SEO 101
SEO Optimization: How Google’s AI Works (8月 2026)
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
検索エンジン最適化（SEO）は、特定の検索用語に対してウェブページがどのくらいのランクになるかを影響する、ページ内およびページ外の要素を最適化するプロセスです。これは、ページの読み込み速度を最適化すること、リンクビルディング戦略を生成すること、SEOツールを使用すること、さらに計算思考を使用してGoogleのAIを逆にエンジニアリングすることを含む、マルチ面的なプロセスです。
(GOOGL )計算思考は、コンピュータープログラマーがコードやアルゴリズムを書くときに使用する高度な分析および問題解決技術です。計算思考者は、問題を分解して、第一原理思考を使用して分析することで、真実を探します。
Googleは秘密のソースコードを誰にも公開しないので、計算思考に頼ります。Googleの歴史上の重要な瞬間を辿り、使用されているアルゴリズムを形作ったものを学び、そしてこれが重要な理由を学びます。
マインドを作成する方法
2012年に出版された、著名な未来学者であり発明家であるレイ・カーツワイルによる「マインドを作成する方法：人間の思考の秘密を明らかに」という本から始めましょう。この本は人間の脳を解析し、脳がどのように機能するかを分解しました。私たちは、パターン認識を使用して予測マシンになるために脳が自分自身をトレーニングする方法を、基礎から学びます。常に未来を予測し、次の単語を予測しています。
人間は日常生活でパターンをどのように認識しますか？脳ではこれらの接続はどのように形成されますか？本は、階層的な思考を理解することから始めます。これは、多様な要素で構成される構造を理解することであり、これらの要素はパターンに配置されており、この配置はシンボルを表します。たとえば、文字や文字列、さらには文章です。最終的に、これらのパターンはアイデアを形成し、これらのアイデアは人間が構築する製品に変換されます。
人間の脳を模倣することで、現在のニューラルネットワークの能力を超えた高度なAIを作成するための道筋が明らかになります。
この本は、世界のデータを吸い上げ、多層のパターン認識処理を使用してテキスト、画像、オーディオ、ビデオを解析することで、スケーラブルなAIを作成するためのブループリントでした。クラウドと並列処理能力の利点により、データ入力または出力に最大値はありません。
この本は、出版後にすぐに影響力を与え、著者であるレイ・カーツワイルがGoogleに雇用され、機械学習と言語処理に焦点を当てたエンジニアリングディレクターになりました。この役割は、彼が書いた本と完璧に一致していました。
この本がGoogleの未来と、ウェブサイトのランキング方法に与えた影響を否定することは不可能です。このAI本は、誰もがSEOの専門家になるために必読であるべきです。
ディープマインド
2010年に立ち上げられたディープマインドは、新しいタイプのAIアルゴリズムを使用したホットな新しいスタートアップでした。これは強化学習と呼ばれていました。ディープマインドは次のように説明しています。
「私たちは、強化学習を使用して、高次元の感覚入力から直接制御ポリシーを学習する最初のディープラーニングモデルを提示します。モデルは、入力が生のピクセルであり、出力が将来の報酬を推定する価値関数である、Q学習のバリアントでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークです。」
ディープラーニングと強化学習を融合することで、ディープ強化学習システムになりました。2013年までに、ディープマインドはAtari 2600ゲームで人間のプレイヤーに対して勝利を収めるためにこれらのアルゴリズムを使用していました。人間の脳と同様に、トレーニングと繰り返しによって学習します。
人間がボールを蹴ったり、テトリスをプレイしたりするのと同様に、AIも学習します。AIのニューラルネットワークはパフォーマンスを追跡し、自己改善を繰り返し、次のイテレーションでより強力な動作を選択します。
ディープマインドは技術的優位性が圧倒的でした。Googleはこの技術へのアクセスを購入しなければなりませんでした。2014年にディープマインドは5億ドル以上で買収されました。
買収後、AI業界は連続したブレイクスルーを目撃しました。1997年5月11日、チェスグランドマスターのガルリ・カスパロフが、IBMの科学者によって開発されたチェスプレイヤーコンピューター、ディープブルーに最初の6試合のうち1試合を失ったとき以来、見られませんでした。
