角を曲がった未来

将来的に検索結果に影響を与えるものは何ですか? この記事の背後にある考え方は、レイモンド・カーツワイルが提唱した収益加速の法則に基づいています。 それによると、人類は成長機会の増加のおかげでますます速く進歩しています。 この理論を理解するために、「バック・トゥ・ザ・フューチャー」に行きましょう。

マーティ・マクフライは 1985 年から 1955 年まで旅をし、水の価格とエレクトリック ギターへの愛がないことに驚かされました。 プロットが 2015 年に持ち込まれ、マクフライが 1985 年 (同じ 30 年前) に戻るとしたら、彼はインターネット、スマートフォン、ドローン、およびその期間に人々によって発明された他の多くのものに触れられていない世界にいることに気付くでしょう。時間の。 カーツワイルの主張が正しければ、1750 年から 2015 年よりも 2015 年から 2030 年の方が成長するでしょう (つまり、人間は過去 275 年間よりも 15 年間でより多くのことを達成することになります)。 このような急速な進歩は、SEOを含むあらゆる業界やセクターに影響を与えます。 だからこそ、変化は私たちが予想するよりも早く来るかもしれないので、次に何が起こるかを熟考するのにこれほど良い時期はないと思います. 将来の検索結果に影響を与えると思われる 5 つのトレンドを選び出しました。

#1 人工知能

毎日、人工知能に関する新しい情報がもたらされます。 AI は、多くの業界の人々に取って代わるものと考えられており、すでに私たちの生活に存在しています。AI は、Spotify で音楽を、Netflix で映画を厳選してくれます。 また、RankBrain アルゴリズムとして検索結果にも使用されます。 RankBrain が正確に何をするのかはまだ完全には明らかではありませんが、すぐに何をするかは簡単に予測できます。

AI は、たとえば次のように、さまざまな方法で分類されています。

1. a) 利用可能な履歴データの分析に基づいて結論を導き出し、行動する制御された AI
2. b) 制御されていない AI 。過去のデータ分析を行わずに独自の決定を下します。

RankBrain は、制御された AI の一種です。多くの履歴データ、SEO の良い例と悪い例の多数の例を処理できます。それらを増やすだけで済みます。 ただし、制御されていない AI を検索結果に導入すると、完全に好転する可能性があります。 現在、アルゴリズムには毎年約 600 の変更が加えられています。 リアルタイムの制御されていない AI が新しいランク要因を生成し、それらの 600 の変更が 1 年ではなく 1 時間で発生する可能性があります。

AI が検索結果内でどのように機能するかを詳しく見てみましょう。

1. たとえば、2 種類のリンクのデータ セットがあります。
2. Google の検索品質チームと否認ツールは、何年もの間、良いリンクと悪いリンクに関する情報を収集してきました。 AI は現在、良いリンクと悪いリンクがどのように見えるかについて膨大な知識を持っています。
3. AI が履歴データに基づいて後続のリンクを分析し、どれが良いか悪いかを判断するのは簡単です。 これは、ドメインのリンク プロファイルを自由に分析し、リンクにペナルティを科すかどうかを決定できることを意味します。 今のところ、Google はその目的のために非 AI ペンギン アルゴリズムを使用していますが、遅かれ早かれ AI で強化されるでしょう。
4. 良いリンクと悪いリンクのセットを持つことで、リンクが良いか悪いかというまったく新しい決定要因を自由に生み出すことができます。 したがって、Google のエンジニアは、リンクの良し悪しをアルゴリズムに伝える必要はありません。AI が独自に判断します。

Google の AI がどのように機能するかは完全にはわかりませんが、他社の結果を考慮すれば、その能力はわかっています。 IBM ワトソン AI を使用して、すでに可能であり、理論的には Google が採用できるいくつかのことをお見せしましょう。

感情の認識

テキストの一部を貼り付けるだけで、IBM Watson がそのテキストに含まれる感情を識別します。

Google は、現在の気分に関する情報を使用して、カスタマイズされた検索結果を提案することができます。 あなたが悲しいと判断した場合、悲しみを引き起こすコンテンツは表示されません。

