フォローアップの質問をする

公開: 2023-07-15

Google の SGE における「フォローアップの質問」とは何ですか?

Google の新しい AI を活用したSearch Generative Experience (SGE)内で、新しい質問応答 SERP が出現しています。 「フォローアップを依頼する」など。

「フォローアップを依頼する」ボタンをクリックするか、スナップショットの下に提案されている次のステップのいずれかをクリックするだけです。 この機能を使用すると、トピックに関して思い浮かんだ次の質問をすることができます。 SGE は最初のクエリのバックグラウンド参照をすでに持っているため、コンテキストに応じて応答します。 (「リセット」を押して新しいクエリ スレッドを開始しない限り。)

Google で検索しても、最初に表示されるページで欲しいものが見つかるとは限りません。 SGE の会話モードは、最初のクエリに関連するフォローアップの質問に答えるように設計されています。 その「メモリ」は元の質問のコンテキストを維持し、追加のクエリで検索を絞り込むことができます。

目次

  • Google の SGE における「フォローアップの質問」とは何ですか?
  • Google の SGE は会話型検索モードです
  • マルチモーダルな質問応答機能
  • インタラクティブな質問応答に対する Google の SGE シーケンス アプローチ
    • フォローアップ質問の意味と使用例
    • 質問応答システム用のセマンティック マッチング アプリケーション
    • Google の SGE は関連性の高い AI の回答を提供することを目指しています
  • 高まる質問応答型SERPの重要性
  • Googleの「フォローアップを依頼」機能の背後にある特許の可能性
  • Bard と SGE では、フォローアップの質問を「作成」できます
  • コンテンツ マーケターが「フォローアップを依頼する」を含めるためのヒント
  • 概要: 「フォローアップを依頼する」(質問) を活用する

Google の SGE は会話型検索モードです

ここでは、なぜ新しい「フォローアップを依頼する」が潜在顧客発掘の機会に富むのかについて、私のロジックを説明します。

検索エンジンの最適化は、エンジニアリング、技術的問題を解決する能力、創造性、コンテンツ作成、ビジネス戦略、科学が連携して取り組む必要がある複雑な分野です。 Google は長い間「検索回答エンジン」として機能してきました。 はい、ここではあえて「経営戦略」を入れました。 実際、SEO はビジネス開発者です。 確かに SEO は、新しい購入者の目に留まるようにするための最良の投資です。 ほとんどの人の購入は何らかの形式の QA 調査から始まるため、この初期段階で SERP でのプレゼンスを獲得することが不可欠です。

Google 検索は、最初のクエリの後で常に終了するとは限りません。 SGE の会話モードは、検索の意図をよりよく理解しながら、フォローアップの質問に答えるように設計されています。 SGE の会話モードを開始するには、「フォローアップを依頼する」をタップするか、スナップショットの下で提案される次のステップのいずれかをタップします。

Google はその「フォローアップを求める」機能について次のように説明しています。

「ユーザーはタップして「フォローアップを依頼」したり、スナップショットの下で提案された次のステップのいずれかを選択したりできます。 これにより、新しい会話モードが起動し、調査中のトピックについて自然に Google にさらに質問できるようになります。

たとえば、SGE は一人称で応答するように設計されていないため、Web の結果と裏付けられた客観的で中立的な応答を提供するようにモデルを微調整しました。」 – SGE、Google の概要[1]

AI が回答するドキュメント プロジェクトが「客観的かつ中立的な回答を提供する」という点が興味深いと思います。 意味は、会話の口調であり、また「Web の結果と裏付けられたもの」です。 おそらく、これは、AI アルゴリズムが独自の混合検索応答を返すことを意味します。 そしておそらく、回答の元のソースにリンクする必要はないと思われるでしょう。 見てみましょう。

