AEO/SEOのための検索市場適合性(Search Market Fit)を確保しているか？
(productledseo.com)- 検索戦略はキーワードツールの検索ボリュームの数字ではなく、ユーザーがその単語を入力した理由と意図から始めるべき
- 投資に先立ち、自社製品の恩恵を受ける対象が実際にそれを検索しているか、到達した結果が提供価値と一致しているかを確認する**検索市場適合性(search-market fit)**が必要
- 同じクエリでも**ユーザー意図(intent)**はさまざまで、検索露出そのものは目標ではなく、コンバージョンにつなげるための手段にすぎない
- AI回答が直接ユーザーを引き留めることで、情報型・レビュー型コンテンツのクリックは消えつつあり、**引用(cited)されることと選ばれること(chosen)**は同じではない
- 検索市場適合性は市場の成熟度によって変化し、生成AIの回答によって、かつて適合性を持っていたカテゴリが消える可能性もある
誤った出発点とユーザー理解の必要性
- ほとんどの検索戦略は、ツールが提示するキーワード・プロンプト提案に依存して誤った地点から始まっている
- ツールの検索ボリュームの数字は何人が検索したかを示すだけで、なぜ検索したのかは教えてくれない
- KPIがLLMや検索結果での露出を超えるなら、検索ユーザーの理解は選択ではなく必須
- ツール上では優秀に見えても、実際の商取引につながらないキーワードに数百万ドルを費やした事例がある
- ある有名企業は、意味のある検索文脈に存在しない用語を狙って数千の製品テンプレートを作成した
- 望んでいた「順位(rankings)」は達成したが、ユーザーのコンバージョンはまったく発生しなかった
- プログラム開始前に「これを自社につながる形で実際に検索する人がいるのか、そのトラフィックはコンバージョンにつながるのか」という最も明白な問いを誰も発しなかったことが問題
- ユーザー理解の必要性は従来の検索時代にも当てはまり、AEOの登場によってさらに強まり、AIがユーザーのジャーニーを大きく変えている
ユーザージャーニーが最も重要
- ユーザージャーニーのマッピングを始めるには、スタートアップのproduct-market fitに対応するsearch-market fitを理解する必要がある
- 核心は、自社の提供によって恩恵を受けるユーザーが実際にそれを検索するのか、到達時に見つけるものが提供価値と一致しているのかを事前に確認すること
- この2条件が満たされないなら、検索予算は別の場所へ振り向けるべき
- product-market fitのないスタートアップがより良い広告で問題を解決できないのと同じように、search-market fitのない企業は技術監査やコンテンツ追加では解決できない
適切な予算執行
- SEOやAEOを完全に飛ばせという意味ではなく、収益の出ない投資に巨大な予算を使う正当性はないという意味
- Programmatic SEOはこの戦略における最悪の違反事例になりうる
- 1つの製品に需要があっても、それを数百万の派生形へ拡張して成立するわけではなく、検索エンジンとLLMは検索修飾語が異なる意図につながるかを把握できる
- 2026年にzip code(郵便番号)ページが良いアイデアだと思う人がいないことを願う
- Indeedのような求人サイトでは勤務地が明確に重要だが、Upworkのような製品ではフリーランサーの都市が重要かは不確か
- すべての都市にページを作っても**潜在市場(addressable market)**は広がらず、地域で絞り込まないユーザーをめぐって競う数千ページを生むだけ
- 検索露出は本当の目標ではなく、目的のための手段
ユーザージャーニーの分解
- ほとんどはユーザー質問のキーワード部分にしか注目せず、他の2つの重要データを無視している
- キーワードのアイデアを得ることは簡単な部分であり、**意図(intent)**を知ることのほうがはるかに重要
- クエリと意図が同一だという前提は完全に誤り
- 「employee survey」を検索したユーザーは、調査を実施したい人、他社事例を見たい人、人事テックを扱う研究者、上司を説得するための予算案を作るHRマネージャーかもしれない
- 同じクエリに4人の異なるユーザーが存在し、それぞれページ到達後の次の行動が異なる