意図の認識

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自然言語でのクエリに基づいて、AI がユーザーの意図を認識します。

クエリは嵐に関するもので、Watson は気温ではなく気象条件に関するものであると応答します。 キーワードを使わず自然言語で検索エンジンとコミュニケーションをとることは、今後必須となるでしょう。 Google は長い間セマンティクスに取り組んできたので、彼らの AI は間違いなくすでに熟達しており、知識も豊富です。

個性の認識

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ワトソンは 100 語を掘り下げて、それを書いた人物の性格を特定することができます。 マーティン・ルーサー・キングの「I had a dream」を貼り付けて機能をテストしました。

AI はキング博士の性格を見事に認識し、とりわけ次のような結論に達したと思います。

• あなたは共感的です
• あなたは新しいアイデアに興味をそそられます
• あなたの選択は組織化への欲求によって動かされます
• あなたが影響を受ける可能性は低いです。

これらすべてが 1 つの結論につながります。それは、パーソナライゼーションが新しいレベルに引き上げられるということです。 Google は 2009 年から検索結果をパーソナライズしてきましたが、ここでは別のパーソナライゼーション、つまり個々のユーザーに合わせて結果を調整することについて言及しています。

実を言うと、誰もが自分専用の Google を持つことができ、検索結果はその人の性格や現在の気分に適したものになります。

アルゴリズムの多次元性

今日、SEO の専門家は、ウェブサイトが検索結果で上下する理由を分析することで、ますます大きな問題を抱えています。 2013 年にペンギンが検索結果に導入されたとき、変化は明らかでした。 クレジットや医療に関するウェブサイトを運営していても、操作の結果は同じでした。 アルゴリズムが多次元になっているため、このような分析に垂直にアプローチすることは無意味です。 検索エンジンのアルゴリズムには、検索結果の位置を決定する数百の決定要因が含まれています。 現在、AI はすべてのクエリまたはクエリのカテゴリに対して一意の決定要因のセットを選択できます。 「タイトル」タグが最も重要な業界もあれば、H1 見出しが重要な業界もあります。

したがって、業界の全員がリンク交換システムを使用している場合、同じことを行ってもペナルティが発生するわけではありませんが、誰も使用していない業界でそのようなシステムを使用すると、AI は、基準となり、その後あなたにペナルティを科します。

2016 年の SMX で、Google は、RankBrain の仕組みについて完全には確信が持てなかったことを認めました。 Paul Haahr 氏は次のように述べています。「私たちは RankBrain を完全には理解していません。」 たとえば、RankBrain は、業界に応じて、ランクに影響を与えるシグナルのグループを独自に選択します。これにより、アルゴリズムの多次元性が生じ、垂直的なアプローチが役に立たなくなります。 私たち SEO 業界は、特定の状況における AI の動作を予測できます。 ウェブサイトや外部環境の特定の変化に応じて、AI の助けを借りて Google の AI の動作を予測できる Market Brew などのツールがすでに開発されています。

#2 音声検索

おそらく誰もが Amazon Echo、Google Home、HomePod (最近 Apple によって明らかにされた) などのデバイスを知っています。

これらのデバイスが一般的に使用されるようになると、音声検索は一定のマイルストーンを迎えると思います。 現在、音声による検索は人気のあるテーマではありませんが、密室でのみ議論されているわけではありません。 米国では、成人の 41% と 10 代の若者の 54% がこの機能を日常的に使用しています。 2014 年に、Google はこれに関する興味深いレポートを公開しました。チェックしてみてください。

音声による検索の基本的な側面は、検索エンジンとの通信方法です。自然言語を使用するため、これは異なります。

したがって、音声による検索が異なる場合、この点での最適化の取り組みも異なるはずです。 以下にいくつかの推奨事項を示します。

質問に答えます

上の図からわかるように、自然言語を話すときは、テキストによる検索と比較して、より多くの質問をします。 したがって、質問ごとにコンテンツを最適化する必要があります。

