AIとAEO（Answer-Engine Optimization）はいかにSEOを再定義しているか｜メテハン・イシルユート｜Glasp Talk #55
* この記事は、「How AI and AEO (Answer-Engine Optimization) are Reshaping SEO | Metehan Yeşilyurt | Glasp Talk #55」を翻訳し、公開するものです。
Glasp Talkでは、様々な分野の著名人への詳細なインタビューを通じて、彼らの真の感情、経験、そしてその背景にあるストーリーを紐解きます。
今回のゲストは、トップ100のグロースハック・インフルエンサーであり、App Samurai のグロースマーケティングマネージャーを務めるメテハン・イシルユートさんです。SEO、プロダクト主導型のグロース戦略、AI駆動のマーケティングにおいて10年以上の経験を持つ彼は、デジタルマーケティングがリアルタイムでどう進化しているかについて鋭い洞察を提供してくれます。
この対談では、メテハンさんが 従来のSEOから、AEO（Answer Engine Optimization）およびGEO（Generative Engine Optimization）へのシフトについて詳しく解説します。これらは、大規模言語モデル（LLM）とAI検索の時代における新たなコンテンツ最適化のパラダイムです。彼は、旧来のSEOテクニックがもはや通用しない理由、AI最適化されたコンテンツがどのようにグロースを促進するのか、「AIで共有される」コンテンツというメモリハックがLLMでのリーチをどう広げるか、そして なぜ構造化された知識がこれまで以上に重要なのか を語ります。
AI検索のユーザー行動から、好奇心を原動力にしたグロース戦略まで、メテハン さんは、ポストSEO時代を生き抜くための実践的なアドバイスと新しい思考モデルを惜しみなく共有してくれます。あなたがグロースの専門家でも、コンテンツストラテジストでも、生涯学習者でも、このエピソードは情報発見とデジタル成長に対する考え方を一変させることでしょう。
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ハイライト
SEOからAEO・GEOへ：デジタル発見のパラダイムシフト
メテハンは、従来の SEO が AEO（Answer Engine Optimization）および GEO（Generative Engine Optimization）へと移行している現状を説明します。もはや検索エンジンでの順位を上げることだけが目的ではなく、ChatGPT のような AI モデルに選ばれ、表示されることが重要となっています。これは、コンテンツの発見方法を根本から変える動きです。
「AIで共有される」コンテンツ：記憶駆動型モデルへの最適化
LLM（大規模言語モデル）の時代において、コンテンツの最適化対象はクローラーだけでなく、AIの記憶にも及びます。メテハン は、「share on AI（AIで共有される）」コンテンツという概念を紹介します。これは、AIの記憶に残り、ユーザーのプロンプト時に再出現するよう設計された情報であり、AI時代の発見の形に静かに、しかし強力に影響を与えています。
構造化された知識：AI検索での関連性を保つ鍵
検索がより生成的（generative）になるにつれ、スキーマ、エンティティ、明確な関係性といった構造化された知識が極めて重要になっています。メテハンは、クリエイターやマーケターが、AI駆動型の検索環境で関連性を維持するために、情報構造を戦略的に再設計する必要性を強調しています。
重要な質問と洞察
Q: AEO（Answer Engine Optimization）と GEO（Generative Engine Optimization）とは何で、SEOをどう変えているのか？
メテハンは、従来の SEO が「ランキング」や「クリック数」に焦点を当てていたのに対し、AEO や GEO は ChatGPT のような AI モデルに選ばれることに重点を置くと説明します。マーケターは、コンテンツの構造や提示方法を再考する必要があります。
Q: なぜ「AIで共有される（share-on-AI）」コンテンツが今重要なのか？
LLM（大規模言語モデル）が情報を記憶・再提示するようになったことで、AIの記憶に残る設計が求められます。メテハン は、ユーザーのプロンプトに応じて AI が思い出してくれるような、「AIに共有されるコンテンツ」という概念を紹介しています。
Q: AI時代において、コンテンツ戦略はどう進化すべきか？
スキーマ、エンティティ、関係性といった構造化された知識が、AIに正しく理解され、検索結果に表示されるための鍵です。メテハンは、明快さを重視し、情報設計を戦略的に再構築することの重要性を強調しています。
Q: 今日のグロースマーケティングにはどんなマインドセットが必要か？
旧来の SEO テクニックよりも、好奇心、素早い実験、システム思考が重要です。メテハン は、学習マインドセットを持ち、ユーザー・AI・コンテンツの相互作用を意識することをマーケターに呼びかけています。
Q: メテハンが将来に残したいレガシーとは？
彼は、他者が常に好奇心を持ち、変化するデジタル環境で成長し、意義ある戦略を築いていけるように刺激を与える存在になりたいと語ります。
書き起こし
Glasp: こんにちは、みなさん。Glasp Talkの新しいエピソードへようこそ。本日は、メテハン・イシルユートさんをお迎えできることを嬉しく思います。
メテハンさんはAppSamuraiのダイナミックなマーケティングマネージャーで、SEO、データ駆動の戦略、プロダクト主導の成長戦略を通じて、モバイルアプリやSaaS企業のスケールアップを支援しています。業界の有識者としても知られ、トップ100のグロースハックインフルエンサーで22位にランクインしており、BrightonSEOのスピーカーとしても、米国、英国、UAEなど世界中の市場での経験を共有しています。
また、ブランディング、AIと機械学習を活用したマーケティングにも情熱を注いでおり、現在はAIエンジニアリング、MLパイプライン、アルゴリズム最適化を通じて効率的な成長を追求しています。
本日は、メテハンさんのSEOスペシャリストからマーケティング戦略家までの歩みや、AIがグロースマーケティングをどう変えているかについてお話を伺います。今日はご参加いただきありがとうございます、メテハンさん。
