検索エンジン vs AI検索エンジン vs AIプラットフォーム

AI検索の登場により、顧客はwebサイトに到達する前に答えを見つけるようになっています。しかも、その答えを提供するプラットフォームは、ブランドが最適化してこなかったものかもしれません。購入者は従来の検索結果ページにざっと目を通したり、AI生成の要約を読んだり、チャットボットで追加の質問をしたり、音声アシスタントを使ってすばやくレコメンデーションを得たりします。

これらの体験は重複することが多く、そのため用語が混同されやすいのです。検索エンジンにAI生成の回答が含まれることもあります。AIアシスタントがwebを検索することもあります。AIプラットフォームが両方のツールを支えることもあります。

しかし、これらは同じものではありません。GoogleやBingなどの検索エンジンは、ユーザーが情報を見つけるのを支援します。AI検索エンジンは、ユーザーが統合された回答を得るのを支援します。Adobe for Business AIアシスタントなどのAIアシスタントは、ユーザーが会話を通じて質問したりタスクを完了したりするのを支援します。AIプラットフォームは、組織がAIを活用したシステムを構築および管理するためのインフラストラクチャを提供します。

企業にとって、この違いは重要です。なぜなら、顧客はこれらのあらゆる場面でブランドに出会う可能性があるからです。可視性は今や、複数の発見経路においてコンテンツが発見され、理解され、引用され、信頼されるかどうかにかかっています。

この記事の主な内容：

• 検索エンジン
• AI検索エンジン
• AIプラットフォーム
• 検索エンジン、AI検索エンジン、AIプラットフォームの主な違い
• AIアシスタントが企業の検索行動において果たす役割
• AI検索エンジンとAI音声アシスタントで可視性を高める

Google、Bing、Yahooなどの検索エンジンは、人々がオンラインで情報を見つける主要な手段の一つであり続けています。これらのインデックス作成ベースのシステムは、ユーザーがwebを検索し、情報源を比較し、質問から関連する検索結果へとたどり着くのを支援します。

従来の検索エンジンは3つの中核ステップで動作します。クロール、インデックス作成、ランキングです。Webクローラーがwebページを発見し、web全体のリンクをたどります。その後、検索エンジンはそれらのページをインデックスに整理し、ユーザーがクエリを入力すると、そのインデックスから関連する情報を取得します。結果が表示される際、検索エンジンはそのクエリにとって関連性が高く有用であるかにもとづいてページをランク付けします。

検索結果でのページ表示には、関連性、コンテンツ品質、サイト構造、リンク、最新性、信頼性など、多くの要因が影響します。Googleの品質ガイダンスでは、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の概念を用いて、コンテンツの有用性と信頼性を評価しています。ブランドにとって、これらの要因は特に重要です。なぜなら検索での可視性は適切なキーワードとの一致だけに依存しないからです。コンテンツ自体も、そのトピックにおいてブランドが信頼できる情報源であることを示す必要があります。

従来、検索パフォーマンスはランキングとwebサイト訪問数と密接に関連していました。ユーザーがクエリを入力し、結果を確認し、リンクをクリックして、ブランドのwebサイト上でジャーニーを続けるという流れでした。検索は今でもトラフィックを生み出しますが、結果ページには従来の青いリンク以外にも多くの要素が含まれるようになりました。ユーザーには強調スニペット、ナレッジパネル、ローカルパック、ショッピングモジュール、動画結果、AI生成の要約なども表示されます。これらの要素は、ユーザーが何を学ぶか、どのブランドに注目するか、クリックするかどうかを左右する可能性があります。

生成AIは、この変化の最新の進展です。Google検索では、AIによる概要やAIモードなどの機能が複数の情報源から情報を統合し、より複雑な質問をサポートします。Microsoft Copilot検索では、AIの要約と画像検索が同様のメリットを提供します。これらの機能は、生成された回答を中心に構築されたAIネイティブの検索ツールとは異なります。従来の検索では、ランク付けされたリンク、検索機能、広告、参照元ページを含むシステムにAIが追加されています。

この違いは企業にとって重要です。特に強調スニペット、ローカル検索結果、引用された情報源、AI生成の要約に表示される場合、ブランドはクリックされる前から顧客に影響を与える可能性があります。ユーザーはブランドに気づき、他のブランドと比較し、後で再度検索したり、別のチャネルから戻ってきたりするかもしれません。また、webページ（従来の青いリンク）をクリックすることなく、必要な情報を得ることもあります。

