SEOにおけるAI: コンテンツのアイデアからデータ分析まで

AIとは正確には何ですか?

AI はコンピューター サイエンスの広範な分野であり、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるインテリジェントなマシンの作成に焦点を当てています。 これには、コンピューターが学習、推論、問題解決、意思決定などの人間の認知機能を模倣できるようにするさまざまな技術、アルゴリズム、および方法論が含まれます。 AI は機械学習とよく混同されますが、実際には人工知能のサブセットであり、明示的にプログラムすることなくコンピューターがデータから学習して予測やアクションを実行できるようにするアルゴリズムの設計が特に含まれます。

機械学習は AI の重要なコンポーネントであり、機械がパターンを自動的に学習し、複雑な関係を認識し、経験を通じて時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる手段を提供します。 コンピューターはパターンを認識して一般化するために大規模なデータセットでトレーニングされ、正確な予測や意思決定ができ​​るようになります。 機械学習アルゴリズムは、より多くのデータを処理し、より多くの経験を得るにつれて、適応してパフォーマンスを向上させることができます。

AI 分野には、特定の機能とアプリケーションを備えたさまざまなタイプの AI システムがあります。 たとえば、自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を理解、解釈、生成できるようにすることに重点を置いています。 NLP テクニックは、言語翻訳、感情分析、チャットボット、音声アシスタントなどのさまざまなアプリケーションで使用されています。 この考え方は意味的に関連するキーワードに対応するため、すでによくご存知かもしれません。

AI の別のタイプであるコンピューター ビジョンには、画像やビデオから視覚情報を認識して理解するよう機械に学習させることが含まれており、画像認識、物体検出、自動運転車、医療画像処理などに応用されています。 そして、機械が環境と物理的に相互作用し、タスクを実行し、自律的に移動するように設計されたロボット工学があります。

機械学習は AI の基本的な技術ですが、ルールや知識ベースを使用して特定の領域で意思決定を行うエキスパート システムなど、他の AI 方法論もあります。 さらに、機械学習のサブセットであるディープラーニングは、近年大きな注目を集めています。 人間の脳の構造と機能にヒントを得た深層学習モデルは、相互接続された人工ニューロンの複数の層を使用して、複雑なデータセットを処理し、複雑なパターンを抽出し、正確な予測を行います。 ディープラーニングは、画像および音声認識、自然言語処理、推奨システムなどの分野における AI アプリケーションに革命をもたらしました。

現在、この分野では多くのことが起こっており、ChatGPT の発表以来、業界全体が注目を集めています。 ただし、SEO に適用できるのはその一部だけなので、ニッチに絞りましょう。

SEOにおけるAIとは何ですか?

SEO における AI とは、人工知能ツールを使用して検索エンジンの最適化の取り組みをサポートすることです。

多くの業界を再構築する可能性を秘めているため、AI が長年にわたって SEO と SEM でその地位を確立してきたことは驚くべきことではありません。 Googleは機械学習を利用して検索アルゴリズムとGoogle広告を改善している（そして最近、さらなる改善を発表した）。 これらの進歩は当時多少の話題を呼びましたが、私たちはそれらをほとんど当然のこととして受け入れてきました。

現在、より多くの既存の SEO ツールが AI 機能をプラットフォームに統合し、SEO のベスト プラクティスの実装と監査の実行をより簡単かつ直感的に行うことができる新しいツールの発表が行われています。 同時に、これらのツールは万能薬ではありません。 特に人間の介入なしには、すべての修正を提供することはできません。

AI は SEO の取り組みにどのように役立つのでしょうか?

AI の最も宣伝されている利点の 1 つは、ユーザーの時間を節約できることです。 効率を向上させ、SEO 戦略の有効性を高めたい場合は、AI を統合することが解決策になる可能性があります。

実際に目標をサポートする方法で AI の使用を開始するには、まず、どのプロセスに AI を導入することでメリットが得られるかを判断します。 必要以上に時間がかかっているのは何でしょうか? AI で改善できる可能性がある不十分な出力はどこにありますか? あまり監視を必要としない反復可能なプロセスはありますか? 現在のワークフローを注意深く観察して、非効率な領域や改善の余地を正確に特定します。

いくつかの潜在的な出発点があれば、それらのワークフローに AI を統合するとどうなるかを調査できます。 AIはプロセスのどの時点で導入されるのでしょうか? どのようなツールを使用しますか? 誰が指導、監督、レビューを行う必要があるのでしょうか?

