2024年以降、AI検索経由でオウンドメディアの専門性・話題性を確実に高める方法がすぐわかるtips集
- まず1記事につき最低3つ、自分の実体験や具体データを入れてみて。
体験談や数字が多いほどAIが専門性を見抜きやすくなる。2週間後、引用された回数が前月より1回でも増えてたらOK(Search Consoleで確認)
- 新しいトピックは1週間以内に3本以上投稿してみよう。
鮮度が高い話題はAIが即座に拾いやすい。公開後7日目にGA4の新規流入が前月同テーマより15%以上増えてたら、ちゃんと効果出てる証拠(GA4比較)
- 専門外の分野は1回、公式ガイドか専門家の最新見解をそのまま載せて。
YMYL領域はAIがエビデンス重視で選別するから、権威ソースを引用すると信頼度が上がる。14日後、掲載箇所の直後に離脱率が5%未満なら、安心して続けてOK(GA4離脱率)
- サブスク型コンテンツや外部SNSは週1回は連携投稿するのがオススメ。
複数経路で話題化するとAIが「よく引用される」と認識しやすい。次回配信3日後に外部流入が前回より10%以上増えたら、連携施策が効いてる(配信レポート)
AIに引用される仕組みと現状を知る
1. うわっ急げ!AIに自分の名前とかコンテンツ出したいなら、昔の「SEO頑張ろう!」じゃもう弱い!今はChatGPTとかPerplexity、Gemini…全部AIで話題拾われる時代だよ。はい、勝負ポイント変わった!SNSバズも大事だけど、「AIに引用されるか」が新基準!!とりあえず自己満じゃないし、この流れ掴まないとマジで機会失うかも…!?AI経由で知名度爆増&信頼ゲット、全然現実的だな!
2. あーじゃあ、本当にブランド名やサイトがAI応答文に現れたら何が起きんの?って話ね。これ昔ながらのネット広告やPRテクとは一味違う威力あるぞ。その場ですぐ多くの人の目に入るしインパクト鬼デカイ。でもさ、その裏側どうなってんだろ…って当然思うよね。「どういうロジックでブランドとか出す?」これ絶対気になる。じゃあそのカラクリぶった斬りしてみる!!!
3. 超ざっくりいくよ!大規模言語モデル(LLM)―ChatGPT系もPerplexity系もGeminiでもOK―超巨大ネットテキストでガンガン訓練されたもの。でもその「ファウンデーションモデル」自体って滅多にリニューアルされてなくて、一気にごっそりアップデート入れる感じ?しかもリアルタイム情報をライブ学習してない(ここ誤解注意!)。例えばGPT-4にはナレッジカットオフ日があって、それ以降出た出来事・ニュースは知らんぷり。最近追加された流行ネタにも無反応だったりするわけ。
4. やば、この点はAIアシスタント系最大級ウィークポイントじゃね?常に最新求めるなら厳しい展開になるぞ~。ところが最近ほとんど全部で、「ベース+補助拡張」スタイル搭載してる傾向!!いやここ重要だから覚えて!
5. 最新型AIアシスタントのおおまかな中身分解↓
①「ファウンデーションモデル知識」。これ過去最大規模ネットから仕込んだ部分、とにかく土台!
②「ツール連携モード」。リアルタイムWeb検索、DB接続、それからRAG(Retrieval-Augmented Generation)とか注目浴びてきてる仕組み。この辺はもう本当プラスα要素全開!
③「レスポンス合成」。土台情報+新着取得データ混ぜて最終返答生成。本当その都度柔軟対応な印象。
6. 要するにな、自分発信コンテンツは色んな入り方・タイミング・バリエーション全部あり得る状態!即座ピックアップされたり、逆になかなか載らなかったり—正直ここ完全運要素も絡むぞ!!
7. 「どういう手順経由なら記事タイトルとかブランド名が直接AI返答テキスト内入り込みやすい?」…ざっくり大パターン3つアリ。
8. (1) まず王道、「ファウンデーションモデル学習時」に取り込まれるケース。OpenAIやGoogleやAnthropicなど各社とも巨大次世代版つくる時、市場中ネット公開テキストを膨大回収→再訓練フェーズ突入。その対象期間内ネット上可視化状態=チャンスある。ただね、ここ物凄い遅い!!2~3年待ちはザラ。「一旦吸われたら破壊力MAX」、ど真ん中核知識化するので唯一無二レベル影響与える事例も多数。
9. (2) 次点は、「モデル微調整・アップデート段階」で拾われ組込パターン。大型フル刷新より断然頻繁。でも瞬間的ってほど早すぎではなく、中くらいペース(OpenAI/GPT-4.x、Anthropic等複数バリエ形態増強イメージ)。用途特化最新版欲しい場合=比較的鮮度高め成果取り込み狙える。「良質情報だけ選抜式」だから、自分の記事クオリティOK&運次第では意外と早め露出ルートあるよ!目安数ヶ月単位。特定テーマ型強化主体なので、この主旨方向によってメディア効果上下変動有。
10. (3) 三つ目については—ちょっと長くなるから続きまたあとで話すね!!
2. あーじゃあ、本当にブランド名やサイトがAI応答文に現れたら何が起きんの?って話ね。これ昔ながらのネット広告やPRテクとは一味違う威力あるぞ。その場ですぐ多くの人の目に入るしインパクト鬼デカイ。でもさ、その裏側どうなってんだろ…って当然思うよね。「どういうロジックでブランドとか出す?」これ絶対気になる。じゃあそのカラクリぶった斬りしてみる!!!
3. 超ざっくりいくよ!大規模言語モデル(LLM)―ChatGPT系もPerplexity系もGeminiでもOK―超巨大ネットテキストでガンガン訓練されたもの。でもその「ファウンデーションモデル」自体って滅多にリニューアルされてなくて、一気にごっそりアップデート入れる感じ?しかもリアルタイム情報をライブ学習してない(ここ誤解注意!)。例えばGPT-4にはナレッジカットオフ日があって、それ以降出た出来事・ニュースは知らんぷり。最近追加された流行ネタにも無反応だったりするわけ。
4. やば、この点はAIアシスタント系最大級ウィークポイントじゃね?常に最新求めるなら厳しい展開になるぞ~。ところが最近ほとんど全部で、「ベース+補助拡張」スタイル搭載してる傾向!!いやここ重要だから覚えて!
5. 最新型AIアシスタントのおおまかな中身分解↓
①「ファウンデーションモデル知識」。これ過去最大規模ネットから仕込んだ部分、とにかく土台!
②「ツール連携モード」。リアルタイムWeb検索、DB接続、それからRAG(Retrieval-Augmented Generation)とか注目浴びてきてる仕組み。この辺はもう本当プラスα要素全開!
③「レスポンス合成」。土台情報+新着取得データ混ぜて最終返答生成。本当その都度柔軟対応な印象。
6. 要するにな、自分発信コンテンツは色んな入り方・タイミング・バリエーション全部あり得る状態!即座ピックアップされたり、逆になかなか載らなかったり—正直ここ完全運要素も絡むぞ!!
7. 「どういう手順経由なら記事タイトルとかブランド名が直接AI返答テキスト内入り込みやすい?」…ざっくり大パターン3つアリ。
8. (1) まず王道、「ファウンデーションモデル学習時」に取り込まれるケース。OpenAIやGoogleやAnthropicなど各社とも巨大次世代版つくる時、市場中ネット公開テキストを膨大回収→再訓練フェーズ突入。その対象期間内ネット上可視化状態=チャンスある。ただね、ここ物凄い遅い!!2~3年待ちはザラ。「一旦吸われたら破壊力MAX」、ど真ん中核知識化するので唯一無二レベル影響与える事例も多数。
9. (2) 次点は、「モデル微調整・アップデート段階」で拾われ組込パターン。大型フル刷新より断然頻繁。でも瞬間的ってほど早すぎではなく、中くらいペース(OpenAI/GPT-4.x、Anthropic等複数バリエ形態増強イメージ)。用途特化最新版欲しい場合=比較的鮮度高め成果取り込み狙える。「良質情報だけ選抜式」だから、自分の記事クオリティOK&運次第では意外と早め露出ルートあるよ!目安数ヶ月単位。特定テーマ型強化主体なので、この主旨方向によってメディア効果上下変動有。
10. (3) 三つ目については—ちょっと長くなるから続きまたあとで話すね!!
