Passage Indexingとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Passage Indexingとは

Passage Indexingは、Googleが2020年10月に発表した検索アルゴリズムの変更の1つです。これまでGoogleは、ウェブページ全体の関連性を評価してインデックスを作成していましたが、Passage Indexingでは、ウェブページ内の個々の段落(Passage)の関連性も評価してインデックスを作成するようになりました。

つまり、Passage Indexingによって、ウェブページ全体としてはそれほど関連性が高くなくても、ページ内の特定の段落が検索クエリにマッチすれば、その段落を含むウェブページが検索結果に表示されるようになったのです。これにより、これまで埋もれていた良質なコンテンツが検索結果に表示されるようになり、ユーザーにとってより適切な情報を見つけやすくなりました。

Passage Indexingは、自然言語処理と機械学習を活用してウェブページ内の段落の関連性を評価しています。具体的には、BERTと呼ばれる自然言語処理AIを使用して、段落内の単語の意味や文脈を理解し、検索クエリとの関連性を判断しているとのことです。

Googleによると、Passage Indexingの導入により、英語の検索結果の7%が改善されたと発表しています。また、他の言語への展開も進めており、将来的にはより多くのユーザーに恩恵をもたらすことが期待されています。

ウェブサイト運営者にとっては、Passage Indexingを意識した最適化が重要になってきます。具体的には、ウェブページ内の各段落でターゲットキーワードを適切に使用し、段落ごとに独立したテーマを持たせることが有効だと考えられます。

Passage Indexingがもたらすメリット

「Passage Indexingがもたらすメリット」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

埋もれていた良質なコンテンツが表面化する
ユーザーにとって適切な情報を見つけやすくなる
ウェブサイト運営者にとってSEO施策の幅が広がる

埋もれていた良質なコンテンツが表面化する

Passage Indexingにより、これまでウェブページ全体としての関連性が低いために検索結果に表示されなかった良質なコンテンツが、表面化するようになります。例えば、ある商品レビューのウェブページにおいて、ページ全体としては商品の紹介がメインであっても、レビュー内の特定の段落が検索クエリに対して高い関連性を持っていれば、その段落が評価されて検索結果に表示されるようになるのです。

これまでは、良質な情報を含んでいるにも関わらず、ウェブページ全体としての関連性が低いために埋もれてしまっていたコンテンツが少なくありませんでした。Passage Indexingは、そのような埋もれていた良質なコンテンツを表面化させ、ユーザーにとって有益な情報を提供することができるようになります。

ウェブサイト運営者にとっても、Passage Indexingを意識することで、これまで評価されにくかったコンテンツが検索結果に表示されるチャンスが増えることになります。自サイトの隅々まで良質なコンテンツを整備し、Passage Indexingでの評価を高めることが重要だといえるでしょう。

ユーザーにとって適切な情報を見つけやすくなる

Passage Indexingにより、ユーザーが検索した内容に対して、より適切な情報を見つけやすくなります。これまでは、検索クエリに対して関連性の高いウェブページが上位に表示されていましたが、必ずしもユーザーが求めている情報がページ内のどこに書かれているかまでは考慮されていませんでした。

しかし、Passage Indexingでは、ウェブページ内の特定の段落の関連性も評価されるため、ユーザーが求めている情報が書かれている部分が検索結果に表示されるようになります。これにより、ユーザーは目的の情報により素早くたどり着くことができるようになったのです。

また、Passage IndexingではBERTと呼ばれる自然言語処理AIが使用されており、単なるキーワードマッチングではなく、文脈や意味を理解した上で関連性を判断しています。これにより、ユーザーの検索意図をより的確に汲み取り、適切な情報を提供することが可能になっています。

ウェブサイト運営者にとってSEO施策の幅が広がる

Passage Indexingの登場により、ウェブサイト運営者にとってSEO施策の選択肢が広がります。これまでは、ウェブページ全体の最適化に注力する必要がありましたが、Passage Indexingでは個々の段落の最適化も重要になってきます。

具体的には、ウェブページ内の各段落で、ターゲットキーワードを適切に使用し、段落ごとに独立したテーマを設定することが有効だと考えられます。また、段落内の文章を明確かつ簡潔にすることで、BERTによる理解を助け、関連性の評価を高めることができるでしょう。

さらに、Passage Indexingを活用すれば、1つのウェブページ内で複数の関連トピックをカバーすることも可能になります。例えば、ブログ記事で主要なテーマを扱いつつ、関連するサブトピックについて個別の段落で言及することで、幅広いクエリに対応できるようになるのです。

Passage Indexingを意識したSEO施策

「Passage Indexingを意識したSEO施策」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

