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AI 検索の最適化: 従来の SEO 原則が依然として適用される理由
AI を活用した検索は SEO を再構築していますが、従来の戦術も依然として力を持っています。ここでは、AI と検索エンジンの両方を最適化する方法を説明します。
変化だけが唯一不変です。これは、マーケティング担当者、特に SEO 担当者がよく知っている真実です。
検索環境はかつてないほど急速に変化しており、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini などの AI を活用したツールによって、人々が情報を見つけてやり取りする方法が再構築されています。
しかし、あらゆる革新にもかかわらず、SEO の基本原則はこれまでと同様に重要です。
AI 強化検索エンジンは革命的な飛躍のように見えるかもしれませんが、長年にわたり検索の成功を推進してきた基本的な要素に依存しています。
この記事では、サイト構造、インデックス作成、キーワード最適化などの実績のある SEO 戦略が、AI 主導の検索の世界で依然として重要な役割を果たしていることについて説明します。
SEO に関しては、物事が変化すればするほど、同じままになるからです。
古いものが再び新しくなる
SEO の基本原則は、長年にわたって驚くほど一貫しています。
キーワード最適化、質の高いコンテンツ、バックリンク、ユーザー エクスペリエンスは、常に検索エンジンで高いランキングを獲得するための重要な要素でした。
約 2 年前、別の Search Engine Land の記事で、Microsoft Bing と OpenAI の提携を発表した Bing の Fabrice Canel 氏の言葉を引用しました。
「SEO がなくなることはありませんが、変化はします。これまでと同じ SEO プレイブックを守りましょう。」
このアドバイスは今でも当てはまります。
Search Engine Land
クロールとインデックス作成
クロールとインデックス作成のプロセスは、AI の時代でも SEO の基本です。
検索エンジン スパイダーは Web をクロールし、コンテンツにインデックスを付けて検索でアクセスできるようにします。 AI 搭載のツールも同様の原則に従います。
コンテンツが効果的にスパイダーされ、インデックス付けされるようにするには、次のベスト プラクティスに従ってください。
明確なサイト構造を作成する
論理的なページ階層を持つ整理された Web サイトは、AI ツールがコンテンツをナビゲートしてインデックス付けするのを容易にします。
論理的なディレクトリ構造、説明的な URL、適切なヘッダー タグ (特に H1)、サイトマップを使用して、スパイダーをサイト内に誘導します。
サイトの速度を上げる
ページの読み込みが速いとユーザー エクスペリエンスが向上し、AI アルゴリズムや従来の検索エンジンに好まれます。
画像を圧縮し、ブラウザー キャッシュを活用し、不要なコードを最小限に抑えて、サイトのパフォーマンスを向上させます。
認証されていないオンライン スペースで JavaScript (JS) を使用しないようにする
これにより、ユーザー エクスペリエンスが向上します。また、一部の AI ボットは JavaScript をレンダリングしない可能性もあります。Google の Martin Splitt は最近、この点を指摘しました。
JS を使用する必要がある場合は、コンテンツを AI データベースに取り込む際に問題が発生するのを回避するために、可能な限りサーバー側で HTML に事前レンダリングしてください。
これは、Googlebot が JS をレンダリングできなかった時代を思い出させます。
人々が Flash でサイトを構築し、なぜ検索結果に表示されないのかと不思議に思っていた頃を今でも覚えています。
robots.txt やその他の手段で AI ボットをブロックしないでください
Jed White 氏は、これをさらに一歩進めて、Cloudflare や AWS などのコンテンツ配信ネットワークを使用する際に、ボットのブロックを過度に制限しないようにアドバイスしました。
最近のカンファレンスで何度も繰り返し聞いたように、AI ボットをブロックすると、ボットが生成した回答に表示される可能性がなくなります。
新鮮で関連性のあるコンテンツで AI 検索の可視性を高める
Google や Bing と同様に、新鮮で関連性のあるコンテンツは、サイトがアクティブで権威があることを AI アルゴリズムに知らせます。
AI が生成した検索での可視性を維持するために、新しい記事で Web サイトを定期的に更新します。
AI 検索コンテンツの最適化
AI 検索ツールは、高度な言語モデルを利用して、人間のようなテキストを理解して生成します。次のことが可能です。
- 膨大な量のデータを処理します。
- パターンを特定します。
- ユーザーのクエリに正確に回答します。
これらのツールの検出メカニズムを最適化することは、コンテンツが AI 生成検索に表示されるようにするために不可欠です。
トピックまたはエンティティベースのキーワード調査は、効果的な SEO の基礎です。
リーチしたいユーザーの情報ニーズを理解し、ユーザーが検索する可能性のある特定の用語とフレーズを知ることが重要です。
これらのキーワードをコンテンツ、HTML タイトル、ヘッダーに自然に組み込みます。
AI モデルはコンテキストの理解に優れているため、より良い結果を得るには、キーワードの詰め込みではなく、意味の関連性に焦点を当ててください。
SEO コミュニティは、AI 検索における構造化データまたはスキーマ タグ付けの役割について意見が分かれています。
いずれにせよ、Schema.org にあるようなマークアップを使用することをお勧めします。
このタグ付けは、従来の検索エンジンがコンテンツのコンテキストと意味を理解するのに役立ちます。
Googleだけでオーガニック検索トラフィックの3分の2以上を占めているため、構造化データタグ付けを使用すると何があろうと意味をなさない。
明確で整理されたデータを提供することで、コンテンツが正確に解釈され、検索応答で取り上げられる可能性が高まります。
AI 検索は進化していますが、SEO のベスト プラクティスは依然として重要です
AI を利用した検索ツールが進化し続ける中、基本的な SEO のベスト プラクティスの重要性は強調しすぎることはありません。
キーワードの最適化、構造化データ、効果的なスパイダーとインデックス作成に重点を置くことで、従来の検索と AI 生成の検索でコンテンツが引き続き検出されるようにすることができます。
新しいテクノロジーに適応しながら、昔ながらの基本的な SEO 原則を取り入れましょう。
