生成AIモデル：ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsが可視性をどう変えているか

生成モデルは、クエリに対して独自の回答を生成します。従来の検索エンジンが単にリンクを提示するだけなのとは異なります。企業にとって、これは可視性のルールを根本から変え、生成型エンジン最適化（Generative Engine Optimization）を新たな必須の取り組みとしています。

生成AIモデルとは何ですか？

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsの比較

ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーションとの関連性

生成モデルを正しく位置づける

生成モデルを正しく理解する：よくある誤解

生成モデル用のコンテンツを準備する：手順別ガイド

生成AIモデルとは何ですか？

生成モデルとは、膨大な量のテキストデータを用いて学習されたAIシステムであり、既存の文書を単に列挙するのではなく、そこから新しい、首尾一貫した回答を生成するものです。これらは言語のパターンを認識し、そこから次に続くべき単語の確率を導き出します。

理解しておくべき重要な点：生成モデルは意図的に事実をでっち上げることはありませんが、誤りを犯す可能性はあります。明確かつ曖昧さのない形で記述された情報源は、曖昧な記述よりもはるかに信頼性高く取り込まれます。

よく知られている例としては、ChatGPTのようなチャットシステム、Perplexityのような回答生成ツール、そして検索機能に直接統合されたGoogleAI Overviewsなどが挙げられます。これら3つはいずれも、最新の質問に対してウェブ上のコンテンツを参照し、選定された情報源を引用しています。このようなモデルの学習は、いくつかの段階を経て行われます。まず、非常に広範なテキストデータから一般的な言語パターンを学習し、その後、有益で信頼性が高く、理解しやすい回答を構成できるよう、的を絞って訓練されます。この第2段階は、不確実な情報や矛盾する情報をモデルがどのように処理するかを決定づける重要な要素となります。

独自の新しい答えを導き出す
膨大な量のテキストを用いて学習
最新情報を取得するためにWebにアクセスする

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsの比較

これら3つのシステムは、利用方法や情報源の扱いにおいて明らかに異なります。 ChatGPTは主に学習データに基づいて質問に回答し、必要に応じてのみウェブ検索の結果を補足します。Perplexityは当初から、出典リストが表示される回答エンジンとして設計されています。Google AI Overviewsは従来の検索結果の直上に表示され、すでに上位にランクインしているコンテンツを優先的に取り上げます。

企業にとって重要なのは、これらのシステムの最新性には大きな違いがあるという点です。リクエストがあるたびにリアルタイムでウェブにアクセスするシステムもあれば、特定の時点での知識を主に基にしており、それを段階的にしか更新しないシステムもあります。価格、在庫状況、イベント情報などの最新コンテンツを重視する場合は、自社のターゲット層が実際にどのシステムを利用しているかを把握しておく必要があります。

ChatGPT：知識とピンポイントなウェブ検索の組み合わせ
Perplexity：出典リスト付き回答エンジン
AIの概要：Google検索で直接閲覧可能
誰もが、明確に構成された情報源を好む

ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーションとの関連性

生成モデルは回答ごとに引用する情報源が限られているため、AIの回答そのものの中で、注目を集めるための新たな競争が生まれています。質問に対して正確かつ構造化され、明確な定義を伴って回答するコンテンツが優先的に採用されるようになっています。企業にとって、これは従来のオンページ最適化だけでは不十分であり、機械が読み取りやすい回答を実現するためには、整然としたテキスト構造が不可欠であることを意味します。

純粋なテキスト構造に加え、技術的なアクセシビリティも重要な役割を果たします。クリックやフォーム入力といった操作の背後に重要な情報が隠されることなく、クローラーが確実に読み取れるコンテンツは、生成型システムによって正確に認識・再現される頻度が格段に高くなります。

AIの回答ごとに参照元が少数
正確で、体系的な回答を歓迎します
明確な定義は引用される可能性を高める
オンページSEOは依然として基本要件である

生成モデルを正しく位置づける

これほど注目されているにもかかわらず、生成モデルはこれまでのところ従来の検索機能を完全に置き換えるものではなく、新たな次元を付加する形で補完しているに過ぎない。多くのユーザーは、迅速かつ直接的な回答が必要か、あるいは比較のための複数の情報源が必要かによって、検索クエリに応じて従来の検索エンジンとチャットシステムを意図的に使い分けています。企業にとっては、どちらか一方に集中するのではなく、これら2つの露出形態を並行して管理する必要があることを意味します。

従来の検索機能を補完するものであり、それに取って代わるものではない
リクエストに応じてユーザーを切り替える
両方の可視化形態を並行して管理する
技術的なアクセシビリティは依然として必須条件である

生成モデルを正しく理解する：よくある誤解

よくある誤解として、生成モデルが従来の検索エンジンのようにインターネット上のコンテンツを直接検索すると思われていることがあります。実際には、多くのシステムが学習済みの知識と、特定の部分を対象とした的を絞ったウェブ検索を組み合わせており、つまり、すべての検索クエリが自動的に最新のウェブコンテンツを反映するわけではないということです。このことを知らない人は、古くなった回答や不完全な回答に戸惑ってしまうでしょう。

モデルの出所についても、しばしば混同されがちです。独立した製品のように見えるシステムすべてが、同名の企業によるものとは限りません。その背景については、ChatGPTを支える最も有名なプロバイダーの一つであるOpenAIに関する記事などで詳しく解説されています。

すべての検索クエリがライブウェブ検索を利用するわけではない
トレーニングに関する知識は時代遅れになっている可能性がある
メーカーとモデル名を混同しないようにしてください
システムの由来を事前に確認する

生成モデル用のコンテンツを準備する：手順別ガイド

生成型システム向けにコンテンツを最適化したい場合は、まず既存のページに対してコンテンツ監査を行い、どのコンテンツがすでに明確に構造化されているか、どのコンテンツを修正する必要があるかを把握することから始めるのが最善です。その後、個々のセクションを修正し、具体的な質問に対する正確で完結した回答に仕上げます。

最後に、他のページの内容作成作業を進める前に、これらのコンテンツがクローラーからアクセス可能かどうかを技術的に確認しておく価値があります。