新しいデジタルの可視性 - SEO、LLMO、GEO、AIO、AEOの解読はもはや十分ではありません

パラダイムシフト：検索エンジンの最適化から生成エンジン最適化へ

AIの時代のデジタル視認性の再定義

デジタル情報の状況は現在、グラフィックWebサイトの導入以来、最も大きな変革を行っています。検索エンジンが青いリンクの形で潜在的な回答のリストを提示し、ユーザーに任せてそれらを表示し、それらを比較し、関連する情報を合成するという従来のメカニズムは、ますます新しいパラダイムに置き換えられています。生成AIシステムによって駆動される「質問と受信」モデルが代わりになります。これらのシステムは、ユーザーの合成作業を引き継ぎ、質問に対する直接的でキュレーションされた自然言語の答えを提供します。

この根本的な変化は、デジタル視認性の定義に対してはるかに重要な結果をもたらします。成功は、最初の結果ページにのみ表示されることを意味しなくなりました。これは、AI生成された回答の不可欠な部分であることによってますます定義されています。それを直接引用されたソースとして、言及されたブランドとして、または合成された情報の基礎として。この開発は、「ゼロクリック検索」に対する既存の既存の傾向を加速します。ここでは、ユーザーはWebサイトにアクセスすることなく、検索結果ページで情報のニーズを直接満たします。したがって、企業やコンテンツメーカーがゲームの新しいルールを理解し、戦略を適応させることが不可欠です。

に適し：

• XPERTブログ：AIS人工知能検索 / KIS-KI-Search / Neo SEO = NSEO（次世代検索エンジン最適化）

最適化の新しい語彙：SEO、LLMO、GEO、AIO、AEOの解読

これらの新しいテクノロジーの出現により、複雑でしばしば混乱する語彙が発展しました。ターゲット戦略の前提条件は、用語の明確な境界線です。

SEO（検索エンジン最適化）：これは、GoogleやBingなどの古典的な検索エンジンのWebコンテンツを最適化するという確立された基本的な規律です。主な目標は、従来のリンクベースの検索結果リスト（SERP）で高いランキングを達成することです。 SEOは、AI時代において重要なものであり続けます。これは、さらなる最適化の基礎を形成するためです。

LLMO（大規模な言語モデルの最適化）：この正確な技術用語は、特にOpenais ChatGPTやGoogle's Geminiなどのテキストベースの大きな音声モデル（大規模な言語モデル、LLM）で効果的に理解、処理、引用できるためのコンテンツの最適化を説明しています。目標はもはやランキングではなく、AIによって生成された回答の信頼できるソースとしての録音です。

Geo（生成エンジン最適化）：LLMOに使用されるやや広い墓としばしば同義語。 Geoは、生成システム全体または「エンジン」（例：Perplexity、Google AIの概要）の最適化に焦点を当てており、言語モデル自体だけでなく、答えを作成します。ブランドのメッセージが正しく提示され、これらの新しいチャネルを介して配布されることを保証することです。

AIO（AI Optimization）：これはいくつかの意味を持つ傘の用語であり、混乱につながる可能性があります。コンテンツの最適化のコンテキストでは、AIOは、あらゆる種類のAIシステムにコンテンツを適応させるための一般的な戦略について説明しています。ただし、この用語は、AIモデル自体の技術的最適化、またはビジネスプロセスを自動化するためのAIの使用についても参照することもできます。この曖昧さにより、特定のコンテンツ戦略の正確性が低下します。

AEO（回答エンジン最適化）：GoogleのAIの概要にあるなど、検索システム内の直接的な応答機能の最適化に焦点を当てたGEO/LLMOの特殊なサブエリア。

このレポートの目的のために、GEOとLLMOは、新しいコンテンツ最適化戦略の主要な用語として使用されます。これは、最も適切に説明されており、業界で標準としてますます確立されているためです。

従来のSEOが基本的であるが、もはや十分ではない理由

広範な誤解は、新しい最適化分野がSEOに取って代わることです。実際、LLMOとGEOは、古典的な検索エンジンの最適化を補完および拡張します。関係は共生です。固いSEO基準がなければ、生成AIの効果的な最適化はほとんど不可能です。

基礎としてのSEO：迅速な読み込み時間、クリーンなサイドアーキテクチャ、およびクロール性の確保として、技術的なSEO-Suchのコア側面 - AIシステムが最初にWebサイトを見つけ、読み取り、処理する絶対的な前提条件です。同様に、高品質のコンテンツやトピックに関連するバックリンクなどの確立された品質信号は、信頼できるソースとして分類されるためには依然として重要です。

RAG接続：多くの生成的検索エンジンは、回収された高級世代（RAG）と呼ばれるテクノロジーを使用して、Webからの現在の情報で回答を豊かにします。彼らはしばしば、古典的な検索エンジンの一番上の結果を使用します。したがって、従来の検索で高いランキングは、AIが生成された回答のソースとして使用する可能性を高めます。

唯一のSEOのギャップ：その根本的な重要性にもかかわらず、SEOだけでは十分ではありません。 AIに生成された答えは従来の結果によって即位され、ユーザーは直接答えを要求するため、トップランキングは視認性やトラフィックの保証ではなくなりました。新しい目標は、このAIの答えに言及し、統合することです。これには、機械的な読みやすさ、コンテキストの深さ、および従来のキーワードの最適化を超える実証可能な権限の想起を目的とする追加の最適化レベルが必要です。

用語の断片化は、セマンティックな議論以上のものです。それは、その始まりのパラダイムシフトの症状です。異なる頭字語は、技術（AIO、LLMO）からマーケティング指向の視点（GEO、AEO）まで、新しい分野を定義するためのさまざまな視点を反映しています。このあいまいさと永続的に確立された標準の欠如は、戦略的なタイムウィンドウを作成します。より多くのサイロで働いている大規模な組織はまだ用語と戦略について議論していますが、アジャイル企業は、読みやすく、権威あるコンテンツの中核原則を引き継ぎ、「ファーストモーバー」として重要なリードを確保することができます。現在の無防備は障壁ではなく、機会です。

