LLM Optimizer ベストプラクティス
LLM 最適化は、生成エンジン最適化(GEO)、回答エンジン最適化(AEO)、AI 最適化(AIO)とも呼ばれ、ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini、その他の LLM 駆動のアシスタント間で、AI によって生成された回答でブランドとコンテンツを可視化、信頼、検索できるようにする方法です。
従来の SEO がページワンランキングの獲得に役立った場合、LLM 最適化は AI の引用と回答エンジン内の可視性の獲得に役立ちます。 Adobe LLM Optimizerを使用すると、回答エンジン内でのブランドの可視性を測定および向上できます。
この記事では、Adobe LLM Optimizerを使用した AI 駆動型検索環境で可視性と影響力を測定および強化するためのベストプラクティスについて説明します。
LLM と SEO の主な違い key-differences
強力な SEO 基盤は LLM の最適化をサポートしますが、AI で生成された応答で可視性を確保するには新しい戦術が必要です。
*LLM ではインデックスページを使用しませんが、検索エンジンを使用して、Retrievel-Augmented Generation (RAG)による迅速な回答を強化しています。
** LLM は、バックリンクよりもコンテンツの関連性とブランドプレゼンスを優先します。
*** RAG は幻覚を軽減する
LLM の最適化に関するその他の考慮事項:
- コンテンツの鮮度が重要:LLM は最近更新されたコンテンツを優先します。 (検索エンジンでは、時間依存のクエリに対してこれを優先しますが、他の値により大きく依存します)。
- メンションや引用の形で獲得した(サードパーティ)は非常に重要です。
戦略的なキャンペーン計画
成功する LLM 最適化キャンペーンを構築するには、次の操作を行います。
- 顧客の意図に沿って価値の高いトピックを特定します。 迅速なインテントをビジネス目標と顧客ニーズに合わせます。
- 競合他社を含む他の企業に対して、ギャップと機会を見つけるためにスポットが言及します。 他の人が引用されるプロンプトに焦点を当て、ブランドを含める機会を示します。
- トピッククラスタリングを使用してプロンプトをインテント別にグループ化:トピックと検索フィールドを使用して、類似したユーザー目標をクラスター化し、可視性をベンチマークできます。
- EEEAT (経験、専門知識、権威、信頼性)および YMYL (あなたのお金またはあなたの人生)基準を使用して、ブランドの信頼性を評価します。
この戦略的アプローチにより、LLM の可視性におけるターゲット設定されたデータ駆動型の改善が保証されます。
LLM ブランド表示のロック解除
LLM の表示は、ブランドが AI で生成された回答にどの程度頻繁に、どの程度目立って表示されるかに関するものです。
可視性を向上させるには、次のサイクルに従います。
分析/計画/実際/適応
- 分析: 複数の LLM をまたいだ主要な顧客プロンプトで、ブランドがどのように表示されるかを確認します。
- プラン: フォーカスされたキャンペーンに対して類似の目的を持つプロンプトの Target クラスター。
- Act: 変更を実装し、LLM の可視性の推移を経時的に監視します。
- 適応: オプティマイザーの実用的なインサイトに基づいて戦略を調整します。
これらの手順を理解し活用することで、AI が情報検出の中心となるため、ブランドの関連性を維持するのに役立ちます。
オンサイトの最適化 – 所有コンテンツの強化
オンサイトの最適化により、所有コンテンツが改善され、LLM の可視性が向上します。 これらは、LLM がブランドを認識、アクセス、引用する方法を改善するために、独自の web サイトおよびデジタルプロパティで実行するアクションです。
最適化のベストプラクティスをいくつか示します。
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技術的なアクセシビリティの確保
- Robots.txt と CDN の設定を確認して、AI エージェントがサイトをクロールできるようにします。
- URL インスペクターを使用して、ブロックされたページやアクセスできないページを特定します。 URL インスペクター を参照してください。
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コンテンツの更新と構造化
- ページコンテンツの 10 ~ 15% を定期的に更新します。 LLM は新規コンテンツを優先します。
- 権限のあるソースへの引用と参照を追加します。
- 解析を向上させるために、構造化ヘッダー(H1、H2、H3)を使用します。