2015年、ディープマインドはアルゴリズムを改良し、Atariの49のゲームのスイートをテストし、23のゲームで人間のパフォーマンスを上回りました。
それが最初でした。2015年の後半、ディープマインドはAlphaGoに焦点を当てました。プロの囲碁世界チャンピオンを倒すことを目的としたプログラムでした。中国で約4000年前に最初に現れた古代のゲームである囲碁は、約10^360の可能な動きがあるため、人間の歴史上で最も困難なゲームと見なされています。
ディープマインドは、人間のプレイヤーから学ぶことでAlphaGoシステムをトレーニングするために教師あり学習を使用しました。すぐに、AlphaGoは2016年3月の5試合のマッチで、世界チャンピオンの李世乭を破ったと報道されました。
2017年10月、ディープマインドはAlphaGo Zeroをリリースしました。これは、無教師学習を使用するため、人間のトレーニングを必要としない新しいモデルでした。AlphaGo Zeroは、前身をすぐに上回りました。ディープマインドは次のように説明しています。
「AlphaGoの以前のバージョンは、人間のアマチュアおよびプロのゲームを数千件学習して、囲碁をプレイする方法を学びました。AlphaGo Zeroはこのステップを省略し、完全にランダムなプレイから開始して、自分自身と対戦することによってのみ学習します。そうすることで、人間のレベルのプレイにすぐに到達し、以前のバージョンのAlphaGoを100戦全勝で破りました。」
その間、SEOの世界はPageRankに非常に焦点を当てていました。PageRankはGoogleのバックボーンです。これは1995年に始まり、当時スタンフォード大学の博士課程の学生だったラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンが、ウェブページを重要性の尺度にランク付けするという研究プロジェクト「BackRub」に取り組み始めたときです。目標は、バックリンクデータを変換することによってウェブページを重要性の尺度にランク付けすることでした。バックリンクとは、1つのページから別のページへのリンクです。
アルゴリズムは後に「PageRank」と改名され、「ウェブページ」と「共同創設者ラリー・ペイジ」の両方にちなんで名付けられました。ラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、バックリンクのみによってウェブを駆動する検索エンジンを構築するという野心的な目標を持っていました。
それが機能しました。
PageRankがヘッドラインを支配する
SEOの専門家はすぐに、PageRankがどのようにGoogleがウェブページの質のランキングを計算するかを理解しました。賢いブラックハットSEOの起業家は、コンテンツをスケールアップするには、有機的に獲得するのを待つ代わりにリンクを購入する方がよいと理解しました。
バックリンクの新しい経済が生まれました。検索エンジンのランキングに影響を与えたいウェブサイトの所有者はリンクを購入し、ウェブサイトをモノ化したいウェブサイトはリンクを売りました。
リンクを購入したウェブサイトは、夜の間にGoogleのランキングを上回り、既存のブランドを上回りました。
このランキング方法は、長い間非常にうまく機能しました。機械学習が導入され、根本的な問題が解決されたときまで機能しました。強化学習の導入により、PageRankはランキングの変数となり、主な要因ではなくなりました。
現在、SEOコミュニティはリンク購入について割り切れています。私は、リンク購入は最適な結果をもたらさないと考え、バックリンクを獲得するための最も良い方法は、業界固有の要因に基づいていると考えています。私はHARO（Help a Reporter Out）と呼ばれるサービスを勧めます。HAROでは、メディアのリクエストに応えることでバックリンクを獲得する機会があります。
既存のブランドは、リンクを取得する必要はありません。時間が彼らに味方しているからです。ウェブサイトが古いほど、より多くの高品質のバックリンクを収集する時間が増えます。言い換えると、検索エンジンのランキングは、時間 = バックリンクというメトリックを使用して、ウェブサイトの年齢に大きく依存していました。
たとえば、CNNは、ブランド、信頼性、最初から高いランキングであったため、自然にニュース記事のバックリンクを獲得しました。つまり、ユーザーが記事を調べ、最初の検索結果にリンクしている場合、さらにバックリンクを獲得しました。
