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あの、GoogleのAI検索って、同じコツワで検索しても毎回結果が変わるって、あなたはご存知でしたか?
えー、まあ結構変わりますよね。
はい。今回の深掘りのミッションはですね、提供されたSEO研究チャンネルの検証データをもたに、この結果が毎回変わるという驚きの事実と、その裏にある法則を解き明かすことです。
すごく興味深いテーマですね。
はい。知識よく旺盛なあなたに向けて、情報型にならないように要点だけを整理してお届けしますね。では、紐とえていきましょう。
はい。よろしくお願いします。
早速なんですが、ちょっと信じられないデータがありまして、おすすめに関連する100個のキーワードを、それぞれ10回ずつAIで検索してみた検証結果なんですが、
ええ。
10回全てに表示されたブランドって、全体の何パーセントだったと思いますか?これ、わずか1.2パーセントだったんですよ。
1.2パーセント。そう聞くと、なんかAIが毎回デタラメな回答をしているように感じちゃいますよね。
そうなんですよ。本当にランダムなのかなって。
でも、ここで興味深いのはその数字の裏側なんです。
裏側ですか?
ええ。実はこの1.2パーセントという低さは、1回しか表示されない多数のレアブランドに全体の数字が引っ張られている結果なんですよ。
なるほど。毎回コロコロ変わっているように見えて、全部がランダムというわけではないと。
その通りです。実際には、1キーワードあたり平均して約4.9個のブランドが、5回以上という安定した頻度で表示されています。
ちゃんと安定している部分もあるんですね。
はい。ただ注意点として、AIを使って同じブランドをまとめる作業をしているため、例えばパナソニックのカタカナ表記とアルファベット表記が別々にカウントされるような、ちょっとした抽出の誤差が含まれていることは公平に見ておく必要があります。
表記売れの影響はあるにせよ、それでも約5個のブランドしか安定して残らないというのは、ここからが本当に面白いところなんですけど。
ええ。
従来のSEO検索との決定的な違いですよね。
まさにそこです。専門的には、ジャッカード係数と呼ばれる検索結果の変化を示す指標があるのですが。
ジャッカード係数。
はい。今回の検証データによると、その平均値は0.224でした。
0.224。えーと、それってつまり、どういう状況なんでしょうか。
ざっくり言うと、検索結果の2割が安定していて、残りの8割は毎回コロコロと変動しているという意味なんですよ。
8割も変動するんですか。それは予想以上ですね。でも、検索するジャンルによっても、その変動の激しさは違ったりするんでしょうか。
鋭いですね。カテゴリーによって安定度は全く異なります。例えば、クレジットカードのカテゴリーを想像してみてください。
はい。楽天カードとか三井住友カードとか。
ええ。そういう誰もが思い浮かべるコアブランドがある領域は、結果がすごく安定します。
ああ、定番が決まっているからですね。
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その通りです。一方で、家電や美容のように選択肢が滝に渡り、ユーザーの好みが分散しているカテゴリーではどうでしょう。
絶対的な正解がないですよね。
はい。そういったジャンルでは、AIの回答も毎回大きく変動することが分かっているんです。
選択肢が多いジャンルほどAIも迷うというか、いろいろな提案をしてくるわけですね。つまり、これはあなたにとってどういう意味があるのでしょうか。
重要なのは、単発の検索結果だけで一気一流しないことです。今回は表示された、今回はダメだったと判断するのではなく。
何度も検索する反復観測を行って、出現率でデータを捉えられる必要があると。
はい、その通りです。
一回の結果を鵜呑みにせず確率で見るということですね。
そして、AIの検索結果でその2割の安定枠に入るためには、世間からこれといえばこれと呼ばれる第一早期ブランドになること。これがAI時代において一番重要になりそうです。
これをより大きな視点に結びつけて考えてみると、AI検索の結果というのは決して固定された教科書ではありません。むしろ、世の中の共通認識の揺れ動きを映し出す鏡だといえます。
常に私たちの認識に合わせて変化しているわけですね。
ただ、ここでこのトピックはあなたに重要な疑問を投げかけています。
何でしょうか。
もし、AI検索がすでに世間で認知されている第一早期ブランドの表示を優遇する仕組みなのだとしたら、
はい。
今後登場する全く無名の、でも革新的なスタートアップ企業は一体どうやってAIの推薦リストに食い込み、あなたに見つけてもらえばいいのでしょうか。
それはかなり深く考えさせられるテーマですね。
AIが賢く世の常識が反映するようになればなるほど、新しいものとの出会いが難しくなるのかもしれません。
あなたはこのAIの性質とこれからどう向き合っていきますか。
今回の深掘りはここまでです。