このボタンがどのように役立つかを視覚的に説明する必要がありますか? リネンクローゼットの中にタオルを置くなど、何かを「積み重ねる」方法を考えてみましょう。 このボタンを使用すると、さらに検索クエリを「スタック」し、より高度にフィルタリングされた情報を取得できます。 これにより、Google の AI 機能がトリガーされ、質問をインテリジェントに組み合わせて状況に応じた回答を得ることができます。 これは検索者の時間を節約することを目的としています。

マルチモーダルな質問応答機能

Google の AI テキスト生成の進歩により、質問と回答のペアの概念化が改善されました。

これまでのところ、Google Search Labs では、テキストとビジュアルをシームレスに組み合わせて、複数のデータ型に関する質問に答える機能が確認されています。 次に登場する可能性のあるその Gemini プロジェクトでは、QA 情報が簡単にまとめられています。 複数の種類のデータを適切に組み合わせて、最適な答えを生成します。 これにより、複雑または曖昧な質問に対するフォローアップの質問オプションも強化される可能性があります。

これは、検索者の質問に対して最良の回答を提供するという Google の取り組みと一致しています。 多くのニッチ向けに、大量の「People also Ask QA」オプションが表示されます。 保険業界には PAA SERP が豊富にあります。 QA SERP内でユーザーとの対話が頻繁に行われるため、検索テクノロジーはキーワードへの依存度が低くなり、クエリの意味の理解が向上します。

検索エンジンは答えを提供します。 AI の使用方法により、正確な回答結果を動的に生成するためにクエリを理解して分類する能力が急速に変化しています。 競合する検索エンジンに勝つには、最高の質問回答検索エクスペリエンスを提供するために、より高度なテクノロジーが必要です。

Google 回答スナップショットとは何ですか?

SGE は AI を使用して、ユーザーのマルチアングル クエリに対する独自の応答を生成します。 複数のソースから同時に情報を取得します。 Google ではこれをスナップショットと呼んでいます。

Google SGE スナップショットに含まれる可能性のある Web コンテンツを管理することができます。

「必要に応じて、SGE は AI を活用したスナップショットを表示して、考慮すべき要素や関連する洞察と情報の有用な統合を含む概要を人々がすぐに把握できるようにします。 これらのスナップショットは、人々がウェブ上の幅広いコンテンツや視点を探索できる出発点として機能します。」 –生成 AI による新しい検索方法: SGE の概要

「私たちは誰もが活気に満ちたコンテンツエコシステムから恩恵を受けると信じています。 その鍵となるのは、Web パブリッシャーがコンテンツを選択して制御できること、そして Web エコシステムへの参加から価値を引き出す機会があることです。 ただし、既存の Web パブリッシャーのコントロールは、新しい AI や研究のユースケースより前に開発されたものであると認識しています。」 –ウェブ コンテンツの選択と制御を進化させるための原則に基づいたアプローチ、Google 2023 年 6 月[2]

インタラクティブな質問応答に対する Google の SGE シーケンス アプローチ

人々が検索エンジンに質問するのは長い間自然なことでした。 音声検索は会話型クエリに対する新しいアプローチを形成しており、Google 検索も同様の方法で対応するよう進歩しています。 SGE の「フォローアップを尋ねる」機能は、将来の会話型の回答を垣間見ることができます。

限られた予算でコンテンツ マーケティングを行うための最良の方法は、常緑のコンテンツに効果的に投資することです。 月に 1 つの優れたコンテンツを公開することは、読者が流し読みして再読する付加価値のないコンテンツを 10 件公開するよりも効果的である可能性があります。 視聴者の質問に効果的に答えると、Google はあなたのコンテンツ (ソースリンク付き) を SERP に取り込むことがあります。 それは、Google の Knowledge Graph 質問回答機能、回答カード、または検索者に提供されるいくつかの回答 SERP 形式の 1 つである可能性があります。

インタラクティブな質問応答 (IQA) では、質問に答えるために必要な情報を収集するために、動的な会話環境内でインテリジェント エージェントが応答する必要があります。 私たちは、自然言語プロセスの BERT モデルから、Google 検索がどこに向かっているのかを学びました。