最適化分野の比較

最適化分野の比較 - 画像：xpert.digital

さまざまな最適化分野は、さまざまな目標と戦略を追求しています。 SEOは、キーワードの最適化、リンク構造、技術的改善を通じて、GoogleやBingなどの古典的な検索エンジンの高ランキングに焦点を当てています。これにより、キーワードランキングとオーガニックトラフィックを使用して成功が測定されます。一方、LLMOは、セマンティック深度、エンティティの最適化、EEAT因子のサクセスを使用して、ChatGptやGeminiなどのAI回答で呼び出されるか引用されることを目指しています。 Geoは、困惑やAIの概要などのエンジンから生成された回答でブランドの正しい表現を目指して努力しています。 AIOは、すべてのAIシステムの一般的な可視性の最も包括的な目標を追求し、SEO、GEO、LLMOを追加のモデルとプロセスの最適化と組み合わせて、異なるAIチャネルの可視性によって測定します。最後に、AEOは、FAQのフォーマットとスキームマークアップを介して、応答ボックスの存在感を定義した成功を介して、返信機の直接回答スニペットの外観に焦点を当てています。

マシンルーム：AI検索の背後にあるテクノロジーへの洞察

AIシステムのコンテンツを効果的に最適化するためには、基礎となるテクノロジーの基本的な理解が不可欠です。これらのシステムは魔法のブラックボックスではありませんが、機能を決定する特定の技術原則に基づいており、したがってコンテンツを処理する要件も決定します。

大型音声モデル（LLMS）：コアメカニズム

生成AIの中心には、大きな音声モデル（大規模な言語モデル、LLM）があります。

• 膨大な量のデータを使用した予備的なトレーニング：LLMは、Wikipedia、一般にアクセス可能なインターネット全体（一般的なクロールデータセットを介して）、デジタルブックコレクションなどのソースから生じる膨大なテキストレコードに基づいてトレーニングされています。何兆もの単語を分析することにより、これらのモデルは統計パターン、文法構造、事実に基づいた知識、人間の言語の意味関係を学びます。
• 知識のカットオフの問題：LLMSの重要な制限は、トレーニングデータのステータスで知識が凍結されることです。 「知識のカットオフ日」がまとめられており、この日付以降に作成された情報にアクセスすることはできません。 2023年までに訓練されたLLMは、昨日何が起こったのかわかりません。これは、検索アプリケーションで解決しなければならない基本的な問題です。
• トークンと確率的生成：LLMSは単語のテキストを処理するのではなく、それをより小さなユニットに分解するため、「トークン」と呼ばれます。それらのコア機能は、以前のコンテキストに基づいて最も可能性の高い次のトークンを予測し、コヒーレントテキストを生成することです。それらは高度に開発された統計パターンに関連する人々であり、人間の認識や理解を持っていません。

検索拡張生成（RAG）：ライブWebへのブリッジ

検索Augusted Generation（RAG）は、LLMが現在の検索エンジンとして機能することを可能にする重要なテクノロジーです。モデルの静的で事前に訓練された知識とインターネットの動的な情報との間のギャップを埋めます。

RAGプロセスは、4つのステップに分けることができます。

• リクエスト（クエリ）：ユーザーがシステムについて質問します。
• アピール（検索）：すぐに答える代わりに、システムは「レトリーバー」コンポーネントをアクティブにします。多くの場合、セマンティック検索エンジンであるこのコンポーネントは、リクエストに関連するドキュメントに従って、外部の知識ベース（通常はGoogleやBingなどの大規模な検索エンジンのインデックス）を検索します。この時点で、伝統的な高いSEOランキングの重要性は明らかです。古典的な検索に適切に配置された内容は、RAGシステムによって発見され、潜在的なソースとして選択される可能性が高くなります。
• 濃縮（増強）：アクセスされたドキュメントから最も関連性の高い情報が抽出され、追加のコンテキストとして元のユーザー要求に追加されます。これにより、「濃縮されたプロンプト」が作成されます。
• Generation（Generation）：この濃縮プロンプトはLLMに転送されます。モデルは現在、その答えを生成します。これは、時代遅れのトレーニング知識ではなく、現在のアクセスされた事実に基づいています。

このプロセスは、「幻覚」（事実の発明）のリスクを減らし、ソースを指定できるようにし、回答がより最新のものであり、実際にはより正確であることを保証します。

セマンティック検索とベクトルの埋め込み：AIの言語

「検索」ステップがRAGでどのように機能するかを理解するには、セマンティック検索の概念を理解する必要があります。

• キーワードから意味まで：従来の検索は、キーワードの比較に基づいています。一方、セマンティック検索は、意図（意図）と問い合わせのコンテキストを理解することを目指しています。 「暖かい冬の手袋」を検索すると、システムが概念間のセマンティックな関係を認識しているため、「Woolfaefae」の結果も提供できます。
• コアメカニズムとしてのベクトル装備：これの技術的根拠は、ベクターエンベリングです。特別な「埋め込みモデル」は、テキストユニット（単語、文、ドキュメント全体）を数値表現、つまり高度な次元空間のベクトルに変換します。
• セマンティックな類似性としての空間的近接性：このベクトルルームでは、同様の概念が互いに近くに表示されます。 「王」を表すベクトルは、「男」のベクトルのような「女王」のベクトルと「女性」のベクトルのような「クイーン」のベクトルと同様の関係を持っています。
• RAGプロセスでのアプリケーション：ユーザーの要求もベクトルに変換されます。 RAGシステムは、Vectordデータベースを検索して、問い合わせベクターに最も近いドキュメントベクトルを見つけます。このように、プロンプトを濃縮するための最も意味的に関連する情報が呼び出されます。

モデルと思考：次の進化レベル

LLM開発の最前線には、さらに進歩的な形式の情報処理を約束するいわゆる思考モデルがあります。

• 単純な答えを超えて：標準のLELMSは単一のパスで答えを生成しますが、モデルが複雑な問題を分解して、いわゆる「思考の連鎖」（スイングの連鎖）に分解すると考えてください。
• それがどのように機能するか：これらのモデルは、成功したマルチレベルのソリューションを成功させることで、学習（強化学習）を強化することで訓練されています。彼らは内部的に「考え」、さまざまなソリューションを策定し、廃棄する前に、しばしばより堅牢でより正確な答えに到達する前に廃棄します。
• 最適化への影響：このテクノロジーはまだ当初ですが、将来の検索エンジンがはるかに複雑で複雑な問い合わせを処理できることを示しています。明確で論理的な段階的な命令、詳細なプロセスの説明、または明確な構造化された引数チェーンを提供するコンテンツは、これらの高度なモデルによって高品質の情報源として使用されるために理想的に配置されます。