段落ごとにターゲットキーワードを適切に配置する
段落内の文章を明確かつ簡潔にする
1ページ内で複数の関連トピックを扱う

段落ごとにターゲットキーワードを適切に配置する

Passage Indexingでは、段落ごとの関連性が評価されるため、各段落でターゲットキーワードを適切に使用することが重要です。ただし、ターゲットキーワードを無理に詰め込むのは避け、文脈に合わせて自然な形で配置するようにしましょう。

また、段落内でターゲットキーワードを使用する際は、そのキーワードを中心とした文章を構成すると良いでしょう。段落全体としてターゲットキーワードに関連したテーマを持たせることで、関連性の評価を高めることができます。

ただし、ターゲットキーワードの使用は、あくまでも自然な文脈の中で行うことが大切です。キーワードを無理に使用するあまり、不自然な文章になってしまっては逆効果ですので注意が必要です。

段落内の文章を明確かつ簡潔にする

Passage Indexingでは、BERTと呼ばれる自然言語処理AIが段落内の文脈や意味を理解した上で関連性を判断します。そのため、段落内の文章は明確かつ簡潔にすることが重要だといえます。

具体的には、1つの段落では1つの主題に焦点を当て、その主題について分かりやすく説明するようにしましょう。複雑な文章や長すぎる文章は、AIによる理解を妨げる可能性があります。簡潔でありながら、必要な情報を過不足なく伝える文章を心がけることが大切です。

また、段落内の文章は、論理的な構成になっているかも重要なポイントです。結論から書くのか、結論に至るプロセスを順を追って説明するのかなど、文章の構成を意識すると良いでしょう。論理的な文章は、AIによる理解を助け、関連性の評価を高める効果が期待できます。

1ページ内で複数の関連トピックを扱う

Passage Indexingを活用する上では、1つのウェブページ内で複数の関連トピックを扱うことも有効な施策の1つです。メインのテーマに加えて、関連するサブトピックについて個別の段落で言及することで、幅広い検索クエリに対応することができます。

例えば、あるスニーカーのレビュー記事を書く際に、そのスニーカーの特徴や履き心地について詳しく解説する段落を設けつつ、そのスニーカーのお手入れ方法やコーディネート例についても個別の段落で触れることで、より多様なユーザーのニーズに応えられるようになります。

ただし、関連トピックを扱う際は、メインテーマとの関連性を維持することが重要です。関連性の薄いトピックを無理に取り上げることは避け、あくまでもメインテーマを補完する情報として適切なトピックを選ぶようにしましょう。

Passage Indexingの今後の展望

「Passage Indexingの今後の展望」に関して、以下2つを簡単に解説していきます。

他の言語への展開によるグローバルな影響
AIの進化に伴うPassage Indexingの高度化

他の言語への展開によるグローバルな影響

現在、Passage Indexingは英語の検索結果にのみ適用されていますが、Googleは他の言語への展開も進めています。今後、多言語でPassage Indexingが導入されれば、グローバルなウェブ検索の在り方に大きな影響を与えることになるでしょう。

言語ごとに検索の特性や文化的背景が異なるため、Passage Indexingの効果は言語によって異なる可能性があります。しかし、どの言語圏においても、より適切な情報をユーザーに届けられるようになることは間違いありません。多言語でのPassage Indexingの展開が進めば、グローバルなウェブ検索の利便性が飛躍的に向上すると期待されます。

また、各言語圏のウェブサイト運営者にとっても、Passage Indexingを意識したSEO施策が重要になってくるでしょう。言語ごとの最適化ポイントを押さえつつ、Passage Indexingに対応することが求められます。

AIの進化に伴うPassage Indexingの高度化

Passage IndexingではBERTと呼ばれる自然言語処理AIが使用されていますが、今後のAI技術の進化に伴って、Passage Indexingもさらに高度化していくことが予想されます。より精度の高い文脈理解や、ニュアンスの読み取りが可能になれば、検索クエリとウェブページの関連性判定の精度も向上するはずです。

また、AIの進化により、Passage Indexingの対象が段落だけでなく、文章内のより細かい単位にまで拡大される可能性もあります。例えば、段落内の特定の文や、さらには文中のフレーズレベルでの関連性判定が行われるようになるかもしれません。

AIの進化は、Googleの検索アルゴリズムにも大きな影響を与えるでしょう。Passage Indexingと他の検索ランキング要素との関係性にも変化が生じる可能性があります。ウェブサイト運営者は、AIの進化の動向を注視しつつ、SEO施策を柔軟に調整していくことが求められそうです。