Association for Computational Linguistics が 2022 年 7 月に発表した抄録を私は読み、QA コンテンツ戦略に関する私の見方を形作るのに役立ちました。

「BERT モデルは、評価中に十分な情報スコアよりも高い QA 精度を達成しました。これは、複数の州にまたがるコンテキスト ウィンドウが QA 精度に恩恵をもたらしたことを示しています。 トレーニング中、BERT モデルは、保持された一連のオフライン軌跡での質問応答でほぼ完璧なスコアを達成しました。」 – テキストベースのゲームにおける質問応答へのシーケンス モデリング アプローチ

Google は大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするために優れたコンテンツを必要としています。 これらは Bert アルゴリズムに基づいて構築されています。 これらの言語モデルに「フィード」を与えるために、Web からの優れたコンテンツに依存しています。 これは、検索エンジンにとって価値のある魅力的なコンテンツを作成するだけでなく、何よりも検索を使用して質問する人間の読者にとって価値のあるコンテンツを作成することを意味します。

フォローアップ質問の意味と使用例

私は、フォローアップの質問がどのように役立つか、また、フォローアップの質問に合わせてコンテンツを最適化する必要がある理由を示す、Cambridge English Corpus のこれらの例が好きです。 これは、Google が自社の高度な検索テクノロジーにこの機能を導入する理由を示唆しています。

– さらに、フォローアップの質問を含めることで、結果の精度が高まります。

– このように、フォローアップ質問を追加することで効率が向上することがわかりました。

– さらに、フォローアップの質問を含めると、結果の精度が高まります。

– 各刺激文の提示に続いて、被験者は、提供されるトレーニング条件に応じて異なるフォローアップの質問をされました。

– 基本的な例とフォローアップの質問から始めますが、これらは多くの内容を理解するきっかけになります。 (出典: Cambridge English Corpus によるフォローアップ質問記事[3] )

詳細については、Google の Generative AI を使用した新しい検索方法の PDF を読むかダウンロードしてください。 Google Bard AI は、新興の SGE と並行して進歩しているようです。 毎日、新しい発表が行われます。 これにより、迅速かつエキサイティングな学習アドベンチャーが実現します。

Google の SGE は関連性の高い AI の回答を提供することを目指しています

Google は、SGE の回答をテストして、ユーザーがクリックしてサイトにアクセスして詳細を確認できるかどうかを確認しています。 現在、固有のキーワードは、AI が提供する回答のさまざまな形式と詳細レベルを示しています。 SGE がどのニッチ市場に最も大きな打撃を与えるかという問題は、SGE が完全に展開されるまで残ります。 AI を活用せずに、Google はロングテール クエリに効率的かつ効果的に応答するという課題に直面していました。

LLM と生成 AI は、この問題の多くをすでに解決しています。 彼らは、信頼できる従来の Web 検索結果を使用して SGE の結果を調達し、関連性、正確性、ファクトチェックされた AI の回答を向上させます。 これは特に情報クエリで発生していることがわかります。 効果的なコンテンツは、顧客中心の答えを提供します。 言い換えれば、オンページ SEO は、検索ユーザーが SERP 内でクリックするものに大きな影響を与えます。

SGE Search は、質問に対する適切な回答を取得するだけでなく、クエリに関連すると思われる画像、リンク、製品も表示します。 追加の検索を自分で実行する方法を深く考える必要がなく、クエリを簡素化または絞り込むことができます。

質問応答システム用のセマンティック マッチング アプリケーション

セマンティック マッチングは、セマンティック関連の情報を識別するためのコンピューター サイエンスのテクノロジーです。 現在、深層学習分野で最も一般的な意味マッチング アプリケーションは、質問応答システム (QA)、意味関連性、および自然言語推論 (NLI) です。

それぞれが、「フォローアップの質問」機能の背後にあるテクノロジーに関して役割を担っている可能性があります。 SGE は、人工知能を使用して複雑な質問に対する状況に応じた回答を生成する実験的な Google 検索エンジン ベータ プロジェクトであることはわかっています。 では、Google は、これがどのように機能するかを垣間見せるために、何を教えてくれたのでしょうか? 以下は、Google Cloud の CEO、トーマス クリアン氏の参考になる言葉です。