最新のAI検索の技術構造 - LLM、RAG、およびセマンティック検索の組み合わせは、タンク付きページの「古いWeb」とAIの「新しいWeb」の間に強力で自己強化されたループを作成します。従来のSEOでうまく機能する高品質で権威あるコンテンツは、目立つインデックス化され、ランク付けされています。この高いランキングにより、RAGシステムを通じて呼び出すためのファーストクラスの候補者になります。 AIがこのコンテンツを引用すると、これにより権限が強化され、ユーザーのコミットメント、より多くのバックリンク、最終的には従来のSEO信号がさらに強くなる可能性があります。これにより、「権威の美徳グループ」が作成されます。逆に、劣ったコンテンツは、従来の検索システムとRAGシステムの両方で無視されるため、ますます見えなくなります。デジタルの「持っている」と「have-nots」のギャップは指数関数的に拡大します。戦略的な結果は、基本的なSEOへの投資とコンテンツのコンテンツの確立がもはやランキングを目指しなくなったことです。 AIが制御する将来の情報読み取りのテーブルに恒久的な場所を確保します。

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。

詳細については、こちらをご覧ください:

• Xpert.Digital の 5 倍の専門知識を 1 つのパッケージで利用可能 - 月額わずか 500 ユーロから

生成エンジン最適化の3つの柱

パートIの技術的理解は、具体的で実装可能な戦略的フレームワークの基礎を形成します。 AIを探すという新しい時代に成功するためには、最適化の取り組みを3つの中央列に載せなければなりません：機械の理解のための戦略的コンテンツ、AIクローラーの高度な技術的最適化、デジタル権威の積極的な管理。

に適し：

• KI、SEO、AIO、およびLLMOの包括的な研究の概要

  

柱1：機械の理解のための戦略的コンテンツ

コンテンツが作成および構造化される方法は、根本的に変更する必要があります。目標は、もはや人間の読者を説得するだけでなく、機械に情報の抽出と合成のための最良の基礎を提供することです。

新しい国境としてのテーマ権限

コンテンツ戦略の焦点は、個々のキーワードの最適化から、包括的なテーマ権限（Topical Authority）の確立まで延期されます。

• ナレッジセンターの構築：個々のキーワード用に孤立したアイテムを作成する代わりに、目的は全体的な「テーマクラスター」を作成することです。これらは、幅広いトピックをカバーする中央の包括的な「柱のコンテンツ」（列コンテンツ）と、特定のニッチの側面と詳細な質問を扱う多数のリンクされたサブアイテムで構成されています。このような構造は、Webサイトが特定のフィールドに関連する網羅的なソースであることをAIシステムに通知します。
• ホリスティックカバー：LLMSはセマンティックコンテキストで情報を処理します。すべての関連するファセット、ユーザーの質問、関連概念を含むトピックを包括的にカバーするWebサイトは、AIが主要なソースとして使用する可能性を高めます。このシステムは、必要なすべての情報を1つの場所で見つけ、いくつかの包括的なソースからコンパイルする必要はありません。
• 実用的なアプリケーション：キーワードの調査は、個々の検索用語を見つけるのに役立つのではなく、コアコンピテンス領域に属する質問、部分的な側面、関連するトピックの宇宙全体をマッピングするのに役立ちます。

アルゴリズム信号として食べる

GoogleのEATコンセプト（経験、専門知識、権威あるセンター、信頼性、専門性、専門知識、権威、激しさ）は、人間の品質テスターの純粋なガイドラインから、コンテンツソースの評価に使用される機械読み取り可能なシグナルのセットになります。

構造の信頼：企業は、これらの信号をウェブサイトに積極的に実装し、目に見えるようにする必要があります。

• 経験と専門知識（経験と専門知識）：著者は、理想的には、資格と実務経験を示す詳細な伝記を明確に示す必要があります。コンテンツには、純粋な事実の知識を超えた実践からのユニークな洞察を含める必要があります。
• 権限（権限）：他の尊敬されるウェブサイトからの文脈上の関連するバックリンクの確立は依然として重要です。ただし、権威ある情報源の非リンクされていない商標（言及）もますます重要になっています。
• 信頼性（信頼性）：明確で簡単な連絡先情報、信頼できる情報源の引用、独自の公開、元のデータまたは研究、コンテンツの定期的な更新と修正は重要なシグナルです。

資格ベースのコンテンツ戦略：文字列ではなく、物事の最適化

最新の検索エンジンは、「グラフの知識」で世界の理解を築きます。このグラフは、単語ではなく、実際のエンティティ（人、場所、ブランド、概念）とそれらの間の関係で構成されています。

• 独自のブランドをエンティティにする：戦略的目標は、特定の分野に明確に関連付けられているこのグラフ内の明確に定義され、認識されたエンティティとして独自のブランドを確立することです。これは、一貫した命名、構造化データの使用（セクション4を参照）、および他の関連エンティティとの頻繁な一般的な言及（共起）を通じて達成されます。
• 実用アプリケーション：内容は、明確に定義されたエンティティを中心に構成する必要があります。重要な技術用語は、用語集または定義ボックスで説明できます。 WikipediaやWikidataなどの認識されているエンティティソースへのリンクは、Googleが正しい接続を確立し、テーマ分類を統合するのに役立ちます。

