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SRD に乗るかどうか
SRDとは
「SRD」とは Search Result Document（検索結果文書） の略称です。要約生成に使用する検索結果文書のセットを選択します。これらの選択されたSRDから得られたコンテンツ（テキスト、画像、動画など）は、「追加コンテンツ」としてLLM（大規模言語モデル）に処理され、NLベースの要約が生成されます。
つまり、AI overviewを返すために、あらかじめGoogleは複数の記事を選定しているんですね。ここからさらに、Googleがユーザーに適切な答えを返すために文章を要約して生成します。
WEBページ作成側が、アクセスを稼ぐためにできることはAI overviewに、記事がリンクされるかどうかが重点になります。なので、SRDに、Webページが選ばれるかどうかが焦点になります。
今まではSEO（検索結果の順位を返すエンジン）だけだったのが、今度はSRD（ユーザーが欲しい情報があるWebページを集めてくるエンジン）この２段構えというわけですね。
このSRDについてNotebookLMを使って解釈しました。SRDの基準は以下の３つだそうです。SEOみたいに、外部リンク・内部リンク・コンテンツオリジナリティみたいな要素３つでSRDが構成されてる。
クエリ依存の尺度（Query-dependent measures）
クエリに対するSRDの位置的ランキング、クエリに対するSRDの選択率、クエリの発信場所とSRDの場所に基づく地域性尺度、クエリの言語とSRDの言語に基づく言語性尺度などがあります。
ユーザーがどこから検索したのかを大事にするようです。つまり、東京地方からの検索なら、東京地方の人が欲しがるページを集めるようにする。言語の尺度もある。つまり、アフリカのスワヒリ語で検索されたら、スワヒリ語のページを集めて、AI overviesに返すように努力するようです。
クエリ非依存の尺度（Query-independent measures）
複数のクエリに対するSRDの選択率、SRDの信頼度尺度（著者、ドメイン、被リンクなどに基づく）、SRDの全体的な人気度尺度、SRDの作成または更新の鮮度尺度などが含まれます。
検索クエリに依存しない尺度。これは既存のSEOの指標ですね。被リンクがあれば、人気度の高い記事とみなされる。著者が専門家なら、信頼できる記事とみなされる。
ユーザー依存の尺度（User-dependent measures）
クエリに対するユーザープロファイルの属性、クライアントデバイスまたはユーザープロファイル経由での最近のクエリ、クライアントデバイスまたはユーザープロファイル経由での最近の非クエリインタラクションとの関連性に基づきます。例えば、ユーザーが映画好きであるというプロファイル情報があれば、映画に関するSRDがセットに含まれる可能性が高くなります
これはGoogleアカウントを持ってるユーザーの特性。つまり、Googleでの検索行動とかユーザーデータを反映したAI overviewを返すとのこと。
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