つまり、より高いランクのウェブページは、自然にバックリンクを獲得しました。不幸にも、これにより、新しいウェブサイトはバックリンクアルゴリズムを乱用するためにバックリンクマーケットプレイスに頼らざるを得ないことが多くなりました。
2000年代初頭、バックリンクを購入することは非常にうまくいきました。プロセスも簡単でした。リンク購入者は、サイト全体のフッターリンクや記事ごとのリンク（ゲスト投稿として偽装される場合もあります）を、高い権威を持つウェブサイトから購入しました。ウェブサイトの所有者は、質の低いものであっても、ウェブサイトをモノ化したいと考えていたので、喜んで従いました。
最終的に、Googleの機械学習エンジニアの才能プールは、検索エンジンの結果を手動でコーディングすることは無駄であることを理解しました。PageRankの多くは手動でコーディングされていました。代わりに、AIが最終的にランキングを完全に、またはほとんど人間の介入なしで計算する責任を負うことになりました。
Googleは、強化学習を含むあらゆるツールを使用して競争力を維持しています。世界で最も高度なタイプの機械学習アルゴリズムです。
このシステムは、2010年にMetaWebをGoogleが買収したことに加えて、ゲームチェンジャーでした。2010年のMetaWeb買収が重要だった理由は、Googleがキーワードに置いた重みを軽減したからです。コンテキストは突然重要になりました。これは、エンティティと呼ばれる分類化メソッドを使用して実現されました。Fast Companyは次のように説明しています。
「一度MetaWebがエンティティを特定すると、結果のセットを提供できます。エンティティを組み合わせて、より複雑な検索を実行することもできます。たとえば、「40歳以上の女優」は1つのエンティティであり、「ニューヨーク市に住む女優」は別のエンティティであり、「現在上映中の映画を持つ女優」は別のエンティティです。」
このテクノロジーは、2015年の春にリリースされた主要なアルゴリズムの更新であるRankBrainに組み込まれました。RankBrainは、キーワードベースではなくコンテキストを理解することに重点を置き、さらに環境コンテキスト（検索者の場所など）を考慮し、以前はなかった意味を推測しました。これは特にモバイルユーザーにとって重要な更新でした。
ここで、計算理論を使用して、Googleがこれを行う方法について推測してみましょう。
ディープラーニングとは
ディープラーニングは、最も一般的に使用されるタイプの機械学習です。Googleがこのアルゴリズムを使用しないことは不可能です。
ディープラーニングは、人間の脳がどのように機能するかに大きく影響を受けています。人間の脳がパターン認識を使用してオブジェクトを識別および分類する方法を模倣しようとします。
たとえば、あなたが「a」という文字を見たとき、脳は自動的に線や形を識別して、それを「a」という文字として識別します。「ap」という文字の場合、脳は自動的に未来を予測しようとし、たとえば「app」または「apple」という単語が得られます。他のパターンには、数字、道路標識、または混雑した空港で愛する人を識別することが含まれる場合があります。
ディープラーニングシステム内の接続は、人間の脳がニューロンやシナプスと接続する方法に似ています。
ディープラーニングは、多層パーセプトロンの多数を結合することによって生じる、機械学習アーキテクチャに与えられた名前です。1つの隠れ層だけではなく、多数の隠れ層があるため、ネットワークはより複雑なパターンを学習できます。
完全に接続されたネットワークは、さまざまなディープラーニングアーキテクチャを作成するために、他の機械学習関数と組み合わせることができます。
Googleがディープラーニングを使用する方法
Googleは、ハイパーリンク（ニューロンと考えることができます）を介してウェブサイトをクロールします。これは、Googleが最初から使用している元の方法であり、現在も使用されています。ウェブサイトがインデックス化されると、さまざまなタイプのAIがこのデータの宝庫を分析します。
Googleのシステムは、わずかな人間の入力または介入で、ウェブページをさまざまな内部メトリックに基づいてラベル付けします。介入の例としては、DMCA削除リクエストにより特定のURLが手動で削除される場合があります。
