専門知識、権威、信頼性の構築とデモンストレーション。
キーワードのランキングなどの従来のSEOメトリックは、潜在的に意味を失う可能性があります。新しいメトリックが前面に出ます：AIの概要で私のブランドやコンテンツはどのくらいの頻度で言及されていますか？これらの顕著な箱の視界はどうですか？ソースリンクを介してどのトラフィックが（まだ）登場しますか？ AIの概要での存在は、ブランド認識と間接的な変換にどのように影響しますか？ GEOには、再考と新しい測定方法の開発が必要です。
表3/3：従来のSEO対生成エンジン最適化（GEO）比較
従来のSEO対生成エンジン最適化（GEO）比較 - 画像：Xpert.Digital
この表は、従来の検索エンジン最適化（SEO）と生成エンジン最適化（GEO）を比較しています。従来のSEOは、オーガニック検索結果の高い配置を達成し、トラフィックをウェブサイトに向けることに焦点を当てていますが、Geo FocusはAI検索エンジンによって信頼できるソースとして認識され、AI生成された回答で引用されています。キーワード戦略では、従来のSEOは、包括的なキーワード調査と、特定のキーワードとそのバリエーションのコンテンツの最適化に従います。一方、Geoは、自然で包括的な答えを提供し、セマンティックな関連性とコンテキストに集中するコンテンツを作成することを目的として、テーマクラスター、ユーザーステーション、および質問を優先します。
コンテンツ形式に関して、従来のSEOは多くの場合、長いテキストを使用してトピックを詳細にカバーし、ランキング要因を満たしています。一方、Geoは、リスト、FAQ、表、または特定の質問への直接的な回答を提供する簡潔な段落など、高いレベルの情報と明確さなどの構造化されたコンテンツを好みます。従来のSEOの重要なシグナルには、バックリンクの品質と量、キーワードの最適化、充電速度、モバイル最適化、ユーザーエクスペリエンスなどの技術的なSEOの側面が含まれます。一方、Geoは、EAT（経験、専門知識、権威、信頼性）、構造化データ（スキーム）、ブランディング、正確性、コンテンツカーOCの戦い、肯定的なオンライン評判に焦点を当てています。
成功測定も異なります。従来のSEOは、キーワードランキング、オーガニックトラフィック、クリックレート（CTR）、変換率を使用してそれらを評価します。 GEOの場合、AIの概要での可視性、ソースリンクからのクリック、ブランド認知度、引用、クリックに応じたエンゲージメントメトリックが関連しています。さらに、権限と改宗に対する間接的な影響が考慮されます。最後に、基本的な考え方の違いは、SEOが「このキーワードのページをどのようにランク付けするのか」というアプローチに従うという事実に減らすことができます。Geoは次のように尋ねます。
AI時代のローカルSEO：ドイツ企業の調整
ドイツの地元企業（職人、レストラン、医師、小売業者など）の場合、AI検索は特定の課題と機会ももたらします。ローカルSEO戦略を調整する必要があります：
Google Companyプロフィールの最適化
GUPは、ローカルAIの主要なデータソースです。すべての情報（住所、営業時間、サービス、写真）は、正しく、完全に、そして上から日付でなければなりません。貢献とQ＆A機能を積極的に使用する必要があります。
地元の引用（引用）
関連するオンラインディレクトリの会社名、住所と電話番号（NAPデータ）の一貫した言及は、信頼のシグナルとして依然として重要です。
場所に関連するキーワードとコンテンツ
ローカルのニーズと検索クエリに合わせたコンテンツの作成（たとえば、[都市]で最高の配管工」、「視界近くのイタリアンレストラン」）。
ローカル評価管理
GUPおよびその他の関連するローカルプラットフォームでのレビューを積極的に収集および管理することは、地元の評判と可視性に不可欠です。
AIベースのローカルツールの使用
AIを使用するツールは、ローカルトレンドを分析したり、レビューを管理したり、ローカルコンテンツを最適化したりするためにますます出現しています。
地元企業は、存在情報がユーザーに最適化されているだけでなく、このデータを使用してローカルの推奨事項の生成やローカルサービスを介してAIの概要に統合するためにも最適化されていることを確認する必要があります。