チャットボットの3層システムで見つけられるには
うーん、リアルタイムでウェブ検索できるって話ね。なんかさ、AIアシスタントが直接検索エンジン使って新しい情報引っ張ってくるやつ。あー、たとえばChatGPTのBrowseモードとかPerplexityとかGeminiとか、そのへんかな?質問投げたらそのままネットで調べて、それを混ぜて答えてくれる感じ…まあ出典も一緒に表示されるし。でもさ、ほんとググった瞬間からAI回答に組み込まれてたりして、不思議な時代になったわ。
正直、自分のコンテンツが一瞬でAIの答えとして吸われちゃうこと多いかも…いやでもそれ、「今現在」の順位次第だよな。GoogleとかBingみたいな普通のサーチエンジンのランキング次第になること多いっぽいし。その順位もちょっとしたタイミングで動いちゃうし、安定感はない気がする。
最近AEO(Answer Engine Optimization)とかGEO(Generative Engine Optimization)って言葉見ること増えた気するんだけど…説明ここでも出てるね。SEO自体はもちろん昔から重要。でもAEOは「AIや検索サービスですぐ回答枠に拾われやすい記事構造」に仕上げよう的なやつかな?Q&Aっぽいフォーマットの記事作っといたら、その部分だけAIに抜き取られたり……なんかそういうノリあるっぽい。
GEOはさらに進化系っていうか、「生成AIが食いつきやすい」コンテンツ意識して整える戦略みたい。Googleインデックスまでしか意識しないSEOより視野広め…とは言え、結局元ネタとしてクロールされやすさ・整理度・機械的に読み込みOKな構成――抜粋されやすさ、そのへん気をつけないと意味ない気する。機械目線大事だね、多分。
でもぶっちゃけ「これからは全部AEO/GEO最優先!」とか全然現実的じゃないと思うよ…。従来型SEOちゃんと積んだ上で、初めてこういう追加テクニック乗せればいいわけで。まず高順位キープしない限り始まらん。その土台あってこそ上積みできる感じ。
OpenAI(ChatGPT)もPerplexityも独自サーチ開発中?という噂聞いたけど……いやぁ実際2024-06時点だとほぼGoogle・Bing頼りなの現状変わんなくて。ただまあ本格的に変わるには相当時間かかりそうだよねぇ…ちょっと様子見かな?
またSEO評価軸ちょっと復習入っちゃうけど:バックリンク数&質、有名サイトorドメイン力、中身文章の関連性や信頼性、それからユーザー滞在傾向だったりページ高速表示への対策だったり…。ホント呼ばれたいなら全部頑張れ案件過ぎ(笑)。
さて、と。それじゃあ、自社記事をLLM回答内枠へ載せたい場合どう動く?もう戦略ごちゃ混ぜ状態しか無理だよね、多分。"存在アピール"しまくり作戦必須になってきている感じ。このへんは伝統的Web運用続行しつつ、新しい攻めも不可欠だなーと思う今日この頃。
ブログだけど…これは絶対必須レベル案件!まず手始めに、自社ドメイン下に超専門記事ガンガン増やすの鉄則でしょ。それ今も通用するパターンと思った方が楽。「ジャンル最大級疑問」をひたすらFAQ形式ズラッと並べればOK。「How does XYZ work?」→『XYZとは何か?』みたいな解説Q&A置いておけば、その部分Answer Engineにも勝手に引っ張られる可能性大!
しかもFAQ大量生産アップ=総ページ数増加だからサーチにも好影響ありそう。その上E-E-A-T原則要素盛々(研究・事例・考察付き)がベスト!もし仮にこの記事Google側で広範囲抽出されたら、そのまま別LLMトレーニングセットにも入る未来……あり得なくはないかな~と思えてしまう。不確定だけどワンチャン期待できそうじゃん?
正直、自分のコンテンツが一瞬でAIの答えとして吸われちゃうこと多いかも…いやでもそれ、「今現在」の順位次第だよな。GoogleとかBingみたいな普通のサーチエンジンのランキング次第になること多いっぽいし。その順位もちょっとしたタイミングで動いちゃうし、安定感はない気がする。
最近AEO(Answer Engine Optimization)とかGEO(Generative Engine Optimization)って言葉見ること増えた気するんだけど…説明ここでも出てるね。SEO自体はもちろん昔から重要。でもAEOは「AIや検索サービスですぐ回答枠に拾われやすい記事構造」に仕上げよう的なやつかな?Q&Aっぽいフォーマットの記事作っといたら、その部分だけAIに抜き取られたり……なんかそういうノリあるっぽい。
GEOはさらに進化系っていうか、「生成AIが食いつきやすい」コンテンツ意識して整える戦略みたい。Googleインデックスまでしか意識しないSEOより視野広め…とは言え、結局元ネタとしてクロールされやすさ・整理度・機械的に読み込みOKな構成――抜粋されやすさ、そのへん気をつけないと意味ない気する。機械目線大事だね、多分。
でもぶっちゃけ「これからは全部AEO/GEO最優先!」とか全然現実的じゃないと思うよ…。従来型SEOちゃんと積んだ上で、初めてこういう追加テクニック乗せればいいわけで。まず高順位キープしない限り始まらん。その土台あってこそ上積みできる感じ。
OpenAI(ChatGPT)もPerplexityも独自サーチ開発中?という噂聞いたけど……いやぁ実際2024-06時点だとほぼGoogle・Bing頼りなの現状変わんなくて。ただまあ本格的に変わるには相当時間かかりそうだよねぇ…ちょっと様子見かな?
またSEO評価軸ちょっと復習入っちゃうけど:バックリンク数&質、有名サイトorドメイン力、中身文章の関連性や信頼性、それからユーザー滞在傾向だったりページ高速表示への対策だったり…。ホント呼ばれたいなら全部頑張れ案件過ぎ(笑)。
さて、と。それじゃあ、自社記事をLLM回答内枠へ載せたい場合どう動く?もう戦略ごちゃ混ぜ状態しか無理だよね、多分。"存在アピール"しまくり作戦必須になってきている感じ。このへんは伝統的Web運用続行しつつ、新しい攻めも不可欠だなーと思う今日この頃。
ブログだけど…これは絶対必須レベル案件!まず手始めに、自社ドメイン下に超専門記事ガンガン増やすの鉄則でしょ。それ今も通用するパターンと思った方が楽。「ジャンル最大級疑問」をひたすらFAQ形式ズラッと並べればOK。「How does XYZ work?」→『XYZとは何か?』みたいな解説Q&A置いておけば、その部分Answer Engineにも勝手に引っ張られる可能性大!
しかもFAQ大量生産アップ=総ページ数増加だからサーチにも好影響ありそう。その上E-E-A-T原則要素盛々(研究・事例・考察付き)がベスト!もし仮にこの記事Google側で広範囲抽出されたら、そのまま別LLMトレーニングセットにも入る未来……あり得なくはないかな~と思えてしまう。不確定だけどワンチャン期待できそうじゃん?

