いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「AI検索の仕組みとリランカー」を全6回にわたってお届けいたします。
第1回のテーマは【「AIは記事をコピペする」という説明にはリランカーがない】です。
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AI検索の仕組みは、「AIがウェブを検索し、集めた記事から目当ての記述を見つけて回答に貼り付ける」と説明されてきました。
この説明に立てば、検索で上位に入り、拾われやすい記述を用意すれば回答に使われることになり、
SEOとGEO（生成エンジン最適化）は同じものになります。
この説明には、検索とLLMの間にある工程が抜けています。リランカーです。
実際のAI検索は3つの工程でできています。
検索エンジンが候補を集める。
リランカーが質問との意味の近さで候補を絞る。
LLMが絞られた数件を読んで回答を書く。
SEO=GEOの説明が見ているのは最初と最後だけで、真ん中がありません。
検索順位が決めるのは、候補に入るところまでです。
回答の材料を決めるのはリランカーで、書き方は採点されません。
さらに、LLMが検索をせず記憶だけで答える経路もあります。
LLMOが主に扱うのはこの経路で、SEOの施策が作用しない領域です。
本連載では、リランカーを中心にAI検索の実際の仕組みを整理します。
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それができるのが、ディギディギです。
RAGシミュレーターで、LLMが記憶で答えたのかウェブ検索に頼ったのかを切り分けられます。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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