スニペットの芸術：直接抽出のための構造コンテンツ

コンテンツのフォーマットは、マシンが簡単に解体して再利用できるようにする必要があります。

• パッセージレベルでの最適化：AIシステムは、多くの場合、アイテム全体を抽出するのではなく、個々の完全に定式化された「チャンク」またはセクションAパラグラフ、リストポイント、照会の特定の部分に回答するテーブルラインです。したがって、ウェブサイトは、このような高度に抽出可能な情報SIPのコレクションとして設計する必要があります。
• 構造的ベストプラクティス：
  • Answer-Front Spelling（回答ファーストライティング）：段落は、暗黙の質問に対する簡潔で直接的な回答から始まり、その後に説明的な詳細が続く必要があります。
  • リストとテーブルの使用：複雑な情報は、AIシステムにとって特に簡単なものであるため、リスト、番号付きリスト、表で作成する必要があります。
  • 見出しの戦略的使用：多くの場合、質問として定式化される明確で記述的なH2およびH3見出しは、コンテンツを論理的に構成する必要があります。各セクションは、単一の焦点を絞ったアイデアに集中する必要があります。
  • FAQ領域：よくある質問があるセクション（よくある質問）は、AIチャットの会話型質問回答形式を直接反映するため、理想的です。

マルチモダリティと自然言語

• 会話のトーン：内容は、自然で人間のスタイルで書く必要があります。 AIモデルは本物の人間の言語で訓練されており、実際の会話のように読むテキストを好みます。
• 視覚コンテンツの最適化：最新のAIは、視覚情報を処理することもできます。したがって、画像には意味のある古いテキストとキャップが必要です。ビデオにはトランスクリプトを提供する必要があります。これにより、マルチメディアコンテンツがインデックス可能になり、AIのために引用されます。

これらのコンテンツ戦略 - テーマの権限、EEAT、エンティティの最適化、およびスニペット構造化リードの深遠な知識への収束：AIの最も効果的なコンテンツは、人間にとって最も有用で、最も明確で、最も信頼できるコンテンツでもあります。しばしば不自然なテキストにつながった「アルゴリズムのための執筆」の時代が終わります。新しいアルゴリズムには、人間が中心のベストプラクティスが必要です。戦略的な意味は、実際の専門知識、高品質の執筆、明確な情報設計、透明な情報源への投資は、もはや「良い実践」ではなく、生成年齢に対する最も直接的で持続可能な技術的最適化の形態であるということです。

柱2：AIクローラーの高度な技術最適化

戦略的コンテンツは最適化の「何」を定義しますが、技術的な最適化により「」 - 「」 - AIシステムがこのコンテンツにアクセスし、解釈して正しく処理できるようにすることが保証されます。強固な技術的基盤がなければ、最高のコンテンツでさえも見えないままです。

新たに考慮された技術SEO：コアの継続的な重要性

技術検索エンジンの最適化の基本は、GEOに関連するだけでなく、より重要です。

• クロール性とインデックス性：これが絶対的な基盤です。 ai crawler-be it be it claudebotやgptbot-cannotコールやレンダリングなどの有名なGoogleBotまたは特殊なボットがページに存在しない場合、AIシステムには存在しません。関連するページがHTTPステータスコード200を返し、robots.txtファイルによって（意図せずに）ブロックされていないことを確認する必要があります。
• サイドスピードとレンダリングタイムアウト：AIクローラーは、片側のレンダリングのために非常に短いタイムウィンドウで作業することがよくあります。遅いロードページ、特にJavaScriptコンテンツが高いページは、リスクを実行したり、スキップしたり、不完全に処理されたりします。したがって、Core Web Vitalsと一般的な充電速度（PageSpeed）の最適化は非常に重要です。
• JavaScriptレンダリング：Google CrawlerはJavaScript集約型ページをレンダリングするのが非常に得意ですが、これは他の多くのAIクローラーには適用されません。ユニバーサルアクセシビリティを確保するために、重要なコンテンツはページの最初のHTMLコードに既に含める必要があり、クライアント側にリロードされるべきではありません。

Scheme.orgの戦略的命令：ネットワーク化された知識図を作成する

Scheme.orgは、構造化されたデータの標準化された語彙です。これにより、ウェブサイトオペレーターは、検索エンジンのコンテンツとは何か、さまざまな情報要素がどのように関連しているかを明示的に通知できます。スキームで授与されたウェブサイトは、機械の読み取り可能なデータベースになります。

• AIにとってスキームが重要な理由：構造化データはあいまいさを排除します。これらは、AIシステム、価格、データ、場所、評価などの事実、または高レベルのセキュリティを備えたガイドのステップを可能にします。これにより、コンテンツは、構造化されていないフローテキストとして、回答の生成のより信頼性の高いソースになります。
• GEOの重要なスキーマタイプ：
  • 組織と個人：あなた自身のブランドと著者のエンティティとしての明確な定義について。
  • FAQPAGEとWOWTO：AIシステムが好む直接的な回答と段階的な指示のためのコンテンツの構造化。
  • 記事：著者やリリース日などの重要なメタデータを送信し、したがってEATシグナルを強化します。
  • 製品：eコマースが価格、可用性、評価データをマシン可用にするために不可欠です。
• ベストプラクティスネットワークエンティティ：最適化は、孤立したスキーマブロックの追加を超えています。 @ID属性を使用することにより、さまざまなエンティティを片側とWebサイト全体で互いにリンクできます（例：記事の著者および出版社とのリンクなど）。このようにして、マシンのセマンティック関係を明示的に行うコヒーレントな内部知識グラフが作成されます。