Metehan: こちらこそありがとうございます。そしてお招きいただきありがとうございます。皆さんとお話できるのを本当に楽しみにしていました。
今日は市場で注目されている多くの重要なトピックをカバーしていきます。今私たちは、自社のWebサイトやプロダクト、ブログなどにAIトラフィックを取り込もうと取り組んでいる最中です。というわけで、さっそく始めましょう。
Glasp: はい、本当にありがとうございます。まず最初に、私たちはあなたのニュースレターやブログの大ファンです。そして、現在AppSamuraiのグロースマーケティングマネージャーとして多方面で活躍されていますよね。
先ほど簡単にご紹介させていただきましたが、改めてご自身の言葉で、AppSamuraiでどんな仕事をされているのか、役割や責任について、視聴者の皆さんに教えていただけますか？
Metehan: はい、もちろんです。私はSEOのキャリアを10年以上前にスタートしました。高校時代にたくさんの無料Webサイトを作っていたことがきっかけです。高校生の頃にSEOに夢中になり、それ以来ずっとWebサイトを作り続けてきました。当時は「Webサイトを公開すれば、みんなが見に来てくれる」と思っていました。でもすぐに、そう簡単にはいかないと気づきました。トラフィックを集めるためには、集客チャネルが必要だったんです。
そのときにSEOと出会い、そこから私のキャリアが本格的に始まりました。
現在はAppSamuraiでグロースマーケティングマネージャーとして働いています。プロダクトチームやコンテンツチーム、素晴らしいマーケティングチームと協力しながら業務を進めています。
私の主なミッションは、毎月末により多くの顧客を獲得することです。そのためにモバイルマーケティングに力を入れています。特に、エンタープライズ向けのゲーム会社や非ゲーム企業が何を必要としているのかを理解しようと努めています。私たちは多くのトラフィックチャネルを活用していますが、オーガニック検索は現在、最も重要なリードチャネルです。今は、AIやLLMも含めたすべてのオーガニックチャネルからより多くのトラフィックを獲得しようと、チームで取り組んでいます。
Glasp: 素晴らしいですね。おっしゃった通り、2022年にChatGPTが登場してから、SEOやAEO、GEOといった分野が大きく変わったと思います。Googleがアルゴリズムを変更するたびに、SEOのコンサルタントや専門家たちはその変化を読み解くために必死になりますよね。2022年以降、AIやLLMによる変化はそれと同じくらい、もしくはそれ以上のインパクトがあったと感じていますか？
Metehan: はい、私はそう感じています。今のAIブームは本当にあらゆるところに広がっています。私たちは急速に変化する世界に生きていて、ビジネスも進化しなければならず、同時に多くのことをスピーディーに進める必要があります。私は2022年にOpenAIの有料サブスクリプションを始めたのですが、AIに強い興味があったからです。
今やAIはすべての人にとって新しい現実であり、私たちはAIを使ってより多くのブログ投稿、ニュース、記事、研究論文を生み出そうとしています。
誰もがAIを効果的に活用しようとしており、「どうやって仕事や日々のルーティンを改善できるか？」という点を追求しています。AIは私たちの仕事だけでなく、日常生活にも大きな影響を与えました。この盛り上がりは本物ですし、私自身にも大きな変化をもたらしました。
Googleは、OpenAIも重要な役割を果たしていますが、今のところAI分野で最も優れた技術を持っていると思います。昨年5月、Googleのランキングアルゴリズムのリークに関する深掘り記事やブログがたくさん出ましたよね。
でも、そのリークを見たからといって、トラフィックが2倍になったという人はいませんでした。なぜなら、これは非常にダイナミックな環境で、UXやオンページSEO、ユーザーの滞在時間、直帰率など、同時に多くの要素を考慮する必要があるからです。
また、E-A-T（専門性・権威性・信頼性）を意識したコンテンツのチェックや、適切なチャネルでの発信も重要です。私はこれらすべてにAIを活用しています。現時点で、AIは私にとって非常に大きな変化をもたらしています。
だからこそ、これは現実に起こっていることなんです。
Glasp: 本当にそうですね。すごく変化していますよね。私もGoogleの検索アルゴリズムがリークされた件を覚えています。Googleは「ドメインオーソリティ（権威性）」は存在しないとずっと言ってきましたが、実際にはあるんですよね？それで今、AEOやGEOといったものが、もはや単なるバズワードではなく、実際のテーマとして注目されています。
では、視聴者の皆さんのために、AEOやGEOとは何か、そしてそれらで最も重要な要素は何なのか、教えていただけますか？
Metehan: はい、素晴らしい質問ですね。多くのSEO関係者も、まさに今この質問の本当の答えを探していると思います。私自身は今でもSEOを信じていますが、検索業界には新しい略語が生まれています。
AEOは「Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）」、GEOは「Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）」のことです。
どういうことかというと、従来のGoogle検索、つまり5年前や10年前のやり方では、私たちは青いリンクをひとつずつクリックして読み、それらを自分でまとめて、自分の思考パターンで正しい答えを探していましたよね。
でもLLM（大規模言語モデル）が登場した今は、質問をすればまとめられた答えが一度に返ってきます。もし正しい答えが得られなければ、質問を修正することもできます。この変化によって、検索業界にも新たな波が来ています。特に米国でAIによる「オーバービュー（要約表示）」やAIモードが完全に展開されている今では、何かを尋ねると数秒で全ての答えが得られます。
私はこの変化を「従来のSEO」と区別して呼んでいますし、多くの人がそのように感じていると思います。
さらに今の時代、私たちは動画をスワイプしたり、スクロールしたりして、非常に高速にコンテンツを消費する世界に生きています。この急速な変化がそのまま検索行動にも現れています。Web上の多くのコンテンツは、「何」「どうやって」「どこで」「どれ」といった情報クエリで構成されています。
