SEO、生成 AI、LLM: クライアントの期待の管理

大規模言語モデル (LLM) は、特に OpenAI の ChatGPT やユーザーフレンドリーなチャット インターフェイスを備えたその他の生成 AI ツールの人気により、SEO において依然としてホットなトピックです。

生成 AI の可能性と、それが SEO 戦略にとって何を意味するかについて、興奮するのは簡単です。 しかし、顧客の期待を管理することは依然として重要です。

この包括的なガイドは、クライアントの観点から SEO に適用される LLM の潜在的な機能について SEO がクライアントを教育するのに役立ちます。 この実用的なアプローチは、SEO プロジェクト全体を通じて現実的な期待を設定し、維持するのに役立ちます。

準備ステップ: クライアントに適切な質問をする

顧客の中には、AI とは何か、AI がどのように機能するのかを詳しく理解するのではなく、口コミ、ソーシャル メディアの投稿、ヘッドラインなどで収集した情報を頼りにテーブルに着く人もいます。

SEO は、この部屋の専門家として、オーガニック検索の取り組みに AI ツールを使用する利点と欠点の両方を明らかにする責任を負います。

あまり飛び込みすぎる前に適切な質問をすることで目的が明確になり、すべての関係者にとって予備的なリスク評価として役立ちます。

クライアントの精通度を評価する

効果的なコミュニケーションを確保するために、クライアントの LLM (SEO に関連するもの) に関する知識を評価します。

クライアントがその話題を持ち出した場合は、その質問のきっかけとなったもの、つまりそれが集中コースであったのか、直接の経験であったのか、あるいは関係者の発案であったのかについて、主導的な質問をしてください。 この会話により、SEO は軌道を安定させることができます。

ROIに関する顧客の要望を理解する

これらのツールを使用して、クライアントが投資収益率 (ROI) の観点から何を達成したいかを判断します。

プライバシーや高品質の出力をより提供できるツールのエンタープライズまたは開発者所有のバージョンへの潜在的な投資について学びます。

クライアントの目的を明確にする

クライアントが SEO 戦略で生成 AI を使用するための具体的な目標を明確にできない場合は、より詳細なコンテキストを基に支援します。

実証的テスト: 実現可能性、品質、時間の取り組みを測定します。

実証的テストを実施して、特定のタスクに対する生成 AI の有効性を評価します。

まず、次のような実証テストの実施に必要な手順の概要を説明します。

• テスト環境のセットアップ (LLM が使用されている)。
• プロンプトを作成して実験する。
• 生成された応答の品質を評価します。

手動手法と比較した LLM の実現可能性、品質、時間効率を評価します。

これらの指標が初期設定された目標に直接関連付けられていることを確認し、プロジェクト管理に完全なフィードバック ループを提供します。

作業を開始する前に正式な視点 (POV) を提供する

綿密に作成された POV ドキュメントは、クライアントに明確な期待を与えるのに役立ちます。

SEO での LLM の使用に関する一般的な POV には、次のセクションが含まれます。

• はじめに: POV の目的と、クライアントの当面の課題に答える上でのその重要性を簡単に説明します。 クライアントが解決しようとしている問題に名前を付け、考えられる解決策として AI の使用法を組み立てます。
• 競合他社/状況調査:競合他社に注目して、AI テクノロジーを SEO およびデジタル マーケティング プロセスにどのように統合しているかを判断します。 ユースケースがバックエンドであろうと、ユーザー側であろうと、すでにそのテクノロジーを使用している競合他社は、単なる誇大宣伝に見えるものと結果を生み出すものを垣間見ることができます。
• 機能:クライアントの要望に基づいて、生成型 Ai の具体的な機能と利点を概説します。 必要な場合を除き、専門用語が飛び交う詳細を過度に共有することは避けてください。 ツールからの出力のスクリーンショットを含めると役立つ場合があります。
• 制限とリスク: LLM の制限を説明することで、LLM が万能の解決策であるという概念を払拭します。 LLM は進化しているため、現在のハードルがすぐには適用されない可能性があることに注意してください。 逆に、法的または倫理的な影響により、今日の機能が縮小される可能性があります。 プライバシーへの懸念、データ セキュリティ、不適切、不正確、または偏ったコンテンツが生成される可能性など、生成 AI の使用に関連する潜在的なリスクについて話し合います。
• ROI:プロジェクトの目的と範囲に基づいて、潜在的な ROI の見積もりを提供します。 手動で行う場合と比較して、作業の労力と影響に名前を付けることを検討してください。

