SEOの次に来る次世代の検索環境

大阪オフィスからこんにちは！

LLMの台頭がSEOと既存の検索スキームに与える中期的な影響

情報探索の方法に根本的な変化をもたらしつつあります。従来の検索エンジンが提供する「リンクのリスト」という形式から、LLMが提供する「直接的な回答」へとユーザー体験が移行する中で、SEO（検索エンジン最適化）や既存の検索スキームが今後5年間でどのように変容していくのかは、デジタルマーケティング業界、コンテンツ制作者、そして一般ユーザーにとって喫緊の課題となっています。本レポートでは、この変化の主要な側面と、それに伴う機会および課題について考察します。

1.検索行動とユーザー体験の変化

LLMの最も顕著な影響は、ユーザーの検索行動の変化です。従来の検索エンジンでは、ユーザーはキーワードを入力し、表示された検索結果の中から最適なリンクを選択し、そのページにアクセスして情報を得るのが一般的でした。しかし、LLMは複雑な質問に対しても、複数の情報源から統合された、要約された直接的な回答を生成できます。 今後5年間で、この傾向はさらに加速するでしょう。ユーザーは、特定のウェブサイトにアクセスすることなく、検索結果ページ（SERP）上で質問への回答を得ることが増える可能性があります。これにより、ウェブサイトへのクリック数が減少する「ゼロクリック検索」が増加し、特に情報提供を主目的とするウェブサイトにとっては大きな影響となり得ます。

2.SEOのパラダイムシフト

従来のSEOは、キーワード最適化、バックリンク構築、テクニカルSEOなどが中心でした。しかし、LLMの台頭により、これらの要素の重要性が変化し、新たな最適化の側面が浮上します。

• 「回答」への最適化: 今後は、ウェブサイトが特定のキーワードで上位表示されるだけでなく、LLMがユーザーの質問に対して正確で網羅的な回答を生成するための「情報源」として認識されることが重要になります。そのためには、ウェブサイトのコンテンツがより構造化され、明確な情報提供がなされている必要があります。質問と回答の形式（Q&Aセクション）、定義、ステップバイステップのガイドなど、LLMが情報を抽出しやすい形式でのコンテンツ作成が推奨されます。
• 信頼性と権威性の向上: LLMは、その回答の質を担保するために、信頼性の高い情報源を優先する傾向があります。E-A-T（専門性、権威性、信頼性）の概念は、これまで以上に重要になります。専門家による執筆、参考文献の明記、最新かつ正確な情報の提供など、コンテンツの信頼性を高める努力が不可欠です。
• 自然言語処理（NLP）とセマンティック検索への対応: LLMは自然言語の理解に優れています。従来のキーワードマッチングだけでなく、ユーザーの意図や文脈を理解する「セマンティック検索」の重要性が増します。コンテンツは、特定のキーワードを詰め込むのではなく、テーマ全体を網羅し、関連する概念やエンティティを適切に含めることで、より広範なユーザーの意図に応えられるように最適化されるべきです。
• 新たな評価指標の登場: クリック数やインプレッション数といった従来の指標に加え、LLMによる情報の抽出度合い、コンテンツの要約可能性、回答の正確性といった新たな評価指標が重要になる可能性があります。これらの指標をどのように把握し、改善していくかが今後の課題となります。
  

3.既存の検索スキームの変化とビジネスモデルへの影響

既存の検索エンジンは、LLMの技術を自社の検索スキームに統合する動きを加速させています。GoogleのSGE（Search Generative Experience）はその代表例であり、検索結果ページに直接AIが生成した要約や回答が表示されるようになります。

この変化は、検索エンジンのビジネスモデル、特に広告収入に大きな影響を与える可能性があります。ユーザーがSERP上で完結する場合、ウェブサイトへの流入が減り、広告のクリックも減少する可能性があります。これに対し、検索エンジン側は、AI生成コンテンツ内での広告表示や、より高度なパーソナライズ広告の導入など、新たな収益モデルを模索することになるでしょう。

また、特定の情報やサービスを必要とするユーザーが、必ずしもウェブサイトを訪れる必要がなくなるため、リード獲得やコンバージョン獲得のプロセスにも変化が生じます。企業は、ウェブサイトへの流入だけに依存せず、LLMを介した情報提供や、AIアシスタントとの連携によるサービス提供など、新たな顧客接点とチャネルを開発していく必要が出てくるでしょう。

4.機会と課題

[機会]

• ニッチな情報の可視化: 従来の検索では見つけにくかったニッチな情報や専門性の高いコンテンツも、LLMによってより正確に抽出され、ユーザーに届けられる可能性が高まります。
• パーソナライズされた情報提供: LLMはユーザーの過去の検索履歴や興味に基づいて、よりパーソナライズされた情報を提供できるようになります。これにより、ユーザー満足度の向上と、より効果的な情報伝達が期待できます。
• 新たなコンテンツ形式の台頭: 音声検索やチャットボットを通じた情報探索が増える中で、テキストだけでなく、音声や動画といった多様な形式のコンテンツが重要になります。

[課題]

• トラフィックの減少: ゼロクリック検索の増加により、特に情報提供を主とするウェブサイトへのトラフィック減少は避けられない可能性があります。
• 誤情報の拡散リスク: LLMが生成する情報が常に正確であるとは限らず、誤情報や偏った情報が拡散されるリスクも存在します。これに対するファクトチェックの重要性が増します。
• SEOの複雑化: LLMへの最適化は従来のSEOよりも複雑になり、より高度なコンテンツ戦略と技術的な理解が求められます。
• 競争の激化: LLMを介した情報提供において、いかに自社の情報が選択され、利用されるかという新たな競争が生まれます。
  

5.結論

今後5年間で、LLMの台頭はSEOと既存の検索スキームに根本的な変革をもたらすでしょう。従来の「リンクのリスト」から「直接的な回答」へとユーザー体験がシフトする中で、コンテンツ制作者は、単にキーワードで上位表示を目指すのではなく、LLMがユーザーの質問に対して信頼できる情報源として認識されるような、高品質で構造化されたコンテンツの作成に注力する必要があります。

企業やウェブサイト運営者は、この変化を脅威と捉えるだけでなく、新たな情報提供の機会として捉え、LLMを活用した新しい顧客接点やビジネスモデルを構築していくことが求められます。情報探索の未来は、より会話的で、よりパーソナライズされたものへと進化していくことでしょう。この大きな潮流に対応するためには、継続的な学習と柔軟な戦略の見直しが不可欠です。

おわりに
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