Emerging LLMS.TXT標準：AIモデルへの直接通信ライン

LLMS.TXTは、AIモデルとの直接的かつ効率的な通信を可能にする提案された新しい標準です。

• 目的と機能：これは、Webサイトの通常のディレクトリに配置されているMarkdown形式で記述された単純なテキストファイルです。迷惑なHTML、JavaScript、広告バナーによって調整された、Webサイトの最も重要なコンテンツのキュレーションされた「マップ」を提供します。これにより、AIモデルが最も関連性の高い情報を見つけて処理することが非常に効率的になります。
• robots.txtおよびsitemap.xmlへの差別化：robots.txt crawlersは、訪問すべきではない領域を報告し、sitemap.xmlはすべてのURLの非メンタリングリストを提供します。LLMS.TXTは、ウェブサイトの最も貴重なリソースに構造化されたコンテキスト化されたガイドを提供します。
• 仕様と形式：ファイルは、単純なマークダウン構文を使用します。通常、H1の見出し（サイドタイトル）から始まり、その後に引用ブロックに短い要約が続きます。 H2の見出しは、リンクからドキュメントやガイドラインなどの重要なリソースへのグループリストをグループ化します。また、単一のファイルにWebサイトのテキストコンテンツ全体を要約するLLMS-Full.txtなどのバリアントもあります。
• 実装とツール：作成は、WordPressやShopifyなどのコンテンツ管理システム向けのFirecrawl、Markdowns、または専門的なプラグインなど、ますます多くの発電機ツールによって手動で作成またはサポートできます。
• 受け入れに関する議論：この基準についての現在の論争を理解することが重要です。 Googleの公式ドキュメントでは、AIの概要での可視性にはそのようなファイルは必要ないと述べています。ジョン・ミューラーのような主要なGoogleの専門家は懐疑的であり、有用性を時代遅れのキーワードメタデーと比較しました。ただし、同時に、Anthropicなどの他の重要なAI企業はすでに独自のWebサイトに標準を使用しており、開発者コミュニティでの受け入れが増加しています。

LLMS.TXTと高度なスキーマ実装に関する議論は、重要な戦略的緊張を明らかにしています。単一の支配的なプラットフォーム（Google）の最適化と、より広範な不均一なAIエコシステムの最適化の間です。 Googleのガイドライン（「あなたはそれを必要としない」）にのみ依存することは、Chatt、Prperxity、Claudeなどの他の急速に成長するプラットフォームの制御と潜在的な可視性を放棄する危険な戦略です。 Googleの中核原則に従う「ポリガミック」最適化戦略、およびllms.txtや広範なスキームなどのエコシステムの広い標準に従う「ポリガミック」最適化戦略は、最も耐性のあるアプローチです。 Googleを最も重要なものとして扱いますが、独自のコンテンツの機械的な消費者だけではありません。これは、企業のデジタル資産の戦略的多様化とリスク削減の一形態です。

柱3：デジタルオーソリティマネジメント

新しい規律の出現

生成エンジンの最適化の3番目でおそらく最も戦略的な柱は、純粋なコンテンツとテクノロジーの最適化を超えています。ブランド全体のデジタル当局の構造と管理を扱っています。 AIシステムがソースの信頼性を評価しようとする世界では、アルゴリズム的に測定可能な権限が決定的なランキング要因になります。

「デジタルオーソリティマネジメント」の概念は、業界の専門家であるOlaf Koppによって主に形作られており、デジタルマーケティングにおける新しい必要な規律について説明しています。

サイロ間の橋

EEATとAIの時代には、ブランドの評判などのアルゴリズムの信頼を構築するシグナルは、メディアで言及され、著者の信頼性は、PR、ブランドマーケティング、ソーシャルメディアなどの別々の部門に伝統的に配置されている活動を通じて作成されます。 SEOだけでも、これらの分野には限られた影響があります。 Digital Authority Managementは、これらの努力とSEOを統一された戦略的屋根の下で組み合わせることにより、このギャップを閉じます。

包括的な目標は、デジタル認識可能で権威あるブランドエンティティの意識的で積極的な構造であり、アルゴリズムによって簡単に識別され、信頼できるものとして分類できます。

バックリンクを超えて：言及の通貨と共起

• 信号としての取り付け：権威あるコンテキストにおける無関係なブランド名は、より重要になりつつあります。 AIシステムは、ブランドの認識と評判を評価するために、これらの言及をWeb全体から集約します。
• 共起とコンテキスト：AIシステムは、どのエンティティ（ブランド、人、人、トピック）が一緒に言及されるかを分析します。戦略的な目標は、デジタル空間全体で独自のブランドとコアコンピテンストピックとの間に強力で一貫した関連性を作成することでなければなりません。

デジタル認識可能なブランドエンティティの構築

• 一貫性が重要です。ブランド名の綴りの絶対的な一貫性、著者の名前と企業の説明は、あなた自身のウェブサイトからソーシャルプロファイルまで、業界のディレクトリまでです。矛盾は、アルゴリズムのあいまいさを生み出し、エンティティを弱めます。
• Cross -Platform Authority：Generative Enginesは、ブランドの存在を全体的に評価します。すべてのチャネル（Webサイト、LinkedIn、ゲスト投稿、フォーラム）にわたる均一な音声と一貫したメッセージが、認識された権限を強化します。さまざまな形式やプラットフォームの成功したコンテンツの再利用と適応は、中心的な戦術です。

デジタルPRと評判管理の役割

• 戦略的広報活動：デジタルPRの努力は、ターゲットグループに関連するだけでなく、AIモデルによって権威ある情報源として分類される出版物での言及の達成に集中する必要があります。
• 評判の管理：尊敬されるプラットフォームで積極的に肯定的なレビューを促進および監視することが重要です。 RedditやQuoraなどのコミュニティプラットフォームでの関連する議論への積極的な参加も同様に重要です。これは、AI Systemsが本物の意見や経験のソースとしてよく使用するためです。

SEOの新しい役割

• デジタルオーソリティマネジメントは、組織内のSEOの役割を根本的に変化させています。 SEOは、アルゴリズム解釈のために会社のデジタルフットプリント全体のオーケストレーションを担当する戦略的機能である単一のチャネル（Webサイト）の最適化に焦点を当てた戦術機能から課します。
• これは、組織構造の大幅な変化と必要なスキルを意味します。 「Digital Authority Manager」は、SEOの分析的厳格さとブランドストラテジストおよびPRプロフェッショナルの物語と関係構築のスキルを組み合わせた新しいハイブリッドの役割です。この統合関数の作成に失敗した企業は、AIシステムに均一で権威あるアイデンティティを提示する競合他社と競合する断片化されたデジタル信号が存在できないことを発見します。

B2B調達：accio.com-imageを使用したサプライチェーン、取引、マーケットプレイス、AIサポートソーシング：xpert.digital

詳細については、こちらをご覧ください:

• AI /アドバイスとサポートを備えた製品とB2Bの洞察を見つける

競争力のあるランドスケープと成功の測定

最適化の戦略的な柱が定義された後、現在の競争環境での実用的なアプリケーションを見てみましょう。これには、最も重要なAI検索プラットフォームのデータベースの分析と、パフォーマンス測定のための新しい方法とツールの導入が必要です。