考慮すべきことはたくさんありますが、目標の達成に向けて前進するのに役立つ反復可能なプロセスを作成することに努力する価値はあります (AI テクノロジーが優れているからといって、単に AI テクノロジーを導入するのではありません)。

ここでは、品質を維持しながら SEO の取り組みをサポートするために AI の使用を開始するさまざまな方法をいくつか紹介します。

コンテンツのアイデア作成

新鮮なコンテンツのトピックを生成することは、特に競争の激しい業界を扱う場合、瓶の中で稲妻を捕まえようとしているように感じることがあります。

生成 AI ツールを使用すると、対象ユーザーの問題点をさらに深く掘り下げて潜在的なトピックを明らかにしたり、独自のひねりを見つけるまで主題を反復したりできます。 AI ツールを使用して、コンテンツ戦略のギャップを見つけたり、これまでに取り上げた記事に関連するが別の角度からの記事を提案したりすることもできます。 開始するには、これらの書き込みプロンプトを確認してください。

コンテンツ制作

私はコンテンツ作成に ChatGPT を使用するのが好きです。 ただし、AI コンテンツ作成ツールだけでは高品質のコンテンツを作成するのに十分ではないことに注意する必要があります。コンテンツを次のレベルに引き上げるには、人間の洞察を追加する必要もあります。

ChatGPT やその他の生成 AI ツールは、既知のものを統合するのに最適です。 少し迅速なエンジニアリングを行うことで、予測を提供することもできます。 しかし最終的には、これらのツールは既存のテキストのパターンを作成します。 彼らは、新しいものではなく、類似したものを提供するために訓練された情報を抽出します。 これらのツールを最大限に活用するには、独自の分析を追加できる対象分野の専門家が必要です。 これらの洞察は、生成されたコンテンツの海の中でコンテンツを向上させます。

生成 AI を副料理長だと考えてください。そして、予期せぬ味の組み合わせを生み出し、適切なスパイスを加えることができる優秀な料理長を確保してください。

コンテンツの最適化

コンテンツの最適化では、多くの場合、目立たない方法でキーワードを統合する必要があります。 生成 AI ツールを使用すると、このプロセスを迅速化し、複数のオプションを提供できます。 何百ものメタディスクリプションを作成する必要がある場合でも、コピーに意味的に関連する用語を含める必要がある場合でも、コンテンツにリンクする必要がある場合でも、AI はプロセスを迅速化します。

SurferSEO は、コンテンツに含める意味的に関連したキーワードを共有するという優れた仕事をしています。 その最新機能は、用語を含めることができる場所を強調表示することにより、最適化の提案を提供します。 多少の当たり外れはありますが、意味的に関連する新しい用語を使用して既存のコンテンツを最適化する速度を向上させることができます。

ChatGPT または別の生成 AI ツールを使用して、主要なキーワードを特徴とするメタ ディスクリプション、ページ タイトル、および h1 を作成できます。 クリエイティブなプロンプトを使用すると、1 ページまたは 20 ページの潜在的なメタ記述のリストをすばやく取得できます。

これを書いている時点で、私はいくつかの AI 内部リンク ツールが市場に出回っているのを見てきました。 これらのツールは、重要なコンテンツを短時間で内部リンクできると宣伝しています。 ブログ投稿に内部リンクの推奨を提供する WordPress プラグイン (Yoast SEO や Rank Math など) もあります。 サイトに数千のページがある場合、これにより内部リンクの管理が容易になる可能性があります。 ただし、小規模な Web サイトの場合は、おそらくそれほど時間の節約にはならないでしょう。

