• 通常表示
  • 1ページ表示
  • 通常表示
  • 1ページ表示
  • ようこそ!「生成AI時代のSEO」へ
  • 基礎知識編:生成AIとSEOの基本を理解する
    • 基礎知識編1:生成AI時代のSEOとは何か
    • 基礎知識編2:検索エンジンから回答エンジンへ
    • 基礎知識編3:大規模言語モデル(LLM)の基礎
    • 基礎知識編4:Answer Engine Optimization (AEO)の基礎
    • 基礎知識編5:Generative Engine Optimization (GEO)の基礎
    • 基礎知識編6:Large Language Model Optimization (LLMO)の基礎
    • 基礎知識編7:AI Optimization (AIO)とは
    • 基礎知識編8:GEO・AEO・LLMO・AIOの違いと共通点
    • 基礎知識編9:GoogleのSGE(Search Generative Experience)概要
    • 基礎知識編10:Bing Chat(現Microsoft Copilot)とは
    • 基礎知識編11:新興AI検索サービスの紹介
    • 基礎知識編12:ChatGPT・Gemini・Claudeの台頭
    • 基礎知識編13:コンテンツ品質とE-E-A-Tの再確認
    • 基礎知識編14:構造化データとスキーマの基礎
    • 基礎知識編15:LLMの学習データと検索インデックスの違い
    • 基礎知識編16:ブランドと信頼性 AIが参照するサイトとは
    • 基礎知識編17:検索トラフィックの変化
    • 基礎知識編18:変わらないSEOの原則
  • 応用編:新時代のSEO戦略と施策を学ぶ
    • 応用編1:質問キーワードリサーチ
    • 応用編2:コンテンツ企画
    • 応用編3:見出しと文章構成
    • 応用編4:FAQセクションの活用
    • 応用編5:コンテンツの長さと深さ
    • 応用編6:スキーママークアップ戦略
    • 応用編7:内部リンクとトピッククラスタ
    • 応用編8:E-E-A-T強化
    • 応用編9:被リンク戦略の再構築
    • 応用編10:デジタルPRとコラボレーション
    • 応用編11:レビューとUGC活用
    • 応用編12:マルチチャネル戦略
    • 応用編13:AIライティングツール活用
    • 応用編14:AI生成コンテンツの品質管理
    • 応用編15:SEO業務の自動化
    • 応用編16:Google Search Consoleデータ分析
    • 応用編17:SEOツールの進化
    • 応用編18:Bing最適化の重要性
    • 応用編19:Google SGE対策
    • 応用編20:サイト性能とUX最適化
    • 応用編21:ローカルSEOの新展開
    • 応用編22:マルチモーダルSEO
    • 応用編23:独自データと付加価値
    • 応用編24:コンテンツ鮮度の維持
  • 実践編:SEO施策の実行ステップと事例で学ぶ
    • 実践編1:AI時代SEO戦略立案の手順
    • 実践編2:コンテンツAI適性チェックリスト
    • 実践編3:ケーススタディ: Q&A強化で成果向上
    • 実践編4:ケーススタディ: 構造化データで抜擢
    • 実践編5:ケーススタディ: SGE掲載コンテンツの分析
    • 実践編6:ケーススタディ: Bing Chat引用の傾向
    • 実践編7:ケーススタディ: AI生成コンテンツの功罪
    • 実践編8:実践ステップ: FAQページ作成とスキーマ実装
    • 実践編9:実践ステップ: robots.txtでGPTBot制御
    • 実践編10:実践ステップ: Bing Webmaster Tools活用
    • 実践編11:実践ワークショップ: ChatGPTで記事アウトライン作成
    • 実践編12:実践ワークショップ: ChatGPTで競合分析
    • 実践編13:実践: AIによるコンテンツ校閲と事実確認
    • 実践編14:実践: 音声検索最適化テスト
    • 実践編15:実践: スキーマ生成ツールの活用
    • 実践編16:実践: メタディスクリプション自動生成
    • 実践編17:実践: コンテンツのマルチフォーマット化
    • 実践編18:実践: KPIモニタリングと分析
    • 実践編19:AI回答におけるブランドモニタリング
    • 実践編20:チーム体制とスキルアップ
    • 実践編21:SEOチェックリスト2025
    • 実践編22:将来展望: 検索とAIの行方に備える