に適し：

• AIによる交通量の原因と過去2年間で45％のコンテンツ競争の拡大

ソース選択の分解：比較分析

さまざまなAI検索プラットフォームが同一に機能しません。さまざまなデータソースとアルゴリズムを使用して、回答を生成します。これらの違いを理解することは、最適化測定の優先順位付けに不可欠です。以下の分析は、主要な産業研究の統合、特に定性分析とプラットフォームが所有するドキュメントによって補足されるSEランキングの包括的な調査に基づいています。

Google AIの概要：確立されたシステムの利点

• ソースプロファイル：Googleはより保守的なアプローチに従います。 AIの概要は、グラフの既存の知識、確立されたEEAT信号、および有機上位ランキングの結果に大きく依存しています。研究では、完全ではないにしても、古典的な検索の上位10ポジションとの相関が重要であることが示されています。
• データポイント：Googleは、回答あたり平均9.26リンクを引用しており、分析された研究では2,909の一意のドメインがあり、多様性が高くなっています。古い、確立されたドメイン（引用されたドメインの49％は15年以上前のもの）を明確に好みますが、非常に若いドメインはあまり考慮されていません。
• 戦略的な意味：Google AIの概要での成功は、強力で伝統的なSEOの権威と切り離せません。これは、成功がさらなる成功につながるエコシステムです。

ChatGpt検索：ユーザーが生成されたコンテンツとBingに焦点を当てたチャレンジャー

• ソースプロファイル：ChatGPTは、Web検索にMicrosoft Bingのインデックスを使用しますが、結果をフィルタリングおよび配置するために独自のロジックを使用します。このプラットフォームは、特に最も頻繁に引用されているソースの1つであるYouTubeから、ユーザーが生成したコンテンツ（ユーザー生成コンテンツ、UGC）や、Redditなどのコミュニティプラットフォームを好むことを示しています。
• データポイント：平均10.42のほとんどのリンクを持つChatGPT引用と、最大数の一意のドメイン（4,034）を指します。同時に、このプラットフォームは、回答内の同じドメインの複数のナイオンの最高レート（71％）を示しています。これは、信頼できると考えられる単一のソースによる深化戦略を示しています。
• 戦略的意味：Chattの可視性には、Bingインデックスの最適化に加えて、重要なユーザー生成コンテンツプラットフォームでの存在感も含まれるマルチプラットフォーム戦略が必要です。

perplexity.ai：透明なリアルタイム研究者

• ソースプロファイル：Prperxityは、リクエストごとにリアルタイムWebサイトを実行するように設計されており、情報の話題性を保証します。プラットフォームは非常に透明であり、その回答に明確なインラインの引用を提供します。ユニークなセールスポイントは、「フォーカス」関数であり、ユーザーは事前に定義されたソース（科学論文、Reddit、または特定のWebサイトのみ）を検索できるようにします。
• データポイント：ソースの選択は非常に一貫しています。ほとんどすべての回答には、正確に5つのリンクが含まれています。 Perplexityの回答は、CHATGPT（0.82）のセマンティックな類似性と最も高いセマンティックな類似性を示しています。これは、コンテンツを選択する際の同様の好みを示しています。
• 戦略的な意味：困惑の成功の鍵は、「ターゲットソース」になることです。これは、ユーザーが故意に焦点を絞った検索に含める非常に権威あるウェブサイトです。プラットフォームのリアルタイムの性質は、特に最新の、実際には正確なコンテンツに報酬を与えます。

大規模なAIプラットフォームのさまざまな調達戦略は、「アルゴリズム録画」の新しい形式を作成します。 Google AIの概要の非常に競争力のある権威主導のエコシステムで足場を獲得するのが困難なブランドは、Bing-Seoに集中し、YouTubeとRedditで強い存在感を抱くことにより、Chattを介して視認性を容易にする簡単な方法を見つけることができます。同様に、ニッチな専門家は、困惑した焦点を絞った検索の不可欠なソースになることにより、主流の競争を回避できます。戦略的知識は、あらゆる面でのすべての戦いをリードすることではなく、各AIプラットフォームのさまざまな「市場参入障壁」を分析し、独自のブランドの強みに最適なプラットフォームで独自のコンテンツと権威の構築措置を調整することです。

AI検索プラットフォームの比較分析

AI検索プラットフォームの比較分析 - イメージ：Xpert.Digital

AI検索プラットフォームの比較分析は、Google AIの概要、ChatGPT検索、Perplexity.aiの間に大きな違いを示しています。主要なデータソースとして、Google AIの概要はGoogleインデックスとナレッジグラフを使用し、平均9.26の引用を提供し、Bingとの小さなオーバーラップとChattで中程度のオーバーラップを持っています。このプラットフォームは、RedditやQuoraなどのユーザーが生成したコンテンツに対する中程度の好みを示していますが、老齢の高度に確立されたドメインを好みます。ユニークなセールスポイントは、支配的な検索エンジンへの統合と強力なEEATの重み付けであり、それにより、戦略的な焦点はEEATと強力な伝統的なSEOの権威の構築にあります。

CHATGPT検索は、プライマリデータソースとしてBingインデックスに基づいており、平均10.42の見積もりで最もソース情報を生成します。このプラットフォームは、困惑との高いソースのオーバーラップとGoogleの中程度を示しています。ユーザーで生成されたコンテンツ、特にYouTubeとRedditの高い好みは特に印象的です。ドメイン年齢を評価するとき、若いドメインの開放性との混合行動が示されます。ユニークなセールスポイントは、多くのソースと強力なUGC統合にありますが、戦略的な焦点は、UGCプラットフォームでのBinge SEOと存在にあります。

Perplexity.AIは、リアルタイムWebサイトを使用して主要なデータソースとして異なり、平均5.01で最も少ない引用を提供します。ソースのオーバーラップはチャットで高くなりますが、GoogleとBingでは低いです。このプラットフォームは、ユーザー生成コンテンツを中程度の好みを示しており、RedditとYouTubeがフォーカスモードで推奨されています。ドメイン年齢は、リアルタイムの関連性に焦点を当てているため、低い役割を果たします。ユニークなセールスポイントとして、Perplexity.AIは、インラインの引用符を介して透明性を提供し、フォーカス関数を介してカスタマイズ可能なソース選択を提供します。戦略的な焦点は、ニッチな権威と内容の緊急性を構築することです。

