GoogleのAIランキングはどう正確に機能している？RankBrain、BERT、MUM ― 混乱しています

Jamesさん、分かりやすく説明します。これらのシステムは補完し合うもので、置き換えではありません。

アンサンブルアプローチ:

Googleのランキングは複数のAIシステムが連携して動作します。クエリの種類によって、異なるタイミングや組み合わせで発動します。

連携の仕組み:

1. RankBrainはGoogleが初めて見る15％のクエリを処理
2. BERTはクエリの意味を的確に理解
3. ニューラルマッチングはキーワードではなく概念が一致するページを探す
4. MUMは複雑なマルチモーダルタスクを担当

重要なポイント:

Googleは「どのページがこのユーザーの意図に最も応えているか？」を重視します。 「どのページがキーワードに最も一致するか？」ではありません。

広いクエリで順位が下がるのは、RankBrainとBERTが連携して、ユーザーが求める内容が別だと判断している可能性が高いです。

RankBrainがどのように質を測るかの技術的解説:

RankBrainは2つの主要シグナルを監視します:

1. クリック率（CTR） ― ユーザーはあなたの結果をクリックするか？
2. 滞在時間 ― どれくらいページに留まるか？

フィードバックループ:

ユーザーが検索 → 結果表示 → クリック → 
  - 滞在（ポジティブシグナル）→ 順位アップ
  - すぐ戻る（ポゴスティッキング）→ 順位ダウン

調査結果:

GoogleはRankBrainと人間のエンジニアで最適ページ判定テストを行い、RankBrainは人間を10％上回る結果でした。

あなたへの示唆:

タイトルタグはこれまで以上に重要です。クリックを獲得し、かつ内容が意図を満たす必要があります。

「キーワード最適化は死んだのか？」に答えます。

短い答え: 従来のキーワード最適化は終わりました。今はセマンティック最適化が必須です。

RankBrainが終わらせたもの:

細かなキーワード違いでページを分ける手法

• “best keyword research tool”
• “best tool for keyword research”
• “keyword research tool best”

RankBrainはこれらが同じ意味だと理解。Googleはほぼ同じ結果を表示します。

今有効な方法:

1. 1トピック1網羅ページ
2. セマンティックカバレッジ ― 関連する用語や概念も含める
3. トピッククラスター ― 支援ページからピラーコンテンツへ内部リンク
4. エンティティ最適化 ― トピックの全側面をカバー

例:

旧方式（5ページ）:

• best-crm-software.html
• top-crm-tools.html
• crm-software-comparison.html
• best-crm-for-business.html
• crm-tool-reviews.html

新方式（1ページに集約）:

• best-crm-software.html（全角度カバー、3000字以上）
• 支援ページは個別ユースケース向けにリンク

1つの網羅的なページが数千のキーワードバリエーションで自動的に順位を得ます。

ニューラルマッチングも重要です。

ニューラルマッチングの役割:

キーワードではなく、より広い概念の一致を理解します。

例:「insights how to manage a green」

従来検索：単語がページと一致しないため苦戦

ニューラルマッチング：これは性格診断の「グリーン」タイプのマネジメントについてだと理解し、そのタイプ向けの管理のヒントを返す

重要な理由:

内容が以下を満たせば、キーワードが完全一致しなくても順位が取れます。

1. 概念が一致している
2. 根本的な意図に応えている
3. 網羅的にトピックをカバーしている

最適化戦略:

そのトピックについて人々が尋ねるあらゆる方法を考えましょう。

• 直接的な質問
• 間接的な言及
• 関連概念
• 隣接テーマ

すべて網羅すれば、ニューラルマッチングが関係性を見つけます。

MUMについて ― Google検索の未来です。

MUMの特徴:

• BERTの1000倍強力
• 言語の理解・生成が可能
• 75言語で同時学習
• マルチモーダル（テキスト・画像・将来的には動画も）

現在のMUM用途:

• COVID-19ワクチン情報
• Googleレンズの画像＋テキスト検索
• 一般的なランキングにはまだ未使用

今後の展望:

MUMはやがて

• 複雑な連続質問
• クロスランゲージ検索（英語で検索→日本語の結果も表示など）
• 画像＋テキスト複合クエリ
• より高度な推論

戦略的示唆:

コンテンツを将来対応にするには

1. ビジュアル要素（画像・図）を入れる
2. 網羅的にトピックをカバー
3. トピック全体で権威性を築く（1ページ最適化に留まらず）
4. グローバル思考（多言語で一貫した情報発信）

