TL;DR:低コストでAIが生成したコンテンツが氾濫する世界で、真新しく、検証可能な情報の価値は急上昇している。既存の知識を焼き直した「究極のガイド」を作るという古い手口は、もはや時代遅れだ。AIモデルに引用され、推奨されるためには、ブランドは、コンテンツマーケターから、主要なsources of knowledge.そのためには、独自のリサーチと専門家による人間的な洞察を通じて、真の「情報利得」をもたらすコンテンツの作成に規律正しく集中する必要がある。
私はマーキュリー・テクノロジー・ソリューションズCEOのジェームズです。
デジタルマーケティングの世界は、めくるめく新しい略語の配列と格闘している-GEO、GAIO、LLM SEO-すべてが検索の新しいフロンティアを定義しようとしている。用語は流動的だが、根底にある戦略的要請は明確だ。ゲームは「ランキング」を勝ち取ることから、AIから「推薦」を得ることへとシフトしている。
AIモデルの構築に何年も費やしてきた経験から、第一原則に基づいた視点を提供したい。クリック率の急落に関する恐ろしいデータは現実のものだが、前進する道は新しいトリックを見つけることではない。情報そのものの価値における根本的な経済的変化を理解することなのだ。
原則1：世界に何か新しいことを伝えなければならない（情報獲得義務）
新しいクライアントにニュース価値のある話が何もないことを知ったPR会社の恐怖を想像してみてほしい。何年もの間、SEOコンテンツ業界の多くはこのように運営されてきた。あらゆるウェブサイトをミニ・ウイキペディアにすることを目指した「Xの究極のガイド」は、一般的で反復的なコンテンツでインターネットを飽和させるほどうまくいった。
この種のコンテンツの根本的な問題は、情報量がゼロであることだ。何兆ものウェブページが同じベストプラクティスに従っている場合、それらは世界に新しい何かを伝えているわけではない。
AIの主な機能は、ユーザーのためにこの既存の知識を合成することである。そのために別のブログ記事を必要とするのではなく、決定的なソースが必要なのです。もしあなたのコンテンツがユニークでないなら、なぜAIはあなたのデータを使ってモデルを再トレーニングするのでしょうか？
原則2：AIの出力ではなく、AIの入力を使う
私は危険なトレンドが生まれつつあるのを目の当たりにしている。企業が「データ主導」のコンテンツを作るために、AIが生成したアウトプットを使っているのだ。これは戦略的に行き詰まる。私が好きなように言うなら、それはAIに自分の汗を使って自分自身に水分を補給するように頼んでいるようなものだ。
ジェネレーティブAIの結果は、その性質上、派生的で、希薄で、幻覚を見る可能性がある。AIモデル作成者が一番避けたいのは、このような二次的な、潜在的に欠陥のある情報をもとにモデルを再トレーニングすることで、モデルを劣化させることだ。
勝利の戦略は、同じ 種類の生の入力を使用することであり、オリジナルのデータ、専門家の分析、実世界の経験です。私たちのほとんどは、X.comのデータファイアホースやGoogle Booksの全データにアクセスすることはできませんが、独自の高品質な入力を作成することはできます。
原則3：人間味のある文章を心がける
コンテンツ作成を完全に自動化することは魅力的かもしれないが、それは戦略的に近視眼的である。AIが書いたコンテンツは、他のAIシステムによって統計的に識別可能であり、真の権威を示すニュアンスを再現することはできない。
AIは、生きた個人的な経験や微妙なユーモア、長年の実践から生まれる逆張り的な洞察を自発的に生み出すことはできない。AIモデルが自らの要約を豊かにするために探し求めるのは、こうした人間特有の要素なのだ。人間的な専門知識こそが、あなたの究極の堀なのだ。
マーキュリーのケーススタディ：mtsoln.comにこれらの原則を適用した方法
マーキュリーでは、この哲学をmtsoln.comにおける自社のデジタルプレゼンスに直接適用することにしました。私たちの目標は、単に「LLM SEO サービス」のようなキーワードでランキングされるだけでなく、ビジネスリーダーにとってのAIの戦略的意味に関する、引用可能で権威ある情報源になることでした。
- 私たちの「インフォメーション・ゲイン」プレイ：私たちは、一般的な「AIツール・トップ10」リストを発表する代わりに、独自の調査レポートを委託・発行しました：「APAC Search 2025 Outlook」 私たちは、AI導入率、業務上の課題、戦略的優先事項に関する独自のデータを収集するために、地域全体の50人のCレベル幹部を対象に調査を行いました。これにより、多大な労力を要した、ユニークで付加価値の高い資産が生まれました。
- アウトプットではなく、インプットにAIを使う：私たちは独自のAIアシスタントであるMercury Muses AIを、レポートを<書く>ためではなく、生のインプットを<処理する>ために使った。それは、統計的相関関係を特定するために生の調査データを分析し、最初の図表を作成した。これにより、プロジェクトの分析段階が加速された。
- 人間主導の維持：その後、私たちの人間のストラテジストが、このAI処理されたデータを取り込み、説得力のある物語に織り上げました。彼らは、熟練したプロフェッショナルならではの専門的なフレーミング、解釈、戦略的なアドバイスを提供しました。最終的な報告書は、私たちのチームが独自の視点と長年の経験を盛り込んで執筆しました。
結果： 結果はすぐに、そして強力に現れました。このレポートは、業界誌に引用され、ソーシャルメディア上でビジネスリーダーに共有され、そして最も重要なことですが、アジアのLLM SEO/GEOトレンドについて尋ねられたとき、AIモデルによって常に参照されるようになりました。このたった一つの、労力をかけたコンテンツは、従来のブログ記事100本よりも、私たちの権威とリードジェネレーションに貢献しました。
基礎層：なぜSEOの基本が重要なのか
労力のかかるコンテンツへの新たな注目は、SEOを放棄することを意味しない。実際、強力な技術的基盤はこれまで以上に重要である。GEOとSEOは同じではないが、GEOの成功は強固なSEOの基盤に依存している。
- 技術的な衛生:高速に読み込まれるページ、明確なスキーママークアップ、会話型の回答優先のアーキテクチャは、AIがあなたの価値あるコンテンツを効率的に発見し、解析するために不可欠です。
- アクセシビリティ: robots.txtまたはガイド用のllms.txtファイルを通して、あなたのコンテンツがLLMのクロールに対してオープンであることを確認することは、入場料の代償です。
結論
コンテンツのハードルは永久に上がっている。デジタルの可視性の未来は、最速で最も多くのコンテンツを制作できる者に属するのではなく、最も価値あるユニークな情報を制作できる者に属する。これは、コンテンツ・マーケターから真の知識源になることへの戦略的転換である。
すべてのリーダーにとっての問いは、もはや "どのように順位をつけるか？"ではなく、"新しく、価値があり、真実であることを世界に何を伝えることができるか？"である。