これにより測定はより複雑になります。クリック数とランキングは依然として重要ですが、全体像は把握できません。ゼロクリック検索の増加に伴い、企業チームはインプレッション、可視性、引用、エンゲージメント、アシストコンバージョンをモニタリングする必要があります。検索は今や、ブランドがカスタマージャーニーのあらゆる段階に存在するかどうかが問われる時代になりました。

AI検索エンジンは直接的な回答を提供するように設計されています。リンクのリストから始めるのではなく、ユーザーの質問に対する回答を生成し、引用、参照元リンク、関連する追加質問の提案を含める場合があります。

多くのAI検索エンジンが直接的な回答を提供しますが、すべてが同じ目的で設計されているわけではありません。Webから情報を取得および統合して参照元のある回答を提供することに特化したものもあれば、より幅広いAIアシスタントとして機能し、コンテンツ制作、業務ツールとの連携、タスクの自動化、高度な推論などの機能を検索と組み合わせるものもあります。

多くのAI検索システムは検索拡張生成（RAG）を使用しています。これは利用可能な情報源から関連情報を取得し、その後、言語モデルを使用して回答を生成する仕組みです。回答に引用が含まれている場合、ユーザーは情報の出典を確認することができます。ブランドにとって、回答の根拠となる情報源は重要です。なぜなら可視性は、クリックを獲得することだけでなく、引用や要約されることによっても得られる可能性があるからです。

AI検索エンジンではユーザー行動も変化します。従来の検索クエリは多くの場合短く、平均して3〜4語程度です。AI検索エンジンのプロンプトは通常、より長く会話的で、平均して約23語になります。従来のクエリでは「最適な顧客分析プラットフォーム」となるところが、AI検索プロンプトでは「リアルタイムのパーソナライゼーションと強力なガバナンスが必要なグローバル小売業者に最適な顧客分析プラットフォームは何ですか？」のような質問になります。

企業にとって、これは新しい可視性の課題を生み出します。従来の検索では上位にランクされるブランドでも、AIが生成した回答では上位にランクされない場合があります。また、従来のクリックを獲得することなくAI回答に表示される可能性もあり、これはブランドが追跡する必要があるパフォーマンス指標がこれまでとは異なることを意味します。チームは自社がどこにランクしているかだけでなく、AI検索エンジンがブランドを正確に認識、要約、推奨、引用できるかどうかも把握する必要があります。

AIプラットフォームは、組織がAIを活用したシステムの構築、導入、管理、改善を行うためのインフラです。ユーザーは、AIアシスタントと対話します。一方、AIプラットフォームは、AIを活用したシステムの構築、導入、管理、改善を行うインフラを提供するソフトウェア環境です。

AIプラットフォームは機械学習、生成AI、モデル管理、データワークフロー、ガバナンス、テスト、ビジネスアプリケーションをサポートします。技術チーム、データチーム、ビジネスチームがAIを活用したプロセスを構築するために使用するプラットフォームには、IBM watsonx、Google AI開発ツール、Microsoft Azure AIなどがあります。

エンタープライズ環境では、チームにはデータ、ワークフロー、権限、モニタリング、テストに加え、AIの出力結果を実際のビジネスニーズに結び付ける手段が必要です。AIプラットフォームは、多くの場合、以下のような機能をサポートします。

• オーケストレーションにより、データ、モデル、ツール、ワークフローを1つの共有環境にまとめることができます。
• 意思決定支援により、シナリオの評価、出力結果の比較、インサイトの抽出、次のステップの推奨を行うことができます。
• ビジュアルモデリングにより、チームはビジュアルインターフェイス、ノートブック、オープンソースのフレームワークを通じてモデルの構築、テスト、改良を行うことができます。
• コンテンツ生成により、承認済みのビジネスデータとルールを使用してテキスト、画像、要約、その他のアセットを作成できます。
• 自動分類により、顧客フィードバック、サポートチケット、文書、その他の非構造化コンテンツを大規模に整理することができます。
• データ抽出により、長い文書、レポート、文字起こしデータ、データセットから重要な情報を取り出し、チームはより迅速に行動することができます。

実際の違いは明確です。AI検索エンジンとAIアシスタントは発見とタスクの完了をサポートする一方で、AIプラットフォームは組織がビジネス全体でAIを活用したシステムを構築、管理、大規模に展開することを支援します。

下記の表は、各カテゴリが実際にどのように機能するかをまとめています。

これらのカテゴリは重複することがあります。検索エンジンはAI生成の要約を含むことができ、アシスタントはwebを検索でき、AIプラットフォームは裏側で検索やアシスタント体験を支援することができます。最もシンプルな違いは目的です。検索エンジンはユーザーが情報を見つけることを支援し、AI検索エンジンは回答を生成し、AIプラットフォームは組織がAIを活用したシステムを構築および管理することを支援します。

