ゴラン・パウン氏は、ArtVersionのクリエイティブディレクターであり、先進的な企業向けに人間中心のユーザー体験を設計・開発している。
数十年にわたり、企業は人間のためにストーリーを設計してきた。前提はシンプルだった。人間があなたが誰で、何をしていて、なぜそれが重要なのかを理解できれば、他のすべてはついてくる。検索エンジンは関連性を推測する。プラットフォームはメッセージを増幅する。発見が起こる。
もはやこの前提は成り立たない。
今日、大規模言語モデルはブランドとオーディエンスの間に位置することが多い。それらは要約し、解釈し、推奨し、時にはあなたが言及されるかどうかさえ決定する。人間のようにサイトを閲覧することはない。構造、明確性、一貫性から意味を組み立てる。あなたのストーリーは依然として重要だが、それがどのように設計されているかも同じくらい重要である。
これは、人間の代わりに機械のために書くということではない。機械があなたの真意を歪めることなく正確に理解できるように物語を設計することである。
LLMは関係性を読む
人間は直線的に読む。モデルはそうではない。大規模言語モデル（LLM）は、概念、役割、行動、結果の間の関係性を抽出する。それらは、何かが何であるか、どのように機能するか、より大きなシステムのどこに適合するかを説明するパターンを探す。これらの関係性が不明確な場合、モデルは確率を使用してギャップを埋める可能性がある。そこから誤った表現が始まる可能性がある。
あなたのサイトが、明確な境界なしにサービス、哲学、ケーススタディ、マーケティング言語を混在させている場合、モデルはあなたの中核的な提供内容を誤解する可能性がある。ページによって用語が変わる場合、システムはそれらを別々のアイデアとして扱う可能性がある。あなたのポジショニングがスローガンの下に埋もれている場合、モデルはそれを全く表面化させない可能性がある。
LLM向けにストーリーを設計するということは、ニュアンスを減らすことなく曖昧さを減らすことを意味する。
明確性は単純性ではなく、精密性である
多くのブランドは「明確にせよ」と聞いて、メッセージを平坦化することで応答する。詳細を削除する。一般化する。文脈を取り除く。このアプローチはLLMでは裏目に出る。
モデルは、ある企業を別の企業と区別するために具体性に依存する。「エンドツーエンドのソリューション」や「人間中心のイノベーション」のような曖昧な主張は、具体的な説明を通じて一貫して定義され強化されない限り、ほとんど意味をなさない。
精密性は以下から生まれる：
• あなたが何をするかについての安定した言語
• あなたが誰にサービスを提供するかの一貫した説明
• あなたの仕事がどのように異なるかの明示的な説明
• 哲学と実行の明確な分離
これらの要素が整合した方法でページ全体で繰り返されると、モデルはあなたが誰であるかを学習する。それらが逸れると、モデルは推測する。
物語構造は今やストーリーテリングを超えて拡張する
従来のストーリーテリングは、感情、アーク、説得に焦点を当てる。それは依然として人間にとって重要である。しかし、LLMは構造的なストーリーテリングも必要とする。これは、あなたの物語がコンテンツの組織化方法に見える基礎的な論理を必要とすることを意味する。何を言うかだけでなく、どこでどのように言うかが重要である。
強力なLLM可読性のあるストーリーは、通常、認識可能なパターンに従う：
• アイデンティティはプロモーションの前に来る。
• 能力は宣伝される前に説明される。
• 文脈は主張の前に提供される。
• 結果は意図に結び付けられる。
これは優れたユーザーインターフェースとユーザー体験を反映している。違いは、今や機械もその構造が意味をなすかどうかを評価していることである。
デザインシステムは物語システムである
デザインシステムは、視覚的に──コンポーネント、スペーシング、色、タイポグラフィ──議論されることが多い。しかし、より深いレベルでは、デザインシステムは論理をエンコードする。それらは何が主要で、何が二次的で、意味がどのように流れるかを定義する。LLMは、コンテンツに適用される同じ規律から恩恵を受ける。
見出し、セクションタイプ、コンテンツの役割の一貫した階層は、あなたのストーリーを大規模に読みやすくする。すべてのサービスページが同じ概念的構造に従う場合、モデルはそれらを正確に比較できる。ケーススタディが繰り返し可能な論理に従う場合、結果は解釈しやすくなる。
一貫性のない構造はノイズを生み出す。一貫した構造は理解を生み出す。
メタデータはストーリーの一部であり、技術的な後付けではない
構造化データ、スキーマ、メタデータは、純粋に技術的なSEOタスクとして扱われることが多い。実際には、それらは物語的なシグナルである。それらはモデルに、あなたがどのような種類のエンティティであるか、あなたのコンテンツがどのように解釈されるべきか、異なる部分がどのように互いに関連しているかを伝える。メタデータがページ上のコンテンツと矛盾する場合、モデルは信頼を失う。それを強化する場合、信頼性が増す。
これは、複雑な領域で活動する組織にとって特に重要である。メタデータレベルでの曖昧さは、生成された応答の過度の単純化につながる可能性がある。
なぜこれがランキング以上に重要なのか
この変化は可視性だけの問題ではない。正確性の問題である。LLMがあなたの会社を要約し、パートナーとしてあなたを推奨し、または他の誰かにあなたの専門知識を説明する場合、それらは事実上あなたのストーリーを再話している。そのストーリーが理解されるように設計されていなかった場合、それは誤って再話される。
LLM向けにストーリーを正しく設計することは、あなたが著者権を保持することを意味する。あなたは物語に反応するのではなく、物語を形作る。
真の変化：説得から理解へ
長年にわたり、デジタルストーリーテリングは説得──納得させ、感銘を与え、転換させること──に焦点を当ててきた。今、理解が最初に来る。システムがあなたを理解できなければ、あなたを表現できない。正確にあなたを表現できなければ、説得は決して起こらない。
可視性と関連性を維持するブランドは、最も声が大きいものや最も最適化されたものではない。それらは、ストーリーが構造的に健全で、概念的に一貫しており、ウェブプレゼンスのあらゆる層にわたって思慮深く設計されているものである。
これらの要素は常に優れたデザインの鍵であった。オーディエンスが拡大しただけである。