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FAQ の統合
- プロンプト分析に基づいて自然言語の FAQ を追加します。
- 一般的なユーザーの質問に会話形式で対処する。
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監視と反復
- 商談ダッシュボード を使用して、お勧めを特定して行動します。
- 可視性スコア、センチメントおよび引用頻度を追跡します。
- 他のユーザーのアクティビティ(競合他社を含む)と迅速なトレンドに基づいて調整します。
オフサイトの最適化 – ブランドのフットプリントの拡大
オフサイトの最適化は、LLM がよく言及するサードパーティのコンテンツソースに影響を与えることで、AI が生成した回答でブランドの可視性を向上させることに焦点を当てています。 これらは、LLM がブランドを見つけて引用する方法に影響を与えるために、所有するプロパティの外部で実行されるアクションです。
主要なオフサイトチャネル:
- ウィキペディア:ページが最新で、情報源が明確で、中立的に記述されていることを確認します。
- Reddit と Quora:本物の役立つ投稿やブランドのメンションを使用してディスカッションに参加します。
- アフィリエイト記事とレビュー:パブリッシャーと共同作業して高品質のコンテンツを入手します。
- YouTubeとソーシャルメディア:よくある質問に回答するビデオや投稿を作成します。
- ニュースと PR:評判の良い店舗で安全に報道する。
ベストプラクティス:
- オフサイトのフットプリントを多様化する。
- Adobe LLM Optimizerを使用して引用文献を監視します。 ブランドプレゼンスダッシュボード を参照してください。
- 古いコンテンツを更新し、新しいインクルージョンの機会を探します。
- PR チームやソーシャルチームとの調整。
- 貢献が公平で有益であることを確認する。
これらの手順を一貫して実行すると、AI 駆動型の検索結果でのブランドのプレゼンスを大幅に高めることができます。
LLM の可視性とトラッキングの変更の測定
LLM の最適化には、ブランドが AI で生成された回答にどのように表示されるかを理解することが不可欠です。 Adobe LLM Optimizerは、可視性の測定、ベンチマークパフォーマンスの測定、経時的な改善点の追跡を行う構造化された方法を提供します
次の主要指標を追跡します。
- メンション: ブランドが応答でメンションされた回数。
- 引用: LLM がコンテンツまたはソースを使用して質問に回答する頻度。
- センチメント: ブランドのメンションがポジティブ、ニュートラル、ネガティブのどれであるかを示します。
- 位置: ブランドが応答で言及される場所(例:first、middle、last)。
これらの指標を組み合わせて 表示 スコアを得ることで、LLM 応答におけるブランドのプレゼンスの強さを示します。 ブランドプレゼンス ボードを参照してください。
トラッキング戦略
進行状況を監視する手順を次に示します。
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現在の表示をベンチマークします。
- ブランドが言及および引用される頻度と場所、およびAdobe LLM Optimizerのセンチメントを特定します。 ブランドプレゼンス ダッシュボードを参照してください。
- ブランドが表示される場所と表示されない場所でプロンプトを分析します。
- 競合他社を含む他の製品(その他トラッキング の 顧客設定ダッシュボード )との可視性を比較します。
- Reddit、Quora、Wikipedia などのユーザー生成プラットフォームの表示を確認します。 プラットフォーム(ChatGPT、Google AI モードなど)別にセグメント
- エージェンティックトラフィックを監視して、LLM が訪問するページを理解します。 エージェンティックトラフィックは、多くの場合、ホームページではなく 階層の下位にある他のページに移動します。 エージェンティックトラフィック ダッシュボードを参照してください。
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時間の経過に伴う変化を監視する。
- 時間フィルターを使用して、週次および月次シフトを追跡します。
- 表示スコアの急増や急減を監視します。
- センチメントのトレンドを分析し、ブランド認識を把握する。
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表示と、トラフィック、エンゲージメントおよびコンバージョンを関連付けます。