検索連動型AIに即時拾われるSEO施策とは
ニッチなニュースレター運営ね、まあコミュニティ作るの向いてる…かも。いや実際、Substackとかで配信すると、そのまま公開URLが残っちゃうケース結構あるよ。Googleにはメール直接インデックスされないけど、結局「○○ newsletter」みたいにググればヒットしやすい感じになるわけさ。でも、それだけじゃなくてSNSで誰かに言及されたり、他人のブログからリンク貼られたりして徐々に自分の影響力増えていくパターン多いんだな。AIモデルによっては人気Substackやその周辺トピックを学習データとして吸収してる説もあるっぽいし(これはほんとか微妙だけど…たぶん)。さらに言うと、自分のブランド名やニュースレター名検索する人が地味に増えて、それ経由でもAI露出度上がる期待もありそう。なんか思いついたアイディア放流したぶんだけAIに拾われやすくなる感じ?疲れてきたからまとまらないけど…そういう話。
MediumとかLinkedIn?普通に大手プラットフォーム使って記事出せばいいじゃん別にさ。他所にもコンテンツ回せば露出チャンス広がるよ。それこそMediumはSEO強者ってイメージだし、「ちょっと長めキーワード」ならGoogleでも割と簡単に表示されるみたい。それと、AIがネット探索中なら自分の記事参照されちゃう可能性も一応出てくるよなぁ…多分。そしてLinkedInや業界系サイトで名前さらして意見投稿続けておけば、ゆっくり信頼つく気がしなくもない(ただコピペしまくりはダメ絶対!)。もしリパブリッシュするならcanonicalつけたり、本家と数日ずらしたりしたほうが無難。
Redditとかどうなのって一瞬迷ったけど、あそこ完全スルーするの逆にもったいないかも。正直「社会人感ないじゃん?」的な偏見あると思う。でも本音いうと超特化ワード検索でReddit爆速ヒット祭りなんだ。「Best CRM for startups reddit」調べたらガチ討論わさわさいっぱいあるし、中身濃すぎて逆にプロモ臭出さず答え書いたほうが印象良かったり。その内容自体ネット保存→将来AI回答素材になっちゃう可能性あり。実際OpenAI系はRedditを学習ソースに混ぜている噂かなり根強いね(一部本当かもしれない)。Stack ExchangeとかQuora、Hacker Newsにも同じ理屈適用できるから、「自分発」のまともな返事・解説を書き溜めれば半永久的ネット遺産になったりする。しかし宣伝丸出しスタイルは即マイナス評価なので注意した方いいと思う。
動画領域…これちょっと面倒そうだから後回しかな、といつも思ってた。でもYouTube自体第2検索エンジン扱いされてたりするから軽視できない。Google検索でビデオ結果上位表示されたり字幕抜粋表示された経験あった気が…。あと最近だとAIモデル側もテキスト+画像+音声全部対応中みたいで(具体例→Gemini/ChatGPT/GPT-4など)、動画アップ時にトランスクリプト付きで公開しとけば勝手に拾われる未来まあ十分あり得そう。ここ数年この流れますます加速中って感じ?とはいえ今夜もう眠すぎなんだけど、一応頭にはメモ残しておく。
MediumとかLinkedIn?普通に大手プラットフォーム使って記事出せばいいじゃん別にさ。他所にもコンテンツ回せば露出チャンス広がるよ。それこそMediumはSEO強者ってイメージだし、「ちょっと長めキーワード」ならGoogleでも割と簡単に表示されるみたい。それと、AIがネット探索中なら自分の記事参照されちゃう可能性も一応出てくるよなぁ…多分。そしてLinkedInや業界系サイトで名前さらして意見投稿続けておけば、ゆっくり信頼つく気がしなくもない(ただコピペしまくりはダメ絶対!)。もしリパブリッシュするならcanonicalつけたり、本家と数日ずらしたりしたほうが無難。
Redditとかどうなのって一瞬迷ったけど、あそこ完全スルーするの逆にもったいないかも。正直「社会人感ないじゃん?」的な偏見あると思う。でも本音いうと超特化ワード検索でReddit爆速ヒット祭りなんだ。「Best CRM for startups reddit」調べたらガチ討論わさわさいっぱいあるし、中身濃すぎて逆にプロモ臭出さず答え書いたほうが印象良かったり。その内容自体ネット保存→将来AI回答素材になっちゃう可能性あり。実際OpenAI系はRedditを学習ソースに混ぜている噂かなり根強いね(一部本当かもしれない)。Stack ExchangeとかQuora、Hacker Newsにも同じ理屈適用できるから、「自分発」のまともな返事・解説を書き溜めれば半永久的ネット遺産になったりする。しかし宣伝丸出しスタイルは即マイナス評価なので注意した方いいと思う。
動画領域…これちょっと面倒そうだから後回しかな、といつも思ってた。でもYouTube自体第2検索エンジン扱いされてたりするから軽視できない。Google検索でビデオ結果上位表示されたり字幕抜粋表示された経験あった気が…。あと最近だとAIモデル側もテキスト+画像+音声全部対応中みたいで(具体例→Gemini/ChatGPT/GPT-4など)、動画アップ時にトランスクリプト付きで公開しとけば勝手に拾われる未来まあ十分あり得そう。ここ数年この流れますます加速中って感じ?とはいえ今夜もう眠すぎなんだけど、一応頭にはメモ残しておく。
AEO・GEOの違いを理解し優先順位を付ける方法
いや〜、最近さ、AIに自分のコンテンツ見つけてもらう話めっちゃ出てこない?正直あんまり元気ないけど一応書いとくね。動画アップして、説明文ちょっと丁寧に足すだけでも結構拾ってもらえるって噂よ。ウェビナーとかライトなリーダートークでもいいみたい。でもさ、そのトランスクリプトも上げとくと、更に認識されやすい…っぽい。なんか、YouTubeのトランスクリプトから直接チャットボットが解説引っぱるみたいな未来があるんだってさ。TikTokはよくわかんないなー…。でもあそこからバズったネタが気付いたらネット記事やツイートになって、それがAIの学習データ入りするルート多そうよね。しかも最近GoogleはTikTokの一部コンテンツもインデックスし始めたし、本当に数十秒の短尺動画なのに普通に拡散するじゃん。それで後からテキストとして二次利用とか増えてきてるわけ。
Pinterestとかどう?実はレシピだけじゃなく色々幅広いし、画像を投げたら割とGoogle画像検索でヒットするパターン多いみたい。AI自体はインフォグラフィック画像そのものはまだ細かく見てない感じだけど、「altテキスト」とか説明文入れればちゃんとクローラー対象になるみたいな話。ま、そのうちマルチモーダル系(ChatGPTとか)なら画像まで分析始めても不思議じゃないと思うけど…。だからドメインオーソリティ高め(Pinterest・Imgur・Slideshare辺り)で図表作ってアップロードしとくの案外有効っぽいよ。その図やチャート経由でアイディア本体をAI側が読み込む確率増せるわけだし。そのビジュアル素材を他サイト(ブログとかニュースサイト)が転載して、クレジット載せてくれることも地味にあるよね?バックリンクにも繋がるじゃん。本当、大事な情報まとめて図解出すほど拡散効率良い→結果的にAIでも拾われやすくなる感ある。その辺IDA説明時また掘り下げ予定。
あとまあ、自分発信以外も重要だったり。他人に取り上げてもらうルート大事なんだわ。有名ブログへゲスト投稿したりポッドキャスト出演したりカンファレンス登壇も一応意味ありそ…ライブ配信後サマリー記事残ったりTwitter実況された内容も信用できるメディア残ればOKじゃん。それでTechCrunchの記事内で自分運営SaaSサービス褒めてもらえた場合、多分Google側でもインデックス化されて「おすすめSaaS」系質問ではTechCrunchの記事ごと参照対象になるかもしれない。こういう第三者権威による記述=ブランド信頼度アップになる印象強い。そして機械学習モデル訓練時にも「このブランド信用できそ」みたいなフラグとして残ったり。
まぁそういう流れ動いてれば、その業界ニッチ領域では割と簡単に代表格として扱われる可能性上がる気しかしない…実際質問きた時AI引用率高まる仕組みになってきてね?
