SEOとAI最適化で異なる考え方
オンラインで情報を探す際に、LLM（大規模言語モデル）に基づいたChatGPTのようなサービスを利用する人が増えています。マーケティング担当者は、このようなAIサービスを、検索ユーザーに調査や分析を支援するアナリストのような存在だと捉えるべきです。ユーザーの意図を把握し、質問に応じてパーソナライズされた回答を作成するAIについて、マーケティング担当者は、どのように対策を講じれば良いのでしょうか。Martech社がマーケティングにおけるAI最適化の始め方について解説しています。
AI最適化では、SEO（検索エンジン最適化）とは異なる考え方が求められています。従来のSEOでは、特定のキーワードに対して優れたコンテンツを投稿し、被リンクを獲得して検索流入を増やすことが目標とされていました。一方、AI最適化では、AIに引用・推薦される可能性を高めるために、信頼できる情報源としての地位を確立するのが目的となります。
構造化されたコンテンツがAIに評価されやすい傾向
LLMは、膨大な文章の中から意味のある情報を統計的に抽出する仕組みです。そのため、構造化され、品質の高いコンテンツは、AIによる回答に影響を与える可能性が高くなります。箇条書き、比較表、FAQなどを活用し、分かりやすいコンテンツを提供することが重要です。技術的な観点からも、AIが効率的に情報を取得できるよう、正しく構造化されたファイルを投稿しておくべきです。
また、検索ユーザーからの信頼を得るよう、実績などの信頼性を裏付ける情報をコンテンツに含めると良いでしょう。さらに、個人情報や機密情報が含まれないよう、十分に確認する必要があります。
SEOとも共通するAI最適化の対策
AI最適化には、従来のSEOと共通する対策も含まれます。例えば、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）を訴求するコンテンツは、高い評価を受ける傾向があります。ユーザーに対して独自のアドバイスを提供したり、ユニークな意見を発信したりするのも効果が期待されます。
まとめ
マーケティング担当者は、LLMが検索ユーザーのリーチやコンバージョンに与える影響について、理解を深める必要があります。何も対策を講じなければ、損失を被るリスクがあるので、AIからのトラフィックを獲得する方法について、積極的に検討することが推奨されます。
参考資料
How to get started with AI optimization (and explain it to your leadership)
Author：Takayuki Sato