AI、SEO、そしてグーグルゼロの神話
数日前、BFM 89.9のラジオ討論を聞いていました。討論のタイトルは「ChatGPTがGoogle検索を終わらせてる」で、ホストとゲストはAIツールであるChatGPTがGoogleのシェアを奪うかどうかを議論していました。彼らは「Google ゼロ」と呼ばれる世界が到来する日、つまりGoogleがウェブサイトへのトラフィックを止める日が来ると、マーケターが適応するために必死になるだろうという話をしていました。
これはAIと検索についての現在の不安を捉えた会話の一例です。しかし、主張された内容を詳しく見ると、実際はもっと現実的で少し実用的かもしれません。
※ この記事は元々英語で書いたもので（ラジオ番組は英語だったから）、cyberagent/Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408-12b というモデルを使ってローカルのマシンでollamaを使って日本語に翻訳してみました。所々の表現は英語「そのまま」となってますので、ご了承くださいませー
主張その1: 「ChatGPTはAI紹介の80%を占める」
討論中、司会者は「ChatGPTがAI紹介の約80%」を占めていると指摘しました。つまり、AIプラットフォームに属するトラフィックの中で、現在ChatGPTが支配的な存在です。
この発言が誤解されやすい点は、まるで全ウェブ紹介の80%が既にChatGPTから来ているかのように聞こえることです。しかし、それは事実ではありません。
- ChatGPT vs. Googleのスケール: 2月2023年にはChatGPTが約51M訪問、一方でGoogle検索は34億（3.4B）でした。これはGoogleのスケールのわずか2%未満です（SimilarWeb）。
- 成長は支配ではない: 6月にはAI紹介が前年比360%増の11億（1.1B）に達しましたが、Googleは依然として1910億（191B）の紹介を引き受けています（SimilarWebブログ）。
- 解釈が重要: ChatGPTはAIプラットフォームの中でリーダーですが、Googleの全体的なトラフィックパワーには及ばない。
「ChatGPTはAI紹介で優位に立っているかもしれませんが、検索エンジンがまだインターネットを支配しています。」
主張その2: "LLMs依存のTXTファイルに全サイトコンテンツをリスト化"
ディスカッションでゲストは、AI最適化のためにはすべてのサイトコンテンツをリストしたファイル「llm.txt」をアップロードする必要があるかもしれないと提案しました。その考えは大規模言語モデル（LLMs）がこのファイルをクロールしてサイトをよりよく理解するというものです。
これは可能性がありますが、誤解を反映しています。
llm.txt 実際に何を意味するか
llm.txtの概念は、コミュニティ主導の提案として、robots.txtと同様の精神で始まりました。このアイデアは、AIモデルにすべてのコンテンツを供給することではなく、LLMsがサイトとどのように相互作用するかを制御することにあります。
- 許可制御:
robots.txtが検索エンジンカーラーにインデックスできるページを伝えるように、llm.txtはAIクローラー（OpenAI、Anthropic、Perplexityなど）にサイトのどの部分を使用するか許可するために使われます。 - 透明性: ウェブサイト管理者がAIトレーニングや検索のためにコンテンツがスクレイピングされることに対してオプトインまたはオプトアウトできる手段を提供します。
- 業界の採用: 一部のAI企業、例えばOpenAIは
llm.txt指示に従うことを表明しています。他の企業は独自のクロール基準で実験中です。
最適化ツールではない理由
ディスカッションが誤った方向に進んだのは、llm.txtをコンテンツマップとして提示した点です: AIが見るべきすべての内容をリストするファイル。実際には:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは単一のテキストファイルに依存しません。ベクトル埋め込み、データベース、意味的マッチングを使用して関連情報を引き出します（Prompting Guide: RAG; Wikipedia: RAG）。
llm.txtファイルはLLMの応答でのランキングや権威を向上させません。それはあくまでコンテンツが使用できるかどうかに影響します。- 最適化は明確な構造、深み、そして権威ある執筆から来るものであって、
llm.txtのような新しい形式のサイトマップを作成することではありません。
llm.txtを門番と考え、ブースターではありません。アクセスを制御しますが、可視性を保証しません。