新しい分析：LLMの可視性の測定と監視

検索から答えへのパラダイムのシフトには、成功測定の同様に基本的な調整が必要です。従来のSEOインジケーターは、Webサイトのクリックが主要な目標ではなくなった場合の意味を失います。生成的なAIランドスケープにおけるブランドの影響と存在を定量化するには、新しいメトリックとツールが必要です。

測定のパラダイムシフト：クリックから影響へ

• 古いメトリック：従来のSEOの成功は、主に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）などの直接測定可能なキーフィギュアによって評価されます。
• 新しい指標：GEO/LLMOの成功は、しばしば間接的な性質である影響と存在の指標によって測定されます。
  • LLMの可視性 /ブランド名（ブランド）：関連するAIの回答でブランドが言及される頻度を測定します。これは最も基本的な新しいキーフィギュアです。
  • モデルの音声 /シェアのシェア：検索クエリの定義されたグループ（プロンプト）の競合他社と比較して、独自のブランド会場の割合を定量化します。
  • 引用（引用）：あなた自身のウェブサイトがソースとしてリンクされる頻度と呼ばれます。
  • エントリの感情と品質：音（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）と言及の事実上の正確さを分析します。

新しいツールキット：AIの迫害のためのプラットフォーム

• それがどのように機能するか：これらのツールは、事前定義されたプロンプトを備えたさまざまなAIモデルを自動的に要求します。彼らは、どのブランドとソースが答えに表示されるかを記録し、感情を分析し、時間の経過とともに開発を追求します。
• 主要なツール：市場は若くて断片化されていますが、一部の専門的なプラットフォームはすでに自ら確立されています。これらには、Found、Peec.ai、Rankscale、Otterly.aiなどのツールが含まれます。これらのツールは、機能の範囲とターゲットグループ（中小企業から大企業まで）が異なります。
• 従来のツールの適応：火災監視ソフトウェアの確立されたプロバイダー（例：Sprout Social、言及）および包括的なSEOスイート（例：Semrush、Ahrefs）も、製品へのAIの可視性を分析するための機能を統合し始めます。

帰属ギャップを閉じる：LLM分析のレポートへの統合

最大の課題の1つは、AIの回答で名前が付けられたビジネス結果の割り当て（帰属）です。これは、直接クリックにつながらないことが多いためです。マルチステージ分析方法が必要です。

• 紹介トラフィックの迫害：最初の最も単純なステップは、Google Analytics 4などのWeb分析ツールのAIプラットフォームの直接紹介トラフィック（紹介トラフィック）の分析です。
• 間接信号の監視：より高度なアプローチは、相関分析で構成されています。アナリストは、直接的なウェブサイトトラフィックの増加（直接トラフィック）やGoogle検索コンソールのブランド検索（ブランド検索）の増加などの間接的な指標の傾向を観察する必要があります。これらの傾向は、新しい監視ツールで測定されるように、LLMの可視性の開発に関連している必要があります。
• ボットプロトコルの分析：技術的に経験豊富なチームの場合、サーバーログファイルの分析は貴重な洞察を提供します。 AIクローラーの活動の識別と監視（Gptbot、claudebotなど）は、AIシステムで使用されるページを決定して情報を取得することができます。

パフォーマンスインジケーターの開発

パフォーマンスインジケーターの開発 - 画像：xpert.digital

パフォーマンスインジケーターの開発は、従来のSEOメトリックからAI指向のキーフィギュアへの大きな変化を示しています。可視性中、焦点は、Peec.aiやEpoundなどの特殊なLLM監視ツールによって測定される、音声のシェアとモデルのシェアのシェアへのクラシックなキーワードのランキングにあります。トラフィックの領域では、AIプラットフォームの紹介トラフィックがオーガニックトラフィックとクリックスルーレートを補完します。これにより、GA4などのWeb分析ツールがカスタム下水道グループで使用されます。ウェブサイトの権限は、ドメインの権限とバックリンクによってのみ決定されるだけでなく、AIシステムのエントリの引用と品質によっても決定されます。LLM監視ツールと引用されたソースのバックリンク分析によって測定可能です。ブランド認識は、LLM監視とソーシャルリスティングツールによって記録されたAI名の感情へのブランド関連の検索によって拡張されています。従来のインデックスレートに加えて、コールアップレートはAIボットを介して発生します。これは、サーバーログファイル分析を使用して決定されます。

主要なGEO/LLMO監視および分析ツール

主要なGEO/LLMO監視および分析ツール - 画像：Xpert.Digital

主要なGEO/LLMOの監視および分析ツールの景観は、さまざまなターゲットグループ向けのさまざまな専門ソリューションを提供します。 Profoundは、Chatt、Copilot、Prperxity、Google AIOの監視、音声分析、ソース分析を提供する包括的なエンタープライズソリューションです。 Peec.aiは、マーケティングチームとエンタープライズの顧客を対象としており、Chatt、Prperxity、Google AIOのブランドプレゼンスダッシュボード、競争ベンチマーク、コンテンツギャップ分析を提供しています。

中小企業とSEOの専門家の場合、ランクスケールは、AIの回答、Chatt、Prplexity、Bing Chatのセンチメント分析、引用分析のリアルタイムランキング分析を提供します。 Otterly.aiは、エントリとバックリンクに焦点を当て、変更のアラートを使用して、Chatt、Claude、Geminiを介して中小企業と代理店にサービスを提供しています。 Goodie AIは、同じプラットフォームでの監視、最適化、コンテンツ作成のオールインワンプラットフォームとしての地位を獲得し、中規模企業や機関を対象としています。

Hallは、会話のインテリジェンス、AIの推奨事項からのトラフィック測定、さまざまなチャットボットのエージェント追跡を備えたエンタープライズチームと製品チーム向けの専門的なソリューションを提供しています。初心者向けの無料ツールを利用できます。HubspotAIGraderは、GPT-4と困惑に対する音声と感情のシェアの無料チェックを提供します。一方、Mangools AI Graderは、初心者とSEOのChatt、Google AIO、および困惑のAIの可視性と競争比較の無料チェックを提供します。

