はじめに

ECサイトの運営において、検索エンジンからの流入はビジネス拡大のカギを握ります。特にGoogle検索はユーザー数・利用頻度ともにトップクラスであり、ここで上位表示されるかどうかが売上やブランド認知度に直結します。従来のSEOでは特定キーワードの最適化や被リンク構築といった手法が主流でしたが、近年は検索エンジンのアルゴリズム自体が飛躍的に高度化し、これまで以上に「ユーザーの検索意図に合致した品質の高いコンテンツ」が求められるようになっています。

その変化を象徴するのが、Googleが2019年に導入したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）という自然言語処理モデルです。BERTに代表されるAIアルゴリズムは、テキストを単純なキーワードの集合ではなく「意味・文脈の塊」として理解しようとします。これにより、検索クエリの意図をきめ細かく汲み取り、より適切な検索結果を返せるようになりました。

ECサイトでも、ユーザーは「○○の選び方」「○○の使い方」「おすすめはどれか？」といった具体的で会話に近い検索を行う傾向が強まっています。BERTのように文脈を深く理解するアルゴリズムが主流になると、ただキーワードを詰め込んだページや機械的な説明文では上位表示が難しくなり、質の高いコンテンツを継続的に提供することが必須となります。本記事では、BERTや類似のアルゴリズムがどのようにECサイトのSEOに影響を与え、どのような対策を講じるべきかを具体的に考えていきます。

BERTとは何か？

BERTはGoogleが検索アルゴリズムに導入した自然言語処理技術の一つであり、自然言語を深く理解するための「双方向からの文脈解析」が大きな特徴です。従来の検索アルゴリズムでは、単語を主に「左から右」か「右から左」の一方向で解釈していました。これに対してBERTは、文章の前後関係を同時に考慮しながら単語の意味をとらえることで、より文脈を理解しやすくなっています。

たとえば、「京都の紅葉を見に行くとき、持っていくべきものは何か？」といった文章を検索エンジンが理解する際、単純なキーワード単位のマッチングであれば「京都」「紅葉」「持っていくもの」といった要素を拾うだけになりがちでした。しかしBERTの仕組みでは、「京都の紅葉を見に行く」とはどんな行為か？なぜ持ち物が必要なのか？という文脈を推定し、ユーザーが紅葉観光のための具体的準備を知りたい意図だと判断します。結果として、より適切な持ち物リストや観光ガイドに関するページが上位に表示されやすくなるのです。

ECサイトの観点では、「○○の使い方」「○○と比較した場合のメリット」「○○の評判」など、文章が長めのクエリや質問形式のクエリの精度が上がることが大きな影響と言えます。単純に商品名やジャンル名を並べるだけでなく、ユーザーが何を疑問に思っているのか、どんな場面で商品を使うのかをきちんと説明しているページが評価されます。そうしたコンテンツを提供できるECサイトは検索エンジンからもユーザーからも信頼を得やすくなるわけです。

BERTの導入は2019年の英語検索が最初でしたが、その後、他言語にも拡張され、日本語検索にも適用されるようになりました。近年では、検索クエリのほぼ100％がBERTを含むAIアルゴリズムの影響を受けるようになりつつあると言われています。裏を返せば、ECサイト運営者がBERTを念頭においたコンテンツを作成しない限り、競合他社との差が大きく開くリスクがあると考えられます。

ECサイトにおけるBERTの影響

ECサイトの場合、ユーザーは自社サイトのトップページや商品一覧ページだけでなく、ブログ記事や商品詳細ページを直接検索してアクセスすることが増えています。BERTの影響を受けるのは、商品そのものの説明だけではありません。ユーザーが商品を検索する際に使うさまざまな切り口（レビュー検索、比較検討、使い方、口コミなど）について、該当ページをどう充実させるかが問われるのです。