使用された構造化データ

構造化データは、検索エンジンにコンテキストを提供します。 ユーザーが「トマト スープ」について尋ねると、構造化データが検索エンジンに、そのユーザーがこのスープを提供しているレストランなのか、それともレシピのあるウェブサイトなのかを示します。

便利なリンク:

Schema.org – 構造化データの実装に関する説明。

Search Console のデータ マーカー – ソース コードを改ざんすることなく構造化データを実装できるソリューション。

構造化データ テスト ツール – 実装した構造化データを Google が正しく読み取るかどうかを確認します。

よくある質問を作成

この質問クエリの増加により、よくある質問セクションの作成を検討する必要があります。

#3 SEO&UX

SEO自体は将来存在しなくなります。 より大きなマーケティング計画に組み込む必要があります。 かなり前から、マーケティングの他の分野と組み合わされてきました。

それは、コンテンツ マーケティング、広報、ソーシャル メディアとブレンドされました。 新しい組み合わせは UX (User eXperience) です。これは間違いなく上記の 3 つと同じくらい重要です。

SEO の専門家は、長年にわたって UX をランク要因として話しており、実際、ページの読み込み速度やモバイル対応などの要因がますます大きな役割を果たしていますが、これらは客観的な要因です。 まもなく、Google は主観的な要因を導入できるようになります。同社は、ユーザー フレンドリーな Web サイトを分析するための十分な設備を備えています。

スマートフォン市場の 64% を占める Android があります。 Web ブラウザ市場の 60% を占める Chrome があります。 また、約 6,000 万の Web サイトで使用されている Google アナリティクスも備えています。 最後に、前述の 3 つのツールによって収集されたデータを利用して、SEO に影響を与えるまったく新しい UX 要因を生成できる AI を備えています。 そのため、次のような新しい対策が開発されています。

• 訪問の深さ– 検索エンジンは、ユーザーがウェブサイトにアクセスしたときに閲覧したページ数を測定します (Google アナリティクスでウェブサイトのパラメーター/セッションを確認してください)。
• 検索結果へのリターンの割合- Google は、ユーザーが特定の結果をクリックした後に検索結果に戻る頻度を知っています
• 検索結果の CTR – 検索結果が低くても、結果の CTR が高くなると、ランクが上がる可能性があります。 ここでも Google は AI を使用してクリック率を予測します。 さらに、AdWords の CTR を推定するためにも使用されます (CTR が検索結果のランキングに与える影響に関する Rand Fishkin のケース スタディをご覧ください)。
• ウェブサイトでの滞在時間
• 過剰な広告(Google は 2016 年からそれについて話している: チェックアウト)。

これらの変更により、Rand Fishkin によって議論された「2 つのアルゴリズムの世界」について話すことができます。 2 種類のアルゴリズムを最適化する必要があります。

これまでのオンサイト最適化では、ユーザーが入力したキーワードに関して、入力ごとに最適化しました。 新しいオンサイト最適化では、アウトプット (ユーザーが検索結果をクリックした瞬間) に焦点を当てます。 先に挙げた新しい対策につながる UX 要因を最適化します。 したがって、SEO 監査はすでに UX 監査と組み合わせる必要があります。

人工知能を使用することで、Google が SEO に影響を与えるまったく新しい UX 要因を開発できることも注目に値します。 AI が、医学関連の Web サイトの病気を表で説明するのが最適であると判断した場合、そのようなコンテンツの配置を同様の Web サイトのランキング決定要因にすることができます。 もちろん、私たちが考えるほど遠い未来ではありませんが、それはまだ先のことです。

#4 バイナリ情報

Web サイトにバイナリ情報、つまり直接アドレス指定できる情報が含まれている場合、すぐにトラフィックの生成に関する問題に遭遇する可能性があります。 ユーザーをあなたのウェブサイトに紹介しても、Google には何のメリットもないことを理解する必要があります。