基礎知識編11:新興AI検索サービスの紹介

はじめに:検索の「第三極」がもたらす新たな選択肢

これまでの記事で、検索業界の二大巨頭であるGoogleとMicrosoftが、それぞれSGEとCopilotという形で生成AIを自社の検索サービスに統合し、覇権を争っている様子を解説しました。しかし、現在の検索市場の変革は、この二社だけで起きているわけではありません。

彼らが既存の巨大な検索インフラにAIを「追加」しているのに対し、AIを前提としてゼロから設計された、まったく新しい思想の検索サービスが次々と登場しています。これらは「AIネイティブ」な検索エンジンとも呼ばれ、検索体験の未来を占う上で非常に重要な存在です。

本記事では、その代表格である「Perplexity(パープレキシティ)」と「You.com(ユードットコム)」を中心に、既存の巨人たちに挑戦する新興AI検索サービスの特徴と、それが私たちのSEO戦略に与える新たな視点について紹介します。

1. 新興AI検索サービスとは何か?

新興AI検索サービスとは、従来の「10本の青いリンク」を提示することを主目的とせず、ユーザーの質問に対して、AIが生成した直接的な回答を提供することに特化したサービス群を指します。

これらのサービスに共通する特徴は以下の通りです。

  • 会話型インターフェース:検索窓はチャットウィンドウのようであり、ユーザーは自然な文章で質問を投げかけます。
  • 回答中心の設計:ページの主役はリンクの一覧ではなく、AIが生成した要約文です。
  • 出典の明記:生成した回答の信頼性を担保するため、情報源となったウェブサイトや論文へのリンクを明確に示します。
  • パーソナライズと専門性:ユーザーが検索範囲を特定の分野(例:学術論文、YouTube)に絞ったり、検索体験をカスタマイズしたりできる機能を持つことが多いです。

これらは、GoogleやBingが後からAI機能を追加しているのとは対照的に、サービスの中核そのものがAIによる回答生成に置かれている点が大きな違いです。

2. 事例①:Perplexity – 「答え」をとことん追求するアンサーエンジン

Perplexityは、新興AI検索サービスの中でも特に注目度が高く、「アンサーエンジン(Answer Engine)」を自称しています。その名の通り、ユーザーに最も正確で信頼できる「答え」を提供することに徹底的にこだわっています。

Perplexityの検索結果画面

Perplexityの主な特徴

  • 簡潔で直接的な回答:ユーザーが質問をすると、まずAIが生成した簡潔な回答が提示されます。回答文中の各所には、情報源となったウェブページへの参照番号が振られており、クリック一つでソースを確認できます。
  • フォーカス機能:検索対象を特定の情報源に絞り込む「フォーカス」機能が強力です。例えば、「学術(Academic)」に設定すれば学術論文の中から、「YouTube」に設定すれば動画の中から情報を探して回答を生成します。これにより、ユーザーは自分の目的に合った、より精度の高い情報を得ることができます。
  • Copilotモード:より複雑な質問に対して、AIがユーザーに追加の質問を投げかけ、対話を通じて意図を明確にしながら最適な答えを導き出すインタラクティブな検索モードです。

SEOへの示唆

Perplexityの台頭は、SEO担当者に新たな視点を与えます。

第一に、出典として引用されることの価値がさらに高まります。第二に、フォーカス機能の存在は、もはやウェブサイトだけの最適化では不十分であり、YouTubeやReddit、学術論文データベースといった多様なプラットフォーム上でのプレゼンスがいかに重要かを示唆しています。

参考URL: Perplexity – ぜひ一度、ご自身の専門分野に関する質問を投げかけて、その回答精度を体験してみてください。

3. 事例②:You.com – ユーザーが制御するパーソナライズ検索

You.comは、「あなたが制御するAI検索エンジン」というコンセプトを掲げ、パーソナライゼーション(個人最適化)とプライバシー保護を前面に打ち出しているサービスです。