包括的な POV ドキュメントを作成すると、クライアントの視点を管理するための強固な基盤が確立され、プロジェクトを進める前にすべての関係者が同じ認識を持つことができます。

生成的な AI と LLM の使用に関する目的と目標を確立する

SEO などの効果的なマーケティング活動が、明確な目的と目標を中心に構築されていることは周知の事実です。

クライアントの最初の質問と POV への回答に基づいて、プロジェクトの具体的、測定可能、達成可能、関連性、期限付き (SMART) SEO 目標を策定し、LLM が特定の目的で使用されるようにします。

• 主要業績評価指標 (KPI) を定義する:成功を評価するために使用される指標を特定します。 SEO 指標と製品出力指標の両方が、クライアントの目標に基づいて考慮される場合があります。
• 目標と KPI を SEO ロードマップに組み込む:目標を達成する方法の概要を示すロードマップを作成します。

SEO ロードマップに目標を組み込む

LLM ツールの調査とテストから得られた結果を使用して、SEO ロードマップに賢明な成果物を追加することで、クライアントの全体的な目標と戦略に合わせて必要な調整を行うことができます。

期待値の設定と管理は継続的なプロセスであることを忘れないでください。そのため、技術の進歩や法的状況の変化に応じて、戦略とロードマップを適応および調整できるように準備してください。

適切な計画とコミュニケーションがあれば、潜在的なリスクを最小限に抑え、SEO に対する持続可能かつ倫理的なアプローチを維持しながら、クライアントが LLM の力を活用できるように支援できます。

顧客の質問に答えることで将来を見据える

AI と LLM に関するクライアントの質問に対処するときは、SEO 戦略にツールを導入することの将来的な影響を考慮してください。

どの戦術を採用するかについて十分な情報に基づいた意思決定を行うために、業界のトレンドと最新情報を常に入手してください。

たとえば、ChatGPT や同様のツールは、関連するスキーマを使用して FAQ やハウツー ブロックを迅速に生成できますが、Google は最近、この機能がほとんどのサイトで段階的に廃止されると発表しました。 これは、特定の戦術の寿命が不確実である可能性があることを認識することの重要性を強調しています。

他のケースでは、ChatGPT などを使用して提案された SEO 戦略に対する倫理的懸念を考慮する必要があります。

たとえば、クライアントが人間の監督なしで「XYZ 市のカーペットクリーニングについて、検索エンジンに最適化された 500 ～ 700 ワードの記事を書いてください」のようなプロンプトを使用して、多数のページの SEO コンテンツ作成を自動化する予定である場合、ユーザー エクスペリエンスと検索への潜在的な影響を想像してください。複数の Web サイトにわたる同様のコンテンツに対する反応をエンジン化します。

次のような質問を投げかけます。

• みんながこれをやったらどうなるでしょうか？
• 10 個の同様の Web サイトで 10 個の同様のジェネレーティブ テキストで作成されたブログを見た消費者はどう反応するでしょうか?
• これが発生した場合、Google はシステムをどのように変更する可能性がありますか?

この考え方は、リソースの無駄を防ぎ、SEO に対するより持続可能なアプローチを確保するのに役立ちます。

結論

この記事で説明する手順に従い、クライアントとのオープンなコミュニケーションを維持することで、より強い関係を育み、SEO プロジェクトの長期的な成功を確実にすることができます。