LMO・LLMO・GEOは、SEO以上の価値を届けられるか
LMO・LLMO・GEOが正確かつ効率的に、これまで以上に価値のある答えを提供できるようになった今、IBMのミンハスのようなユーザーがそれに飛びつくのも無理はない。LMO・LLMO・GEOがもたらす価値をさらに理解するためには、SEOコンテンツの専門家ジェニー・アブオバイアのLinkedInの投稿を参照するといいだろう。
彼女は、この投稿で、大規模言語モデルの特徴が「権威シグナルよりもコンテキストを重視する点にある」と述べている。これはつまり、グーグル検索がサイトの被リンク数によって「権威」づけを行っているのに対し、大規模言語モデルは実際のコンテンツの理解に重点を置いていることを意味する。
また、ここでも関連性が重要になる。「この変化は企業に戦術を変えることだけを求めるものではない」とズダノウは言う。「目的そのものを変えることが必要だ。アルゴリズムを基準に考えるのをやめ、オーディエンスを基準に考えなければならない。今後の問いは『どうすれば順位を上げられるか』ではなく、『どうすれば人々に役立つものになるか』になるだろう」。
この洞察は、歴史家ユヴァル・ハラリが著書『ホモ・デウス テクノロジーとサピエンスの未来』で述べた、ソ連崩壊の分析を思い起こさせる。「ソビエト連邦はモスクワから中央集権的に経済を運営しようとしたが、それは効率的ではなかった。情報はすべてモスクワに集まったが、その膨大な情報を十分に速く、効率的に処理して正しい判断を下せる人間がいなかった。その点で、米国の分散型の情報システムは、ソ連の中央集権型のシステムよりはるかに優れていた」と彼は述べていた。
ハラリは、米国の分散型でボトムアップ型経済がライバルに勝ったのは、冷戦期の敵対によるものではなかったと指摘している。ソ連が自壊したのは、自国民に提供する価値が低かったからだ。トップダウン型の生産性は、その統治モデルが現代の要求に応えられなかったイデオロギー上の一体感とともに崩れ去った。
賢い企業がAI検索時代を勝ち抜く方法
ここから導かれる教訓は単純だ。最終的には、価値がすべてに勝る。全体主義的な国家においても同じことが起こる。つまり、企業が自社のサイトを見つけてもらいやすくするためには、この発想で考えることが重要だ。経営者やそれを支援するマーケティング企業は、実際に役立つコンテンツを制作することで、検索をとりまく状況の変化に対応できる。迷ったときは「このコンテンツは、人々に価値があると感じてもらえるものか？」と自問すべきだ。もし、価値あるものであれば、大規模言語モデルに見つけてもらえる可能性は高くなる。
コンテンツに関して、筆者が高校時代に母から受けた最高のアドバイスは、「オリジナルであることが大事だ」というものだ。つまり、AIが他からは発見できない、独自のストーリーやデータを持つコンテンツを共有することが大事なのだ。
この最後のポイントは、現代において特に重要だ。AIが日々の単調な作業を自動化すればするほど、創造性とオリジナリティの重要性は高まっていく。ビジネスの環境が変化し、それが必然的に不確実性を伴うことを嘆くよりも、テクノロジーがもたらすチャンスを前向きに捉えるべきだ。とりわけ、それによって人々により大きな価値を届けられるときには。
（forbes.com 原文）