You.comの検索結果画面

You.comの主な特徴

  • カスタマイズ可能な情報源(Apps):ユーザーは、検索結果に表示したい情報源(Apps)を自分で選んで優先順位を付けることができます。例えば、プログラマーであれば「Stack Overflow」や「GitHub」を、研究者であれば「arXiv」を優先的に表示させることが可能です。
  • 複数のAIモード:単純な検索だけでなく、より高度な対話が可能な「Geniusモード」や、文章やコードを生成する「Createモード」など、用途に応じた複数のAIモードを切り替えて利用できます。
  • プライバシー重視:ユーザーデータを広告主に販売せず、プライベートモードではIPアドレスも保存しないなど、プライバシー保護に力を入れている点も大きな特徴です。

SEOへの示唆

You.comの仕組みは、特定のコミュニティや専門分野における権威性の重要性を浮き彫りにします。すべてのユーザーに対して画一的な検索順位を上げるのではなく、特定の興味関心を持つユーザーグループが信頼する情報源(App)の中で、いかにして評価されるかが鍵となります。これは、従来のドメイン全体の権威性とは異なる、よりニッチで専門的な評価軸の登場を意味します。

参考URL: You.com – 自分の興味に合わせて検索結果をカスタマイズする新しい体験ができます。

4. なぜ新興サービスが重要なのか?

Googleの市場シェアが圧倒的である現状において、これらの新興サービスがすぐに取って代わることはないかもしれません。しかし、私たちがこれらの動向を注視すべき理由は明確です。

  • 未来の検索体験の先行指標:彼らの革新的な試みは、ユーザーの期待値を引き上げ、結果的にGoogleやBingにも影響を与えます。彼らのインターフェースや機能は、数年後の「当たり前」の検索体験を先取りしている可能性があります。
  • 情報源の多様化への対応:彼らはウェブサイトだけでなく、動画、SNS、フォーラム、学術論文など、あらゆる情報を「ソース」として平等に扱います。これは、コンテンツ戦略をウェブサイトだけに閉じるのではなく、多様なプラットフォームに展開していく必要性を示しています。
  • 新たなトラフィック獲得の機会:アーリーアダプター層や特定の目的を持つユーザーは、すでにこれらのサービスを積極的に利用しています。ニッチながらも質の高いトラフィックを獲得する新たなチャネルとなる可能性を秘めています。

5. まとめ:検索の多様化時代への備え

本記事では、PerplexityとYou.comを代表例として、AIネイティブな新興検索サービスの世界を紹介しました。

  • 新興AI検索サービスは、直接的な回答と会話型インターフェースを核として設計されています。
  • Perplexityは「答えの質」を、You.comは「パーソナライズ」を追求し、それぞれが独自の価値を提供しています。
  • これらのサービスの台頭は、SEOの対象がウェブサイトだけでなく、多様なプラットフォームへと拡大していることを示唆しています。
  • 彼らは未来の検索のあり方を占う先行指標であり、その動向を理解することは、変化に適応するために不可欠です。

検索エンジンの世界は、もはや単一のルールが支配する場所ではありません。多様な価値観を持つプレイヤーが登場し、ユーザーが自分に合ったツールを選ぶ時代が始まっています。この多様化の時代を乗りこなすためには、私たちもまた、固定観念に囚われず、幅広い視野で情報を発信していく必要があります。

次回、「基礎知識編12」では、検索エンジン以外の情報探索の場として急速に存在感を増している「ChatGPT・Gemini・Claudeの台頭」と、それがユーザーの検索行動にどのような影響を与えているのかを解説します。

前へ
基礎知識編10:Bing Chat(現Microsoft Copilot)とは
次へ
基礎知識編12:ChatGPT・Gemini・Claudeの台頭

『スキルアップカレッジ』グループは、あなたの向上心を満たす無料の学習サイトです。二次創作も可能ですので利用規約・二次創作ルールをご確認の上、ぜひご利用ください。

運営:株式会社エレファンキューブ

グループサイト一覧

  • 生成AI時代のSEO(AIO、LLMO)
  • (準備中)ゲーミフィケーションで仕事力UP!
  • (準備中)本質のプロンプトエンジニアリング
  • プライバシー
  • 利用規約・二次創作ルール
  • リクエスト
  • Copyright 2025 株式会社エレファンキューブ. All Rights Reserved