キーワード調査

現在の AI キーワード研究には多くの改善点が残されていますが、NLP を Ahrefs や Semrush などの既存のキーワード ツールとより適切に統合できる大きな可能性があります。 後者は、クリックストリーム データを使用してキーワード インデックスを作成します。 彼らはウェブをクロールし、ランキング、バックリンク、検索意図、キーワードの難易度などに関する情報を収集します。 その情報を NLP と組み合わせることで、現在のキーワード調査ツールを強化し、ユーザーが意味的に関連する用語を中心としたキーワード テーマを構築できるようにします。 正直に言うと、問題は「AI を統合するかどうか」ではなく、「AI をいつ統合するか」だと思います。

これまでのところ、Surfer SEO は、ブログ投稿に自然に含めることができる NLP キーワードを特定するための信頼できるツールであることが証明されています。 私がテストした他のツールでは、ほとんど関連性のない用語が強調表示されることが多く、検索意図が異なる場合や、私の視聴者にとっては機能しない場合があります。 多くの AI ツールと同様に、経験は業界によって異なる場合があります。

シード キーワードを探しているだけで、それをキーワード調査ツールで実行する予定がある場合は、xyz を見つける必要がある場合にユーザーが何を検索するかについて ChatGPT に質問してください。

テクニカルSEO

Google はアルゴリズムを強化するために AI (RankBrain) を使用していますが、SEO 監査を強化するために AI を使用することはできますか? ある程度。 一部の監査ツールは現在、AI 機能を強調しており、クロールに基づいてコードとメタデータを自動的に更新し、ページ速度の問題に対処し、Web サイトのアクセシビリティを評価することさえ主張する新しいツールを目にしました。 執筆時点では、特定のツールに関する推奨事項はありません。 ただし、リソースがある場合は、API を介して OpenAI のモデルの 1 つを微調整して、Web サイトの一部を分析することもできます。

このようなツールを使用する場合は、修正を実装する前に結果を再確認するシステムを実装することをお勧めします。 テクニカル SEO は、サイトをクロールして潜在的な問題がないか監査するだけではありません。 また、それらの問題を分析して修正に優先順位を付け、改善を導入することも必要です。 AI はコードの作成や情報の評価に役立ちますが、組織のリソースに関する知識を持つ SEO は実装計画の作成に適しています。

スキーマ

サイトにスキーマを追加したい場合は、ChatGPT やその他の生成 AI ツールが役に立つかもしれません。 作成するスキーマのタイプを明示的に指定し、適切なパラメーターを指定してください。 テストしたら、適切なページに簡単に追加できます。

データ分析

AI のデータ管理機能は、大量のデータを比較、編集、並べ替え、整理するのに非常に貴重であり、人間による解析が容易になります。 コードが 2 セットある場合でも、コピーが 2 ページある場合でも、AI ツールは違いを見つけたり、どちらがより完全であるかを判断したり、改善の機会を見つけたりするのに役立ちます。

ただし、「分析」の部分になると、状況が少し曖昧になり始めます。

AI は特定のデータセットを説明するのに役立ちますが、それらを分析するために AI に頼るべきかどうかは別の問題です。 これは、データの変動や緩和要因に複数の理由がある場合に特に当てはまります。 データが技術的な機能に関連する場合、つまり Web サイトのパフォーマンスの程度やすべての URL のさまざまなエラー コードを説明する場合、AI は、大量のデータの中から問題のあるページを迅速に特定するための信頼できるツールとなる可能性があります。 ユーザーエンゲージメントなど、コピー、UX、デザインなどのさまざまな要素が関係する、より微妙なデータを扱う場合、AI はそれほど役に立たない可能性があります。

また、一部の AI ツールにはバイアスが表示される可能性があることにも注意してください。 AI アルゴリズムのデータセットは人間が作成したものに基づいてトレーニングされており、多くの場合バイアスが含まれています。 したがって、AI がその偏見を再現するのも不思議ではありません。

AI SEOの課題と限界

他の新興テクノロジーと同様に、AI にも限界があります。 その欠点を理解することは、AI ツールを SEO 戦略に統合する最適な方法と、Web サイトのパフォーマンスを保護し、堅牢なプロセスを構築するために必要な保護策を決定するのに役立ちます。

SEOにおけるAIの倫理的懸念

AI の倫理は進化するトピックです。 数か月前、さまざまな無報酬アーティストの作品をもとにトレーニングされた AI 画像アプリが Instagram で騒動を巻き起こしました。 ユーザーは、明らかに元のソースから派生したスタイルを特徴とする新しいアバターを投稿していました。 作成者の明示的な許可なしに著作権で保護された作品をトレーニングに使用することにより、ツールの背後にあるエンジニアが作成者の権利を侵害した可能性があります。 それらのユーザーは、派生した AI 画像を投稿する責任を負うべきでしょうか? ChatGPT がトレーニングされたすべてのテキストはどうなるのでしょうか?