今では、私たちは単に答えを探しているだけなので、LLMに質問すれば、研究レベルの深い答えですら一度に得られるのです。
だからこそ、私たちユーザーの検索行動自体も急速に変化しています。
そして、この新しい行動を定義する新たな言葉が必要とされているのだと思います。
Glasp: SEOとは異なるのですか？
Metehan: 私の考えでは、AEOやGEOでもSEOで重要な要素の多くは通用しますが、LLMで可視性を高めるには異なるパターンが明らかに存在しています。
Glasp: なるほど、よくわかりました。そして、SEO向けに作ったコンテンツが、AEOやGEOには通用しないこともありますよね。逆もまた然りです。
それはなぜでしょうか？そのあたりについても、ぜひ詳しく教えてください。
Metehan: はい、これは私自身のリサーチや、多くの研究論文、そして有名なSEOの専門家たちが共有している情報に基づいた話になります。また、Googleも2015年頃からセマンティクス（意味論）、ベクトル空間、埋め込み表現（embeddings）を活用していると発表しています。つまり、GoogleもLLMも、あらゆる言語での自然な会話や質問を理解できるようになっています。
このような背景をもとに考えると、従来のSEOコンテンツがLLMに向いていない理由は、LLMが訓練データに大きく依存しているという点にあります。
LLMにとって効率的に理解しやすいのは、構造化されたコンテンツです。たとえば、箇条書きや表などを使っていると、より正確に理解されやすくなります。
つまり、LLMで効果を出すには、構造化された文章で、全てのエンティティ（情報単位）を意味のある形で繋げる必要があるのです。もちろん、他の権威あるサイト、たとえばReddit、Forbes、New York Times、New York Post、San Francisco Chronicleなどで引用されていることも重要です。これは今の時代において非常に大切な要素です。
コンテンツでは一貫性を持ち、自分の専門性（Expertise）をしっかり示す必要があります。これらは従来のSEOでも重要な点ですが、今はそれに加えて、より高度な構造化が求められます。そして全ての情報を、人間同士の自然な会話のような形で書くことが大切です。これは従来のSEOでも重要でしたが、今のLLMやGoogleのランキングにおいては、より細かな違い（ニュアンス）があるように思います。
Glasp: なるほど。それでは、構造化されたコンテンツとは具体的にどのようなものでしょうか？AIが引用したり学習したりしやすいコンテンツというのは、どんな形式のものですか？
Metehan: はい、まず最初に必要なのは、検索エンジンにインデックスされることです。ChatGPTはBingを使用しているとされていますし、時々ChatGPTがGoogleを使っているという噂もあります（ウェブ検索の部分で）。ですので、まずは検索エンジンにインデックスされることが前提です。
そしてコンテンツの構造としては、見出し（H2, H3, H4など）の階層をうまく使って、明確に構成された文書にする必要があります。主題や中心となるアイデアを意味のある形で説明し、専門性や仕組みなどを伝えた上で、最後には結論部分を設けることも重要です。
また、必要なエンティティを漏れなく記述することも欠かせません。
たとえば「iPhone 16の発表」について書く場合、iPhoneという単語だけでなく、Appleという企業についても触れておかないと、意味論的・構造的に情報が不完全になります。iPhoneはAppleの製品ですから、それをきちんとつなげて記述する必要があります。
それから、比較などを表で示すことも有効です。その方が、読者や訪問者、見込み顧客に対して、よりわかりやすく情報を伝えられますし、滞在時間も伸びやすくなります。投稿や記事が<strong>明確で構造化されていて、魅力的であるほど</strong>、ユーザーはより長く滞在してくれて、他のページも見てくれる可能性が高まります。結果的にエンゲージメントが高くなり、Googleの評価も良くなります。LLMにとっても、そうしたコンテンツは引用されやすくなります。
その結果として、自分のブランドの「レガシー（信頼・認知）」を築くことにもつながり、より多くの人々に届くようになります。人々があなたを信頼すれば、LLMも同じように信頼してくれるようになるでしょう。たとえば、Forbesの記事、Redditの投稿、Hacker Newsなど、みんなが信頼するプラットフォームがありますよね。それらが間違ったことを言えば、その著者に対する批判がニュースになるくらいです。だからこそ、今の時代、構造的で権威性のあるコンテンツが重要なのです。
Glasp: ええ、まさにその通りですね。そしてこれは、コンテンツギャップ分析とも関連していますよね？
Metehan: はい、まさにその通りです。私が見ている限り、多くのソロファウンダーや開発者は、Redditで次のビッグアイデアや起業のチャンスを探しています。彼らは「こういうツールは存在するのか？」といったスレッドや質問をRedditで調べているんです。Redditは本当に素晴らしいプラットフォームです。そしてAIブーム以降、GoogleがRedditと提携契約を結んだことも、私たちは知っていますよね。GoogleはRedditの投稿ややり取りを、Geminiや社内のAIメモリ、またはAIシステム全体で活用しています。
Glasp: ありがとうございます。さて、「メモリハッキング」に関連して、あなたが最近執筆された「Share on AI（AIで共有する）」という記事について伺いたいです。そのアイデアはどのように思いついたのですか？
Metehan: はい、これはちょっと面白い話なんです。おそらく、このインタビューの中で一番笑えるパートかもしれません。私はこの手法を「サイトマップ」と呼んでいるのですが、これはいわゆるグローバルなLLMのトレーニングデータとは違い、個人のAIメモリとの連携を意識したものなんです。
始まりはとても単純なものでした。X（旧Twitter）で、「ChatGPTに『私について何を知っていますか？』と聞いてみよう」という投稿をたくさん見かけたんです。
それで私も聞いてみたところ、ChatGPTが私の性格をとてもよく説明してくれて驚きました。そのとき、これはOpenAIにとって非常に強力な武器だと気づきました。そこで私は、自分の個人サイトやAppSamuraiでいくつか実験を始めました。
