この記事は英語から翻訳しています。元の記事を読むには 元の記事を読むにはこちらをクリックしてください また、内容に問題がある場合は、遠慮なく report-osteam@semrush.comまでご連絡ください。
Google が AI モードをリリースして以来、私の頭の中には 2 つの疑問がありました。
- コンテンツが AI の結果に表示されるようにするにはどうすればよいでしょうか?
- AI 検索がまだ大部分が謎に包まれている中で、何が機能するのかをどうやって見極めればよいのでしょうか?
オンラインにはたくさんのアドバイスがありますが、その多くはせいぜい推測の域を出ません。 AI の最適化については誰もが仮説を持っていますが、何が機能するかを確かめるために実際の実験を行っている人はほとんどいません。
1 つのアイデアは、 クエリ ファンアウトを最適化することです。 クエリファンアウトとは、AI システム (特に Google AI モードと ChatGPT 検索) が元の検索クエリを複数のサブクエリに分解し、さまざまなソースから情報を収集して包括的な応答を構築するプロセスです。
この図は、クエリのファンアウト プロセスを完璧に表しています。
最適化戦略はシンプルです。特定のトピックに関するサブクエリを識別し、それらのクエリを対象とするコンテンツがページに含まれていることを確認します。 そうすれば、AI の回答で選ばれる可能性が高くなります (少なくとも理論上は)。
そこで、これが実際に機能するかどうかを確認するために、小さなテストを実行することにしました。 私はブログから 4 つの記事を選択し、関連するファンアウト クエリに対応するためにチーム メンバーに更新してもらい、1 か月間 AI の可視性を追跡しました。
結果？ まあ、彼らは AI 最適化に関する興味深い洞察を明らかにしています。
私たちの実験から得られた重要なポイントは次のとおりです。
重要なポイント
- ファンアウト クエリの最適化により、AI 引用が大幅に増加します: 4 つの記事という小規模なサンプルでは、追跡されたプロンプトの引用が 2 から 5 へと 2 倍以上に増加しました。 サンプルサイズを考えると絶対数は少ないですが、引用は私たちが影響を与えようとした主な指標であり、増加は方向的に成功を示しています。
- AI の引用は予測できない場合があります: 私はその月の間定期的にチェックインしましたが、ある時点では引用が 9 まで上昇し、その後 5 まで減少しました。 ChatGPT によってブランドやパブリッシャーの引用が全体的に大幅に減少したという 件の報告 があります。 これは、可視性のために AI プラットフォームに依存している場合、物事がいかに急速に変化する可能性があるかを示しています。
- 追跡したクエリに対する当社のブランド言及が減少し、他社のブランド言及も同様に減少しました。 全体的に、 監視していたクエリに対する AI 応答に表示されるブランド言及が減少していることがわかりました。 これは、当社の発言力シェア、ブランドの認知度、総言及指標に影響を与えました。 他のブランドでも同様の低下が見られました。 これは引用の変更とは異なる問題のようです。むしろ、実験期間中に AI プラットフォームがブランド言及をどのように処理したかが問題です。
この実験の結果については、この記事の後半で詳しく説明します。 まず、この実験をどのように実施したかを詳しく説明します。これにより、私たちの方法論を理解し、私たちのアプローチを再現または改善できるようになります。
クエリファンアウト実験の実行方法
実験の設定と実行方法は次のとおりです。
- 私たちのブログから4つの記事を選びました
- 選択した記事ごとに10～20のファンアウトクエリを調査した。
- 私は、私たちのチームのシニア コンテンツ ライターである Tushar Polと提携し、この実験のコンテンツ変更の実行を支援してもらいました。 彼は、できるだけ多くのファンアウトクエリに対応できるように、記事の内容を編集しました。
- AI の可視性の前後を測定できるように、ファンアウト クエリの追跡を設定しました。 これには、Semrush Enterprise AIO プラットフォームを使用しました。 私たちは主に、コンテンツの変更が Google の AI モードでの可視性にどのような影響を与えたかを確認することに興味がありましたが、最適化によって副次的な効果として ChatGPT 検索などの他のプラットフォームでの可視性も向上する可能性があるため、そこでもパフォーマンスを追跡しました。
それぞれのステップを詳しく見てみましょう。
1. 記事の選択
この実験のための記事を選択する際には、特定の基準を念頭に置いていました。