完全なジオアクションフレームワーク：最適なAI視認性のための5つのフェーズで

AI Futureのための権限を構築する：なぜEeatが成功の鍵であるか

技術的基盤、戦略的柱、競争の景観の詳細な分析の後、この最後の部分は、実際の行動の枠組みの調査結果を要約し、検索の将来の発展を見ていきます。

実装可能なフレームワーク

生成エンジン最適化の複雑さには、構造化された反復アプローチが必要です。以下のチェックリストは、前のセクションからの推奨事項を実用的なワークフローにまとめたものであり、実装のガイドラインとして機能します。

フェーズ1：監査とベースラインバージョン

• 技術的なSEO監査を実施します。クロール性、インデックス性、サイドスピード（コアWeb Vital）、モバイル最適化などの基本的な技術要件を確認します。 AI Crawlerがブロックできる問題の識別（たとえば、負荷時間の遅い、JavaScript依存関係）。
• Check Scheme.org-Markup：完全性、正確性、ネットワークエンティティの使用（@ID）の既存の構造データマークアップの監査。
• コンテンツ監査の実行：EEATシグナルに関する既存のコンテンツの評価（著者は示されていますか？ソースは引用されていますか？）、セマンティックディープ、テーマオーソリティ。テーマクラスターのギャップの識別。
• LLMの可視性のベースラインの決定：関連するAIプラットフォーム（Google AIO、ChatGpt、困惑）での専門的な監視ツールまたはマニュアルクエリの使用により、自分のブランドの可視性と最も重要な競合他社の現状を把握します。

フェーズ2：コンテンツ戦略と最適化

• トピッククラスターカードの開発：キーワードとテーマの研究に基づいて、扱われるトピックの戦略的マップを作成し、独自の専門知識を反映したサブトピックを作成します。
• コンテンツの作成と最適化：新しいコンテンツを作成し、既存のコンテンツを修正し、抽出（スニペット構造、リスト、テーブル、FAQ）とエンティティのカバレッジの最適化に明確に焦点を当てます。
• EEATシグナルの強化：自動ページの実装または改善、参照と引用の追加、一意のエクスペリエンスレポートのインストール、元のデータ。

フェーズ3：技術実装

• ローリング/更新scheme.org-markup：特に製品、FAQ、指示、記事のすべての重要なページで関連するネットワークスキーママークアップの実装。
• LLMS.TXTファイルを作成および提供：最も重要なコンテンツとAIシステムに最も関連する最も重要なLLMS.TXTファイルの作成、およびWebサイトの通常のディレクトリに配置されます。
• パフォーマンスの問題を修正：充電時間と技術監査で特定されたレンダリングに関する問題の排除。

フェーズ4：権限の構造とプロモーション

• デジタルPRとアウトリーチを実行する：高品質のバックリンクの生成のためのターゲットキャンペーン、さらに重要なことに、権威あるトピックに関連する出版物における非リンクされていない商標。
• コミュニティプラットフォームでのコミュニケーション：RedditやQuoraなどのプラットフォームでの議論への積極的かつ有益な参加は、ブランドを有益で有能なソースとして配置します。

フェーズ5：測定と反復

• 分析のセットアップ：AIソースからの紹介トラフィックを追求し、直接トラフィックやブランド検索などの間接的な信号を監視するためのWeb分析ツールの構成。
• LLMの可視性を継続的に監視する：自分の可視性と競合他社の可視性の開発を追求するために、監視ツールの定期的な使用。
• 戦略の調整：取得したデータを使用して、コンテンツと権限の戦略を継続的に改良し、AIランドスケープの変化に対応します。

検索の未来：情報の調達から知識の相互作用まで

生成AIの統合は一時的な傾向ではなく、人間コンピューターの相互作用の新しい時代の始まりです。開発は今日のシステムを超えており、情報へのアクセス方法は根本的に変化し続けます。

検索におけるAIの開発

• 超個人化：将来のAIシステムは、明示的な要求に影響するだけでなく、ユーザーの検索履歴、その場所、好み、さらにはシステムとの以前の相互作用の暗黙のコンテキストにも影響します。
• エージェントワークフロー：純粋な応答は、調査と要約から予約または購入まで、ユーザーに代わってマルチステージタスクを実行できる積極的なアシスタントに発展します。
• メタファーとしての「検索」の終わり：アクティブな「検索」の概念は、遍在する、インテリジェントなアシスタントとの連続的な対話指向の相互作用にますます置き換えられます。検索は会話になります。

将来の準備：抵抗力のある、将来の防止戦略の構築

最後のメッセージは、このレポートに記載されている原則 - 実際の権威の開発、高品質の構造化されたコンテンツの作成、均一なデジタル存在の管理 - は、現在の世代のAIの短期戦術ではないということです。これらは、インテリジェントシステムによって情報が伝えられるすべての将来の環境で成功することができるブランドの確立の基本原則です。

焦点は、人間と彼らのAIアシスタントの両方が学びたいという真実の源になることに焦点を当てなければなりません。知識、共感、明快さに投資する企業は、今日の検索結果に目に見えるだけでなく、明日のAI制御の世界で業界の物語を大幅に形作るのにも役立ちます。

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

☑️ デジタル戦略の策定または再調整とデジタル化

☑️ 海外販売プロセスの拡大と最適化

☑️ グローバルおよびデジタル B2B 取引プラットフォーム

☑️ 先駆的な事業開発

コンラッド・ウルフェンシュタイン

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

以下のお問い合わせフォームにご記入いただくか、 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)。

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

Xpert.Digital は、デジタル化、機械工学、物流/イントラロジスティクス、太陽光発電に重点を置いた産業のハブです。

360°の事業開発ソリューションで、新規事業からアフターセールスまで有名企業をサポートします。

マーケット インテリジェンス、マーケティング、マーケティング オートメーション、コンテンツ開発、PR、メール キャンペーン、パーソナライズされたソーシャル メディア、リード ナーチャリングは、当社のデジタル ツールの一部です。

www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plusをご覧ください。