AI、SEO、AIO、LLMOに関する包括的な調査概要 – 画像: Xpert.Digital
大規模言語モデルの最適化：人工知能がSEO業界を根本的に変える
大規模言語モデルの最適化：人工知能がSEO業界を根本的に変える
AI検索エンジン最適化（AISE）と大規模言語モデル最適化（LLMO）をめぐる研究は急速に発展しています。この包括的な分析は、この新興分野におけるあらゆる関連側面の研究の現状を明らかにします。.
に適し：
基本概念と用語
LLMO、GEOおよび関連用語
研究により、AIシステム向けコンテンツの最適化には様々な用語が用いられていることが分かっています。大規模言語モデル最適化（LLMO）は、GPT-4、Claude、Geminiといった大規模言語モデルの最適化に焦点を当てています。生成エンジン最適化（GEO）は生成検索エンジンの最適化を目的としており、AI最適化（AIO）はあらゆるAI最適化手法を包括する用語として用いられています。.
プリンストン大学の画期的な研究は、「生成エンジン最適化（Generative Engine Optimization）」という用語を科学文献に導入し、GEO戦略によってAI生成応答の可視性を最大40%向上できることを実証しました。この研究は、生成AIシステム向けコンテンツを最適化するための体系的なフレームワークを初めて確立しました。.
現代のAIモデルの仕組み
最新の研究では、AIモデルは事前学習、微調整、そして検索拡張生成（RAG）を通じて機能することが示されています。特にグラウンディングプロセスは重要であり、AIシステムはライブ検索を通じてリアルタイムのウェブデータを活用し、回答を拡充します。Googleは、キーワードでページ全体を検索するのではなく、埋め込みと意味的類似度の計算を用いて、パッセージごとにコンテンツを評価します。.
ランキング要因と可視性要因
Google AIの概要ランキング要因
広範な調査により、Google AI の概要に影響を与える 7 つの主な領域が特定されました。
- AIモデル（PaLM 2、MUM、Gemini）
- コアランキングシステム（PageRank、BERT、役立つコンテンツ）
- データベース（ナレッジグラフ、ショッピンググラフ）
- トピック領域（YMYLカテゴリ）
- 検索意図（情報、ナビゲーション、トランザクション）
- マルチメディア要素
- 構造化データ
調査によると、Googleランキング上位のウェブサイトは、AI概要にソースとして表示される確率が25%高いことが示されています。興味深いことに、ChatGPTの引用のほぼ90%は、上位20位以内の検索結果以外からのものです。.
ブランドの認知度と言及要因
Ahrefsによる75,000のブランドの包括的な分析により、AI概要における可視性に関する重要な相関関係が明らかになりました。
- ブランドWeb言及：最も強い相関（0.664）
- ブランドアンカー：2番目に強い相関（0.527）
- ブランド検索ボリューム: 3番目に強い相関関係 (0.392)
- バックリンク: 有意に弱い相関 (0.218)
この調査では、従来のSEO指標よりもオフサイト要因の方が重要であることが示されています。Web上での言及が最も多いブランドは、AI概要において、次点のグループと比較して最大10倍の言及を受けています。.
ブランド認知度とLLMの知名度
Seer Interactiveの調査によると、ブランド検索ボリュームとAI言及の間には0.18の相関関係が見られました。この相関関係は、ドメインランク（0.25）に次いで2番目に強い相関関係です。この調査は、ブランド認知度が個人だけでなくLLMにも関連していることを示しています。.
技術的な最適化アプローチ
構造化データとスキーママークアップ
最新の調査によると、AIクローラーはJavaScriptが挿入された構造化データを認識できないことが多いことが分かっています。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBotはJavaScriptを実行できないため、動的に生成されたコンテンツを認識できません。AIの可視性には、サーバーサイドレンダリングまたは静的HTMLが不可欠です。.
特に効果的なのは以下のものです:
- 直接的な質問回答のためのFAQ形式
- ステップバイステップの手順を示すハウツー図
- 電子商取引の最適化のための製品スキーマ
- コンテンツタグ付けのための記事スキーマ
llms.txt が新たな標準となる
調査によると、llms.txtはAIクローラーにとって重要なガイドとして認識されています。robots.txtとは異なり、このファイルはブロックではなく、GoogleのXMLサイトマップと同様に、重要なコンテンツの構造化された概要として使用されます。.
