キーワードSEOから「アルゴリズム教育」へ

サーチエンジンランドの「From SEO to algorithmic education: The roadmap for long-term brand authority」の記事を参考にまとめております。

キーワードSEOから「アルゴリズム教育」へ

著者の主張は一言でいうと：

これからの勝ちパターンは「順位を上げる」ではなく、
アルゴリズムにブランドを“教育する”長期戦略 である。

背景：

• Google AI / ChatGPT / Copilot などの AIアシスティブエンジン は
  「リンク一覧」ではなく 会話形式の答え を返す。
• それらは裏側で共通の3技術を使っていると、
  Google/Bingの中の人との会話から著者は整理している。

それが次の「アルゴリズムの三位一体（algorithmic trinity）」。

2｜Algorithmic Trinity：検索の“新OS” となる3つの要素

① 伝統的検索エンジン（Webインデックス）

• 役割：今この瞬間のWeb情報 を提供するレイヤー。
• 現在のニュース・ニッチな話題・最新情報はここから。
• AIが「最新情報をRAGする窓」のような存在。

② ナレッジグラフ（知識グラフ）

• 役割：AIの“脳”。機械可読な事実辞典。
• Google Knowledge Graphは「Wikipediaの1万倍規模」と表現。
• ブランドの「核心情報」はここに保存される：
  • 何者か（Who）
  • 何をやっているか（What）
  • どの分野で知られているか（Notability）。

③ 大規模言語モデル（LLM）

• 役割：AIの“声”。会話形式で回答を生成。
• Webインデックス + ナレッジグラフから情報を取り出し、
  それを自然言語の回答にする層。

GoogleやChatGPTを“謎の黒箱”としてみるのではなく、
この3つのレイヤーの組合せ として捉えよ、というのが骨子。

3｜三位一体に合わせた「3つの時間軸戦略」

それぞれのレイヤーは学習スピードが違うため、
短期・中期・長期の三段階でブランド戦略を組め という話。

▶ 短期（数週間）：検索結果での勝利

• 対象：伝統的検索インデックス
• 手段：クラシックなSEO（良質コンテンツ＋基本的な最適化）。
• 目的：
  • AIがニッチ・タイムリーな質問に答える時の“候補ソース”に入る。
  • 「日々のトークポイント・ニッチ回答」を会話に紛れ込ませるイメージ。

▶ 中期（3〜6ヶ月）：ナレッジグラフの“事実基盤”を構築

• 対象：Knowledge Graph
• 手段：
  • 「エンティティホーム（公式の真実の拠点）」を明確に。
  • Web全体で一貫した情報（名前、カテゴリー、実績等）を揃える。
• 目的：
  • 誤った認識を修正し、事実レベルでのブランド定着 を図る。
  • 著者自身も以前「Boowa the Blue Dogの声の人」と誤認され続け、機会損失を被った話を例に出している。

▶ 長期（9〜12ヶ月〜）：LLMの“基礎訓練データ”に入り込む

• 対象：LLMの基礎トレーニングデータ
• 条件：
  • 長期にわたってWeb上のあちこちで一貫して露出。
  • 専門性・権威性・一貫したストーリーを積み上げる。
• ゴール：
  • 次の大規模学習のタイミングで “そのブランドを前提として知っている状態” を作る。
  • もはや毎回検索しなくてもAIがブランドを理解している状態＝アルゴリズム的な“殿堂入り”。

4｜統一原理：Entity & Authority（エンティティと権威）

アルゴリズムは常に3つの質問をしている：

1. このエンティティは誰か？（Who is this entity?）
2. 信頼してよいか？（Can I trust them?）
3. 権威と言えるか？（Are they an authority?）

ここで著者が提唱しているのが N-E-E-A-T-T：

• Notability（知名度・注目に値するか）
• Experience（経験）
• Expertise（専門性）
• Authoritativeness（権威性）
• Trustworthiness（信頼性）
• Transparency（透明性）

= Google公式の E-E-A-T を拡張したフレーム。

あらゆるシグナル（コンテンツ・プロフィール・外部評価）は、この3つの質問にYESを積み上げるために設計すべき としている。

5｜次のステージ：AIウォールドガーデンとAIエージェント

記事の後半の未来観が重要。

AIウォールドガーデン

• Google AI / ChatGPT / Copilot などが 閉じた環境でユーザー行動を完結 させる。
• 単に答えるだけでなく、その場で購入・予約・比較まで完結。