長尾キーワードへの対応

「長尾キーワード」と呼ばれる、複数の単語を組み合わせた具体的かつニッチなクエリは、BERTによる文脈理解の恩恵を大きく受けます。たとえば「高齢者向けの使いやすいスマートフォンの機能とは？」という検索クエリは、旧来のアルゴリズムだと「高齢者」「スマートフォン」といった単語の部分一致で拾うだけでした。しかしBERTなら、「高齢者向け」「使いやすい」「どのような機能があるか」まで踏み込んだ意図を認識できるため、より特化した情報を提示しているECサイトの商品詳細ページや、専門記事が上位表示されやすくなります。

これはECサイトにとって、ニッチな需要を集客する好機でもあります。ビッグキーワードだけでなく、利用シーンやユーザー属性、困りごとにフォーカスしたコンテンツが評価され、検索流入が伸びる可能性があるのです。逆に言えば、長尾キーワードに対して中身の薄いページしか用意していないECサイトは、BERTの影響で競合他社に差をつけられる恐れがあります。

コンテンツの粒度と質

BERTは文章の前後関係を捉えるため、商品説明文があまりにも短かったり、箇条書きだけだったりすると、情報量不足とみなされてしまう可能性があります。もちろん必要以上に長文にすることが目的ではありませんが、「この商品はどう使うのか」「誰に向いているのか」「購入後のメリット・デメリットは何か」「ほかの商品と比べた優位点は何か」など、ユーザーが知りたい視点を一通りカバーしていることが望ましいです。

BERT導入以前は、あえてキーワードを詰め込み、文字数を増やす手法で検索上位を狙うケースもありました。しかし、現在はキーワードの羅列だけでは逆効果となることが多く、文脈的につながりのある自然なテキストが好まれます。ユーザーのニーズを意識した情報設計が、アルゴリズムからもユーザーからもポジティブに評価される要因になるのです。

MUM・GPTなどのアルゴリズムの展開

BERTに続いて、GoogleはMUM（Multitask Unified Model）という次世代AIモデルを発表しました。MUMはBERTの約1000倍の能力を有するとされ、テキストだけでなく画像や音声などを含む「マルチモーダル情報」を同時に理解・生成できるポテンシャルを持ちます。ユーザーがより複雑なクエリを投げかけたとしても、MUMは複数の情報源を統合して適切な回答を導くことを目指しています。

さらに近年話題の生成AIであるGPT系モデル（ChatGPTなど）は、自然言語を生成する点で優れた能力を持ち、今後の検索体験にも大きな影響を与えると考えられます。すでにマイクロソフトのBing検索がGPT-4を組み込んだ新しい検索インターフェイスを提供し始めており、Google自身もSearch Generative Experience（SGE）と呼ばれる生成AI技術を検索結果に応用する実験をスタートしています。

検索結果が従来の「リンク一覧」から「生成された文章回答」に近づくほど、ECサイトにとっては自社情報をどう提示させるかが重要になります。ユーザーが「どの商品が自分に向いている？」と聞いたときに、検索エンジンが集めた情報を要約して答える未来では、中身のないページは丸ごと排除されてしまいかねません。逆に、質の高い独自情報を持つサイトは生成回答の引用先・信頼ソースとなり、ユーザーがさらに詳しい情報を探すためにサイトを訪れるようになるでしょう。

AIアルゴリズム時代のECサイトの重要性

ここまで見てきたように、BERTやMUM、GPTなどのAIアルゴリズムが進化するにつれ、検索エンジンが理解できる情報の深さも高まってきています。これはECサイト側からすると、以下のようなポイントがより一層重要になることを意味します。

• ユーザーの検索意図を先回りする: 商品スペックの羅列ではなく、ユーザーが抱える疑問を解決できるコンテンツを用意する。
• 文脈重視のキーワード設計: ただの単語の組み合わせではなく、文章として自然であること、ユーザーの行動や悩みを想定した構成にする。
• 最新情報の適宜アップデート: ユーザーの検索ニーズは変化し続けるため、商品入れ替えや仕様変更などがあれば、即座に情報を更新。
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の向上: Googleの評価基準としても注目される指標。専門家の監修や実体験の共有、正確なデータの提示などが評価を押し上げる要素となる。