Googleのエンジニアは、SEOカンファレンスの出席者を苛立たせることで有名です。Googleがどのように機能するかについて質問がされるのは、常に同じように不完全に回答されるからです。特定のウェブサイトがランク付けに失敗する理由については、ほとんどの場合、同じように不完全に回答されます。回答は、ウェブサイトの所有者が数か月、または数年間、良いコンテンツを作成していることを認めていることが多いのです。
予測可能に、ウェブサイト所有者は、価値のあるコンテンツを構築することに焦点を当てるよう指示されます。これは重要な要素ですが、包括的ではありません。
この答えの欠如は、エグゼクティブが質問に適切に答えることができないためです。Googleのアルゴリズムはブラックボックスです。入力と出力があり、それがディープラーニングの働き方です。
ここで、多くのウェブサイトに悪影響を及ぼすランキングペナルティについて説明します。
PageSpeed Insights
Googleはほとんど透明性がありませんが、PageSpeed Insightsは例外です。PageSpeed Insightsのテストに失敗したウェブサイトは、特にモバイルユーザーが影響を受ける場合は、ペナルティボックスに入れられます。
推測されるのは、プロセスの中で、高速なウェブサイトと遅い読み込み（PageSpeed Insightsに失敗した）ウェブサイトを区別する決定ツリーがあるということです。決定ツリーは、データセットをさまざまな基準に基づいて個々のデータポイントに分割するアルゴリズムアプローチです。基準は、モバイルユーザーとデスクトップユーザーに対するランキングに影響を与える可能性があります。
仮に、ランキングスコアにペナルティが適用される可能性があります。たとえば、ペナルティなしで5位にランク付けされるウェブサイトは、-20、-50、またはAIによって選択された他の未知の変数によってランキングを25位、55位、または別の番号に低下させる可能性があります。
将来的には、GoogleがAIに自信を持つにつれて、PageSpeed Insightsの終焉を見ることができるかもしれません。このスピードテストに対するGoogleの現在の介入は、最適な結果が排除される可能性があるため、危険です。また、技術的に不器用な人に対して差別的です。
小規模ビジネスを運営するすべての人が、スピードテストの問題を診断および解決するための専門知識を持つことを要求することは、大きな要求です。1つの簡単な解決策は、GoogleがWordPressユーザー向けのスピード最適化プラグインをリリースすることです。WordPressはインターネットの43%を支配しているからです。
不幸にも、すべてのSEO努力は、ウェブサイトがGoogleのPageSpeed Insightsに合格しない限り、無駄です。ウェブサイトがこのテストに合格する方法については、別の記事で説明しますが、少なくともウェブサイトが合格するかどうかを確認する必要があります。
心配するべきもう1つの重要な技術的メトリックは、SSL（Secure Sockets Layer）というセキュリティプロトコルです。これにより、ドメインのURLがhttpからhttpsに変更され、データの安全な転送が保証されます。SSLが有効になっていないウェブサイトはペナルティを受けることになります。規則には例外がありますが、ECサイトや金融サイトは最も大きな影響を受けるでしょう。
低コストのウェブホストは、SSLの実装に対して年間料金を請求します。一方、Sitegroundのような優れたウェブホストは、SSL証明書を無料で発行し、自動的に統合します。
メタデータ
ウェブサイト上のもう1つの重要な要素は、メタタイトルとメタ説明です。これらのコンテンツフィールドは、ページの成功または失敗に大きく貢献する可能性のある、非常に重要な役割を果たします。
これは、Googleがメタタイトルとメタ説明を検索結果に表示する可能性が高いからです。したがって、これらのフィールドを可能な限り注意深く埋めることが重要です。
代替案は、Googleがメタタイトルとメタ説明を無視して、代わりに予測されるクリック数が多いデータを自動生成することです。如果Googleが予測を誤り、適切なタイトルを自動生成しない場合、これによりクリック数が減り、結果として検索エンジンのランキングが低下します。
Googleが含まれているメタ説明がクリックを得るのに最適化されていると判断した場合、検索結果に表示されます。そうでない場合は、Googleはウェブサイトからランダムなテキストのチャンクを選択します。Googleは通常、ページ上で最も適切なテキストを選択しますが、Googleはどの説明を選択するかを判断するのが非常に悪いです。