より広い意味：AI、中小企業、ドイツの仕事の世界
Google検索の混乱は、はるかに大きな傾向の一部です。ドイツの生命とビジネスのほぼすべての分野での人工知能の広がりと統合の増加です。研究によると、時にはためらいがありますが、ドイツ企業のAIの適応率が着実に増加していることが示されていますが、これはしばしばEUの平均を上回っています。
中小企業にとって、これは、より広いコンテキストを認識し、プロセスを最適化し、生産性を向上させ、競争力を維持するために、マーケティングを超えたAIをすべてのビジネス戦略に統合する方法を考慮する必要があることを意味します。
同時に、AI革命は仕事の世界にも大きな影響を与えます。継続的な学習とさらなる教育を通じて従業員を適応させる必要性はますます明確になっています。企業は、従業員のトレーニングに投資して、変化するデジタル環境を理解し、AIベースのツールと戦略を使用して、マーケティング、顧客サービス、生産、または管理において効果的に使用できるようにする必要があります。 AIシステムと相互作用し、結果を批判的に評価する能力は、重要な能力になります。
将来のための行動に関する推奨事項
分析は明確であることを示しています。2025年3月26日のGoogle Suthupdateと、検索におけるAIの進歩的な統合は、ドイツのデジタル景観の深いターニングポイントを表しています。 AIの概要の優位性は、権力のバランスを移動し、企業、特に中小企業とサービスプロバイダー、迅速で戦略的かつ包括的な適応を必要とします。
多くの場合、技術的なランキングシグナルとキーワードに焦点を当てた従来のSEOは、後部座席を取ります。 EEAT、高品質で構造化されたコンテンツを特徴とする新しいパラダイムは、ユーザーのdationと積極的な評判管理の深い理解であり、可視性の将来を決定します。
ドイツでのAIがサポートするこの新しい時代で生き残るためだけでなく、成功するためには、企業は次の特定の措置を優先する必要があります。
- EEATの構築と実証：チームの実際の経験と専門知識を反映した、ファーストクラス、より正確で明らかにするコンテンツの作成に投資します。外部検証を通じて権限を示し、ターゲットグループに積極的に信頼を築きます。専門知識を目に見えるようにします（著者プロファイル、資格）。
- 直接の回答と構造のコンテンツを最適化：コンテンツ（見出し、リスト、FAQ）を論理的に分割します。ターゲットグループの最も差し迫った質問に対する明確で簡潔な回答を定式化します。 AIが情報を簡単に抽出できるようにします。
- ユーザーステーションの理解と運用：キーワードを超えて進みます。ユーザーが本当に探しているものと必要なものを分析します。これらのニーズに自然言語で包括的に対処するコンテンツを作成します。
- スキームマークアップを実装：構造化データ（特にFAQPAGE、Howto、製品、組織、個人）を使用して、コンテンツのコンテキストを明示的に伝えます。
- オンラインの評判を管理する：監視の言及とレビュー。専門的に反応します。肯定的なフィードバックを奨励します。 Google Companyのプロフィールを慎重に維持します。
- 技術的なSEOベースを維持する：迅速で安全で、モバイルに優しい、うまくクロール可能なWebサイトを確保します。技術的なエラーをすぐに修正します。
- AIの検索結果を観察して学習する：AIの概要が業界でどのように見えるかを定期的に分析します。どのコンテンツとソースが好ましいかを特定し、それに応じて戦略を適応させます。
- 情報を提供してトレーニングしてください：AIの風景は急速に発展しています。 GEOの業界ニュース、Googleの更新、ベストプラクティスをフォローしてください。あなたのチームの知識に投資します。
- AI Holisticを検討してください。AIが検索を超えて会社に可能性を提供する場所を確認してください（プロセスの最適化、カスタマーサービスなど）。
AI検索への適応は、ユニークなプロジェクトではなく、継続的なプロセスです。現在、積極的に行動し、戦略を適応させ、品質、信頼、ユーザーセンターリングに焦点を当てている企業は、情報の新しい時代に成功する可能性が最も高くなります。
