Adobe の新しい LLM オプティマイザーとエッジ最適化のテスト: 実験と結果
March 12, 2026
Adobe LLM Optimizer とは何ですか? 必要ですか?
最近の消費者が行うほぼすべての検索インタラクションでは、入力または出力が LLM によって形成されており、Web サイトがデータを提示する方法が根本的に変化しています。これらの大規模言語モデル (LLM) とそれを取り巻く高度なオーケストレーションは、潜在的な顧客が探している答えを提示できるように、Web サイトのコンテンツを理解しようとします。しかし、コンテンツはロボットが使用できるような方法で構成され、提示されていますか?
このポッドキャストでは、 Adobe の LLM Optimizer とは何か、それがどのような問題を解決するのか、そしてそれが本当に必要なのかどうかについて、詳しく掘り下げて実験します。
また、私はデータと結果を合成する派手な「サンプル サイト」に対して本能的な不信感を持っているため、このエピソードでは、私たち自身の Web サイトから実験を行い、結果を示しました。つまり、これはライブの実際のデータであり、場合によっては非常にそうなのです。:)
Apple Podcasts や Spotify のオーディオまたはビデオ ポッドキャスト でもご利用いただけます 。
LLM最適化：基礎と私たちの実験
このトピックでは、主にいくつかの点について議論します。
- LLM で人々が何を検索し、あなたのコンテンツにたどり着く可能性があるか、どうやって調べるのでしょうか?
- どれくらいの人がそういったことを入力しているかをどうやって測定するのでしょうか?
- Google AI Mode、Perplexity、Grok、Copilot、ChatGPT などのさまざまな AI 検索ツールでユーザーがどのようなやり取りを行っているかを把握するにはどうすればよいでしょうか。
- あなたのコンテンツが LLM に採用されるかどうかはどうやってわかるのでしょうか?あなたが作成したコンテンツはそれらの検索ツールに表示されていますか?これが重要な部分だ
- コンテンツが LLMS に表示されない 場合は、どのように対処しますか?
これはまさに私たちがポッドキャストや実験を通じて皆さんに説明しようとしたことなのです。Edge Delivery Services は、複数のソースのコンテンツを非常に高性能な方法でつなぎ合わせて、新しい高性能で魅力的なエクスペリエンスを瞬時に生成できるため、開発が非常に楽しいです。ただし、このようなクライアント側重視の設計パターンが急速に広まると 、LLM が認識できない重要なコンテンツが 生成される場合があります。
ポッドキャストで説明した例は、このEdge Delivery Services リソース ページです。このページでは、シンプルなシートベースのデータ テーブル アプローチを使用して Adobe Edge Delivery サイトをスプレッドシートに集約し、そのデータをページに表示しています。唯一の問題は、LLM に公開したいページ上の実質的なコンテンツの 100% が、LLM には完全に見えなかったことです。これは、Adobe がリリースした優れた AI Visibility Checker プラグイン (下記リンク) を使用すると確認できます。
他に議論した点:
- 0:00 - Adobe LLM Optimizer の紹介
- 2:30 – 生成エンジン最適化 (GEO) とは何ですか?
- 5:45 - 問題: LLM がコンテンツを見逃す理由 (AEM/Edge 配信の例)
- 9:20 - デモ: LLM Optimizer をサイト/ブログに組み込む
- 14:00 - 実験の実行 – 結果の前後
- 20:15 - エッジ最適化によってコンテンツを LLM で表示可能にする方法 (PDF、JS の問題)
- 27:40 - 実際のテスト結果: LLMの回答と引用の改善
- 34:10 - CDN および複数の LLM (ChatGPT、Grok、Gemini) との統合
- 40:25 - 主要指標: 読みやすさスコア、可視性インサイト、感情
- 46:50 - 誰がこれを必要とするでしょうか?AEM Cloud ユーザーと無料利用枠の詳細
- 50:00 - SEO/GEOの将来と最終的な考察
- 52:30 - まとめとディスカッションのハイライト
ポッドキャストからのリソース
ポッドキャストで言及されたリソースは次のとおりです。
- Adobe LLM Optimizerについて
- エッジ最適化とは（Adobe Docs）
- ポッドキャストで紹介されたAdobe AIコンテンツ可視性チェッカープラグイン
- EDS / DAM統合を実現するためのLLMOエッジ最適化実験
- ポッドキャストで言及したEDS / AEM Assets統合とPDFリスト
- Cedric による LLMO に関する素晴らしい Adobe DevLive 講演
ポッドキャストスピーカー
タッド・リーブス
Arbory Digital の主任建築家
Tad は2 度の AEM Champion であり、2010 年から Adobe Experience Manager および CQ に携わっています。彼は 1996 年から、ソリューション アーキテクチャから製品管理まで、Web サイト配信のほぼすべての役割を担い、DevOps やシステム管理にも長年携わってきました。彼は、たとえそれが一般的な販売観点に挑戦することを意味するとしても、Arbory Digital が彼に誠実で効果的なソリューションを提供する機会を与えてくれることを喜んでいます。タッドさんは、仕事がないときは（仕事のときも時々）、妻と 3 人の子供たちと一緒にマウンテン バイクに乗ったり、自然を探索したりすることを楽しんでいます。
フランク・タウンゼント
Arbory Digital のエッジ配信開発者兼 A/V 忍者
フランクは、Web サイトの開発とデザインに関する豊富な経験を持っています。Arbory に入社する前は、InstantOrder で設計と開発の経験を積み、その後フリーランスとして活動していました。新たなチャンスを熱望していたフランクは、協力的でダイナミックな雰囲気が気に入っている Arbory Digital に移りました。仕事以外では、フランクの趣味には、大工仕事、写真撮影、ビデオ撮影、農業、Always Loretta Show のツアー管理、その他のサイド プロジェクトなどがあります。
ハンク・トーブ
Arbory DigitalのCMO
Hank は、UI とワークフローを専門とする AEM ビジネス プラクティショナー認定を 2022 年に取得しました。その後すぐに、彼はZaxby'sのDevOpsチームのプロジェクトマネージャーに就任しました。彼は過去に、家族経営のレストランにオンラインでの食事の注文サービスを提供するInstantOrderという技術系スタートアップの立ち上げに携わり、イノベーションへの意欲を刺激した。現在、ハンクはビーチに行くこと、旅行、自然の中で過ごすこと、イントラミューラルスポーツを楽しむことに夢中です。
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