ECサイトでは、「商品販売ページ」「カテゴリーページ」「ブログ記事」「FAQ」など、さまざまな切り口でコンテンツを提供できます。特にブログ形式の情報発信は、商品に関連する知識・体験談・比較・業界トレンドなどを自由に載せられるため、BERTなどのAIアルゴリズムが好む「文脈豊かなページ」を作り込みやすいです。

またユーザーがECサイト上で検索をかけたときのログを分析し、「どんな疑問が多いのか」「どんな言葉で商品を探しているのか」を把握することも有用です。これらの情報をGoogle検索のキーワード調査と突合し、サイト内外の問い合わせを合算しながら「ユーザーが抱える生のニーズ」を可視化し、それに応える形でコンテンツを整備していくのが理想的な運用と言えるでしょう。

ユーザー意図を的確に捉えるコンテンツ作り

AIアルゴリズムに適応する上で最も重要なのは、結局「ユーザーが何を求めているか」を深く理解し、それを満たすコンテンツを作ることです。以下では、その具体的なステップを考えてみましょう。

検索クエリの分析

ECサイト運営者が最初にやるべきは、関連キーワードの洗い出しです。Google Search Consoleやキーワードプランナーを使って、自社サイトに訪れるユーザーがどんなクエリで検索しているかを調べます。キーワードの出現回数だけではなく、どういう文章で検索されているか、疑問形なのか、比較したいのかなど、細かなニュアンスを把握することが大切です。

ユーザーが「○○はどうやって使うの？」と尋ねるのか、「○○と□□の違いは？」と比較したいのか、それとも「○○の最安値は？」と価格情報を求めているのかによって、提示すべき情報が変わります。BERTの文脈理解はこうしたクエリを正確に解釈する方向に進化しているため、ECサイトもあらかじめ答えを用意しておけば、自然に上位表示される可能性が高まるでしょう。

不自然なキーワード詰め込みの排除

まだ昔ながらのSEO手法を続け、「キーワードを高頻度で繰り返す」だけの文章を量産するケースがありますが、現在のAI時代においては逆効果です。文章中に無理やりキーワードを散りばめると、文脈的なつながりが損なわれて読みづらくなり、検索エンジンからも「ユーザーに価値を提供していない」と判断される恐れがあります。

むしろ、「ユーザーが使うであろう表現」を自然に取り入れることがポイントです。たとえば「スマホケース」であれば、「iPhoneとの互換性」「防水性能」「デザイン性」「耐衝撃性」などの関連キーワードを文章として織り交ぜつつ、具体的な使用シーンや注意点を補足します。結果として関連性の高いロングテールクエリにもヒットしやすくなり、コンバージョン率の向上にも寄与します。

見出し構成と情報設計

BERTは文脈理解に優れるとはいえ、人間同様、見やすい構成の文章は評価されやすいです。具体的には、見出し（H2やH3）を質問形式にして「○○とは？」「○○の選び方」「トラブルの対処法」などの切り口で整理すると、検索エンジンにも「この部分でユーザーの疑問に答えている」ことが伝わりやすくなります。

また、一記事で扱うテーマはできるだけ1つに絞り、複数テーマを混在させないほうがいい場合もあります。たとえば「スマホケースの選び方」と「スマホケースのメンテナンス方法」を別々の記事に分け、内部リンクで関連付ける形にすると、BERTなどがそれぞれのページを「選び方の情報」「メンテナンスの情報」と明確に評価しやすくなります。中途半端に1ページにまとめてしまうと、どのテーマが本筋なのか曖昧になり、評価も分散しかねません。