- 意図だけではsearch-market fitは解決せず、意図に合った体験を作ったとしても、ユーザーがランディングページでコンバージョンしたいと思うかは分からない
- 自社製品を明確に見せ、望む商取引が検索意図と緩やかにではなく直接的に一致しているかを問う必要がある
- ここで価格、コンバージョンファネル、そして最も重要な**信頼(trust)**が作用する
AEOと検索市場適合性
- AEOを加えるとリスク水準は高まり、AI応答はユーザーが何もクリックせずに検索意図を解決しやすくする
- 検索露出でユーザーを捉え、ランディングでコンバージョンさせるpre-LLMモデルは、高意図の取引型クエリには依然として有効
- 情報型・レビュー型コンテンツは、今やAIエンジンに直接供給されてユーザーを引き留め、ユーザーはジャーニーを始めることすらない
- 以前はレビュー・比較ページをクリックしていたユーザーが、今では統合された回答を直接受け取る
- 回答に引用された企業は、クリックする理由を与えないままLLMにコンテンツだけを供給することになりうる
- **引用(cited)されることと選ばれること(chosen)**は同じではない
- AI応答に登場することが目標なら、それは成長成果ではなく**ブランド認知(brand awareness)**の成果
- 両者を混同すると、露出指標ばかり最適化してAEOが売上を生まないと不満を言うことになる
検索市場適合性を見つける方法
- ターゲット用語を直接検索し、GoogleやAIエンジンが何を表示するかをユーザーシミュレーションとして見る（競合分析のためではない）
- 結果が自社事業とまったく異なる種類のコンテンツ・製品を示すなら、それがシグナル
- 提供価値とエンジンが判断したユーザーニーズの間にある根本的な不一致は、どんな追加努力でも乗り越えられない
- 検索エンジンがクエリを修正する時点に注目すべき
- 入力した用語をGoogleが別のものに変えるなら、アルゴリズムはそのクエリがユーザーの考えとは異なる意味だと判断していることを示す
- これは、ユーザーが検索時に実際に言語を使う方法が、企業内部の自己表現とどれほど異なるかを示している
- LLMでも同じ力学が存在し、ターゲットトピックをプロンプトしたのに応答が自社製品・ソリューションカテゴリに触れないなら、Googleでの実験と同じシグナル
タイミング
- 見過ごされている**タイミング(timing)**の次元がある
- 2020年に「LLM」キーワードで順位を取っていたとしても、トラフィックはあっても事業成果はなかった
- 2年後の2022年に同じキーワードで露出できたなら、インターネットで最も価値のある場所の1つになった
- search-market fitは静的ではなく、市場成熟、ユーザー認知の成長、製品改善に応じて動く
- 年内に変わる例としてLLM glassesが挙げられ、現時点ではほとんど検索されていないが、まもなく検索されるようになるだろう
- Googleが先週のI/OでGoogle XRを再導入した
- LLM glassesのコンテンツを構築すれば、Google検索結果1位になっても意味のある売上は出ないかもしれないが、状況が変われば特別なSEO変更なしに売上が発生する可能性がある
- 将来の変化に確信があるなら賭けてもよいが、そうでなければempty-calorie SEOを追っているにすぎない
検索市場適合性の消滅
- search-market fitは失われることもある
- 2年前に強い適合性を持っていたカテゴリがAIによる統合回答で解体され、かつて検索トラフィックを牽引したポジションが消える可能性がある
- affiliate(アフィリエイト)サイトがこの圧力を実感するだろう
- LLMが今や直接答えるカテゴリで比較サイトやレビュー集約サイトを作っていたなら、適合性は失われており、どんな最適化でも回復できない
- ユーザーリサーチはSEO・AEOプログラムの事前作業ではなく、コンテンツブリーフやランディングページを作る前に、誰が検索しているのか、何を望んでいるのか、その意図と自社製品の間に本当のつながりがあるのかを先に知るためのもの
- そのつながりはあるかないかのどちらかであり、存在しないなら、完全に最適化され、あらゆるAIエンジンに引用されるページを作っても、クエリの向こう側にいるユーザーが顧客になることは決してない
まだコメントはありません。