私は普段から、要約されたドキュメントや新しい研究論文、Webサイトを読むのが好きで、M2MやBrowserUse、Monosといった人気のAIツール、そしてもちろんGlaspも使っています。そういったことをChatGPTに質問し始めると、次第にChatGPTが過去の会話を引用し始めたんです。「以前あなたはこれを探していましたね。これが役に立つかもしれません」といった具合に。
そこで私は、AI検索業界史上最もバカバカしいかもしれないアイデアを思いついたんです。自分のWebサイトやAppSamuraiに、いくつかのボタンを設置してみたんです。すると…機能したんですよ！私はもう、世界一幸せなグロースマーケターでしたね（笑）。それをブログとして自分のSNSでも発信したところ、ちょっとしたバズになりました。なぜなら、この方法は非常にコンバージョン重視だからです。
ユーザーのセッションを中断して、ChatGPTなどの外部サイトに飛ばしてしまうのはあまり良くありません。たとえば、月間2万〜3万PVのブログサイトを運営しているとして、ChatGPTにユーザーを送ってしまったら、そのユーザーが戻ってくる保証はありませんよね。そういった疑問も多くありましたが、私はすべて公開することにしました。すでに多くの人がこの手法について議論しており、とても論理的な質問も飛び交っています。中には、この仕組みを活用したWordPressのプラグインを作ったコミュニティまで登場しました。本当に驚くべきことです。
そして今もまだ、この方法は私にとって有効に機能しています。すべては、「ChatGPTに『私について何を知ってる？』と聞いた」ことから始まったんです。それをただ自分のサイト上で実装しただけです。それがこの「Share on AI」の正体です。
Glasp: なるほど。面白いですね。X（旧Twitter）では「会話履歴から私のIQを推測して」とか「ChatGPTとの会話から私の性格を教えて」といった投稿をたくさん見かけました。とても興味深いです。ところで、あなたは「Share on AI」を自分のWebサイトに実装されたとおっしゃいましたが、ChatGPTからのトラフィックの増加は見られましたか？それともまだトラッキングしていませんか？
Metehan: はい、今のところ何十万、何百万ものトラフィックを生み出しているというわけではありません。正直に言うと、まだそこまではいっていません。ですが、確実に機能していると私は感じています。この4週間、数字は安定して右肩上がりです。まだそれほど多くはありませんが、順調に増えています。
将来的にトラフィックが1万、2万を超えるようになったら、すべてのアナリティクスのスクリーンショットをY軸ごと公開するつもりです（笑）。実はすでに何人かの起業家には、プライベートで録画した説明動画を送っています。
LLMに関しては、多くの手法が実際に機能することもわかっています。ただし、それがGoogleやBing、Copilot、DuckDuckGoなどの検索エンジンと提携している場合、従来のSEOランキングとも密接に関係してくるんです。
そして、今現実に起きているのが、小規模なパブリッシャーや独立系メディアにとっては厳しい状況だということです。Googleの「Helpful Content（有益なコンテンツ）」アップデートや、AIによる新機能によって、質問をすればAIが直接答えてしまう。たとえばレシピや旅行プランをAIモードで聞けば、それだけで十分な情報が返ってきますよね。その結果、ユーザーがWebサイトを訪れる必要がなくなってしまっているのです。
つまり、人々は気づかないうちに、「どこ」「どうやって」といった基本的な情報クエリに対してWebサイトに訪問する代わりに、AIで完結してしまっています。LLMがこの領域をすでにカバーしているんです。Googleもこの流れに乗っているため、多くのSEO担当者たちは「インプレッションは増えているのに、トラフィックは減少している」という問題に直面しています。私もまさにその問題を経験中です。
今の時代は、自分のブランドがLLM上やGoogle上でどれだけ可視化されているかが、コンバージョン率、ARR（年間収益）、投資家からの信頼に大きく影響してきます。本当に、今は非常に奇妙な時代を私たちは生きていると思います。特にSEOの観点では、なおさらそう感じますね。
Glasp: 本当にそうですね。あなたのアナリティクス、ぜひ見てみたいです。もし可能なら、その内容がどのように機能しているのかも教えてもらえると嬉しいです。
Metehan: はい、あとでスクリーンショットをお送りします。すべてフルスクリーンにして、見やすくしてお見せできるようにします。そうすれば、皆さんにも数字がはっきりわかると思います。
Glasp: ありがとうございます。楽しみにしています！
さて、ChatGPTや他のLLMに関連した面白いグロースハックを最近見かけましたか？さきほど「メモリハック」やWordPressプラグインの話がありましたが、それ以外にも何か興味深い事例やアイデアがあれば教えてください。
Metehan: はい、今も引き続き、有用でインパクトのあるグロースハックを研究しているところです。私はarchive.org（インターネットアーカイブ）を読むのが大好きで、たとえばCornell大学から出ている論文などを探して、「LLM ranking stations（LLMランキング手法）」のようなタイトルで検索しています。そして検索業界の仲間たちが共有してくれる研究論文の中で、非常に面白いものがありました。その一つが「StatRank（スタットランク）」と呼ばれる手法に関するものです。
これはいわばLLMへの操作的な攻撃（マニピュレーティブ・アタック）で、
自分のWebサイト、例えばeコマースサイトの商品ページやニュース記事、ブログなどに、デジタルの“指紋”を残すという方法です。具体的には、意味的にリッチで影響力のある言い回しをコンテンツに含めると、将来的にLLMからの引用が増えるという仮説です。
たとえば「これは市場で最高の商品です」といった文言を使うことで、LLMに認識されやすくなるというものです。もちろん、単にそういった「ベスト」「トップ」といったキーワードを入れるだけでうまくいくわけではありません。でも、そうした言葉を使わずに効果を出すためのユニークな手法が存在していて、LLMがより多く引用してくれるようになる可能性があります。