具体的データと権威性

ユーザーが本当に知りたいのは、商品やサービスを利用してどんなメリット・デメリットがあるのか、他社製品と比較して何が優れているか、といった実用情報です。それを示すのに役立つのが「具体的なデータ」「第三者の評価」「専門家のコメント」などです。たとえば「落下試験で2メートルから何回落としても壊れなかった実績」「業界の専門家が推奨するスペック」など、根拠が明確な情報はユーザーにも有益であり、検索エンジンからも「価値の高いページ」と判断されやすくなります。

さらにGoogleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）という観点でも、正確さや信頼性の証明は重要です。ECサイトであっても専門家の監修を受けたり、メーカーや研究機関のデータを引用したりすれば、それだけページの信頼度は上がります。商品レビューやユーザーの体験談といった、一次情報に近いコンテンツを積極的に取り入れるのも効果的です。

コンテンツ最適化の具体的施策

ここからはより実務的な視点で、BERT時代のコンテンツ最適化施策をいくつか挙げていきます。ECサイト運営においては、商品そのもののページだけでなく、関連コンテンツの展開も重要になります。

商品詳細ページの充実

商品詳細ページはECサイトの心臓部ですが、多くのサイトでは「商品写真」「簡単な説明文」「値段とカートボタン」程度で終わってしまいがちです。BERTが検索クエリを深く理解する今、より詳しく、しかし読みやすく情報を盛り込むことで検索流入を増やすチャンスが生まれます。具体的には以下のような要素が考えられます。

• スペックの説明: 単なる数字だけではなく、初心者にもわかりやすい言葉で噛み砕く
• 利用シーン: 実際の使用場面をイメージできる写真や事例
• 他商品との比較: 自社内の商品比較や競合商品との差別化ポイント
• FAQ: よくある質問をまとめ、その場で回答しておく
• レビュー・口コミのハイライト: ポジティブな部分だけでなく、中立的・ネガティブな声にも誠実に対応することで信頼度が増す

これらの情報を一気に盛り込む必要はありませんが、最低限ユーザーの疑問を解消できるレベルまで網羅しておくと、「詳しい説明ページ」として検索上位に上がる可能性が上がります。

ブログ記事や特集ページ

ECサイト内にブログや特集ページを持ち、商品の周辺情報を深掘りする運用も非常に有効です。たとえば以下のようなネタが考えられます。

• 選び方ガイド: 「初心者向け○○の選び方」「季節別おすすめアイテム」
• 使い方・活用事例: 「○○を使ったレシピ」「○○の便利な応用方法」
• 専門知識・トレンド紹介: 「今年のトレンドカラーを取り入れるコツ」「プロが教えるメンテナンス方法」
• キャンペーン・イベント告知: 「セールの裏話」「注目アイテムの開発秘話」

こうした記事には自然に関連キーワードや長尾キーワードが含まれ、BERTをはじめとしたAIアルゴリズムに「ユーザーが求める情報を網羅しているサイト」と認識されやすくなります。さらに商品ページへ内部リンクを貼ることで、ユーザーが興味を持ったときスムーズに購入に進める動線を確保できます。

ユーザー参加型コンテンツの活用

Amazonの例を挙げるまでもなく、レビューやQ&Aといったユーザー参加型コンテンツはBERT時代において強力な武器になり得ます。なぜなら、ユーザーが自然な言葉で書く口コミや質問は、検索クエリとの親和性が高いからです。「○○は耐熱何度までいけますか？」といった直接的な質問と回答がページ内にあると、類似のクエリを検索したユーザーが流入しやすくなります。

自社ECサイトでレビュー投稿や質問の受付を活性化するには、レビュー特典やポイント付与制度を設けたり、Q&Aコーナーをわかりやすく配置してユーザーが気軽に質問できるようにしたりといった工夫が必要です。投稿内容を単に羅列するだけではなく、運営側で適宜タグをつけたり、重要な質問と回答をまとめて見やすく整理すれば、さらなるSEO効果が期待できます。