- アトリビューション機能を使用して、表示の改善をトラフィック、エンゲージメントおよびコンバージョンに結び付けます。 Adobe LLM Optimizerのアトリビューション機能は、表示指標(メンション、引用、センチメント)の向上を、サイトトラフィック、ユーザーエンゲージメント、コンバージョンなどの実際のビジネス成果に結び付けるのに役立ちます。 これにより、最適化の取り組みの ROI が証明されます。
- 代理店トラフィックとリファラルトラフィックの変更を追跡して、最適化 ROI を検証します。
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コンテンツの改善
- LLM Optimizerの 商談ダッシュボード を使用して、サイトを特定し、特に推奨する即時の変更を行います。 商談 を参照(その後、結果を測定)。 機会の節を定期的に確認し、提供された推奨事項に対して行動を起こします。
- 表示を減らしてページに優先順位を付けます。
- Web サイトやその他のコンテンツを更新して、ターゲットにするプロンプトとの関連性を高めます。
- ユーザーがよく尋ねる質問に回答する FAQ をページに追加します。
- LLM がコンテンツを簡単に検索および読み取れるようにしてください。 ブロックされたページや web サイトのコードに関する問題などの問題を修正します。
- Wikipedia や Reddit などのプラットフォームへの投稿が公平で、非営利であり、価値を付加することを保証します。
- Adobe LLM Optimizerを使用して、時間の経過に伴う表示の変化を追跡します。
- 競合他社など、他の企業が頻繁にメンションを受けていることに気付いた場合は、一歩先を行くために戦略を調整してください。
- ユーザーが検索および尋ねている内容に合わせてコンテンツを更新し続けます。
エージェンティックトラフィックについて
エージェンティックトラフィックとは、ChatGPT、Googleの AI モード/概要、Copilot、Perplexity などの AI エージェントからの訪問を指します。 これらのエージェントは、サイトをクロールして、回答を生成するための情報を収集します。
エージェンティックトラフィックは、ゼロクリックエクスペリエンスとクリックなしの表示の 2 つの方法で表示されます。
ゼロクリックエクスペリエンス
従来の検索では、ユーザーは web サイトをクリックスルーしてコンテンツを使用します。 しかし、LLM を使用すると、ユーザーはサイトを訪問することなく、チャットインターフェイスや検索エンジンの結果パテで直接完全な回答を得ることがよくあります。 これは、ゼロクリックエクスペリエンスと呼ばれます。
ブランドにとっての意味:
- コンテンツは、AI アシスタントによって要約または引用される場合があります。
- ユーザーは、リンクをクリックせずに、必要な情報を取得します。
- サイトの表示と影響は、トラフィックから切り離されています。
したがって、分析で表示される訪問が少なくても、ブランドは目に見える可能性が高く、AI が生成した回答に影響を与える可能性があります。
クリックなしの表示
エージェンティックトラフィックとは、トレーニングやプロンプトへの回答のための情報を収集するためにサイトを訪問する AI ボットを指します。
これらのボットの動作は次のとおりです。
- ページをクロールして、ファクト、構造、およびコンテキストを抽出します。
- そのデータを使用して、ユーザーの回答を生成します。
- 人間がクリックスルーしなかった場合でも、ブランドやコンテンツを引用する場合があります。
これが重要な理由:
- コンテンツによって、ユーザーの決定が間接的に変わる可能性があります。
- 従来のエンゲージメント指標を使用せずに、購入行動、ブランド認識または信頼に影響を与えている可能性があります。
エージェンティックトラフィックのトラッキングは、AI によるコンテンツの見え方と使用方法を理解するのに役立ちます。
エージェンティックトラフィックに最適化する方法
エージェンティックトラフィック用に最適化するには:
- robots.txt と CDN の設定を確認して、クロール性を確保します。
- URL インスペクター を使用して、URL のパフォーマンスを分析します。
- Agentic トラフィックダッシュボード の CDN ログにアクセスして、ボットの動作を追跡します。
- トラフィックをセグメント化してビジネス成果を把握する カテゴリ、トピック、プロンプトのベストプラクティス を参照してください。
監視する指標は次のとおりです。
- URL あたりのエージェントヒット数
- ボットリクエストの成功率
- ページごとの引用頻度
- ブランドメンションのセンチメントと配置
- 表示スコアのトレンドの推移