現在、Perplexity、Kagi、Claude、OpenAIなど、各社が異なるWeb検索アルゴリズムを採用していますよね。Claudeは最近Web検索機能をリリースしましたし、OpenAIもWeb検索用のAPIを出しました。これらはそれぞれ異なるようで、実際には似たような手法を使っていて、LLMからの引用を得ることは可能ですが、それには膨大な努力が必要です。たとえば、業界に関するあらゆるトピックをカバーして、自分の専門性（Expertise）と権威性（Authoritativeness）を見せる必要があります。
具体的には、用語集、ブログ、サービス紹介ページなど、あらゆる形で情報を出し、自分の知識を体系化していくことが求められます。実際のシナリオとしては、私がブログで技術的な内容を書き、それをあなたがソーシャルで見つけてくれました。
そして、あなたが私のブログを訪問し、私はあなたのYouTubeチャンネルやGlaspというプロダクト、ランディングページなどを確認しました。このようにして「相互の信頼関係」が築かれたわけです。GoogleやLLMも、技術的にはまさに同じような方法で評価していると思います。
Glasp: 一つ気になっていたことがあるのですが、少し突飛な質問かもしれません。10年後、20年後、人々はまだGoogleで検索していると思いますか？それとも、Googleはいつか消えると思いますか？
Metehan: いい質問ですね。私もときどきそのことを考えます。私たちは今、「エージェンティックな時代」へと進んでいます。
現在、私たちはLLMをとてもよく活用していて、GoogleもGmailにGeminiを統合することで、すでに数十億人に届いています。Metaも自社のAIモデルをSNSプラットフォームに統合していますし、PerplexityとはWhatsAppでやり取りもできます。そして私たちは今、「この投稿は本当に信頼できるのか？」といったことをXなどでLLMに確認していますよね。私はGoogleが完全に消えることはないと思っていますが、検索や広告からの収益には明らかに影響が出ると思います。
彼ら自身も、AIモードやAIオーバービュー内で、広告からいかに効率的にクリックを得るかという新しい収益モデルの構築を模索しているように見えます。なぜなら、すでに多くのユーザーが、AIオーバービューやLLMから有益な情報を得てしまっていて、広告をクリックする必要がなくなってきているからです。
それに加えて、Googleは学術論文や専門的な研究を含む膨大なウェブ情報のインフラを持っています。たとえば「ロケットの作り方」なんていう質問をしても、Googleはそれに答えられるほどの情報を持っている。これは大学レベル、研究機関レベルの資料まで含めたリアルタイムの機械学習インフラを構築しているからです。
だから、Googleは消えはしないでしょう。ただし、今やサンフランシスコでも日本でも、あらゆる業界の人々が新しいAIエージェントを求めています。
医療、SaaSスタートアップ、小規模ビジネス、どんな分野でもそうです。
Googleも「Project Gemini」という新たなエージェントプロジェクトを発表しましたし、Perplexityも「Comet」という新しいブラウザを出しました。
OpenAIも新たなエージェントブラウザを開発中です。ですから、「エージェンティックな時代」が次の大きな潮流になる可能性が高いです。そして誰がそのリーダーシップを取るのか、私は本当に興味があります。今のところ、GoogleはOpenAIにリーダーシップを奪われつつあるように見えます。
人気のあるコーディング系スタートアップもOpenAIと提携しようとしていましたが、交渉が破談になり、結局DeepMind（Google傘下）と組むことになりました。このように、業界の力関係は非常に流動的になっています。
Glasp: はい、本当にその通りですね。でも、そのような流れの中で、今後は人々がGoogleを使う機会は減っていくと思いますか？エージェントによるワークフローの進化で、検索自体が減っていくとしたら、将来、人々はそもそも誰かのブログを読むようなことがあるのでしょうか？
現在のSEOアルゴリズムは、ご存じの通り「どれだけの人がその検索結果をクリックしたか」とか、「どれだけコンテンツに滞在したか」といったユーザーのエンゲージメントをもとに成り立っていますよね。
でも、もしGoogleで検索する人が少なくなり、Webサイトを訪れる人が減ったら、Googleはどのコンテンツが良いものなのかをどう判断するのでしょうか？
LLMは今のところ、ある程度はGoogleのような検索エンジンのアルゴリズムに依存しているように見えますが、それが使えなくなった場合、将来はどのような仕組みで成り立っていくのでしょうか？私たちはどう考えるべきでしょう？
Metehan: それは...正直に言うと、私にもまだはっきりとは分かりません。
でも、こう考えてみてください。2016年、私はロンドンに行く必要があって、「ロンドンで訪れるべき場所はどこか？」ということを調べ始めたんです。そのときはGoogleで検索しながら、手書きでメモを取り、完璧な旅程を立てるまでに3〜4日はかかりました。でも今なら、同じ質問をGoogle、ChatGPT、Perplexity、Claude、Mistral、その他どんなLLMエージェントに尋ねても、非常に詳細な旅行プランを返してくれるんです。未来を考える上で、この変化はとても面白いと思います。あ、そういえば、Googleの最新の動画生成モデルについてはまだ触れていませんでしたね。あれは本当にすごいです。
Glasp: ああ、Gemini Pro 2.5のことですか？
Metehan: いえ、違います。Veoのことです。
Glasp: あっ、Veoですね。はいはい、わかりました。
Metehan: そう、Veoです。あれは、自分の声をクローンすることもできて、ボタンをクリックするだけで、ショートムービーを生成することができるんです。もちろん、今のところはかなり高価ですが、現状でも驚くようなことが起きています。
例えば、ウィル・スミスがパスタを食べる動画など、最初の出力はとてもシュールでした（笑）。でも今では、数クリックで、超リアルな映像セットをAI動画生成ツールで作り出すことができます。将来的には、コンテンツ制作やブログ運営の形も今とは全く変わってくると私は考えています。なぜなら、すべてのAIやLLM検索エンジンは、あなたのブログを読み込んで学習しているからです。