ここまで話してて主にはWeb検索付きアシスタント寄りだったと思う。でも「ベースとなる基盤モデル本体へ新しい情報どう埋め込む?」的根本疑問あるわな。それ答える理屈としてIDA(Iterated Distillation and Amplification)の概念知っといて損なし。有名どころAlphaGo式の訓練法参考。
IDAざっくり2ステップ要素持ち。一個目アンプリフィケーション(Amplification)、現行M0モデル活用→さらに精度底上げ狙う流れ。ただまあそれ工程地味面倒:考慮時間増やしたり並列化工夫したりWeb検索API/DB叩いたり補助道具加えたり評価厳しく入れて「これ最高!」だけ集めて教師データ作ったりするフェーズ。
そんな積み重ね経てAmp(M0)みたいな一時的性能向上版出せたり。でもコスト重ため&処理遅なる副作用付き。そのかわりアウトプット品質は明確アップしやすかったりする仕様だと思うよ…。
Pinterestとかどう?実はレシピだけじゃなく色々幅広いし、画像を投げたら割とGoogle画像検索でヒットするパターン多いみたい。AI自体はインフォグラフィック画像そのものはまだ細かく見てない感じだけど、「altテキスト」とか説明文入れればちゃんとクローラー対象になるみたいな話。ま、そのうちマルチモーダル系(ChatGPTとか)なら画像まで分析始めても不思議じゃないと思うけど…。だからドメインオーソリティ高め(Pinterest・Imgur・Slideshare辺り)で図表作ってアップロードしとくの案外有効っぽいよ。その図やチャート経由でアイディア本体をAI側が読み込む確率増せるわけだし。そのビジュアル素材を他サイト(ブログとかニュースサイト)が転載して、クレジット載せてくれることも地味にあるよね?バックリンクにも繋がるじゃん。本当、大事な情報まとめて図解出すほど拡散効率良い→結果的にAIでも拾われやすくなる感ある。その辺IDA説明時また掘り下げ予定。
あとまあ、自分発信以外も重要だったり。他人に取り上げてもらうルート大事なんだわ。有名ブログへゲスト投稿したりポッドキャスト出演したりカンファレンス登壇も一応意味ありそ…ライブ配信後サマリー記事残ったりTwitter実況された内容も信用できるメディア残ればOKじゃん。それでTechCrunchの記事内で自分運営SaaSサービス褒めてもらえた場合、多分Google側でもインデックス化されて「おすすめSaaS」系質問ではTechCrunchの記事ごと参照対象になるかもしれない。こういう第三者権威による記述=ブランド信頼度アップになる印象強い。そして機械学習モデル訓練時にも「このブランド信用できそ」みたいなフラグとして残ったり。
まぁそういう流れ動いてれば、その業界ニッチ領域では割と簡単に代表格として扱われる可能性上がる気しかしない…実際質問きた時AI引用率高まる仕組みになってきてね?
ここまで話してて主にはWeb検索付きアシスタント寄りだったと思う。でも「ベースとなる基盤モデル本体へ新しい情報どう埋め込む?」的根本疑問あるわな。それ答える理屈としてIDA(Iterated Distillation and Amplification)の概念知っといて損なし。有名どころAlphaGo式の訓練法参考。
IDAざっくり2ステップ要素持ち。一個目アンプリフィケーション(Amplification)、現行M0モデル活用→さらに精度底上げ狙う流れ。ただまあそれ工程地味面倒:考慮時間増やしたり並列化工夫したりWeb検索API/DB叩いたり補助道具加えたり評価厳しく入れて「これ最高!」だけ集めて教師データ作ったりするフェーズ。
そんな積み重ね経てAmp(M0)みたいな一時的性能向上版出せたり。でもコスト重ため&処理遅なる副作用付き。そのかわりアウトプット品質は明確アップしやすかったりする仕様だと思うよ…。

オウンドメディアでエキスパート性を示す実践手順
Distillationって、やばい!!ちょっと聞いて!めちゃ重いAmp(M0)ってやつにガンガン仕事させて、そのおかげで省エネなのに超使える新型モデルM1が育つ流れなんだわ。M1は「同じクオリティ目標だけど軽量級」ってイメージ。しかもこれ何回もループできて、そのたびデータ新しくなったりして、モデル自身の考え方とか精度もパワーアップするっぽいんだよね。
IDAって何がそんなに特別?いや、AIとコンテンツの距離縮めるなら、IDAみたいなFoundation Model直結コースしか勝たんのでは??普通の検索連携だったら一発限りでバイバイだし、ランク下がったらマジで誰にも見られなくなる。しかも質問のたびに毎回検索結果変わるし...それ運ゲーやん(笑)。
だけどIterated Distillation & Amplification(IDA略!)の場合、「役立った!」って証明済みな情報をバッチリ次世代まで残せる仕組みって感じ!評価高い記事とか、信憑性ガチのファクトとか、引用されまくった解説文―そういうものはAIまたは人がしっかりピックアップ&強化して、そのあとDistillation通すことで「本体ごと染み込む」感じになるよ。「何度も効用認定された情報」はもう恒久知識として内蔵AI脳へストックされる...これすごくない!?
そしてね、今流行ってるretrieval-augmented systems、つまり毎回外部コンテンツ参照する方式だけど、自分の記事ガンガン呼び出されることもあるじゃん?もし学習型になったらさ、その度注目されて「よく使われた=重要」というパターンで記憶固定されやすくなる説も濃厚。例えば「ChatGPT with browsing」でいつも同じ記事が当たってたら、それ運営側(OpenAI)が気づいて本体アップデート時にデータベース化→基盤モデル知識IN…とか!これはさすがに憶測半分だけど、この循環ムーブこそDistillation by usageじゃん⁉
だからもしIDA経由できる未来になれば…君の記事自体が一時スポットじゃなく長期でAI中枢保存・露出&オーソリティ得られる可能性高くなるはず!!
あっ!SEO/AEO/GEOこれからどうなる?実際2025年以降トレンド確実変わると思うよ。「検索されやすさ」と「発見経路」が根本的にシフト中!!
まず最近めっちゃ「意味理解主義」寄りなんだよなあ。キーワード詰め込みで稼げた時代終了w それよりユーザーの「意図」とか話題全体ちゃんと把握できてるコンテンツ優先ぽい。自然言語処理マジ進化しまくりで雑談スタイルQ&Aにもめっちゃ強いし、「そもそもの目的」まで探られる雰囲気…。結局、「疑問解消型」「背景バッチリ説明」「関連話全部盛り」な記事書いておけば評価UP来そう!
面白ポイントとして、ぶっちゃけ前時代の「best CRM 2025」10回ゴリ押し記事じゃ弱いよ。全部ひっくるめて自然体フレーズ+問い直撃な答えが良コスパ!もう最終的にLLMs的には目的満たす方=推され確定!
ラストぶちアゲトピック、「マルチモーダル化」加速エグい!!文字だけじゃない!!最新モデル勢だと画像解析、動画視聴OKだったり音声素材(ポッドキャストとか)探索できたり。インタラクション重視サイトへの対応力アップ中らしい~。例えばOpenAIの現行大型は画像も丸ごと処理するし、Google Geminiなんか最初からマルチモーダル宣言してて激アツ。他社もちょいちょいやってて……え、未来どんだけ可能性ひろがる?!