測定と監視ツール
新しいKPIの開発
調査によると、従来のランキングから言及率や参照率への移行が進んでいます。成功はもはや1位から10位の順位ではなく、AIによる回答で引用される確率で測られるようになっています。.
監視プラットフォーム
最近の研究では、AI の可視性追跡に特化したツールがいくつか特定されています。
- SE Ranking AI Visibility Tracker: さまざまなAIプラットフォームでのブランド言及を監視
- 高度なウェブランキング: AIによるブランド認知度分析を提供
- Marlon: LLMブランドの可視性のために特別に開発されました
- LLMO Metrics vs. Lorelight: 生成エンジン最適化のためのプラットフォーム
プラットフォーム間の比較研究
ChatGPT vs. Google検索
実験的研究では、ユーザー行動に大きな違いがあることが示されています。ChatGPTユーザーは、すべてのタスクで平均してより短い時間しか必要とせず、パフォーマンスに大きな違いは見られませんでした。ChatGPTは教育レベルの違いを問わず検索パフォーマンスを均一化しますが、Google検索では教育レベルと検索パフォーマンスの間に正の相関関係が見られます。.
プラットフォーム固有の機能
調査結果では、AI プラットフォームに対する好みが異なっていることがわかりました。
- ChatGPT検索:ブランド製品ページよりも長文コンテンツを優先
- 困惑: Wikipedia や主要なニュース サイトなどの信頼できる情報源を使用する傾向があります。
- Google AIの概要: 共引用パターンと既存のランキングシグナルを使用
将来の動向と発展
デジタル権限管理
デジタルオーソリティマネジメント（DAM）といった新たな研究アプローチが、学際的な分野として台頭しています。この包括的なアプローチは、SEO、コンテンツマーケティング、PR、ブランディングを融合させ、AIシステムのデジタルオーソリティを構築します。AI可視性ピラミッドは、最適化の尺度をコンテンツ品質、構造最適化、セマンティック最適化、オーソリティ構築、コンテキスト管理の5つのレベルに体系化しています。.
エンティティベースの最適化
調査によると、純粋なキーワード最適化と比較して、エンティティベースのSEOの重要性が高まっています。AIシステムはエンティティとその関係性を活用することが多くなり、これはキーワードからセマンティックな概念への移行を示しています。.
に適し：
課題と制限
決定論と測定可能性
最新の研究では、AIの回答は決定論的ではないことが示されています。つまり、同じ質問に対して異なる回答が返される可能性があるということです。これにより、従来のSEO指標は適用できなくなり、成功の測定は著しく複雑になります。.
急速な技術変化
研究は技術変化のスピードについて警告しています。現在有効な戦略も、モデルの更新によってすぐに時代遅れになる可能性があります。そのため、継続的な適応と実験への意欲が求められます。.
実践的な洞察
コンテンツ戦略
調査によると、トピックの網羅性と包括的なトピックの網羅性は非常に重要です。AIモデルは、クエリのファンアウトを通じて複雑なクエリの複数のサブ質問に答えられるコンテンツを優先します。.
AIの文脈におけるEEAT
研究によると、AIシステムにおいては、経験、専門知識、権威、信頼性（EEAT）が依然として重要であることが示されています。AIプラットフォームは、幻覚を最小限に抑えるため、信頼性が高く権威のある情報源を優先します。.
AI 最適化が競争上の優位性をもたらす: LLMO への早期投資が成果をもたらします。
最新の研究では、AIを活用したSEOとLLMOは独立した分野として確立されていることが示されています。従来のSEO原則の多くは依然として有効ですが、AIシステムでは、コンテンツ構造、ブランド構築、そして技術的な実装において新たなアプローチが求められます。研究はまだ実験段階ですが、AI最適化への早期投資は長期的な競争優位性をもたらすことが期待されます。.
に適し：
あなたのグローバルマーケティングおよびビジネス開発パートナー
☑️ 私たちのビジネス言語は英語またはドイツ語です
☑️ NEW: 母国語での通信!
Konrad Wolfenstein
喜んで個人アドバイザーとしてあなたと私のチームにお役に立ちたいと思っています。
お問い合わせフォームにご記入 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)までお電話ください。私のメールアドレスは: wolfenstein ∂ xpert.digital
私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。