内部リンク構造の最適化

BERTが文脈を理解しやすくするには、サイト内の情報がわかりやすく整理されていることも重要です。関連する商品ページやブログ記事同士を相互リンクさせ、「このサイト内でどのページがどんなトピックを扱っているか」をはっきり示しましょう。

特にカテゴリー分けが曖昧だったり、重複するページが多かったりすると、検索エンジンから見て「どのページが主役か」が判断しにくくなります。競合に勝つためにも、メイン商材や注力カテゴリごとにコンテンツをまとめ、内部リンクでしっかり誘導してあげることが大切です。

成功事例と失敗例

実際にBERT導入後に検索流入を伸ばしたECサイトや、逆に失敗した例がいくつか報告されています。

成功事例：ユーザーの疑問に徹底回答したコンテンツ

ある生活雑貨を扱うECサイトでは、商品の使い方や掃除方法などの疑問をQ&A形式でまとめた特集記事を公開しました。これによって、長尾キーワード検索（「○○の洗い方」「○○の汚れを落とす方法」など）で上位表示され、商品ページへの流入が大幅に増加したとのことです。以前は単に商品写真と価格、簡単な説明だけしかなかったところ、ユーザーが抱える悩みを中心に据えたコンテンツに刷新したことで、検索エンジンも「よりユーザーの役に立つページ」と判断したのでしょう。

成功事例：ブログ記事で専門性をアピール

キャンプ用品販売のECサイトで、アウトドア経験豊富なスタッフが執筆する形で「初心者でも安心のキャンプ準備ガイド」「季節別キャンプサイトの選び方」などを詳しく解説。単なる宣伝やスペック紹介だけでなく、実体験ベースの情報を交えることで専門性・信頼性が高いと評価され、キャンプ系キーワードでの流入が増えました。結果として商品ページへの動線を適切に配置し、コンバージョン率も高まったそうです。BERTを意識して文脈を重視した記事設計を行ったことが成功のポイントでした。

失敗例：キーワード乱用によるペナルティ

一方、BERTの仕組みを誤解し、「関連するキーワードを大量に入れればよい」と勘違いしたサイトもあります。商品説明文に数十回も同じキーワードを繰り返した結果、文章として不自然になり、ユーザーからも離脱される上に、検索エンジンからも「スパム」と判断されて順位が低下しました。AIアルゴリズムが文脈を読めるようになった今、キーワードの量より「適切に使われているか」が重視されます。

失敗例：更新を怠り情報が陳腐化

ECサイトは商品入れ替えや在庫状況が頻繁に変わるため、更新を怠るとコンテンツが古い情報のまま放置されがちです。BERT後のGoogleはユーザーが求める「新鮮な情報」や「正確な情報」を重視する傾向が強まっており、陳腐化したコンテンツの順位は次第に下がります。長らく上位だった商品レビュー記事が、更新不足で最新情報と乖離してしまい、検索順位を大きく落とした例も報告されています。

大手ECモールの対応：Amazonや楽天など

Amazon、楽天、Yahoo!ショッピングといった大手ECモールは、膨大な商品データとユーザー投稿情報を保有しているため、BERT時代でも強いドメインパワーを持ちます。特にAmazonの商品ページにはレビューやQ&Aが集まりやすく、ユーザーが自然言語で書き込むことで「文脈の豊富なページ」が半ば自動的に出来上がっている点は脅威です。

楽天は各店舗が自由に特集ページやブログを作れる仕組みを提供しており、検索エンジンからの集客を意識する運営者も多いです。大手モールの対策は主に以下のように整理できます。

• 構造化データの活用: 商品情報（価格、在庫、レビュー評価など）をマークアップし、検索エンジンに理解しやすい形で提供
• ユーザー生成コンテンツの充実: レビュー、Q&A、ランキング記事など
• 総合的なドメイン力: 大手サイトゆえの被リンク数やブランド認知度

とはいえ、こうしたモールに出店していない自社ECサイトでも勝負は可能です。むしろ、特定のジャンルや専門領域に特化して詳しい情報を提供することで、大手にはない深いコンテンツを作ることができます。BERTが文脈や専門性を重視する今こそ、ニッチな分野でユーザーファーストのサイトを運営する中小のECサイトにもチャンスが広がっています。