もちろん、コンテンツが本当に優れていると感じる場合は、Googleが最も適切なメタ説明を自動生成することを許可することは時々意味があります。コンテンツが豊富であるため、この記事ではメタ説明を省略します。Googleは、ユーザーのクエリに最も適した説明を選択する可能性が高いです。
人間は、最良の検索結果をクリックしています。これは、人間のループ、つまりGoogleの最後のフィードバックメカニズムです。ここで、強化学習が機能します。
強化学習とは
強化学習は、AIエージェントを繰り返し行うアクションと関連する報酬を通じてトレーニングする、機械学習のテクニックです。強化学習エージェントは、環境で実験し、アクションを実行し、正しいアクションを実行したときに報酬を受け取ります。時間の経過とともに、エージェントは報酬を最大化するアクションを学習します。
報酬は、推奨ページで費やした時間の量を計算する単純な計算に基づく場合があります。
この方法論を人間のループサブルーチンと組み合わせると、YouTube、Netflix (NFLX ) 、Amazon Primeなどのデジタル生活のすべての側面を制御する既存のレコメンダーエンジンと非常に似ているように聞こえます。検索エンジンがどのように機能するべきかについてあなたは正しいです。
Googleが強化学習を使用する方法
Googleのフライホイールは、各検索で改善されます。人間は、最も適切な結果を選択することでAIをトレーニングし、他の数百万のユーザーの同様のクエリも同様にします。
強化学習エージェントは、人間と検索結果の間で最もポジティブな相互作用のみを強化することによって、継続的に自己改善に取り組んでいます。
Googleは、結果ページをスキャンするのにかかる時間、クリックするURL、訪問したウェブサイトで費やした時間、および戻るクリックを測定します。これらのデータは、類似のデータマッチまたはユーザーエクスペリエンスを提供するすべてのウェブサイトと比較してコンパイルされます。
滞在時間（滞在時間）が低いウェブサイトは、強化学習システムによって負の値が与えられ、他の競合するウェブサイトがテストされてランキングが改善されます。Googleは、人間の介入がない限り、偏見がないと仮定して、最終的に望ましい検索結果ページを提供します。
ユーザーは、無料のデータをGoogleに提供し、ディープ強化学習システムの最終的なコンポーネントになります。代わりに、Googleはユーザーに広告をクリックする機会を提供します。
広告は、収益を生成する以外に、ユーザーがクリックしたいものについての追加のデータを提供する二次的なランキング要素として機能します。
Googleは、基本的に、ユーザーが何を望んでいるかを学習します。これは、ユーザーの興味に合わせてコンテンツをターゲットにするビデオストリーミングサービスによるレコメンダーエンジンに類似しています。たとえば、ユーザーがロマンチックコメディの連続的なストリームを楽しむ場合、同じコメディアンを共有するパロディーも楽しむ可能性があります。
これがSEOにどのように役立つか
計算思考を続けると、Googleは最良の結果を提供するように自己トレーニングされていると仮定できます。これは、人間の偏見を満たすことによって達成されることが多いです。実際、GoogleのAIがこれらの偏見に最適化された結果を提供しないことは不可能です。そうでない場合、結果は最適化されません。
言い換えると、魔術的な公式はありませんが、ベストプラクティスはあります。
SEOプラクティショナーの責任は、Googleが探している特定の業界の偏見を認識することです。たとえば、日付を指定せずに選挙の投票結果を検索する人は、最新の結果を検索する可能性が高いです。これは、新しさの偏見です。レシピを検索する人は、最新のページではなく、時間の試練に耐えたレシピを望むかもしれません。
SEOプラクティショナーの責任は、訪問者が探しているものを提供することです。これが、Googleでランク付けする最も持続可能な方法です。
ウェブサイト所有者は、特定のキーワードをターゲットにし、ユーザーに何でも提供できるという期待を放棄する必要があります。検索結果は、ユーザーのニーズと正確に一致する必要があります。
偏見とは何でしょうか？ドメイン名が高い権威を持っているかどうか、つまり市場にサービスを提供しているかどうかを判断することができます。たとえば、ドメイン名に「インド」という言葉が含まれていると、米国のユーザーがURLをクリックすることをためらう可能性があります。これは、居住国の結果を信頼する国粋主義的な偏見のためです。一言で言えば、権威の幻想を与える可能性があります。
