AI時代突入の検索対策を勝手に予測してみた

AIの進化により検索対策「検索で勝つ技術」ではなくAIに選ばれるウェブページが求められると僕は勝手に予測しています。そのためにどうしたらよいのか？備忘録を兼ねて簡単にまとめてみました。AIの検索対策に興味がある方は良かったら読んでください。

1. 上位表示よりも「AIに引用されるか」を考える

これからの検索は「どのサイトが1位か」ではなく「AIの答えの中に名前が出るか」が重要になると予測
よって従来のテクニック型の対策では難しいと感じています

×　キーワードを詰める
×　小手先のSEOテクニック

2. 体験を書く

AIが一番信用するのは実体験や一次情報、現場の話ではないでしょうか？
AIに質問すれば簡単に答えっぽい文章を出してくれる時代になったからこそ
より独自性あるコンテンツが必要になると予測

• 実際にやったこと
• 失敗した理由
• 判断した背景
• 数字・期間・結果

これが無い文章はどれだけ正しくてもAIには響かないでしょう

3. 結論は最初に言う

AIは全文を読まずに使える部分だけを抜き取るのが定石です
よって英語の文法のように結論から原稿をまとめると効果的になると予測
文章校正の順序は以下の通り

1. 結論
2. 理由
3. 実体験や具体例

前置きが長い文章はAI検索では不利になるでしょう
まぁ人間同士のコミュニケーションにここは似ているのかもしれません

4. キーワードではなく「質問」に答える

キーワードを打ち込むのではなく言葉として発する疑問や言葉が重要です
これに真正面から答える文章を作る事がAIに選ばれると予測
実際に評価されるか会員企業様のウェブサイトにて多数検証中です

AI時代に強いコンテンツ

1. 失敗談＋学び
2. 時系列のストーリー
3. 今の自分なりの答え

辞書、用語解説などの記事はこれからどんどん価値が下がり
誰が発した言葉（文章）なのかが最も価値ある情報となるでしょう
（この部分は間違いないと確信しています）

おまけ：IT業界大好き3文字アルファベット熟語（検索対策編）

• SEO
  Search Engine Optimization
  → Googleなどで上位表示させるための基本施策
• GEO
  Generative Engine Optimization
  → AI検索に引用・参照されるための最適化
• SEM
  Search Engine Marketing
  → SEO＋検索広告を含めた検索集客全体
• SER
  Search Engine Results
  → 検索したときに表示される結果そのもの
• LLM
  Large Language Model
  → 人の文章を理解・生成できる「頭のいいAI本体」
• RAG
  Retrieval Augmented Generation
  → AIが検索してから答えを作る仕組み（ウソ防止）