Eric Sc​​hmidt は 2014 年に、検索エンジンがトラフィックを生成することを期待すべきではないことを強調しました (記事全体を読むには、ここをクリックしてください)。検索エンジンは、可能であれば、検索結果でユーザーのクエリに直接答えるからです。 他の状況では、ユーザーが参照される場所を担当します。 UX最適化されていないWebサイトにユーザーを誘導する場合、ユーザーは検索エンジンもある程度判断します.Googleは孤立して機能しないことを忘れないでください. ポーランドで絶対的な独占を確保したからといって、その栄光に安住できるわけではありません。 同社は長い間、検索結果を少し変えるナレッジ グラフを拡張してきました (検索結果の現在のグラフ データについての私たちの考えをここで読むことができます)。

ユーザーは質問に対する回答を即座に取得し、検索エンジンを離れる必要はありません。 これは、音声による検索の観点から特に重要です。音声インターフェースは Web サイトの閲覧を排除します。 最近では、検索結果の 50% 以上に、そのようなまたは類似のナレッジ パネルが含まれています。

しかし、ナレッジ パネルも機会になる傾向があります。 たとえば、直接回答があります。 簡単に言うと、ダイレクト アンサーとは、外部の Web サイトから取得した、検索結果に表示された特定の質問に対する回答です。

#5 セマンティックSEO

2013 年 8 月、Google はハミングバード アルゴリズムを公開しました。 これは Panda や Penguin の更新ではなく、以前の 2 つのアルゴリズムがその一部になっただけで、ターンアラウンドです。 これは、セマンティクスに向けた Google の大きな一歩でした。 それは、クエリの意図とコンテキストを認識することです。 Google は、 pandaと入力することで、動物またはウイルス対策ソフトウェアを意味するかどうかを知りたがっています。 アルゴリズムの変更は、コンテンツ作成の変更にもつながるはずです。

環境
意図
キーワード

ここで、キーワードではなくクエリの意図とコンテキストに注目する必要があります。

ユーザーの意図を念頭に置いて、周りを見回す必要があります。 通常、Google が「最大 $8000 のラップトップ」というクエリに対して、ラップトップのランキングを示すブログ記事を検索結果に表示する場合、「ラップトップ」カテゴリに価格フィルターが設定されたオンライン ストアの Web サイトがそれらの検索に表示されるとは思わないでください。結果。 コンテキストに関しては、次の点に注意してください。

• フレーズではなく、トピックに集中する – いわゆるトピックの権威についてここに書きました
• コンテキストに応じた外部リンク – ユーザーが「糖尿病」という語句を介して Web サイトを訪問した場合、「バラク オバマ」に関する情報をそのユーザーに提案しないでください (例: Washingtonpost.com)。糖尿病に関する情報
• 構造化データ – 特定のコンテンツに関するより多くのデータを検索エンジンに提供します (上記のトマト スープの例に戻ります)。

通信船

上記のすべての要素が互いに関連していることがわかりますか?

検索結果の未来は AI を中心に据え、すべてを前進させるものだと思います。 そのうえ：

• 音声検索には強力なセマンティクスが必要です。このテクノロジーが適切に機能するには、Google が自然言語とクエリのコンテキストを理解する必要があります。
• モバイルと音声には UX が必要 – UX に関して十分に最適化された Web サイトだけが、本当にモバイルと音声に対応できる
• 音声ニーズ グラフ - ナレッジ グラフを使用すると、Google Home などのアシスタントが音声インターフェイスのみを介してユーザーと通信できるようになります。これは必要と思われます。

結論

「SEOの未来はどうなる?」「SEOは死ぬのか?」 ――よく聞かれますね。 私の意見では、急速に進歩している世界では、そしてそれはさらに速く進歩するでしょうが、恐れる余裕はありません。 SEOはますます技術的になり、市場を確実に統合します（低品質のサービスのプロバイダーは追い出されます）. SEO は中小企業にとって役に立たない可能性があります。AI について言えば、配管工がそのような複雑なサービスを提供できるとは想像できませんが、大規模な機関は SEO サービスを何年も使用するでしょう。それが減ってもSEOが不採算になることはありません。