最も重要な偏見は、ユーザーの検索クエリに何が一致するかです。FAQ、トップ10のリスト、ブログ投稿、またはその他のものですか。これを理解する必要があります。答えは簡単に見つけることができます。ターゲット市場でGoogle検索を実行するだけで、競合他社を分析する必要があります。
ブラックハットSEOは死んだ
これを、ウェブサイトをランク付けするための攻撃的な方法であるブラックハットSEOと比較してみましょう。ブラックハットSEOでは、スパム技術を悪用する方法が使用されます。リンクを購入または偽造する、ウェブサイトをハッキングする、大量の自動生成されたソーシャルブックマークを作成するなどの方法が含まれます。これらの方法は、さまざまな検索エンジンマーケティングフォーラムで再販されるブラックハットツールを介して適用されます。価値はほとんどありませんが、販売者は豊かになります。
これが、私がブラックハットを放棄することをお勧めする理由です。代わりに、SEOを機械学習の観点から見ることに焦点を当てましょう。重要なのは、誰かが検索結果をスキップして下に埋もれた結果をクリックするたびに、人間のループがディープ強化学習システムと協力して自己改善を助けていることを理解することです。
これは、人間の歴史上で最も多くのユーザーによってトレーニングされた機械学習アルゴリズムです。
Googleは、平均して1分間に380万件の検索を処理します。1時間に2280万件、1日に56億件の検索を処理します。これは、多くのデータです。ブラックハットSEOを試みることは愚かです。GoogleのAIが停滞することは不可能です。システムは、自己改善を指数関数的に行うために、加速収束の法則を使用しています。
GoogleのAIは、最終的に人工一般知能（AGI）に到達する最初のAIになる可能性があります。AGIは、1つの分野で学習した知能を、さまざまな分野に適用することができる知能です。Googleの将来のAGIの努力については別の記事で説明しますが、プロセスが始まると、停止するのが難しいということだけを理解しておく必要があります。現在、Googleは狭いAIです。
ブラックハットにさらに1秒も費やすことは、愚かです。
ホワイトハットSEO
GoogleのAIが自己改善を続けることを受け入れると、Googleを出し抜こうとすることを放棄する必要があります。代わりに、Googleが探しているものを最適化して、ウェブサイトを最適化することに焦点を当てましょう。
これには、SSLを有効にすること、ページの読み込み速度を最適化すること、メタタイトルとメタ説明を最適化することが含まれます。これらのフィールドを最適化するには、メタタイトルとメタ説明を競合するウェブサイトと比較して、クリック率が高い要素を特定する必要があります。
クリックを最適化した場合、次の目標は、最も優れたランディングページを作成することです。目標は、平均滞在時間が類似の競合他社を上回るランディングページを提供することです。
ユーザーエクスペリエンスを最も優れたものにすることで、ウェブページはランク付けを向上させることができます。
これまでに、最も重要なメトリックとしてこれらを特定しました。
- 読み込み速度
- SSL有効
- メタタイトルとメタ説明
- ランディングページ
ランディングページは最も難しい要素です。世界と競合しています。ランディングページは、期待されるすべてを提供し、ユーザーをさらに驚かせることができなければなりません。
最終的な考察
Googleが使用する他のAIテクノロジーについて、またはSEOの兎穴をさらに掘り下げることについて、2000語以上を書くことは簡単です。しかし、ここでの意図は、最も重要なメトリックに焦点を当てることです。
SEOの実践者は、システムを操作しようとしているので、最終的には、SEOの最も重要な要素である、ユーザーに可能な限り多くの価値を提供することを忘れてしまいます。
1つの方法は、重要なコンテンツが古くなることを決して許さないことです。1ヶ月後に重要な貢献を思いついた場合、それはこの記事に追加されます。Googleは、コンテンツがどのくらい新しいかを判断し、ページが価値を提供する履歴と一致させます。
バックリンクを取得することについて心配している場合は、解決策は簡単です。訪問者の時間を尊重し、価値を提供します。バックリンクは自然に得られます。ユーザーはコンテンツの価値を見つけるので、共有したいと思うからです。
質問は、ウェブサイト所有者が最良のユーザー価値とユーザーエクスペリエンスを提供する方法に移ります。