「Text Embeddings API は、開発者がテキストや画像の意味理解に基づいてレコメンデーション エンジン、分類器、質問応答システム、類似性照合、その他の高度なアプリケーションを構築できるようにする新しい API エンドポイントです。」 – Google I/O では、生成 AI が次のことを実現します。仕事、2023 年 5 月 10 日

高まる質問応答型SERPの重要性

進化する質問回答機能に影響を与える可能性のあるクエリのバリアントを処理するために、Google がどのような特許を申請し、取得しているかを追跡することは興味深いことです。 SGE は実行時にコンテンツを動的にロードするため、元のクエリと追加の入力エンティティからのトークンに基づいてトレーニングされた生成モデルに依存します。

2023 年 5 月 30 日に付与された Google の特許は、これに関連すると思われることを教えてくれます。 「回答応答を提供する代わりに、元のクエリに対する応答の正確性を検証するために、『フォローアップ』バリアントである複数のバリアントが生成されます。」

そのシステムには、新規クエリ、新規クエリ、初回クエリ、または末尾クエリのクエリ バリアントを生成する機能があります。 SGE は追跡調査を求めていますが、現時点ではそのような問い合わせに十分なデータが不足しています。 ただし、あなたまたは誰かが公開したものはすべて、将来使用される可能性があります。 Google は、これまで一度も尋ねられたことのない、送信されたクエリの 15% を削減したいと考えています。 その新しい生成モデルは、ニューラル ネットワークを活用することで、頻度の低いクエリに対してもどのクエリ バリアントを生成するかを予測することを目的としています。

こちらも私が多くを学んだ Google の別の記事です – 生成 AI を使用した新しい検索方法 – AI を活用した概要を取得し、検索内でフォローアップを尋ねます。

Googleの「フォローアップを依頼」機能の背後にある特許の可能性SGE でフォローアップの質問をするために、Google でトレーニングされた生成 AI モデルを使用してクエリ バリアントを生成する

特許がGoogleのSGE質問応答システムの手がかりとなる

SGE は非常に新しいため、その QA 機能がどのように機能するかについての手がかりを特許から見つけることができます。

SGE は、多数の代替回答から 1 つまたは複数の結果を選択して、指定されたクエリに最もよく一致する質問応答システムを目的としています。 結局のところ、QA の検索応答は、情報検索の分野における重要なテクノロジーの 1 つです。 Bard AI と SGE は、コンテキストの意味情報を考慮した改良された方法の試みです。

Google は、BERT 質問応答がマスキングを利用して使用する事前トレーニング言語モデルの特許を取得しました。 BigBird によってモデル化された拡張コンテキストは、質問応答、要約、長い文書の分類などのさまざまな NLP タスクに利益をもたらします[5]

また、興味深いのは、Google のGoogle 特許 US20110125734A1: 質問と回答の生成が2011 年 5 月に公開された後に放棄されたことです。しかし、 Google 特許 US9213748B1 の検索クエリに関連する質問の生成は、 2015 年 12 月に付与された後もまだ有効です。 [6]そこから学びましょう。

検索クエリの関連質問を特定する方法について説明します。

  • ユーザーデバイスから検索クエリを受信します。
  • 検索エンジンによって提供される検索クエリに対する複数の検索結果を取得するステップであって、検索結果のそれぞれがそれぞれの検索結果リソースを識別するステップ。
  • 各検索結果リソースについて１つまたは複数のそれぞれのトピックセットを決定するステップであって、検索結果リソースのトピックセットは、ユーザーが検索結果リソースを識別する検索結果を選択する結果となった、以前に送信された検索クエリから選択される。
  • トピック セットを使用して、質問データベースから関連する質問を選択します。
  • 検索クエリに対する応答の一部として、関連する質問を特定するデータをユーザー デバイスに送信します。

