KI、SEO、AIO、およびLLMOの包括的な研究の概要 - 画像：Xpert.Digital
大規模な言語モデルの最適化：人工知能がSEO業界を根本的にどのように変えたか
大規模な言語モデルの最適化：人工知能がSEO業界を根本的にどのように変えたか
AI検索エンジンの最適化と大規模な言語モデル最適化（LLMO）をめぐる研究環境は急速に発展しています。この包括的な分析は、この新興分野のすべての関連する側面に関する現在の研究の状態を明らかにしています。
に適し：
基本的な概念と用語
LLMO、GEOおよび関連条件
研究には、AIシステムのコンテンツを最適化するためのさまざまな用語が示されています。大規模な言語モデル最適化（LLMO）は、GPT-4、Claude、Geminiなどの大規模な音声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、生成検索エンジンを最適化することを目的としていますが、AI Optimization（AIO）はすべてのAI最適化測定の一般的な用語として機能します。
プリンストン大学の先駆的な研究では、「生成エンジン最適化」という用語が導入され、GEO戦略がAIの視界を最大40％増加させることができることが実証されました。初めて、この研究は、生成AIシステムの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確立しました。
最新のAIモデル
現在の研究では、AIモデルはPRETトレーニング、清算、検索の高等発電（RAG）を通じて機能することが示されています。接地プロセスは特に関連しており、AIシステムはライブデータを探すことで答えを豊かにします。 Googleは、ページ全体をキーワードを検索する代わりに、組み込みとセマンティックの類似性計算を使用してコンテンツパッセージを評価します。
ランキング要因と視認性要因
Google AIはランキング要因を概要します
広範な研究では、Google AIの概要に影響を与える7つの主要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（知識グラフ、ショッピンググラフ）
- サブジェクト領域（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のランキングが優れているWebサイトでは、AIの概要のソースとして登場する可能性が25％であることが示されています。チャットの引用のほぼ90％が、トップ20のランキングを超えた検索結果から来ていることは興味深いことです。
火災の視界と言及された言及された言及された言及された言及された言及
AHREFSによる75,000のブランドの包括的な分析は、AIの概要での可視性の有意な相関を示しました。
- ブランドWebの言及：最強の相関（0.664）
- アンカーファイア：2番目に強い相関（0.527）
- ブランド検索ボリューム：3番目に強力な相関（0.392）
- バックリンク：相関が大幅に弱い（0.218）
この研究は、オフサイトの要因が従来のSEOメトリックよりも重要であることを示しています。 Web認識が最も多いブランドは、次の四分位グループよりもAIの概要で最大10倍多くの言及を受け取ります。
ブランド認知度とLLMの可視性
SEER Interactiveによる研究は、消防捜索量とAIの言及との間の0.18の相関関係を示しています。ドメインランク（0.25）によると、この相関は2番目に強い観測された接続です。調査によると、ブランド認知度は人間だけでなく、LLMにも関連していることが示されています。
技術的な最適化アプローチ
構造化されたデータとスキームマークアップ
現在の研究は、AIクローラーがJavaScriptが注入した構造化データを認識できないことが多いことを示しています。 Gptbot、claudebot、およびperplexitybotはJavaScriptを実行できず、動的に生成されたコンテンツを見逃しません。サーバー側のレンダリングまたは静的HTMLは、AIの可視性に不可欠です。
特に効果的です：
- 直接アンケートのFAQスキーム
- 段階的な指示によるハウツースキーム
- 電子商取引の最適化のための製品スキーム
- コンテンツマーキングの記事スキーム
新しい標準としてのllms.txt
研究は、LLMS.TXTをAI Crawlerの重要なガイドとして特定しています。 robots.txtとは異なり、このファイルはブロックするのに役立ちませんが、GoogleのXMLサイトマップと同様の重要なコンテンツの構造化された概要として機能します。
測定可能性と監視ツール
新しいKPI開発
研究は、料金と参照評議会に言及するための従来のランキングの変化を示しています。成功は、1〜10位の位置ではもはや測定されませんが、AIの回答で引用される可能性があります。
監視プラットフォーム
現在の研究では、AI視認性追跡のためのさまざまな特殊なツールを特定しています。
- SEランキングAI可視性トラッカー：さまざまなAIプラットフォームでのブランドの監視
- 高度なWebランキング：AIブランドの可視性の洞察を提供します
- Marlon：特にLLMブランドの可視性のために開発されました
- LLMO Metrics vs. Loright：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
実験的研究は、ユーザーの行動に大きな違いを示しています。 ChatGptユーザーは、パフォーマンスに大きな違いがなく、すべてのタスクの時間が短縮されます。 CHATGPTは、さまざまなレベルの教育レベル間の検索パフォーマンスをレベル化しますが、Google検索では、教育と検索パフォーマンスの間に正の相関があります。
プラットフォーム固有の機能
研究結果は、AIプラットフォームのさまざまな好みを示しています。
- CHATGPT検索：ブランド製品ページよりも長い形式のコンテンツを好む
- 困惑：ウィキペディアや大規模なニュースサイトなどの権威ある情報源になる傾向があります
- Google AIの概要：共有パターンと既存のランキングシグナルを使用します
将来の傾向と開発
デジタルオーソリティマネジメント
Digital Authority Management（DAM）などの新しい研究アプローチは、学際的な規律として作成されています。これにより、AIシステムのデジタル権限を構築するために、SEO、コンテンツマーケティング、PR、およびブランディングを全体的に組み合わせています。 AIの可視性ピラミッド構造は、コンテンツの品質、構造的最適化、セマンティック最適化、権威の構築、コンテキスト管理の5つのレベルでの最適化を測定します。
エンティティベースの最適化
調査によると、純粋なキーワードの最適化と比較して、エンティティベースのSEOの意味が高まっています。 AIシステムは、エンティティとその関係でますます機能するようになります。これは、セマンティックコンセプトへのキーワードのシフトを意味します。
に適し：
課題と制限
決定論と測定可能性
現在の研究は、AIの回答は決定論的ではないことを示しています。同じ質問が異なる答えを生成することができます。これにより、従来のSEOメトリックが適用されなくなったため、成功を測定することが困難になります。
急速な技術の変化
研究は、技術の変化の速度を警告しています。今日機能する戦略は、モデルの更新を通じてすぐに時代遅れになる可能性があります。これには、継続的な適応と実験の喜びが必要です。
実践的な知識
コンテンツ戦略
研究結果は、トピックのカバレッジと全体的なテーマの報道が決定的であることを示しています。 AIモデルは、クエリファンアウトを介して複雑な要求のいくつかのサブ質問に答えることができるコンテンツを好みます。
AIコンテキストでEEAT
調査によると、経験、専門知識、権威性、信頼、信頼（EEAT）もAIシステムに関連してい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に信頼できる権威あるソースを好みます。
AIの最適化は競争上の優位性になります：LLMOへの早期投資の完済
現在の研究状況は、Ki SEOとLLMOが独立した分野として確立されていることを示しています。多くの従来のSEO原則は引き続き関連していますが、AIシステムには、コンテンツの構造化、消防材、技術実装における新しいアプローチが必要です。研究はまだ実験段階にあり、AIの最適化への早期投資は長期的な競争上の利点を約束します。
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