AI検索のおすすめはどう決まる？

AIがおすすめを決める方法は僕たち人間と同じです。僕たち人間がするのと同じように、AIは実際の人々の評判を情報源にしておすすめの候補を決定します。AIがしていることは、実際の人間による評価を借用し、整理し、出力することです。AIは実際の人間が残した大量の痕跡をもとに回答を出力しているのです。

ラーメン店選びに見るAI推薦の仕組み

僕たちが新しいラーメン店を開拓するときを考えてみましょう。AIを使わないなら、Googleマップや食べログなどのクチコミを確認するでしょう。旅行系サイトのランキング記事を参考にするかもしれません。気になったお店の名前で検索し、その店に行った人のブログ記事を見て回るかもしれません。

場合によっては、自分と好みの近そうな人の意見を重視したり、または、信頼していつも参考にしているレビュワーさんやブロガーさんがいるかもしれません。一方で、ラーメン店自身による主観的なアピールはそれほど参考にしません。僕たちはこのような方法で、実際に食べた人の感想を調べてラーメン店を判断します。

AIがしていることも同じです。実際の人々の評判を調べ、整理し、推薦候補を決定します。Googleマップなどのクチコミ、食べログなどのランキング、実際に訪れた人のブログやSNSへの投稿を調べ、信頼できる情報源を重視しながら評判情報を統合し、推薦する候補を決定していくのです。

AIは人々の評判を元に推薦・紹介する

AIが見ているのは、ウェブ上に残っている人々の選択や体験、感想や意見の痕跡です。AIはウェブ上の情報を収集し、一般の利用者によるクチコミや、信頼できる専門家や愛好家によるレビューや比較などを幅広く調べます。そしてそれらを情報源として「あなたと似たニーズや希望を持った人が選び満足しているもの」を推薦します。

AIが特定の候補を推薦・紹介する仕組みは、AmazonなどのECサイトで見られる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンデーションエンジンの仕組みとよく似ています。AIが利用することのできるデータと、AIの利用者のニーズとを突き合わせて、利用者のニーズ合う可能性の高いものを推測するのです。

AIに推薦・紹介されるためには好意的な材料が必要

自社の製品やサービス、または店舗などをAIの回答で推薦・紹介させるためには、実際の利用者からの好意的なクチコミや、専門家や愛好家による好意的なレビューや比較情報といった材料が必要です。こうした好意的な材料がウェブ上に増えていけば、AIはあなたの製品やサービスや店舗を推薦候補として推薦・紹介するようになります。

実際の人々に推薦されることなしに、AIにだけ推薦・紹介されることはできません。知名度と評判を高め、それがウェブに反映されることで、AIからのおすすめが得られるのです。全国的な知名度や評判を得ることが難しい中小企業であれば市場とする地域または分野を絞り、その中での知名度と評判を高めることが、AIに推薦されるための有効策です。

自社のページやサイトの最適化はAI推薦とは無関係

自社のサイトは推薦・紹介の材料にはなりません。サイトの構造を工夫したり、ページの内容や構成や文章やマークアップを最適化しても、それらを根拠にAIが推薦することはありません。それらは当事者による自画自賛や技術的な最適化にすぎず、実際の人々の感想や意見を反映したものではないからです。

以下の画像で示した検索結果をご覧ください。ここで推薦されている高尾山、御嶽山、筑波山、宝登山、鋸山は、どれも公式サイトがありません。つまり、最適化された説明文も、構造化データマークアップも、Q&Aセクションも持っておらず、一次情報も発信していません。しかし十分な知名度と評判があるためAIに推薦されます。

同様に、自宅から行きやすい理美容店や飲食店のおすすめを尋ねる質問をしても、公式サイトを持たない店が推薦されることがあります。Googleマップやホットペッパー・ビューティーや食べログなどのクチコミサイトや、個人のブログや専門メディアなどで、外部の独立した第三者によって高く評価されていることが、AIの回答に反映された結果です。

AIの回答での推薦や紹介の獲得と、自社サイトや自社コンテンツの最適化の間には、直接の関係はありません。クチコミとパブリシティの獲得に注力していきましょう。具体的な方法については、専門用語を排して平易にわかりやすくまとめた拙著「AIで集客する仕組み」をお読みいただくのが最善です。もう少し断片的な情報でよければ、次のような形でこのサイトの内でも発信しています