AIランキングがローカル検索に与える影響:

位置情報＋意図の理解:

GoogleのAIシステムは「football」が場所によって意味が違うと認識します。

• シカゴ→アメフト（Bears）
• ロンドン→サッカー（プレミアリーグ）

AIが評価するローカル関連性シグナル:

ローカル事業者向け:

キーワード最適化だけでなく

• 立地コンテキスト
• 地元ユーザーの課題
• 地域特有の言い回し

も最適化しましょう。

RankBrainやBERTはローカル文脈も理解しています。強みにしましょう。

エンタープライズ視点のAIランキング:

課題:

数千ページ規模の大手サイトは1ページごとの最適化が困難。スケーラブルな戦略が必要です。

私たちのアプローチ:

1. トピック構造化 ― コンテンツを明確な階層で整理
2. テンプレ最適化 ― セマンティック要素含むテンプレ設計
3. 自動品質シグナル ― 著者名、公開日、構造化データ
4. 内部リンク ― 関連性をGoogleに伝える

AIランキングがエンタープライズにもたらすもの:

結果:

トピック中心に再構築後

• ロングテール流入47％増
• エンゲージメント指標23％向上
• 強調スニペット獲得180％増

AIランキングはキーワードでなくトピック起点のサイトを評価します。

CRO（コンバージョン最適化）視点でのAIランキング:

RankBrainのエンゲージメントシグナルはフィードバックループを生みます:

良質な内容→ユーザーが滞在→順位上昇→流入増→データ増→さらに順位向上

逆もまた然り:

マッチが悪い→直帰→順位下落→流入減→悪循環

実践的改善策:

1. ファーストビューで答えを提示 ― すぐにユーザーの疑問に答える
2. スキャンしやすい構成 ― 見出し・箇条書き・短文
3. 視覚的階層 ― 重要情報に視線誘導
4. 明確な次のアクション ― 読後にすべきことを示す

テスト結果:

答えが3段落目に埋もれているページ:

• 平均滞在時間: 23秒
• 直帰率: 78％

冒頭で答えを出したページ:

• 平均滞在時間: 3分47秒
• 直帰率: 34％

RankBrainが反応し、6週間で順位が12位アップしました。

忘れがちですが、GoogleのAIランキング≠AI検索プラットフォームです。

GoogleのAIランキング:

• 従来型検索でどのページが順位されるかを決定
• RankBrain、BERT、ニューラルマッチング、MUMを活用
• 基本的にリンク一覧を表示

AI検索プラットフォーム（ChatGPT、Perplexity、Claudeなど）:

• 回答を生成し、順位付けはしない
• インラインで情報元を引用する場合あり
• 最適化戦略は異なる

重なり:

Googleで順位が高いコンテンツはAIにも引用されやすいですが、必ずしも一致しません。

両方を監視:

Am I Citedのようなツールで

• 従来のGoogle順位
• Google AI Overviews
• ChatGPT引用
• Perplexity引用

などの可視性を追跡できます。

Google最適化とAI最適化、両立が重要です。

このスレッドでかなり整理できました。私の理解をまとめます。

GoogleのAIシステムの連携:

1. RankBrain ― 新規クエリ対応、エンゲージメント（CTR・滞在時間）評価
2. BERT ― クエリの意味理解、特に文脈や小さな単語
3. ニューラルマッチング ― クエリとコンテンツの概念的な橋渡し
4. MUM ― 未来のマルチモーダル理解（現時点では限定的）

SEO戦略の主な転換点:

Before → After:

• キーワード → 意図
• 複数の薄いページ → 網羅的な1ページ
• キーワード密度 → セマンティックカバレッジ
• 完全一致 → 概念一致
• ページ単位最適化 → トピッククラスター

私が実践する変更:

1. 類似ページを統合し網羅ページに
2. タイトルでCTR最適化（RankBrainはクリック重視）
3. 最初の段落で質問に即答（エンゲージメント強化）
4. トピック全体を徹底カバー（ニューラルマッチング対策）
5. ユーザーの言い回しに合わせる（BERTの文脈理解）

大きな気づき:

GoogleのAIは「ユーザーが本当に求めているもの」を理解し、それを満たすページを評価します。ユーザー満足を最優先すればAIも評価してくれます。

複雑な内容を実践的なヒントにまで分解してくださった皆さん、ありがとうございました。