したがって、llm.txtは許可管理には役立ちますが、AIの可視性のための魔法のレバーではありません。AI時代のSEOの実質的な作業は依然として同じです：信頼される権威として認識されるコンテンツを作成することです。
LLMsは検索エンジンではなく、情報を収集、消化、分類、保存しないため、自分でこれらの技術に頼る必要があります:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) はベクトル埋め込みと意味的検索に依存しており、静的なテキストダンプには依存しません（Prompting Guide）。
- 文脈対応の取得はAIがクエリに適応した回答を提供することを意味します。多くのキュレートされたソースから引き出すためです（Wikipedia: RAG）。
- テキストファイルは微妙さ、更新、権威を反映できず、LLMsも検索エンジンが使うデータベースのように情報を保存しません。
構造は依然として重要ですが、権威、深み、明確さの方がより重要です。E-E-A-Tを覚えていますか？
AI最適化はファイルを追加することではありません。信用される引用の源になることが重要です。
主張その3: 「マーケターはプラットフォーム依存リスクを避けるために多様化する必要がある」
ここで会話が金に輝いた。単一プラットフォームへの依存は常に危険だった。AIの台頭はそれを変えるわけではなく、むしろ強化している。それはビジネスだけでなく、一般的なほとんどのことにも適用される。
- 単一点障害: Stripeは、一つのプロバイダーに依存することが企業を政策や技術の壊滅的な変動にさらすと警告している (Stripe)。
- 現実の影響: Indie Hackersは、FacebookやGoogleが突然ルールを変更したときにSaaS創業者が全てのビジネスを失った事例を記録している (Indie Hackers)。
- 多様化: 複数プラットフォーム戦略の構築、ニュースレターのような自分たちのチャネルの維持、一つのアルゴリズムへの依存の軽減が確立された防衛手段である。一部の人々はマーケティングメールが死んだと言い、それを信じさせようとするが、私たちは自分の配布チャネルを持ち、メールは普遍的なのだ。だから、皆さん、関係構築とメールリストの作成を止めないでください！
マーケターにとってAIの台頭は、GoogleかChatGPTかを選ぶことではなく、一つのアルゴリズムが自分のリーチを決定づけないようにすることである。
主張その4: 「AI生成コンテンツが実と偽の境界を曖昧にする」
本討論では、実と人工のコンテンツの境界がますます曖昧になることについても触れられました。これは、我々がメディアを消費する方法におけるより深い変化です。
- 合成メディアは進歩中: GoogleのVeo 3などのツールは、ほぼ写真のようにリアルな動画を生成することができ、検出が難しくなっています (ACM)。
- 検出は軍拡競争: AI生成テキストには時折異常が見られるものの、研究者たちは検出ツールが常に追いつこうとしていると認めています (Wharton)。
- ストーリーテリングは続く: 機械はテキストや映像を作成することができますが、本物の人間の物語はアルゴリズムでは達成できない方法で共鳴します。
機械による大量のコンテンツの中で、真実味あるストーリーテリングは価値が高まるのではなく、むしろ低下する。
大局的視点
ラジオトークでは、AIをSEO（検索エンジン）に対する迫り来る存在的脅威として描きました。しかし、証拠はもっと現実的な姿勢を示しています。
- ChatGPTがAI参照で支配的になる一方で、Googleは依然としてウェブを支配している。
- 大規模言語モデル（LLMs）は権威と構造に栄養を得る、テキストファイルではなく。
- プラットフォーム依存は実在のリスクであり：多様化が生き残るための鍵である。
- ストーリーテリングは最終的な差別要素である。
「Google ゼロ」を恐れるマーケターには、このようなアポカリプス的な未来を心配する必要はありません。もっと現実的な未来は、AIが新たな強力なチャネルとなり、SEOが常に重視してきた深さ、権威、明確さ、信頼性と同様の基本原則で報われるということです。
Googleの検索およびウェブへのゲートキーパーとしての支配は、彼らの優越性や私たち自身の行動だけでなく、市場をコントロールするために数十億を分配チャネルに支払う能力 によるものでもあります。これは現在挑戦されていますが、もしChatGPTが彼らを過度に煩わせた場合、彼らはもっと多くのお金を払うことになるだろうと私は予想します。そして、彼らはそれを行う能力があり、私は疑わない。
だから、ブログ記事、FAQ、思慮深いコンテンツなどで専門知識を確立するものは引き続き重要であり、実際にはAIの時代においてこれまで以上に重要になるでしょう。