AIアシスティブエージェント

• 著者の例：ChatGPTにギターペダル購入を相談したら、15分で
  • 調査 → 比較 → 決定 → 購入の意思決定まで導いてくれた。
• 近い未来：
  • フライト予約
  • 医療・美容の予約
  • ECの購入
    などを エージェントが自律的に代行するようになる。

ここで重要なのが：

エージェントが“勝手に決済・予約”までやるには、
ブランドに対するアルゴリズムの信頼が「確率」ではなく「確信」レベルである必要がある。

= Algorithmic Trinity の3レイヤーで
最も深く理解され、最も高い信頼スコアを持つブランドだけが選ばれる。

6｜「Frictionless / Digestible / Tasty」という3段階戦略

著者はアルゴリズムに対する最適化を、次の3語で整理：

① Frictionless（摩擦ゼロ）＝ 技術的SEO（インフラ）

• ボットが
  • Discover（発見）
  • Select（選択）
  • Crawl（クロール）
  • Render（レンダリング）
    を行う際に邪魔になる要因を徹底的に排除する。

例：

• クロールブロック、遅すぎるサイト、JS依存、複雑なパラメータ etc.

② Digestible（消化しやすい）＝ セマンティックSEO（構造）

• HTML構造・言語表現・構造化データを最適化し、
  • Extract（抽出）
  • Index（インデックス）
  • Annotate（注釈）
    を 正確に行えるようにする。

例：

• セマンティックHTML（見出し構造、リストなど）
• Schema.org（Article, FAQ, Organization, Person, Product…）
• 明快な言葉でトピックを定義

③ Tasty（美味しい）＝ ブランド＆権威（中身）

• アルゴリズムが「このコンテンツを優先したい」と思う
  “おいしさ”＝質・厚み・文脈 を持つこと。
• トピカルオーソリティ、第三者からの評価・言及、レビューなど。

7｜N-E-E-A-T-T は「3レベル」で評価される

アルゴリズムは N-E-E-A-T-T を次の3階層で見ていると指摘：

1. コンテンツ単体
   • そのページは役に立つか？正確か？きちんと裏付けがあるか？
2. 著者
   • 書いている人は、その分野において実在の専門家か？
3. 発行元（サイト/ブランド）
   • そのメディアや会社は、そのトピックの分野で権威として認識されているか？

= あなたの「Citation-first SEO」でいうと：

• ページ：Citation-readyな構造・根拠
• 著者：エンティティ化されたプロフィール
• 出版元：トピッククラスターと外部評価でのオーソリティ

を三位一体で揃えるイメージ。

8｜“注釈レイヤー（Annotation Layer）” が最終的な勝敗を決める

著者が一番強調しているのがここ。

ボットはコンテンツ処理を次の7ステップで行う：

1. Discover
2. Select
3. Crawl
4. Render
5. Extract
6. Index
7. Annotate（注釈づけ）

重要ポイント

• アルゴリズムは「毎回中身を全部読み直して選んでいる」のではなく、
  → 事前に作られた“注釈（annotation）”＝ポストイットを読む。
• コンテンツを選ぶ基準は主に2つ：
  1. その注釈が今必要なタスク（KGの更新／トレーニングデータ／回答）の
     ニーズにどれだけ合致しているか（関連性）。
  2. その注釈にどれだけ 高い信頼スコア が付与されているか。

だからこそ：

• Digestible（セマンティックSEO）＝
  注釈が正確になるように構造と表現を設計すること。
• Tasty（ブランド＆権威）＝
  その注釈に「高いスコア」を付けさせるための信頼・権威の構築。

この2つが “どの注釈が選ばれるか”＝“どのブランドが答えになるか” を決める。

9｜最終メッセージ：アルゴリズムに「体系的に教えるブランド」が勝つ

著者の締めくくり：

• AIレジュメ（AIにおけるブランドプロフィール）は「目的」ではなく
  正しくアルゴリズム教育をした結果として生まれる“副産物”。
• 成功するブランドは、アルゴリズムを「体系的に教育すべき“強力な存在”」
  として扱い、カリキュラム設計を行う。