まず、過去数か月間安定したパフォーマンスを示した記事を探しました。 最近トラフィックが不安定になっており、不安定なページでテストすると、パフォーマンスの変化が私たちの変更によるものなのか、単なる通常の変動によるものなのかを判断できなくなります。
第二に、私たちの事業の中核となる記事は避けました。 結局のところ、これは実験だったのです。 何か問題が発生した場合、重要なトピックの可視性に悪影響を与えたくありませんでした。
コンテンツ ライブラリを確認した結果、次の 4 つの最適な候補が見つかりました。
- マーケティングカレンダーの作成方法ガイド
- サブドメインとは何か、どのように機能するかについて解説します
- Googleキーワードランキングの総合ガイド
- 技術的なSEO監査の実施方法に関する詳細なウォークスルー
2. ファンアウトクエリの調査
次に、各記事のファンアウトクエリの調査に移りました。
ファンアウト クエリ（関連する質問やフォローアップ）は動的に生成され、検索ごとに異なる可能性があるため、ユーザーが AI モードを操作したときに Google がどのファンアウト クエリを使用するかを知る方法が現在ありません。
そのため、合成クエリに頼らざるを得ませんでした。 これらは、ユーザーが AI モードで検索したときに Google が生成するクエリに近い AI 生成クエリです。
これらのクエリを生成するために 2 つのツールを使用することにしました。
まず、 Screaming Frogを使用しました。 このツールを使用すると、各記事に対して カスタム スクリプト を実行できます。 スクリプトはページ コンテンツを分析し、対象となるメイン キーワードを識別し、独自のクエリ ファンアウトを実行して関連するクエリを提案します。
残念ながら、Screaming Frog 内ではデータが正しく表示されません。すべてが 1 つのセルに詰め込まれています。 そのため、セルの内容全体をコピーして別の Google スプレッドシートに貼り付ける必要がありました。
今では実際にデータを見ることができます。
良い点は、スクリプトがコンテンツがすでにこれらのクエリに対応しているかどうかもチェックすることです。 一部のクエリがすでに解決されている場合は、それらをスキップできます。 しかし、新しいクエリがあった場合は、それに対応する新しいコンテンツを追加する必要がありました。
次に、 Qforiaを使用しました。これは、 Mike King と彼の iPullRank チームが作成した無料ツールです。
別のツールを使用した理由は簡単です。ツールが異なれば、表示されるクエリも異なることが多いからです。 より広い範囲を網羅することで、潜在的なファンアウト クエリのより包括的なリストが得られます。
さらに、特定のクエリが両方のツールに共通している場合は、そのクエリに対処することが重要である可能性があるというシグナルになります。
Qforia の動作方法は簡単です。指定されたフィールドに記事のメインキーワードを入力し、Gemini API キーを追加し、検索モード (Google AI モードまたは AI 概要) を選択して、分析を実行します。 ツールは関連するクエリを生成します。
各記事の分析を実行した後、結果を同じ Google スプレッドシートに保存しました。
3. 記事の更新
スプレッドシートにファンアウト クエリが満載されたので、実際に記事を更新するときが来ました。 ここで Tushar が介入しました。
私の指示は簡単でした:
各記事のファンアウト クエリを確認し、まだカバーされていないクエリ と に対処して、追加することが可能です。 一部の質問が記事の範囲を超えていると感じられた場合は、それをスキップして先に進んでも問題ありません。
また、クエリを逐語的に含めることが常に必要というわけではないことも Tushar に伝えました。 クエリによって提示された質問に答えている限り、正確な言葉遣いはそれほど重要ではありませんでした。 目標は、読者が実際に求めているものがコンテンツに含まれていることを確認することでした。
場合によっては、クエリに対応するには、既存のコンテンツに 1 つか 2 つの文を追加するなど、小さな調整を行う必要があります。 場合によっては、まったく新しいセクションを作成する必要がありました。
たとえば、技術的な SEO 監査の実施に関する記事に対するファンアウト クエリの 1 つは、「技術的な SEO 監査とオンページ SEO 監査の違い」でした。
この質問にはさまざまな方法で対応できますが、技術的な SEO 監査とは何かを定義した直後に比較を行うのが賢明な選択肢の 1 つです。
