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AI時代Webサイトの生存戦略（一）：アクセス急減の謎を解く！

制作・開発
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Z. Xingjie

最近こんなお悩みがありませんか？
✅ 検索流入が徐々に減少
✅ 直帰率が70%超えのまま改善しない
✅ 広告費を増やしても成約が伸びない

​​実はこれ、AI検索の普及による「新しい生態系」が原因です​。
ユーザーエクスペリエンスにおいて、「3つの本質的変化」を解説します。

一、情報取得フローの変化

「情報のハンター」から「情報のキュレーター」へ​​ユーザーの情報探索行動が激変！

[従来モデル]

  • ユーザー → 検索エンジン → 公式サイト直接アクセス
  • 線形的な情報探索プロセス

[AI時代モデル]

  • ユーザー → AIアシスタント → 複数サイト分析 → 要約回答 + 公式サイト参照
  • 分散型情報処理が基本動作

二、認知プロセスの変化

「人間目線」と「AI目線」のハイブリッド設計​​ 次世代UXの必須条件

[従来のユーザー行動]

  • メタタイトル/ディスクリプション依存
  • ページ内コンテンツの逐次読解
  • CTA指示による要件の達成

[AI時代のユーザー行動]

  • AI生成要約の「信頼性評価」前提
  • 構造化データによる文脈理解要求
  • コミュニケーションによる要件の達成

三、コンバージョン評価の変化

「見られるサイト」から「引用されるサイト」へ​​ 成功指標が根本的に変化

[過去の評価基準例]

  • ページビュー数
  • 滞在時間
  • 直帰率

[現在の評価基準例]

  • データ引用率
  • ソース指定頻度
  • マルチチャネル整合性

対応ポイント

  1. 一、双方向最適化実装

    • 人間向け：視覚的階層構造 × 共感設計
    • AI向け：JSON-LD × Schema.org 実装

  2. 二、双方向信頼性エビデンス

    • 人間向け：実績のビジュアル化
    • 人間向け：専門家監修の証明をビジュアル化
    • AI向け：「専門家認証情報」
    • AI向け：「データ出典情報」
    • AI向け：「更新ログ」

  3. 三、ハイブリッドUX設計

    AIクローラー情報と人間ユーザー両立するUXを設計

    • 人間向け：行動を誘導するデザイン
    • 人間向け：感情に訴えるストーリーテリング
    • AI向け：構造化データで文脈構造を明示
    • AI向け：AI向けFAQ

AIが理解可能な構造化データ例：JSON-LD

{
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "TechArticle",
    "headline": "AI時代のWeb最適化",
    "description": "構造化データ活用による次世代ウェブ戦略",
    "datePublished": "2023-10-01",
    "author": {
        "@type": "Organization",
        "name": "デジタルマーケティング研究所"
    }
}

JSON-LDによる構造化データの実装がAI最適化の手段の一つと言えます。加えて、ドキュメントの処理においてはMARKDOWN形式の活用が効果的です。人間と機械の両方が効率的に情報のやり取りを実現し、AIエージェントとの共生時代において、すでに様々な業務場面に応用されています。

その他の課題としては、例えば情報サービス提供サイトにおいて、ユーザーの直接訪問機会が減少する中、従来のトラフィック依存型コンバージョンやアフィリエイト広告を中心としたビジネスモデルの見直しが急務となっております。それらについて、今後このシリーズで考えていきたいと思います。

先日投稿した記事ポスト検索エンジン時代，中国におけるAI主導型情報検索と訪日旅行は私が実際に訪日した際の体験をもとに作成したレポートです。すべての観点が正しいとは言い切れませんが、一側面からこうした考察があったことをお伝えできればと思います。その記事も、今回のシリーズを始めるきっかけとなったものでもあります。

人間ユーザーとAIクローラーの両立
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