人工知能は SEO を変えます。 仕組みは次のとおりです

公開: 2022-11-07

人工知能が SEO を変える - そのしくみ

ここ数年、世界では人工知能 (AI) の分野が急速に進歩しています。 進歩は、あいまいで学術的な文脈に限定されているだけでなく、コンテンツ マーケティングにまで及ぶ幅広い影響を及ぼしています。

これらの進歩の中で最も重要なのは、Transformer 言語モデルと呼ばれるものの台頭です。最も人気のあるモデルは、OpenAI の Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) です。 GPT-3 は、モデルの力だけでなく、誰でも使用できるという事実によって、AI 言語生成の新時代を告げました。 GPT-3 は、それ以前のどのモデルよりもはるかに高品質のテキストを生成する能力を備えているため、SEO とコンテンツ作成の世界に大きな影響を与えてきました。

GPT-3とは？

基本的に、GPT-3 は単語列の最も自然な継続を予測しようとするアルゴリズムです。 「フランスの首都は」などの簡単なプロンプトを入力すると、「パリ」と応答します。

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GPT-3 は、フランスとは何か、パリとは何か、または首都とは何かについて生来の知識を持っているため、これを行いません。 むしろ、1 兆語のテキストの最良の部分でトレーニングされているため、質問に正しく答えることができます。 このトレーニングの結果、言語のパターンに気付くことができ、上記のような質問に答えることができます。

歴史的に、言語モデルは、クリーンなデータ、つまり人間がスペルミスやフォーマット エラーなどを手動で検査したデータでトレーニングする必要があるという事実によって制限されてきました。 対照的に、トレーニング方法の最近の進歩により、GPT-3 は膨大な量のクリーンアップされていないデータでトレーニングされ、これらの欠陥を取り除くように効果的に学習できるようになりました。

最新の GPT-3 モデルは、2021 年 6 月のデータでトレーニングされています。 ただし、モデルは継続的に更新されます。 これは、GPT-3 が最近の出来事や概念について話す能力にいくつかの制限があることを意味します。これは、GPT-3 を使用する際に心に留めておく価値のあることです。

GPT-3 がトレーニングされる実際のデータに関して言えば、その 80% は一般的なクロール データとして知られているものであり、基本的には Google で見つけられるすべてのものを意味します。 これらの多くは、Wikipedia、Reddit、arXiv などの有名なサイトからのものですが、小規模なブログや情報サイトに至るまですべてが含まれています。 GPT-3 のトレーニング データの残りの 20% はさまざまなソースから取得されますが、その大部分は本やその他の長い形式のコンテンツ ソースで構成されています。

GPT-3 は SEO にどのように適用されますか?

もちろん、GPT-3 の真の力は、単純な 1 行の質問に答えることにあるのではなく、複雑で長い形式のプロンプトに対する応答を生成することにあります。

たとえば、 「アメリカ革命について非常に長い説明を書いてください」などのプロンプトを出すと、そのトピックに関するテキストの密集した段落がいくつか返ってきます。 ここから、SEO 対応コンテンツの作成に GPT-3 を適用する方法を確認し始めます。

一部のライターは、GPT-3 をライティング アシスタントとして使用して、あちこちで散文の奇妙なビットを生成するのを支援しています。 このユース ケースは、GPT-3 の上に構築された多くのツールを反映しています。 特に copy.ai や Jasper などの製品です。 これらのツールは、GPT-3 の機能を利用して、見出し、説明、ブログのアウトラインなどを作成するなど、執筆プロセスの特定のタスクを実行します。

これらのツールは、コンテンツ作成プロセスの高速化と SEO への投資コストの削減に大きな影響を与えてきましたが、多少制限があります。 まず第一に、ライターがこれらのツールをバイパスし、OpenAI のプレイグラウンド (上の画像に示されている) を介して GPT-3 自体とやり取りする方が理にかなっていることがよくあります。

これにより、コストがさらに節約されるだけでなく、ライターは GPT-3 との対話方法を完全に制御できるようになり、特定のユース ケースに合わせて入力を調整できるようになります。 これには、声のトーン、長さ、作成されたコンテンツの特定のアイデアに焦点を当てるかどうかなどのパラメーターを調整する機能が含まれます。

AI を使用して SEO をスケーリングする方法

前述のように、GPT-3 は、見出し、記事の構造、本文コンテンツの作成など、執筆プロセスでさまざまなタスクを実行できます。

ただし、このツールの威力が特に重要になるのは、これらのさまざまなタスクの出力を連鎖させる場合です。

GPT-3 で記事の見出し、構造、およびその構造の各セクションに挿入するコンテンツを生成することができれば、人間の介入を最小限に抑えて記事を作成できるようになります。

これらの各タスクは、手動で行うのが比較的簡単です。 GPT-3 の指示をできる限り多くのコンテキストとともに書き出すだけです。 たとえば、上記の記事の見出しが与えられた場合、GPT-3 に次のような記事構造を生成させることができます。

そして、記事の小見出しごとに、次の方法で GPT-3 に追加のコンテンツを生成させることができます。

短くて甘いですが、いつでもプロンプトを変更して、より長い段落を作成できます。

GPT-3 を使用してこれらのさまざまなライティング タスクをリンクすることで、長い形式の構造化されたコンテンツを自動的に作成できるプロセスの構築を開始できることが明らかになり始めています。

このすべてのコンテンツを手動で作成し、プロンプトを毎回手動で書き直して、記事の各部分を生成することはまったく問題ありません。 ただし、技術に詳しい場合は、GPT-3 の API に慣れることで利益が得られます。 これにより、作業の大部分を自動化して、人間が書くよりもわずかな時間で膨大な量のコンテンツを作成できます。

この自動化は、コンテンツ マーケターによって実際にどのように使用されていますか?