AI の氷山の一角が見え始めたばかりで、水面下の倫理的懸念を覆い隠している氷のように濁った水がたくさんあります。

AIへの過度の依存のリスク

Web サイトで分析を実行すると、AI ツールが問題を発見します。 再確認せずにそのまま対処してしまうと、後で本当の問題がツールと Web サイトの CMS との互換性の問題であったことがわかります。

私たちはツールに多くのことを期待していますが、AI ツールは、その予測的な性質と合理性の雰囲気により、私たちが当然と思う専門知識の雰囲気を醸し出しています。

AI ツールが私たちのより良い判断に取って代わるべきではありません。 これらには過失がないわけではなく、エラーが発生する可能性があります。 安全策を講じずにそれらに依存すると、損害の大きい間違いにつながる可能性があります。 特定のツールの使用方法が、その機能と制限に従っていることを確認してください。

品質管理

AI ツールを使用してコンテンツを改善しようとしたことがあるなら、さまざまなツールが的を外してしまう可能性があることをご存知でしょう。 Grammarly が前置詞を意味のないものに変更することを提案したり、Surfer SEO が NLP キーワードをコピーに不自然に組み込もうとしたり、ChatGPT が機能不全のスキーマを吐き出したりするなど、AI によって品質の低いコピーやコードが生成されることがあります。 さらに、先ほど述べたように、AI ツールはバイアスを示す可能性があります。

AI を SEO に組み込む場合は、AI 入力を再チェックするための措置を実装してください。 これは、編集者を雇うか、ページに追加する前に構造化データ テスト ツールを使用してスキーマを実行するのと同じくらい簡単です。 AI の責任ある使用に関するプロセスと期待をチームに作成し、間違いや AI の「幻覚」の発生の可能性を減らします。

進化するテクノロジーの最新情報を入手する

テクノロジーの革新のスピードは驚くほど速いため、最新の開発についていくのは難しい場合があります。 ここでは最新情報を入手するための 3 つの重要事項を紹介します。

• ニュースレター:特定のツールを使用している場合は、製品更新メールにサインアップして、その機能に影響を与える可能性のある更新情報をいち早く入手してください。 これらのツールは最初にサブスクライバーにベータ テストを提供する傾向があるため、時間節約機能が広く利用可能になったり宣伝されたりする前に早期にアクセスでき、それらをワークフローに追加する最適な方法を実験して特定する余裕が得られます。
• Google アラート:気になる特定の技術開発がある場合は、今後のニュース記事を受信できるように Google アラートを設定します。
• RSS フィード:私は、Feedly を使用して人気のコンテンツ マーケティング、SEO、技術ブログのブログを監視し、すべてのフィードを 1 か所に集めるのが好きです。 (もちろん、Victorious ブログを自分のブログに追加することもできます!) これにより、アルゴリズムの更新や AI 開発などに関する最新情報を読むことができます。

どの方法を選択する場合でも、チェックインのリズムを選択し、それをルーチンの一部にしてください。 変更は一度にすべて発生するわけではないため、これをルーチンに組み込むことで、見逃してしまう可能性のある増分更新をキャッチできるようになります。

SEOを最大限に活用する

Victorious では、イノベーションに対して慎重なアプローチを採用しています。 テストと反復は私たちのプロセスの鍵です。私たちは、利用可能な最高のツールを活用してデータ主導の洞察を提供したいと考えています。 同時に、テクノロジーと SEO の両方が進化しており、今日機能するものが明日には機能しない可能性があることを私たちは理解しています。 SEO に対する当社の戦略的アプローチにより、柔軟性を維持し、変化に適応し、将来に備えることができます。 SEO 戦略を次のレベルに引き上げる準備ができている場合は、今すぐ無料コンサルティングにご連絡ください。