AIアシスタントはユーザーが回答を発見したりタスクを完了したりするための、より会話型の方法を提供します。Siri、Alexa、Google アシスタントのように音声中心のものもあります。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilotなどは、一般的にはテキストベースのプロンプト、業務ツール、webインターフェイスを通じて使用されています。タスクはタイマーの設定や天気の確認から、文書の要約、メールの下書き、ベンダーの比較、近くの店舗を探すこと、webの検索結果にもとづく質問への回答まで多岐にわたります。

AIアシスタントは発見の起点を変えることができます。ユーザーは検索結果ページを訪問する前に、レコメンデーション、要約、候補リストを求めることがあります。そのような場面では、アシスタントがどの情報を最初に提示するかを決定します。

ブランドにとって、アシスタント主導の発見では正確性と一貫性がより重要です。アシスタントが企業を要約したり、商品カテゴリを推奨したり、地域の質問に答えたりする際、明確な情報に依存します。AIアシスタントは間違いを犯す可能性があるため、それらが提供する情報源を常に検証することが重要です。

AIアシスタントは音声またはテキストでアクセスできますが、音声によるやり取りでは、検索行動やユーザーの期待が大きく変わることがあります。

音声検索が他のAIの利用形態と異なる点

音声検索は、スマートフォン、車内、スマートスピーカー、コネクテッドホームデバイスなど、ユーザーが迅速で直接的な回答を求める場面でよく使用されます。ユーザーは自然な文章で質問するため、これらのクエリはテキスト入力による検索よりも会話的な傾向があります。

テキスト入力による検索では「サイバーセキュリティ IT サポート サンノゼ」となりますが、音声検索では「近くにあるサイバーセキュリティを専門とするIT会社はどこですか？」のような質問になりやすくなります。

このような表現の違いにより、ユーザーの期待が変わります。音声検索では「近くにある」などのフレーズが使われる傾向がありますが、タイプ入力による検索では特定の場所や都市名が使用されることがあります。B2Bバイヤーはソフトウェアベンダーを探したり、ソフトウェアの技術要件を確認したり、料金情報を調べたり、ベンダー間の選択肢を比較したりすることがあります。B2C分野では、消費者は通常、道順の検索、営業時間の確認、商品の在庫状況の確認、クイックレコメンデーションの取得など、問題の迅速な解決策を求めています。ユーザーは通常、選択肢が並んだページ全体ではなく、1つの有用な回答を探しています。

これにより、正確性と一貫性が、ブランドにとって特に重要になります。企業名、所在地、営業時間、商品詳細、レビュー、構造化データは明確で最新の状態にしておく必要があります。音声アシスタントが限られた情報しか返せない場合、不明確または一貫性のない情報により、ブランドが見過ごされやすくなる可能性があります。

従来の検索エンジンとAI検索エンジンはどちらも、顧客が情報、商品、サービス、ソリューションを探す際にブランドの可視性を高めることができます。しかし、可視性が高いこととビジネス成果を達成することは同じではありません。検索エンジンやAI検索体験はユーザーをコンテンツに導くことができますが、組織がより広範なビジネス目標を支援するAIを活用した体験を構築、管理、拡張、最適化するために必要なインフラを提供できるのは、AIプラットフォームだけです。

顧客がAI生成の回答や対話型インタラクションを求めるようになるにつれ、ブランドも発見される方法を見直す必要があります。AI検索エンジンやAI音声アシスタントは、コンテンツの発見、解釈、評価において、ますますAIクローラーに依存するようになっています。これらのシステム向けにページを最適化しないブランドは、従来の検索エンジン結果ページ（SERP）の1ページ目で上位にランキングされ続けていても、AI生成の回答では表示されなくなるリスクがあります。

可視性を維持するためには、組織は正確で権威性があり、検索エンジンとAIシステムの両方が理解しやすいコンテンツが必要です。一貫したブランド情報、構造化データ、信頼できる情報源、そして顧客の質問への明確な回答は、AI検索エンジンや音声アシスタントによるブランドの参照や推奨の改善に役立ちます。

エンタープライズチームがLLMやAI組み込み環境で可視性を高める方法について詳しくは、Adobe Brand Visibilityをご覧ください。

免責事項：アドビは製品ポートフォリオ全体にわたる一部のAI機能を強化するため、AnthropicのClaudeモデルを使用しています。この記事は情報提供のみを目的としており、AnthropicのClaudeモデルを利用するアドビのツールとは独立して、モデルを比較しています。