IDAって何がそんなに特別?いや、AIとコンテンツの距離縮めるなら、IDAみたいなFoundation Model直結コースしか勝たんのでは??普通の検索連携だったら一発限りでバイバイだし、ランク下がったらマジで誰にも見られなくなる。しかも質問のたびに毎回検索結果変わるし...それ運ゲーやん(笑)。
だけどIterated Distillation & Amplification(IDA略!)の場合、「役立った!」って証明済みな情報をバッチリ次世代まで残せる仕組みって感じ!評価高い記事とか、信憑性ガチのファクトとか、引用されまくった解説文―そういうものはAIまたは人がしっかりピックアップ&強化して、そのあとDistillation通すことで「本体ごと染み込む」感じになるよ。「何度も効用認定された情報」はもう恒久知識として内蔵AI脳へストックされる...これすごくない!?
そしてね、今流行ってるretrieval-augmented systems、つまり毎回外部コンテンツ参照する方式だけど、自分の記事ガンガン呼び出されることもあるじゃん?もし学習型になったらさ、その度注目されて「よく使われた=重要」というパターンで記憶固定されやすくなる説も濃厚。例えば「ChatGPT with browsing」でいつも同じ記事が当たってたら、それ運営側(OpenAI)が気づいて本体アップデート時にデータベース化→基盤モデル知識IN…とか!これはさすがに憶測半分だけど、この循環ムーブこそDistillation by usageじゃん⁉
だからもしIDA経由できる未来になれば…君の記事自体が一時スポットじゃなく長期でAI中枢保存・露出&オーソリティ得られる可能性高くなるはず!!
あっ!SEO/AEO/GEOこれからどうなる?実際2025年以降トレンド確実変わると思うよ。「検索されやすさ」と「発見経路」が根本的にシフト中!!
まず最近めっちゃ「意味理解主義」寄りなんだよなあ。キーワード詰め込みで稼げた時代終了w それよりユーザーの「意図」とか話題全体ちゃんと把握できてるコンテンツ優先ぽい。自然言語処理マジ進化しまくりで雑談スタイルQ&Aにもめっちゃ強いし、「そもそもの目的」まで探られる雰囲気…。結局、「疑問解消型」「背景バッチリ説明」「関連話全部盛り」な記事書いておけば評価UP来そう!
面白ポイントとして、ぶっちゃけ前時代の「best CRM 2025」10回ゴリ押し記事じゃ弱いよ。全部ひっくるめて自然体フレーズ+問い直撃な答えが良コスパ!もう最終的にLLMs的には目的満たす方=推され確定!
ラストぶちアゲトピック、「マルチモーダル化」加速エグい!!文字だけじゃない!!最新モデル勢だと画像解析、動画視聴OKだったり音声素材(ポッドキャストとか)探索できたり。インタラクション重視サイトへの対応力アップ中らしい~。例えばOpenAIの現行大型は画像も丸ごと処理するし、Google Geminiなんか最初からマルチモーダル宣言してて激アツ。他社もちょいちょいやってて……え、未来どんだけ可能性ひろがる?!
サブスク・外部プラットフォーム活用で話題化を狙うコツ
1. 画像まわりも整理しとこう。altテキストって意外と無視されがちだけど、絶対付けておくべきポイントね。アクセシビリティ向上になるし、AIとかも画像まわりの内容をテキストや文章情報から推測するらしいよ。特に商品ページ扱ってる企業系サイトは、キャプションとかSchema.org画像メタデータをちゃんと埋め込むだけで、AI的にもその商品を特定しやすくなる仕組みになるみたいだな。
2. 動画の場合はトランスクリプトやクローズドキャプションを用意するのがベストです。これ、YouTubeでSEO強化になるのはもちろん、そのテキストがAIに動画内容を伝える手助けにもなるんだとか。音声・ポッドキャスト関連なら番組説明文(ショーノート)か文字起こしを書いてアップしておいてほしいところだね。つまり全フォーマットで「単体で意味伝わる形」にしておけばOK!
3. 最近「AI進化で長文要らなくない?」という声も出ているけど、多分そうじゃない気がする。むしろLLM(大規模言語モデル)は訓練段階で詳細な長文コンテンツをよく参考にしているらしいんですよね。網羅的かつ専門性ある記事ほど信頼度UPのシグナルにもなるので、逆に今こそガチな長文量産時代なのかもしれません。
4. AIツール側も参照先として幅広いまとめ系リソースを好んでピックアップしてる模様。「決定版」「権威感」あり長文コンテンツ大量制作には追い風っぽい感じあるなあ。「人間用」と「AI判読用」の線引き自体、どんどん曖昧になってきてる印象。それくらいAI記事増えてる。でもGoogleでも役立つ内容ならちゃんと評価されうる(Googleは質重視姿勢表明済)。結局、人にちゃんと役立つ記事だけ使われてる、それ前提さえ守ればAI×人間コラボ作も全然OK!って状況だと思う。
5. そうそう、RedditとGoogleが6000万ドル契約した件は知ってた?ユーザー主導ネタ・リアルな体験談・多彩な視点(あと質問&回答式)という部分が今メッチャ注目浴びてる。一部Reddit民曰く、「ここ半年検索流入超増えたのでは?」なんて話まで出た。こういう現象が生成系AI・検索アルゴリズム側にも影響及ぼしているとのこと。
6. あと、「人間向け記事」と「LLM用途」(例えばLLMs.txt)の差分も考える時代になったなって実感。「robots.txt」「sitemap.xml」は管理者向けだと思うけど、新しく出てきた「LLMs.txt」ではWeb管理者自身が抜粋インデックスを書くことで言語モデル利用に最適化できる…みたいな構想。ただ、この仕様はいまだ議論途上だから今後また仕様変更あるかもしれませんね。
7. メニューバーとか広告など余計な装飾は除いたコア情報パッケージを分離整理できれば便利だけど、これについては正式採用までアップデート入る予感しかない。そのあたり最新動向ウォッチした方がいいと思うよ。
2. 動画の場合はトランスクリプトやクローズドキャプションを用意するのがベストです。これ、YouTubeでSEO強化になるのはもちろん、そのテキストがAIに動画内容を伝える手助けにもなるんだとか。音声・ポッドキャスト関連なら番組説明文(ショーノート)か文字起こしを書いてアップしておいてほしいところだね。つまり全フォーマットで「単体で意味伝わる形」にしておけばOK!
