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することに反対し、この手法では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Search Off the Recordポッドキャストの最近のエピソードで、John MuellerとDanny Sullivanは、コンテンツをより小さな塊に分割すると、生成AIボットに取り込まれ引用される可能性が高まるという誤解について言及しました。

コンテンツチャンキングとして知られるこの手法は、情報を短い段落やセクションに分割し、チャットボットが尋ねる可能性のある質問としてフォーマットされた小見出しを付けることがよくあります。その目的は、AIによる消費のためにコンテンツを最適化することですが、Sullivanは、Googleのランキングアルゴリズムはこれらのシグナルを使用しないと述べました。Sullivanは、このSEO戦略について「これは誤解です」と述べました。

検索エンジン最適化（SEO）はオンラインビジネスの重要な側面であり、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が情報を処理および理解する能力を活用することを目的としたコンテンツチャンキングを含む、新しいSEO戦略につながっています。

GoogleのGeminiなどのLLMは、膨大な量のテキストデータでトレーニングされており、人間のようなテキストを生成したり、言語を翻訳したり、質問に答えたりすることができます。これらのモデルは、検索エンジン、チャットボット、コンテンツ作成ツールなど、さまざまなアプリケーションでますます使用されています。コンテンツチャンキングの背後にある考え方は、LLMが小さく消化しやすい単位で提示された情報をより簡単に処理および利用できるということです。

しかし、Googleの担当者は、検索ランキングを向上させるには、質の高い、包括的なコンテンツを人間の読者向けに作成することに焦点を当てるのが依然として最良のアプローチであると示唆しました。彼らは、ユーザーのニーズと関心に応える、価値のある有益なコンテンツを提供することの重要性を強調しました。

Googleの声明の含意は、ウェブサイトの所有者とコンテンツ作成者にとって重要です。AIボット向けに最適化してシステムを操作しようとするよりも、適切に構成された、詳細なコンテンツの作成に投資する方が効果的であることを示唆しています。このアプローチは、ユーザーエクスペリエンスと関連性の高い検索結果の提供に対するGoogleの長年の重点と一致しています。

コンテンツチャンキングに関する議論は、AIとSEOの進化する関係を浮き彫りにしています。LLMがより洗練されるにつれて、検索エンジン向けにコンテンツを最適化するための戦略は、おそらく適応し続けるでしょう。ただし、Googleの最近の声明は、人間の読者向けに質の高いコンテンツを作成するという基本的な原則が依然として最も重要であることを示唆しています。