私もCloudflareのCEOの意見に賛成です。彼は今年のスピーカーとしてこう言いました——「現在のインターネットユーザーの多くは、実際にはボットである」と。これからはエージェントに最適化されたブログ投稿やSNSの時代になると思います。
つまり、私たちは「これはニュース用のエージェント」「これはSNS投稿用のエージェント」といった複数のパーソナルエージェントを持つことになるでしょう。例えば、「これは私のYouTube要約エージェント」といったように。
そして、ベストなエージェントの一つがGlaspです。全員におすすめしたいですね。
こうしたエージェントは私たちのコンテンツをスクレイピングして、要約バージョンを生成し、場合によってはさらに短くして情報を提供してくれるようになります。もちろん、ここには倫理的な問題も多くあります。たとえば、New York Timesのような媒体であれば、こうしたエージェントとの連携や許可が必要になるでしょう。でも、おそらく今後はそういう要約された情報だけを受け取って、そのまま次のタスクへ進むというのが普通になるのではないかと思います。正直言って、今はとてもカオスな状況ですね。
Glasp: そうですね。今後は、SNSやブログ、技術的なことなどに対応するAIエージェントがたくさん登場するでしょうから、まさにカオスですよね。
それで、新卒の方やジュニアレベルのマーケター、グロースマーケター、SEOコンテンツライターにとって、AI時代における重要なスキルとは何だと思いますか？ もし何かアドバイスがあれば、ぜひお願いします。
Metehan: はい、実はこれは私自身も今まさに考えていることなんです。
今、よくあるミームで「AIが私たちの仕事を奪う」なんて言われていますよね（笑）。でも私は、SEOが死んだとは思いませんし、マーケティングの専門性もまだまだ健在だと思っています。
ただし、私たちは急速に変化する環境に適応していく必要があります。つまり、AI、特に自動化ツールを使いこなしていかなければならないということです。
初めのうちは専門知識がなくても大丈夫だと思いますが、好奇心と実験的なマインドセットを持っている人が、これからのキャリアで勝っていくでしょう。
今では、AIを使えば、わずか数分で多くのMVP（Minimum Viable Product）や社内用のミニツールを作ることができます。たとえバグがあったとしても、実際に動作するMVPを10分〜1時間以内に作ることが可能です。5年前、パンデミック中にも一つの大きなバズがあり、多くの企業が数千人規模で人材を採用し、ビジネスのスケールアップを図りました。でも今、世界的なインフレや環境の変化、そしてAIの台頭によって、状況は大きく変わっています。
だからこそ、成長志向（グロースマインドセット）と好奇心が必要なんです。それに加えて、自分のアイデアや実験結果をどんどん発信することが大事だと思います。SNS、YouTube、LinkedIn、X（旧Twitter）、Blueskyなどで、自分の専門性を可視化していくことで、チャンスが広がります。
もしデザイナーなら、Pinterestだって活用できます。失敗してもいいんです。今の時代は、どんどん失敗して学び、次に活かすことが重要です。AIを使ってとにかく試す、そしてたとえバカバカしいアイデアでも、オタクっぽいアイデアでも、人にシェアすることを恐れないでください。
それから、私はストーリーテリング（物語の構成力）学ぶべきだと強く思っています。自分のアイデアを他人に効率的に伝える力がある人は、きっと成功します。たとえば私自身、ソーシャル投稿ではだいたい3つのテンプレートを使っているんです。私の投稿を見れば、毎回似たようなパターンで構成されていることに気づくはずです。それは、XやLinkedInのアルゴリズムに適応させるためでもあります。つまり、私たちはまず基本を学ぶ必要があります。
AIを効率的に使い、時間を節約し、「一生懸命」ではなく「効率的に」働くこと。そして、好奇心とグロースマインドセットを持つこと。それがあれば、他のことは後から自然についてくると思います。
Glasp: さきほど、「投稿テンプレート」の話が出てきましたよね？
それぞれのソーシャルプラットフォームにおける投稿は、ストーリーテリングに基づいているんですか？それとも、どんな構成になっているのか、もう少し具体的に教えていただけますか？例えば、どんな例があるかなど。
Metehan: はい、もちろんです。私のLinkedInのフォロワーは1万人とかではありませんし、Xでもだいたい2,600人程度のフォロワー数ですが、非常によく機能するソーシャル投稿のパターンやテンプレートがいくつかあることに気づいたんです。
初めてのツイートではうまくいかなくても、「I found X using Y for AI search. It works, it’s dumb（XをYで試してみたらうまくいった。バカみたいだけど）」というようにシンプルでキャッチーな導入から始めることが多いです。
そのあと、箇条書きや絵文字を使いながら内容を説明します。すると、読者は「これは面白そうだ」と感じて読み進めてくれます。一番難しいのは「シンプルであること」なんです。複雑なアイデアを持っていたとしても、それを誰にでも分かるように非常に簡単な言葉で伝える必要があります。
これは投資家相手でも同じで、サンフランシスコのVC（ベンチャーキャピタル）にプレゼンをする場合でも、いくら複雑なアイデアであっても、それを端的にわかりやすく語れるかどうかが重要なんです。
たとえば、あなたが以前「Glaspという製品を分かりやすく説明して」とおっしゃったとき、私は「Pinterestのように、ドキュメントを整理できるツールです」と説明しましたよね。シンプルで覚えやすい説明が、最も強力なんです。だから最初はたったひとつの課題を解決することに集中すべきなんです。3～4年前までは、多くの人がSaaSについて同じようなことばかり言っていました。
「チャーン率を下げましょう」「月間収益を上げましょう」「ARRはどれくらい？」「Webサイトの読み込み速度を最適化しましょう」など…。でも私は「もうそういう情報は十分だ」と思っていました。だって、同じことを同じように書いてあるサイトが97個もあるとしたら、あなたのサイトを読む理由は何？って思われますよね。