3. 最近「AI進化で長文要らなくない?」という声も出ているけど、多分そうじゃない気がする。むしろLLM(大規模言語モデル)は訓練段階で詳細な長文コンテンツをよく参考にしているらしいんですよね。網羅的かつ専門性ある記事ほど信頼度UPのシグナルにもなるので、逆に今こそガチな長文量産時代なのかもしれません。
4. AIツール側も参照先として幅広いまとめ系リソースを好んでピックアップしてる模様。「決定版」「権威感」あり長文コンテンツ大量制作には追い風っぽい感じあるなあ。「人間用」と「AI判読用」の線引き自体、どんどん曖昧になってきてる印象。それくらいAI記事増えてる。でもGoogleでも役立つ内容ならちゃんと評価されうる(Googleは質重視姿勢表明済)。結局、人にちゃんと役立つ記事だけ使われてる、それ前提さえ守ればAI×人間コラボ作も全然OK!って状況だと思う。
5. そうそう、RedditとGoogleが6000万ドル契約した件は知ってた?ユーザー主導ネタ・リアルな体験談・多彩な視点(あと質問&回答式)という部分が今メッチャ注目浴びてる。一部Reddit民曰く、「ここ半年検索流入超増えたのでは?」なんて話まで出た。こういう現象が生成系AI・検索アルゴリズム側にも影響及ぼしているとのこと。
6. あと、「人間向け記事」と「LLM用途」(例えばLLMs.txt)の差分も考える時代になったなって実感。「robots.txt」「sitemap.xml」は管理者向けだと思うけど、新しく出てきた「LLMs.txt」ではWeb管理者自身が抜粋インデックスを書くことで言語モデル利用に最適化できる…みたいな構想。ただ、この仕様はいまだ議論途上だから今後また仕様変更あるかもしれませんね。
7. メニューバーとか広告など余計な装飾は除いたコア情報パッケージを分離整理できれば便利だけど、これについては正式採用までアップデート入る予感しかない。そのあたり最新動向ウォッチした方がいいと思うよ。

コミュニティと動画コンテンツでAI対策効果を高める
llms.txtみたいなAI向けロードマップ作るサイト、最近Anthropicとかその辺も興味示してんだよね。まあ自動でllms.txt吐いてくれるやつとか普通に出てきてるし…あー、これ広まったら人間向けにガッツリ作り込んだ記事と、AI読み用で簡素なバージョンをセットで準備する感じ、そっちが主流になりそう…いや、変な二段構え感だけど。普通の記事は人見るやつ、でも機械読む前提でもう一枚薄い層できる感じ…かな。まあ今まさにそういう時代じゃん。
今ほんと迷走中っぽい。ハッキリ言って、それが標準化したら(例:llms.txt対応ね)、こっちちゃんと書式合わさないとAIがページ見逃して損する未来ありえるんよ。メタデータ追加するとか、「このページこうです」って要点を直接AI用フィード置くのも気にし始めたほうがいいかも?目的…単純に装飾多すぎたり本文埋もれて勘違いされるの回避かな~たぶん。本来、人間レイアウト優先なんだけど「ここは絶対読ませたい」部分だけフィード送るとか、それお作法としてこれから生える可能性高そう。
検索vs.AI、このへんグラデーション混ざり気味じゃない?GoogleのSearch Generative Experience(SGE)見たりMicrosoft×Bing+OpenAIだったり。未来的にはもう「ユーザーにもAIにも伝わる本質重視記事」が断トツ正解ルートって流れ濃厚かもしれないよなぁ~…。中身ごまかしただけの量産系サイトほど息詰まりそう。
一応ちょっと心配事ピックアップしておく。
1. 質大事。雑に数打ってもあんまり意味ないし
2. 露出ポイント多い方がどう考えても得やと思う
3. 信頼&専門知識はコツコツ積み上げ必須…地味だけど後々効いてくる予感
4. サイト表示速度・スマホ対応・細かいマークアップ省略せずちゃんと!雑すると即アウトになりやすい
5. AI仕様変更早すぎw 継続ウォッチ+即追従力ないと置いていかれる可能性…
前になーSEO方面の人が「正直まだ勉強足りなくて、本当に詳しい仲間に救われてばっかw」みたいな話ぶっちゃけてた気がする。でもたぶん柔軟スイッチ大切っしょ。結局、新しい武器でもルールでも素直というか謙虚くらいじゃないと、生き延び無理ゲーだなと思った。(知らんけど…)
まとめ適当に済ます。
ChatGPTやPerplexity・Geminiみたいなサービス経由で記事パク……引用されたかったら、小手先より内容勝負だね多分。他にも道あるだろうけどAPI経路やファインチューニング云々、その仕掛け知って動けば賢いやつ扱い受けるし損はないかな。そのへん見据えつつ、割と根元は「役立つ専門情報」「シンプルで拾いやすさ確保」で押す以外王道なさげ。本質押さえて長期ブランド狙ったほうラクかなぁ。
時代によって言葉使いやノウハウ微妙変わってくの正直仕方なし。でもそこはさ、「他人軸」「ちゃんとした品質+きちんと技術適応」の軸保っとけばたぶん短期流行ごちゃごちゃにもあまり踊らずブレず残れると思う…らしいよ。それ目指して気楽にいこ?
↓FAQ投げっぱなし
Q:2025年SEO意味ある?
A:まだ超現役じゃね?むしろ重み増してきた感じ。「ルール変化あるとはいえ結局発見→評価の勝負」という点同じ印象。実際、中身濃度や技術周辺(速さ/リンク/スマホ最適化)は昔より求められているので甘え禁物!「スマホ放置→詰む」と嘆いていた担当者もリアルいたぞ…。油断しないほうがいいな。
今ほんと迷走中っぽい。ハッキリ言って、それが標準化したら(例:llms.txt対応ね)、こっちちゃんと書式合わさないとAIがページ見逃して損する未来ありえるんよ。メタデータ追加するとか、「このページこうです」って要点を直接AI用フィード置くのも気にし始めたほうがいいかも?目的…単純に装飾多すぎたり本文埋もれて勘違いされるの回避かな~たぶん。本来、人間レイアウト優先なんだけど「ここは絶対読ませたい」部分だけフィード送るとか、それお作法としてこれから生える可能性高そう。
検索vs.AI、このへんグラデーション混ざり気味じゃない?GoogleのSearch Generative Experience(SGE)見たりMicrosoft×Bing+OpenAIだったり。未来的にはもう「ユーザーにもAIにも伝わる本質重視記事」が断トツ正解ルートって流れ濃厚かもしれないよなぁ~…。中身ごまかしただけの量産系サイトほど息詰まりそう。
一応ちょっと心配事ピックアップしておく。
1. 質大事。雑に数打ってもあんまり意味ないし
2. 露出ポイント多い方がどう考えても得やと思う
3. 信頼&専門知識はコツコツ積み上げ必須…地味だけど後々効いてくる予感
4. サイト表示速度・スマホ対応・細かいマークアップ省略せずちゃんと!雑すると即アウトになりやすい
5. AI仕様変更早すぎw 継続ウォッチ+即追従力ないと置いていかれる可能性…
前になーSEO方面の人が「正直まだ勉強足りなくて、本当に詳しい仲間に救われてばっかw」みたいな話ぶっちゃけてた気がする。でもたぶん柔軟スイッチ大切っしょ。結局、新しい武器でもルールでも素直というか謙虚くらいじゃないと、生き延び無理ゲーだなと思った。(知らんけど…)
まとめ適当に済ます。
ChatGPTやPerplexity・Geminiみたいなサービス経由で記事パク……引用されたかったら、小手先より内容勝負だね多分。他にも道あるだろうけどAPI経路やファインチューニング云々、その仕掛け知って動けば賢いやつ扱い受けるし損はないかな。そのへん見据えつつ、割と根元は「役立つ専門情報」「シンプルで拾いやすさ確保」で押す以外王道なさげ。本質押さえて長期ブランド狙ったほうラクかなぁ。
時代によって言葉使いやノウハウ微妙変わってくの正直仕方なし。でもそこはさ、「他人軸」「ちゃんとした品質+きちんと技術適応」の軸保っとけばたぶん短期流行ごちゃごちゃにもあまり踊らずブレず残れると思う…らしいよ。それ目指して気楽にいこ?
↓FAQ投げっぱなし
Q:2025年SEO意味ある?