そして、これは、2023 年 5 月 30 日に付与された、より最近の特許出願からの引用です。

「生成モデルは、生成モデルへのクエリのトークンの適用に基づいて、またオプションで生成モデルへの追加の入力特徴の適用に基づいて、クエリのバリアントをアクティブに生成するために利用できるという点で生産的です。 このように、生成モデルがクエリに基づいてトレーニングされていない場合でも、生成モデルを利用して任意のクエリのバリアントを生成できます。 したがって、生成モデルを利用して、新規クエリおよびいわゆる「テール」クエリ（すなわち、提出頻度および／または提出量が閾値を下回るクエリ）のバリアントを生成することができる。 その結果、クエリ入力が豊富になり、関連する結果をより効率的に特定できるようになるため、クエリをより効率的に処理できるようになります。」 – Google Patent US11663201B2: トレーニングされた生成モデルを使用したクエリ バリアントの生成

上記の特許は、Google が質問応答型 SERP とエンティティ ナレッジ グラフを拡張する意図を示しています。

Bard と SGE では、フォローアップの質問を「作成」できますGoogle の SGE Ask a followup は視覚的に充実しています

Bard の会話の進歩に関する Google の最新の記事は、次のように背景を設定しています。「それが、私たちが Bard を作成した理由です。質問に答えるだけでなく、あなたの質問に答えることで、あなたの好奇心を探求し、想像力を拡張し、最終的にアイデアを軌道に乗せるのに役立ちます。」それらを基にして構築してください。」

これが新しい「フォローアップを求める」質問応答機能を正確に表しているのは興味深いです。 最初の質問をさらに発展させて、2 番目の質問などで改良することができます。

「会話を固定して名前を変更する: プロンプト (クエリ/質問) に再度アクセスできるようにしたいとの要望をいただいたので、Bard との会話を固定して名前を変更する新しい方法を追加します。 会話を開始すると、サイドバーに最近の会話を固定したり、名前を変更したり、選択したりするためのオプションが表示されます。 たとえば、バードに夏のアウトドア スポーツの比較を手伝ってもらうと、後でヒントを再検討できます。 この機能は現在 40 以上の言語で利用可能です。」 – Bard の最新アップデート: 追加の機能、言語、国

完全に展開されると、SGE はこの機能に別のボタン名を使用する可能性があります。 見るのは楽しいでしょう。 しかし、その特許や声明から、より優れた質問応答機能を構築していることがわかります。 最近、2023 年 7 月 7 日に、コード生成ポスト経由でモジュラー ビジュアル質問応答を公開しました。 [7]これは、SGE のクエリ回答がすでに画像豊富であることと一致しています。

これがあなたにとって重要な理由: SGE は根本的に異なる検索エクスペリエンスです。 このSERPの変化は、有料結果とオーガニック検索結果の両方に影響を与える可能性があります。 これにより、ランキング、Web トラフィック、コンテンツ生成、広告コストが変動する可能性があります。

最後に、SGE と Bard AI を使用した経験からの個人的な考えをいくつか共有して終わります。

コンテンツ マーケターが「フォローアップを依頼する」を含めるためのヒント

1. EEAT を構築し、価値を追加します。 コンテンツ ライターと SEO は、アルゴリズムと検索者のニーズをターゲットにして、キーワードが読み込まれたコンテンツに主に依存しているため、これらのページを書き直す必要があります。 著者は自分の個人的な経験と専門知識に頼るべきです。 これは、視聴者に新しい洞察を提供し、検索者の質問に答える包括的なコンテンツを提供する最良の方法です。

2. FAQ スキーマ マークアップを使用して、質問に回答するコンテンツを強化します。 カスタム スキーマ コードの作成に慣れていない場合は、JSON-LD FAQ コード ジェネレーターを試してください。 たとえば、AIPRM、ChatGPT、Midjourney などの AI プロンプト マーケットプレイスを使用できます。 [4]