だから私は、自分の中にある複雑なアイデアを、すごくシンプルに変換して投稿するようにしたんです。私は自分がベストだとは思っていませんが、私は怠け者なので（笑）、誰でも同じようにやれると思っています。製品のプロモーション、チームの成長、個人のブランディングなど、あらゆる場面で活用できるはずです。そして私が強く信じているのは、ストーリーテリングを学べば、自分の影響力やリーチは必ず高まるということです。
だから私はテンプレートを作って、できるだけ親しみやすく、ストーリーとして読まれるような投稿を心がけています。うまく説明できていればいいのですが。
Glasp: はい、すごくよく伝わっています。ありがとうございます。
実は、私とKeiで今いろいろとブレインストーミングをしていて、グロースハックのアイデアなどを出し合っているところなんです。理想としては、あなたの「Share on AI」や「Memory Hack」のようなものですね。
Keiもすでにいくつか質問しましたが、今考えている新しいアイデアや、将来的に来そうだと思っているけど、まだ今日話していないようなTipsやハックがあれば、ぜひ教えてもらえますか？AEOやGEOに関連することでも、何でも構いません。
Metehan: はい、もちろんです。喜んでシェアします。今取り組んでいるのは「セマンティック・チャンク（semantic chunking）」という概念を、すべてのWebページに適用するというものです。
簡単に言えば、LLMには「コンテキストウィンドウ」という制約があります。つまり、長すぎるチャットや文章をすべて記憶することができないんです。PDFに何千ページもアップロードしても、LLMはそれをすべて処理できません。だから、もしあなたのWebページに長い段落が続いている場合、LLMにとっては解析しづらいということになります。短く区切られた文脈が少ないと、LLMはその段落の続きを“予測”して処理しようとしてしまうんです。Googleやその他のAI検索エンジンでも同じことが言えるかもしれません。
私のアイデアはこうです: 多くのSEO担当者も話題にしていますが、もしWebページの段落をもっと短くすれば、セマンティクス的に、またLLMの理解という点でも効果があるのではないか、という仮説です。
それと、私はさっき言った「StatRank」も試してみようとしています。
これはarchive.orgに載っている優れた研究論文なので、ぜひチェックしてみてください。注意点として、この論文に書かれているプロンプトは、直接LLMに入力しても動作しないことがあります。
なぜなら、これは一種の「プロンプト攻撃（promp tattack）」だからです。
多くの場合、LLMの安全フィルターに引っかかってしまいます。つまり、この手法を使うには注意が必要だということです。
将来については、正直に言ってバカみたいなアイデアがたくさんあります（笑）。でも、今はこの3つのトピックに集中しています。
それから、私はScreaming Frogを使うのが大好きです。AI検索パフォーマンスのチェックにも非常に役立ちます。もちろん、Profound、Semrush、Ahrefs、Vacayなど、素晴らしいツールは他にもたくさんありますが、技術面での分析に関しては、Screaming Frogが最も優れていると思います。
しかも、これは今のところローカルPC上で動作する唯一のSEOソフトウェアなんです。そしてこのScreaming Frog、LLM対応のクローリングに向けていろんなカスタマイズが可能です。Gemini、OpenAI、ClaudeなどのAPIキーを挿入すれば、LLMの視点でサイトをクロールするように設定できます。
Google AnalyticsやSearch Console、その他のSEOツールとも連携できて、サイトの技術的な全体像が一目で把握できます。
たとえば、
「自分のWebサイトはLLMにとってフレンドリーか？」
「ボットが簡単にクロールできる構造になっているか？」
「リンク切れはないか？」
などがすべて可視化できます。
ご存知の通り、LLMには「幻覚（hallucination）」の問題もありますからね。
ということで、Screaming Frogは今、最もおすすめできるツールの一つです。これはただの備忘録としてでも、覚えておいてください（笑）。
Glasp: 「Screaming Frog」ですね？
Metehan: はい、そうです。
Glasp: ありがとうございます。そして、あなたが言っていた「セマンティック・チャンク」についてですが、これは2016年にコーネル大学が発表した研究論文と関係があるんですか？同じものですか？
Metehan: いえ、それとは違う新しい研究ですね。ただし、同じウェブサイト（archive.org）に掲載されている、別の新しい研究論文に基づいています。
Glasp: なるほど、わかりました。ありがとうございます。では、もう一つだけ質問です。AI、AEO、GEOに関連するツールや、コンテンツ生成ツールで最近面白いと感じたものはありますか？HubSpotやAhrefsのような既存ツール以外で、新興スタートアップや、将来的に有望そうな製品があれば教えてください。もし答えづらければ、それでも構いません。
Metehan: いえ、もちろん大丈夫です。いくつか紹介できますよ。
まず、Profoundですね。彼らは最近PRキャンペーンを展開していて、パートナー企業やクライアントも素晴らしいです。私もとても気に入っています。
実はまだ自分でProfoundにサインアップできていないのですが、よく名前を聞きますし、業界でも注目されています。
それからもちろん、Glaspという素晴らしいAIツールもあります。これは全員に使ってほしいですね、本当に（笑）。
全体的なAIパフォーマンスの可視化という点では、Vacayというツールもおすすめです。概要ページのリンクをこの動画の説明欄などに貼っておけると良いと思います。Vacayは非常に包括的なレポートを生成してくれて、自分のWebサイトで使われているエンティティや競合サイトとの比較ができます。
また、GeminiやClaude、GoogleのWeb検索、OpenAI、Perplexityなどとの比較も可能で、どのトピックがどれだけ認識されているかをチェックできます。私はこのダッシュボードが大好きです。とても詳細で、全体像を把握するのに役立ちます。PDFとしてエクスポートしてクライアントに送れば、とても喜ばれますよ。
