Googleの担当者は、Geminiのような大規模言語モデル（LLM）向けに特化した「一口サイズ」のコンテンツを作成しても、検索エンジンのランキングは向上しないと述べました。Googleのポッドキャスト「Search Off the Record」の最近のエピソードで、John Mueller氏とDanny Sullivan氏は、コンテンツチャンキングという、ウェブサイトが情報をより小さな段落やセクションに分割し、多くの場合、質問形式の多数の小見出しを使用する、ますます普及しているSEO手法について言及しました。

コンテンツチャンキングの背後にある意図は、生成AIボットが情報をより簡単に取り込んで引用できるようにし、理論的には検索の可視性を高めることです。この手法を採用しているウェブサイトは、AIアルゴリズムに対応するように設計された、短い段落（時には1文または2文のみで構成される）を特徴とすることがよくあります。しかし、Sullivan氏は、Googleの検索アルゴリズムは、ランキングを向上させるためにこれらのシグナルを使用しないことを明らかにしました。「SEOのアドバイスで何度も目にするのは、物事を本当に一口サイズの塊に分解すべきだということです」とSullivan氏は述べています。「そして、それは私たちが注目しているものではありません。」

検索エンジン最適化（SEO）は重要な業界となり、企業は常に検索結果におけるウェブサイトの可視性を向上させる方法を模索しています。一部のSEO手法は正当で有益ですが、他の多くの手法は憶測や未証明の理論に基づいています。LLMの台頭は、AIによる消費のためにコンテンツを最適化することを目的とした新しいSEO戦略につながりましたが、Googleの声明は、これらの戦略が誤っている可能性があることを示唆しています。

Googleのスタンスが示唆するのは、コンテンツ作成者は、AIのために断片化されたコンテンツを作成してシステムを操作しようとするのではなく、人間の読者のために包括的で構造化されたコンテンツを作成することを優先すべきであるということです。これは、高品質で関連性の高い検索結果をユーザーに提供するという、Googleの長年の重点と一致しています。この展開は、アルゴリズムのためにコンテンツを最適化することと、人間のユーザーのために価値のあるコンテンツを作成することの間の継続的な緊張を浮き彫りにしています。LLMが進化し続け、情報検索においてより大きな役割を果たすにつれて、AIと人間の両方のためにコンテンツを最適化する方法についての議論は続く可能性が高いです。