ランキングを超えて:AI検索の新時代を制するためのCCCERフレームワーク

TL;DR:AI主導型検索の台頭は、従来のSEOからGenerative AI Optimization(GAIO)への戦略的転換を要求しています。マーキュリーテクノロジーソリューションズでは、独自のCCCERフレームワーク-コンテンツの明確性、クロール可能性、文脈的シグナル、エンティティリンク、および強化に重点を置く-を使用して、クライアントのブランドが単に見られるだけでなく、AIが生成した答えの中で引用される権威となり、この新しい状況に対して弾力的で権威ある存在を構築することを保証します。

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。

私たちの足元で地盤が揺らいでいる。テクノロジー・リーダーや大手出版社が鋭く観察しているように、検索は大きな変革期を迎えている。AIファーストのインターフェイスは、今や何百万人ものユーザーにとって主要なタッチポイントとなっており、彼らがリンクをクリックする前に、彼らの質問に直接答えていることが多い。これは将来のトレンドではなく、新たな戦略的プレイブックを必要とする現代の現実なのだ。

データは否定できない。私たちは、ChatGPTのようなプラットフォームが、AIに精通した企業の新規顧客登録のシェアを大幅に、そして急速に伸ばしているという報告を見ている。同時に、グーグルのAIオーバービューがウェブサイトへの直接クリックを大幅に減らす可能性を示唆する調査結果もある。

これにより、新たな命題が生まれる。単に1位にランクインするだけではもはや十分ではありません。私たちは今、AIの答えの中で引用元になるために最適化しなければなりません。私たちがGenerative AI Optimization (GAIO)と呼ぶこの適応は、従来のSEOの基本を、機械がどのように学習し、コミュニケーションするかを想定して設計された新しい一連の原則とバランスをとることです。

この課題を解決するために、私たちは独自の方法論であるCCCERフレームワークを開発した。

CCCERフレームワーク:マーキュリーのAI検索優位のための青写真

CCCERフレームワークは、AIの時代に耐久性があり、権威あるプレゼンスを構築するための包括的なアプローチです。CCCERフレームワークは、私たちが「コンテキスト問題」と呼ぶものを解決するためにデザインされた5つの柱で構成されています。

1.C - コンテンツの明確さ

最初の原則は、単なるブログ記事ではなく、明確な答えを提供するかのように書くことです。 AIモデルは、直接的で、曖昧さがなく、抽出しやすいコンテンツを優先します。これは、すべての段落、すべてのセクションが、特定の質問に対する完璧な答えとして単独で成り立つ可能性があるように、コンテンツを構成することを意味します。これは、スタイルよりも実質を、長い物語の導入よりも直接的であることを好みます。

2.C - クロール性

これは、すべての可視性が構築される技術的な基盤です。簡単に言うと、AIクローラーがあなたのコンテンツにアクセスし理解することができなければ、あなたは存在しません。この柱は、robots.txtファイルでGPTBotのようなボットを許可することから、クリーンでセマンティックなHTMLを使用すること、JavaScriptの実行を必要とせずにコンテンツがすぐに利用できるように、サーバーサイドレンダリング(SSR)や静的サイト生成(SSG)を採用することなど、あなたのサイトが技術的に健全であることを保証することを含みます。

3.C - 状況信号

AIモデルは関連付けを通じて関連性を構築する。この柱は、戦略的に提供する商品の周辺にセマンティックな関連性を構築することです。AIが市場でのあなたのポジションを理解するのに役立つ、豊富なコンテンツのネットワークを作成する必要があります。これには、強力な内部リンクによるトピック・クラスターの開発、一貫した用語の使用、競合他社や代替品と自社ブランドを明確に並べる比較ページの作成などが含まれます。

4. E - エンティティ・リンク

AIモデルは、ウェブ上の情報を検証することで信頼を築きます。この柱は、あなたのブランドとそのコンセプトが、信頼できる権威あるデータソースによって引用され、参照されていることを確認することに重点を置いています。それは、自社のウェブサイトを越えて、Reddit、GitHub、業界出版物、技術フォーラムのようなシグナル性の高いプラットフォーム上で本物の言及を播くことです。信頼できる第三者が正規のソースとしてあなたにリンクすることで、AIの権威が証明されます。