場合によっては、クエリを既存のコンテンツに自然に統合するのは簡単ではありませんでした (または不可能でした)。 このような場合には、新しい FAQ セクションを作成し、そのセクションで複数のファンアウト クエリをカバーすることで対処しました。
次に例を示します。
1 週間にわたって、リストにある 4 つの記事をすべて更新しました。 これらの記事は、当社の標準的な編集レビュープロセスを経ていません。 私たちは急いで行動しました。 しかし、これは実験であり、定期的なコンテンツの更新ではないため、意図的なものでした。
4. 追跡の設定
更新を公開する前に、比較の基準を確立するために各記事の現在のパフォーマンスを記録しました。 こうすることで、クエリファンアウトの最適化によって AI の可視性が実際に向上したかどうかがわかります。
結果を追跡するために、弊社の Enterprise AIO プラットフォームを使用しました。 ツールで新しいプロジェクトを作成し、対象とするすべてのクエリを入力しました。 その後、このツールは Google AI モードと ChatGPT における現在の可視性の測定を開始しました。
この実験の開始時のパフォーマンスは次のようになりました。
- 引用: これは、AI の応答で当社のページが引用された回数を測定します。 当初は、4 つの論文のうち 2 つだけが少なくとも 1 回は引用されていました。
- 総言及数: この指標は、AI 応答で当社のブランドが直接言及されたクエリの割合を示します。 その比率は 18/33 でした。つまり、追跡された 33 件のクエリのうち 18 件のクエリで当社が言及されていたことになります。
- シェア・オブ・ボイス: これは、追跡された AI クエリ全体でのブランドの位置付けと言及頻度の両方を考慮した加重メトリックです。 当社のスコアは 23.4% で、一部の回答には含まれていましたが、すべてに含まれていたわけではなく、また、リードする立場にいたわけでもないことが示されました。
- ブランドの可視性: これにより、位置に関係なく、プロンプトの応答の何パーセントが少なくとも 1 回は当社のブランドに言及したかがわかります。
メトリックを再度記録する前に 1 か月待つことにしました。 さて、いよいよ実験を終える時が来ました。
結果: クエリファンアウト最適化について学んだこと
結果は正直言って賛否両論でした。
まず、良いニュースがあります。引用の総数が増加しました。
私たちの 4 つの論文は引用回数が 2 回から 5 回に増え、150% 増加しました。 たとえば、(先ほど示した) 技術的な SEO 記事に加えた編集の 1 つが、AI 応答のソースとして使用されました。
私たちのコンテンツが引用されているのを見るのはまさに私たちが望んでいたことなので、これは勝利です。 （サンプルサイズは小さいですが。）
興味深いことに、実験をもっと早く終了していれば、最終結果はもっと印象的なものになったかもしれません。 ある時点では引用数は 9 件に達しましたが、ChatGPT がすべてのブランドの引用数を大幅に削減した ため、引用数は減少しました。
これは、AI プラットフォームがいかに予測不可能であるか、そして完全に制御できない要因が可視性に影響を及ぼす可能性があることを示しています。
しかし、私たちが追跡した他の指標はどうでしょうか?
当社のブランドシェアは 23.4% から 20.0% に低下し、ブランド認知度は 13.6% から 10.6% に低下し、ブランド言及は 18 回から 10 回に減少しました。
当社のデータによれば、ブランド指標の低下が見られたのは当社だけではありません。 同時にどれだけのブランドの声のシェアが低下したかを示すグラフがこちらです。
これは、追跡したクエリに対する応答を生成する際に、AI プラットフォームが全体的にブランド名をあまり言及しなかったために発生しました。 これは、先ほど述べた引用数の変動とはまったく異なる問題でした。
外部要因を考慮すると、私たちの最適化の取り組みはデータが示すよりも良い成果を上げたと考えています。 私たちは、不利な状況にもかかわらず、引用数を増やすことに成功しました。
それで、今の質問は次のようになります:
クエリファンアウト最適化は機能しますか?
私たちの実験から学んだことに基づくと、私は「はい」と言いますが、大きな注意点が付きます。
クエリファンアウトの最適化により、より多くの引用を獲得することができ、価値が高まります。 しかし、物事がこのように不安定な場合、予測どおりの成長を促進するのは困難です。 AI 向けに最適化する際には、この点に留意してください。
AI SEO についてさらに詳しく知りたい場合は、当社のブログで定期的に公開される新しいコンテンツに注目してください。 次にチェックすべき記事をいくつか紹介します。