3. 事前にコンテンツ作成を計画し、質問と回答のコンテンツのギャップを解決します。 現在、Google の Search Generative Experience または AI の回答は、業界全体のすべての検索に利用できるわけではありませんが、将来的にはさらに広がるでしょう。 現時点では、AI が生成した回答を提供するコストは、従来の青色のリンクを表示する場合よりも高くなります。 Google がすでにディスプレイの読み込み時間を短縮しているのと同じように、コストを最適化するために進化する可能性があります。 これを達成するために、AI の回答をキャッシュすることを選択する場合があります。

4. ユーザーのニーズに合わせて QA 会話をカスタマイズします。 サブグラフを使用して、特定の聴衆の質問に対する具体的な回答を提供します。 このようにして、従来の会話と AI で生成された会話の両方をユーザーの関連ニーズに合わせて調整できます。

5. 継続的な市場調査を実施して、さまざまな SERP 機能がどのように表示されるかを評価します。 現在、「People also search for」（PASF）および PAA に対して生成された AI クエリのバリアントは Google の SGE ラボに表示されていますが、「フォローアップを依頼する」機能は両方の上にあります。 SEO テクニックを今日から明日に向けて準備しておくことが重要です。 魅力的でチャンスが豊富だと思います。

6. AI の早期導入者になる。 Google が NotebookLM を発表。 文書を要約し、質問に答えます。 以前は Project Tailwind と呼ばれ、5 月の I/O で発表されました。 Google Labs のプロダクト マネージャー、Raiza Martin 氏と Google Labs の編集ディレクター Steven Johnson 氏は、その目的はユーザーがより深く掘り下げて「既存のコンテンツと組み合わせた言語モデルの力と可能性を利用して、重要な洞察をより迅速に得る」ことであると述べました。

ドキュメントの概要を取得したり、アップロードしたドキュメントについて質問したり、Q&A コンテンツのインスピレーションのアイデアを生成したりするのに役立ちます。 2023 年 7 月 12 日の Google ブログ投稿は、前進して SGE の可能性を最大化したいと願う人々を鼓舞し支援する多くの投稿のうちの 1 つにすぎません。 [8]

あなたまたは私にこれを待つ余裕はありますか?

今日、Search Engine Journal の有料メディア編集者 Nicola Agius から受け取った電子メールから簡潔な声明を引用します。 「あなたの仕事に対する最大の脅威はAIではありません。AIを有利に利用する方法を見つけ出した他のマーケティング担当者です。」

そして以下はGoogleからの別の引用です。

「私たちは今、第3のパラダイムシフトの真っ只中にいます。 最初の変化は、情報とサービスの革命を伴うインターネットの到来でした。 2 つ目は、スマートフォンの導入によってモバイル コンピューティングが爆発的に普及したことです。 そして今日、人工知能 (AI) の進歩により、消費者と企業の両方にさらに深刻な変革がもたらされることが約束されています。 –なぜマーケティング担当者は AI に対して大胆で、創造的で、好奇心を持たなければならないのか、クリステン・オハラ、2023 年 6 月[9]

概要: 「フォローアップを依頼する」(質問) を活用する

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資力：

[1] static.googleusercontent.com/media/www.google.com/en//search/howsearchworks/google-about-SGE.pdf

[2] blog.google/technology/ai/ai-web-publisher-controls-sign-up/

[3]dictionary.cambridge.org/example/english/follow-up-question

[4] forum.aiprm.com/t/seo-faqpage-schema-markup-json-ld-generator-through-live-crawling/38610

[5] Analyticsvidhya.com/blog/2022/11/an-introduction-to-bigbird/ および ai.googleblog.com/2021/03/constructing-transformers-for-longer.html

[6] Patents.google.com/patent/US20110125734A1/ および Patents.google.com/patent/US9213748B1/

[7] ai.googleblog.com/2023/07/modular-visual-question-answering-via.html

[8] blog.google/technology/ai/notebooklm-google-ai/

[9] thinkwithgoogle.com/marketing-strategies/automation/ai-in-marketing/