それから、CursorなどのAIラッパーツールを使えば、小さなツールを自作することもできます。AhrefsやSemrushもAIサーチ向けの新しいダッシュボードを出していますが、これはあくまで従来のSEOの延長であり、基本的には全ページをクローリングしています。このビジネスモデルは非常にコストがかかる分野です。AI分野において、AhrefsやSemrushのAI検索製品もありますが、個人的にはちょっと高価だなと感じています。
そして、Virtual XTやChatGPTで、自分のブランド名を直接検索してみるのもおすすめです。とても良いインサイトが得られますよ。一つ注意点としては、ChatGPTの「一時チャット（temporary mode）」を使った方が良いということです。個人のAIメモリに影響を与えたくない場合、新しいアカウントや一時チャットで試すのがベストです。たくさん質問すれば、それに応じてより詳細な情報を返してくれるようになりますよ。
Glasp: なるほど。とても納得感があります。ところで、これはちょっとランダムな話なんですが、ソースとして気になっていたことがあります。AhrefsやSemrushのような検索分析ツールって、何十億ものWebページをクロールしていて、自社でドメインオーソリティのスコアやコンテンツ分析を行っていますよね？だからこそ思うんですけど、なぜ彼らは独自のLLM（大規模言語モデル）を作らないんでしょうか？だって「どのコンテンツが良いか」というのを、彼らはすでに理解しているはずですし、LLMを作れるだけのデータもあるのでは？と。
Metehan: そうですね。私もそう思います。ただ、それは別のビジネス領域なんだと思います。今サンフランシスコにいらっしゃるということですが、こちらでは多くの企業が自社のLLMを作ろうとしています。おそらく日本でも、いくつかの大手企業が「最強のLLMを構築しよう」としているはずです。
ただ、私の考えでは、ゼロから全てを作り直す必要はないと思います。
今の時代、すでに素晴らしいオープンソースのLLMがたくさんあるからです。AhrefsやSemrushがLLMを開発しない理由としては、たぶん彼らが扱っているビジネスのタイプが違うからだと思います。たとえば、従来のSEOでは、Webサイトをクロールして可視性やドメインオーソリティといったメトリクスを計算しますよね。
でもLLMの場合は、プロンプトに対しての引用情報を追跡しなければなりません。もしかしたら、AhrefsやSemrushのような企業がすべきことは、より合成されたプロンプトを生成して、ブランドの可視性を高めることかもしれません。それが一つの答えになるのではないでしょうか。
そして、これが私の一番好きな例えなんですが、1930年代のアメリカ、ゴールドラッシュの時代に、一番お金を稼いだのは誰だと思いますか？金を掘りに行った人ではありません。ジーンズを売った人たちなんです。今のSEO市場もまさにそれと同じです。AhrefsやSemrushは、SEO担当者向けに「ジーンズを売っている」ようなもの。
だからこそ、LLMという“金そのもの”を掘りに行かなくても、自分たちのビジネスモデルで十分に収益が得られているんだと思います。これはあくまで私の推測ですが、そう考えると筋が通るように思えます。
Glasp: なるほど、納得です。ありがとうございます。それでは最後の質問になります。Glaspは、人々が読んだもの・学んだことをデジタルレガシーとして共有するためのプラットフォームです。そこでお聞きしたいのですが、あなたが未来の世代に残したい「レガシー（遺産）」とは何ですか？
Metehan: そうですね、ちょっと笑ってしまうかもしれませんが……。人生では、誰かが必ず「請求書を支払わなければならない」という現実を忘れてはいけません（笑）。今、私は娘がいます。若い頃は、何もかもが完璧に見えていました。どんなことも、希望に満ちていて。
でも、年齢を重ねるごとに責任が増えていくんです。だからこそ、自分のレガシーは今この瞬間から作り始めるべきなんです。たとえ16歳、17歳、18歳であっても、今から始めるのは全然OKです。Glaspのようなツールを使って、読んだことにメモを残したり、要約したり、いろんな情報源から得た知識をまとめたりする、それがあなた自身の知識資産になっていきます。AIをうまく使えば、1時間で何千ものブログ記事を自動生成することもできます。
数年前なら、こうしたことは何週間、何ヶ月もかかっていたんですよ。
だからこそ、成長志向（グロースマインドセット）を持つことが大事なんです。
そして、失敗を恐れないこと。むしろ、もっと失敗して、そこから早く学ぶこと。
自分の失敗やアイデア、実験結果を積極的に共有することも重要です。そして、自分だけのユニークな価値を生み出していくこと。
あなたたちは、すでに「Glasp」という素晴らしい製品を作っていますよね。とてもシンプルなアイデアなのに、本当にユニークな存在です。PDFをChatGPTで要約したり、Facebookで動画をシェアしたり、もちろんYouTubeは最大のプレイヤーですが、Facebookでイベントを開催する代わりに、今ではTicketmasterが使われていますよね。つまり、恐れる必要は何もないということです。
そして、これはよくある言葉ですが、「自分を信じて」ください。最初は、たった1つの課題を解決することに集中しましょう。
そして、もしありきたりな問題（たとえば「SEOでページ読み込み速度を改善する」など）を解決しようとしているなら、それはすでにみんなが知っていることかもしれません。
だからこそ、もっと深く、「どうすればGoogleにより早くインデックスされるか」といった、経験者でなければわからない問題を見つけることが大切です。
自分のアイデアを深くリサーチして、本気で取り組んでみてください。そうすれば、より専門的でフォーカスされた領域が見つかります。そして、そのすべてが自分のレガシーとなって残っていくんです。私は今、それを実践しています。そして、これは誰にとっても有効なはずです。
Glasp: ありがとうございます。とても素晴らしいお話でした。今日は本当にご参加いただき、ありがとうございました。たくさんのことを学ばせていただきました。
Metehan: こちらこそ、本当にありがとうございました。正直、ちょっと緊張もしていたのですが、KazukiさんとKeiさんのおかげで最初からリラックスできました。本当に感謝しています。そして、まだGlaspを試していない方がいれば、今すぐ登録して、自分だけのレガシー作りを始めてください！本日はありがとうございました。
Glasp: 完璧です。ありがとうございました！