A:まだ超現役じゃね?むしろ重み増してきた感じ。「ルール変化あるとはいえ結局発見→評価の勝負」という点同じ印象。実際、中身濃度や技術周辺(速さ/リンク/スマホ最適化)は昔より求められているので甘え禁物!「スマホ放置→詰む」と嘆いていた担当者もリアルいたぞ…。油断しないほうがいいな。
IDAサイクルがもたらす基盤モデルへの定着チャンスとは
いや、もう今さ、人間だけじゃなくAIもガンガンコンテンツ見てる感じだよね。SEO大事にしとけば、その上にAEOやらGEOやら積み重なるからさ、なんか全部の基礎っぽい。まぁ…質問されたけど、「ChatGPTとか他AIサービスで紹介されるの保証します!」とか言う会社あるの?いや、マジ無理だからね。保証するなんて、それ完全に怪しい。システムって複雑すぎるし変化も激しいんだわ。その約束はほぼ不可能。
それで、でも仕組み知っといた方がいいかな。一応出現率を工夫して上げること自体はできたりすると思う。「AIに載せます!」系の宣伝見るけど信用しない方が良くない?長く続いてるしっかりしたサービスで、普通にコンテンツ力強化とか配信拡大手伝ってくれるところ使った方が多分安全。
あと「ブログ記事書くだけでLLM(大規模言語モデル)で触れてもらえる?」ってやつ、これね…まぁ可能は可能。ただ全部じゃなくて。例えばリサーチ詰め込んだ網羅系記事作ってMedium.comみたいな有名な場所で公開したら普通に目立つ。それこそ前プレイトーンズ(Playtours)の案件では関連キーワード1位ChatGPTで取れた。あの時Mediumの記事から直接引用だった気がする。
ポイント一応整理すると4つくらいあった。1:トピック徹底掘り下げ 2:プラットフォーム権威性(今回はMedium) 3:AI側にも読み取りやすい形・内容ハッキリ構成 4:定期的最新情報更新。それ意識しとけばまず損ないっしょ、多分。
それから「SEOとGEOは厳密に分けて考えた方がいい?」みたいな声あるけどさ…正直そこまで厳格じゃなくてもいいパターン多めかなぁ。このワード自体ターゲット区別用には便利だけど、中身はかなり似通ってて。でも違うとこ強いて言えばAI最適なら引用フォーマット意識するとかQ&A型盛り込むとか、多角度でまんべんなくテーマ拾うこと、とかその辺抑えればオッケー感あるよ。
最後によく「権威アップ狙う時どうすりゃ早い?」とか聞かれるんだけど…。正直小手先テクより戦略思考重視してコツコツ品質高い発信継続しかない感じ。ドメイン名義本人or会社できちんと出してく流れね。でも近道もし選ぶなら既存プラットフォーム(Medium・LinkedIn等)使ったりPR経由ニュースサイト業界メディア狙ったり。他にはRedditとかQuoraみたいなの地味参加して意味ある投稿貯めておくのも後々効き目あるっぽい、そんな雰囲気かなぁ…。
それで、でも仕組み知っといた方がいいかな。一応出現率を工夫して上げること自体はできたりすると思う。「AIに載せます!」系の宣伝見るけど信用しない方が良くない?長く続いてるしっかりしたサービスで、普通にコンテンツ力強化とか配信拡大手伝ってくれるところ使った方が多分安全。
あと「ブログ記事書くだけでLLM(大規模言語モデル)で触れてもらえる?」ってやつ、これね…まぁ可能は可能。ただ全部じゃなくて。例えばリサーチ詰め込んだ網羅系記事作ってMedium.comみたいな有名な場所で公開したら普通に目立つ。それこそ前プレイトーンズ(Playtours)の案件では関連キーワード1位ChatGPTで取れた。あの時Mediumの記事から直接引用だった気がする。
ポイント一応整理すると4つくらいあった。1:トピック徹底掘り下げ 2:プラットフォーム権威性(今回はMedium) 3:AI側にも読み取りやすい形・内容ハッキリ構成 4:定期的最新情報更新。それ意識しとけばまず損ないっしょ、多分。
それから「SEOとGEOは厳密に分けて考えた方がいい?」みたいな声あるけどさ…正直そこまで厳格じゃなくてもいいパターン多めかなぁ。このワード自体ターゲット区別用には便利だけど、中身はかなり似通ってて。でも違うとこ強いて言えばAI最適なら引用フォーマット意識するとかQ&A型盛り込むとか、多角度でまんべんなくテーマ拾うこと、とかその辺抑えればオッケー感あるよ。
最後によく「権威アップ狙う時どうすりゃ早い?」とか聞かれるんだけど…。正直小手先テクより戦略思考重視してコツコツ品質高い発信継続しかない感じ。ドメイン名義本人or会社できちんと出してく流れね。でも近道もし選ぶなら既存プラットフォーム(Medium・LinkedIn等)使ったりPR経由ニュースサイト業界メディア狙ったり。他にはRedditとかQuoraみたいなの地味参加して意味ある投稿貯めておくのも後々効き目あるっぽい、そんな雰囲気かなぁ…。

今後進む意味重視やマルチモーダル対応SEO方法とは何か
うーん、ゲストコンテンツ作るときってさ、まず業界で信頼されてる大手のサイトに投稿するのがやっぱ鉄板なんだよね。まあ、それだけじゃなくて、有名な専門家とコラボして記事まとめたりするのもめちゃくちゃ効くんだよ。いや、本当大事!ちなみにクラフトコーチング関係で有名になりたいなら、「この人なら自分のことマジ理解してくれる!」って思われることを意識した方がいいっぽい。Redditのユーザーも「“自分ごと”として捉えてあげて」みたいに言ってたし、これはたぶん結構響くと思うわ。
でさ、「RedditってGoogleとかLLM(AI系)の検索順位にも大事?」みたいな話出るじゃん?実は最近、その流れ加速しまくりかもしれない。なんでかっていうと、2024年時点でRedditはGoogleと60,000,000ドル契約してるし、それ以降検索結果とかAI学習データセットにもバンバン情報が取り入れられてるっぽい。その理由として、ユーザー同士がリアルな会話繰り広げているからトピックごとの本音や興味度合いがわかりやすいんだよね。それにQ&A形式だから普通に調べ物したりAIチャット使う雰囲気とも相性いいし。各Subredditにはニッチなジャンル専門家集まってたりして多様な意見も飛び交うから幅も広がるし、新しい情報もちょこちょこ更新されて鮮度保たれてる印象あるなあ。だから、自分用Subreddit決めてちゃんと交流できれば従来型の検索でもAI経由でも知名度上げられる仕組みになる可能性高いと思うよ。
逆に「低品質なのいっぱいばら撒けばいい?」みたいなの、本当にナシ!そういうやつ逆効果どころじゃない…ブランドまで痛手食らうだけだと思っといたほうが良いぞ。このごろAIも検索エンジン側も精度ガンガン上げてきて内容スカスカだったり怪しいコンテンツ容赦なく見抜いて弾く感じだから、そのへん要注意ね。「現実社会ザコすぎ=AIもちょっと毒化する説」みたいな面白ネタ言ってたReddit民いたけど、中身ショボイものほど悪影響じわじわ広がったりリスク増えるパターン多そう…。なので、本気で価値伝えられる内容・読む人側への視点忘れず真面目に続けたほうがお得感あるかな。
それから「AI生成の記事でもランキング入り目指せる?」という疑問、多分できなくはない。ただ、大前提としてちゃんと調べ尽くして裏どり済み+そのジャンル詳しい人間による編集・監修必須かな。その上で自分ならでは体験とか具体的意見盛り込めればさらに強い気がする。それとやっぱ読者サポート・問題解決寄り視点重視した戦略おすすめしたい。「AI初体験なんだけどSNS投稿とかブログ文面生成役立つかな…?」みたいな素朴質問を誰か投稿して、それについて別の人が「あ、自分は下書き出す用にはサッと使って、その後細かく直して個性プラスする派」みたいに返答寄せたり――こんくらい丁寧ステップ踏む方がおそらく結果につながると思いますね。
でさ、「RedditってGoogleとかLLM(AI系)の検索順位にも大事?」みたいな話出るじゃん?実は最近、その流れ加速しまくりかもしれない。なんでかっていうと、2024年時点でRedditはGoogleと60,000,000ドル契約してるし、それ以降検索結果とかAI学習データセットにもバンバン情報が取り入れられてるっぽい。その理由として、ユーザー同士がリアルな会話繰り広げているからトピックごとの本音や興味度合いがわかりやすいんだよね。それにQ&A形式だから普通に調べ物したりAIチャット使う雰囲気とも相性いいし。各Subredditにはニッチなジャンル専門家集まってたりして多様な意見も飛び交うから幅も広がるし、新しい情報もちょこちょこ更新されて鮮度保たれてる印象あるなあ。だから、自分用Subreddit決めてちゃんと交流できれば従来型の検索でもAI経由でも知名度上げられる仕組みになる可能性高いと思うよ。
逆に「低品質なのいっぱいばら撒けばいい?」みたいなの、本当にナシ!そういうやつ逆効果どころじゃない…ブランドまで痛手食らうだけだと思っといたほうが良いぞ。このごろAIも検索エンジン側も精度ガンガン上げてきて内容スカスカだったり怪しいコンテンツ容赦なく見抜いて弾く感じだから、そのへん要注意ね。「現実社会ザコすぎ=AIもちょっと毒化する説」みたいな面白ネタ言ってたReddit民いたけど、中身ショボイものほど悪影響じわじわ広がったりリスク増えるパターン多そう…。なので、本気で価値伝えられる内容・読む人側への視点忘れず真面目に続けたほうがお得感あるかな。
それから「AI生成の記事でもランキング入り目指せる?」という疑問、多分できなくはない。ただ、大前提としてちゃんと調べ尽くして裏どり済み+そのジャンル詳しい人間による編集・監修必須かな。その上で自分ならでは体験とか具体的意見盛り込めればさらに強い気がする。それとやっぱ読者サポート・問題解決寄り視点重視した戦略おすすめしたい。「AI初体験なんだけどSNS投稿とかブログ文面生成役立つかな…?」みたいな素朴質問を誰か投稿して、それについて別の人が「あ、自分は下書き出す用にはサッと使って、その後細かく直して個性プラスする派」みたいに返答寄せたり――こんくらい丁寧ステップ踏む方がおそらく結果につながると思いますね。
AI最適化×SEOのバランスを取ってブランド価値を拡大する
わー!うちのワークフロー、ほんとにリサーチ命って感じ!!まずAIがとりあえずドラフト作るじゃん?で、人間がそこに自分だけの視点とか思いつき追加して、ガチで質良いコンテンツ完成するって流れなんだよね。なんかさ、こうやると“本物感”もちゃんと出せるし、SEOランキングも上がったりしてマジ助かる!