長期的な戦略

検索アルゴリズムは常に進化を続けており、BERTが導入されたことは通過点に過ぎません。今後MUMや生成AI技術がさらに浸透していけば、ユーザーが検索に対して「回答を得る」スピードがいっそう速くなり、ECサイトが参照される機会そのものも変化する可能性があります。

継続的なコンテンツ監査とアップデート

一度コンテンツを作ったら終わりではなく、定期的にアクセス解析や検索クエリ分析を行い、「ユーザーが本当に求める情報を提供できているか？」を検証しましょう。季節による需要変動や新商品の登場、社会情勢の変化などに合わせて内容を更新し、常にユーザーにとって有益な状態を保ちます。BERTのような文脈理解型AIはページの内容が更新された場合でも速やかに再評価し、適切な検索結果を返すようになっています。

ユーザー体験（UX）の向上

AIが賢くなればなるほど、単純なSEO技術よりもユーザー体験全般の質が重視される傾向にシフトします。ページの読み込み速度、モバイル対応、サイトの使いやすさ、コンテンツの見やすさなど、総合的なUXが優れたサイトが上位に表示されやすくなります。BERTやMUMが理解しやすいテキストであることはもちろん、ユーザーがストレスなく情報を得て購入へ進める導線づくりも大切です。

新しい検索スタイルへの適応

音声検索やチャットボット的な検索はすでに普及が進みつつあります。BERTのような文脈理解技術は、これらの会話形式の検索にも力を発揮します。将来的には、「この商品って私の持っている××と比較してどう違うの？」といった質問に対して、検索エンジンが対話的に応じ、さらにECサイトの商品ページへリンクを提示するといったシナリオが想定されます。こうした新しい検索スタイルを意識し、「ユーザーが自然に発する質問・疑問」に答えられるコンテンツを増やしていけば、長期的に有利となるでしょう。

まとめ

ECサイトにおけるBERTなどのAIアルゴリズムへの対策は、単なるテクニックの話ではありません。根本には「ユーザーが本当に知りたいことを、わかりやすくまとめたコンテンツが評価される」という原則があります。BERTやMUM、GPTといった高度な言語モデルによって、検索エンジンはこれまで以上に文脈や文章の質を重視し、キーワードの頻度だけを追い求める旧来のSEO手法は通用しなくなりつつあります。

逆に言えば、自社の商品やサービスをよく理解し、利用シーンやメリット・デメリットを丁寧に説明したり、専門家やユーザーの声をもとに独自の視点を盛り込んだりすることで、検索上位に表示されるチャンスは従来よりも広がっています。大手ECモールがドメインパワーで上位を独占しているように見えても、ニッチなジャンルや特定のユーザー層に刺さる情報を徹底的に用意することで十分戦えます。

最終的には、コンテンツの質を高める継続的な努力が欠かせません。どれだけアルゴリズムが変化しても、「ユーザーファーストのサイトを作ろう」という大原則は揺るがないはずです。定期的にサイト内の情報をアップデートし、ユーザーとのコミュニケーションを通じて新たな疑問を拾い上げ、その回答を積み重ねることで、ECサイトはBERT時代の検索でも一目置かれる存在になれるでしょう。

今後もMUMやChatGPTなどの生成AI技術の登場によって、検索の形態はさらなる変革を迎える可能性があります。しかし、それらがどんなに高性能になっても、優れた情報をオリジナルで提供しているサイトが評価される事実は変わりません。AIアルゴリズムに対応するためには、ECサイト運営者こそが商品や市場に詳しく、ユーザーの声を聞き取り、それをわかりやすくまとめて発信する必要があります。顧客目線を徹底し、コンテンツ品質とユーザー体験を追求し続けることこそ、AI時代のSEO対策の本質なのです。