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検索のパーソナライズ」第8回をお届けいたします。
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AI検索で自社が言及されるかどうかは、
「Web取得結果 × 個人データの要約 × ソフトプロンプト × クエリファンアウトの揺らぎ」
の掛け算で決まるようになりました。要約は元に戻せず、ソフトプロンプトは言葉になりません。
既存のAI Overview計測ツールは、ログアウト状態や特定のIPから質問を投げ、返った出典を記録します。
得られるのは「個人文脈ゼロの一般ユーザー」向けの1枚のスナップショットです。
これが代表値になるには、取得側にも生成側にも個人化がなく、ファンアウトが毎回同じである必要があります。
現在はその3条件すべてが崩れています。
「AI Overviewに出典表示された」を単一の事実として報告する商品は、統計的に成立していませんでした。
パーソナライズは、それを「不正確」から「原理的に不可能」へ変えただけです。
残る対策は、モデル本体の記憶に入ることです。
個人データもソフトプロンプトも、本体の記憶にない社名を作り出すことはできません。
成果指標を流入から言及・想起へ置き換え、次のモデル更新に向けて記憶を作る。
パーソナライズ時代の広報は、ここに戻ります。
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それができるのが、ディギディギです。
並列センテンス生成が、カテゴリの意味のワードと自社名を同じ文脈に置いた文章案を複数作ります。
重複除去に消されない独立記事の下書きとして、次のモデル更新に向けた発信に使えます。
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全8回、最後までお読みいただき、誠にありがとうございました。
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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