5.R - 補強

AIシステム、特に人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback:RLHF)を使用するAIシステムは、ユーザーがコンテンツにどのように関わるかを学習する。共有性が高く、議論を呼び起こし、肯定的な感情を獲得するコンテンツを作成することは、強力な強化シグナルを提供します。それは、人間の視聴者があなたのためにその権威を検証するほど価値のあるコンテンツを作成することです。

CCCERフレームワークの実践:私たちはどのように可視化を推進するか

このフレームワークは、私たち自身とクライアントのオンライン上の知名度を高めるために私たちが使用しているオペレーション・プレイブックです。

サンプル1:マーキュリーのテクノロジー・ソリューションへの活用方法

  • コンテンツの明確さとクローラビリティ:私たちは、技術的に最適化されたCMSで、明確なQ&Aセクションとスキーママークアップを含む一連のガイドを公開しました。
  • コンテクスチュアル・シグナル & エンティティ・リンキング:私たちは、戦略的なAI統合と単純な自動化を比較するコンテンツを構築し、テック系出版物で私たちの研究について言及されました。
  • リインフォースメント:オリジナルのリサーチは、業界のリーダーたちによってLinkedInで高くシェアされ、強いポジティブなシグナルをもたらした。
  • 結果:現在、戦略的なAIの実装についてユーザーから質問を受けた際、私たちはAIツールから頻繁に引用され、権威として位置づけられています。

サンプル2:プロフェッショナルサービスのクライアント(企業法律事務所)

  • 内容の明確さ:彼らは、AIに関する差し迫った法的質問に対する直接的な回答をホワイトペーパーにまとめました。
  • クローラビリティ:私たちは、ページがTechArticleとFAQPageスキーマでマークアップされていることを確認しました。
  • コンテクスチュアル・シグナル:私たちは、AIに関するさまざまな判例を比較するコンテンツの作成を支援しました。
  • エンティティ・リンク:リーガル・テック・ジャーナルにパートナーからの専門的な引用を掲載するお手伝いをしました。
  • 強化:彼らの明確で権威ある回答は、法律フォーラムで他の人々によって共有され、彼らの専門知識を強化します。
  • 結果:彼らは、この新興の法律分野でAIに引用される有力な情報源となり、価値の高い問い合わせを促進した。

サンプル3:個人向けサービスのクライアント(富裕層向けファイナンシャル・アドバイザー)

  • 内容の明確さ:彼らは、ステップ・バイ・ステップのプロセスや比較表(例えば、「NSOとISOの税務上の意味合い」)としてフォーマットされた詳細なガイドを作成した。
  • クローラビリティ:私たちは、彼らのサイトがモバイルフレンドリーで、簡単にアクセスできるように高速であることを保証しました。
  • コンテクスチュアル・シグナル:彼らは、新興企業の従業員と大手ハイテク企業の従業員で、戦略がどのように異なるかについて書いた。
  • エンティティ・リンク:彼らのアドバイスは、Redditの経済的独立コミュニティなどのプラットフォームで種をまき、有機的に参照された。
  • 強化:ユーザーは明確で実行可能なアドバイスを頻繁に共有し、その価値を示す。
  • 結果:現在、ニッチでハイ・インテントなクエリに対して、彼らは常にAIによって表示され、理想的な顧客と直接つながっている。

最後に思うこと:検索ランキングからアンサーシェイピングへ

AI検索を支配する近道はない。それには、オーソリティの永続的な堀を築くことに焦点を当てた、規律ある戦略的な考え方が必要だ。我々は、"検索ランキング "の時代から "アンサーシェーピング "の時代へと移行している。これは、人間による発見だけでなく、人間が見るものをますます導くAIモデルのために最適化することを意味する。

従来のSEOの基本が重要であることに変わりはないが、勝つための戦略には、CCCERフレームワークで概説されている深く多面的なアプローチが必要である。これが、AIシステムが学習し、自信を持って決定的な答えとして浮上させることができるコンテンツを作成する方法である。これが、新時代の検索で成功する方法なのだ。

ランキングを超えて:AI検索の新時代を制するためのCCCERフレームワーク
James Huang 2025年6月21日
このポストを共有
検索革命が到来、95%のマーケターが取り残されようとしている