ロングテール SEO 作業の多くを自動化するために、上記のようなアプローチを使用しているブランドをますます見てきました。 GPT-3 は、重要なヘッド ターム (たとえば、イチゴを育てる) について書くことに関しては、人間の深みと独創性に太刀打ちできませんが、より多くのブランドが GPT-3 のようなモデルを使用して、リッチ コンテンツを長期にわたって構築しています。 - 末尾の検索用語 (例:フロリダ州中部でイチゴを栽培する方法)。

ロングテール コンテンツに GPT-3 を使用する理由は次のとおりです。

  • 多くの場合、ロングテール検索クエリは非常に独創的な回答を必要としませんが、非常に具体的な回答が必要であり、GPT-3 が適しているユース ケースです。
  • ロングテール検索用語には膨大な種類があり、ほとんどのブランドには、それらすべてをカバーするためにコンテンツ ライターに支払う予算がありません。
  • ロングテール用語の一部では検索量が非常に少ないことが多いため、ブランドが人間が書いたコンテンツにお金を払うことは経済的に実現不可能です. 専門家ではない人が 20 ドルから 200 ドルかかるのに対し、同じ記事を作成するために GPT-3 を実行するコストはそのほんの一部です。

GPT-3 を使用してサイトのコンテンツを作成するにはどうすればよいですか?

上記のセクションは、GPT-3 の使用を開始するためのインスピレーションを提供するはずですが、考慮すべき追加のポイントがいくつかあります。

GPT-3 を使用してあちこちで奇妙な記事を生成するのはまったく問題ありませんが、それを大規模に使用する場合は、いくつか検討する価値があります。

次のようなコンテンツを作成することを選択します。

  1. GPT-3 は生産に適しています。 これには、事実であり、十分にカバーされている (したがって、GPT-3 のトレーニングを受ける対象となる) コンテンツが含まれ、付随する画像やイラストを必要とせずに記述できます。
  2. SEO の観点からは、それほど競争力がありません。 用語の競争力が高ければ高いほど、質の高い人間のライターによって十分にカバーされている可能性が高くなります。 これは、ここで GPT-3 がまったく競合できないという意味ではありません。 GPT-3 の記事がよく書かれた人間のコンテンツを上回っているのをたくさん見てきました。 当然のことながら、競争の激しいいくつかの用語ではなく、競争の少ない用語を多数ターゲットにした場合に、成功の可能性が最も高くなります。
  3. 同様の構造または形式に従います。 似たような形式の記事をたくさん作成している場合 ( {x} のやり方や{y} の最適な方法は何か)、非常に具体的で詳細なプロンプトを作成できますが、これらのプロンプトも適用されます。あなたのすべての記事によく。 さまざまな記事形式で適切に機能する一連のプロンプトを作成することは、はるかに困難です。

私がうまく機能しているいくつかの特定の使用例は次のとおりです。

  • 用語集の構築。 オンラインで利用できるほとんどの用語集は、コンテンツの点でかなり薄いため、GPT-3 が生成できる豊富なコンテンツでそれらを簡単に上回ります. すべてのページは非常によく似た形式 ( {x} とは) に従っているため、GPT-3 をどのように表示するかについて非常に規範的であることができます ( 「{x}」という用語の意味を説明する一連の事実に基づく段落を記述します)。
  • ハウツー ガイドの作成。 非常に単純なトピックであっても検索者が持つ可能性のある質問は非常に多岐にわたるため、人間が作成したコンテンツだけで利用可能な検索ボリュームをすべてカバーすることは困難です。 これはまた、これらの種類の検索用語は多くの場合、競争力が低く、GPT-3 のようなツールを使用して大規模に構築する機が熟していることを意味します.

あなたの想像力が実際に唯一の限界ではありますが、上記はうまくいく種類のアイデアのいくつかの兆候を示すはずです. オーディエンスが検索していて、まだそれほど競合していない一連の類似用語を思いつくことができれば、GPT-3 の適切なアプリケーションを見つけた可能性があります。

このテクノロジーは今後の SEO にとって何を意味するのでしょうか?

これは、多くのブランドのSEO戦略を構成する主要なヘッド用語にとっては大きな意味を持ちませんが、今後数年間で、ロングテール用語で利用できるコンテンツの質と深さに革命が起こる可能性があります. 上記のような AI 主導の戦略を採用するブランドが増えるにつれて、同じブランドが、ターゲット オーディエンスのロングテール タームでランク付けできることによってもたらされる機会を利用する可能性があります。

Google は、AI で書かれたコンテンツを使用しているサイトに警告を発しましたが、反撃する立場にあることを示す兆候はほとんどありません。 彼らの最近の HCU (Helpful Content Update) は、AI に依存したサイトにペナルティを課すことを目的としており、露骨に低品質の記事を掲載しているサイトにしかヒットしていないようです。 AI主導のSEOプロジェクトで私が見て協力したすべてのブランドは、ランキングに影響を与えていません.

これを念頭に置くと、非常に多くのブランドが SEO 戦略に GPT-3 のような AI モデルを採用している理由と、今後数年間でさらに多くのブランドが参加する可能性が高い理由が容易にわかります。