それでさ、「GPT-4系みたいなファウンデーションモデルってどれくらいの頻度で再学習されてんの?」って質問も来たことあるけど、多分…大手モデルは1〜2年おきくらいで全体をアップデートしてるパターンが主流みたい。ただ、それも会社ごととかモデル次第だったり。うーん、小さい修正とかファインチューニングだったら割とすぐ、短めスパンで実施してる場合も結構あるらしい。
AIアシスタントってさ、ソース引用絶対するかどうか微妙だよね。Perplexityみたいなのはまあ基本的に出典付きで出すけど、ChatGPTだとなぜかそのまま情報ミックスしちゃって、引用表示されないパターンも多い!特にモデル内知識から引っぱってきてる場合、それが目立つわ。
あ、そうだ!新しいコンテンツがAI回答内に反映されるまで何日くらいかかるのか?これは「ウェブ検索ですぐ見つけられるようなページなら、インデックス後数日~数週間くらいでAIの返答にも活用され始めたりする」っぽい。でもさ、その情報自体をファウンデーションモデル本体へ組み込む場合は年単位普通にかかったりするわ。だから大規模アップデート待ちなのさ。
んで、「AIシステム的に好ましいフォーマットって何?」だけど、多分現状は見出し・リスト・テーブル中心なテキスト系構成がベター。それでも最近はマルチモーダル対応伸びてきてて、そのうち動画や音声系もガンガン使われそうな予感あるね!
「AI最適化した文章だと人への魅力落ちない?」については、自分的には「ちゃんとやれば全然大丈夫!」と言いたい。というのも整理された構成とか信頼できるソース選びとか、人にもAIにも両方ウケいいポイントばっかな気がする。だから、人向け・AI向けバランスよく両立可能だと思うんだよなー。
あ、それから「自分の記事やサイトがAIツール経由で使われているかどうか追える?」これ直感では難しそうだけど…例えば↓みたいな工夫アリ!
・クリック可能な引用元リンクから流入トラフィック解析
・ニッチ分野FAQ中でブランド名出現をウォッチ
・AIクエリをエミュレートできる専用ツール使って自己コンテンツ露出度追跡
・直接じゃないけど該当ページへのアクセス急増を見る
…こんなやり方なら案外ヒント掴めたり?
技術トレンド速すぎてビビることもあるけど、このコラムで書いてきた対策+知識セット握っとけば今後もあなたのコンテンツ絶対目立つ!ほんとう!!
もうちょっと詳しく学びたいなら下記リソースおすすめ:
・OpenAI「ChatGPT Search の紹介」→ ChatGPT検索連携について公式解説。
・「AI Alignment: Iterated Distillation and Amplification」→ IDA概念&そのインパクト深堀り。
・SearchEngineLand「The Proposed LLMs.txt Standard」→ LLMによるサイトアクセス標準案。
・SparkToro「Guide to Brand Appearances in AI Responses」→ ブランド可視性強化Tips多数!
・ML6「How LLMs Access Real-Time Data from the Web」→ リアルタイム情報取得メカ超解説!
ちなみにこの記事、元ネタはSynscribeブログ掲載だったやつだからよろしく〜!!
それでさ、「GPT-4系みたいなファウンデーションモデルってどれくらいの頻度で再学習されてんの?」って質問も来たことあるけど、多分…大手モデルは1〜2年おきくらいで全体をアップデートしてるパターンが主流みたい。ただ、それも会社ごととかモデル次第だったり。うーん、小さい修正とかファインチューニングだったら割とすぐ、短めスパンで実施してる場合も結構あるらしい。
AIアシスタントってさ、ソース引用絶対するかどうか微妙だよね。Perplexityみたいなのはまあ基本的に出典付きで出すけど、ChatGPTだとなぜかそのまま情報ミックスしちゃって、引用表示されないパターンも多い!特にモデル内知識から引っぱってきてる場合、それが目立つわ。
あ、そうだ!新しいコンテンツがAI回答内に反映されるまで何日くらいかかるのか?これは「ウェブ検索ですぐ見つけられるようなページなら、インデックス後数日~数週間くらいでAIの返答にも活用され始めたりする」っぽい。でもさ、その情報自体をファウンデーションモデル本体へ組み込む場合は年単位普通にかかったりするわ。だから大規模アップデート待ちなのさ。
んで、「AIシステム的に好ましいフォーマットって何?」だけど、多分現状は見出し・リスト・テーブル中心なテキスト系構成がベター。それでも最近はマルチモーダル対応伸びてきてて、そのうち動画や音声系もガンガン使われそうな予感あるね!
「AI最適化した文章だと人への魅力落ちない?」については、自分的には「ちゃんとやれば全然大丈夫!」と言いたい。というのも整理された構成とか信頼できるソース選びとか、人にもAIにも両方ウケいいポイントばっかな気がする。だから、人向け・AI向けバランスよく両立可能だと思うんだよなー。
あ、それから「自分の記事やサイトがAIツール経由で使われているかどうか追える?」これ直感では難しそうだけど…例えば↓みたいな工夫アリ!
・クリック可能な引用元リンクから流入トラフィック解析
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・直接じゃないけど該当ページへのアクセス急増を見る
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技術トレンド速すぎてビビることもあるけど、このコラムで書いてきた対策+知識セット握っとけば今後もあなたのコンテンツ絶対目立つ!ほんとう!!
もうちょっと詳しく学びたいなら下記リソースおすすめ:
・OpenAI「ChatGPT Search の紹介」→ ChatGPT検索連携について公式解説。
・「AI Alignment: Iterated Distillation and Amplification」→ IDA概念&そのインパクト深堀り。
・SearchEngineLand「The Proposed LLMs.txt Standard」→ LLMによるサイトアクセス標準案。
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・ML6「How LLMs Access Real-Time Data from the Web」→ リアルタイム情報取得メカ超解説!
ちなみにこの記事、元ネタはSynscribeブログ掲載だったやつだからよろしく〜!!