AIO がサイトを高速化する方法をどのように革新するか

公開: 2024-03-22

大手企業の 10 社中 9 社が AI に投資しています。

これは AI の魅力を証明していますが、実際には、業務に AI を使用している企業はわずか 35% にすぎません。

では、なぜ大きなギャップがあるのでしょうか?

企業は何年もの間、主にセキュリティ、人事、会計、パーソナライゼーション (e コマース) のための高価なエンタープライズ レベルのプラットフォームを介して人工知能 (AI) に依存してきました。

AI 自動化の導入

しかし、AI が中小企業が日常的に利用する大規模な (そして無料の) ソリューションに少しずつ浸透してきたのはここ数年のことです。 コンテンツ作成、SEO と画像の最適化、FAQ セクション、ランディング ページの開発、電子メールの自動化、ビデオの生成などを考えてみましょう。これらはすべて、カスタマー ジャーニー全体にわたるユーザー エクスペリエンスを向上させることを目的としています。

皮肉なことに、AI ブームの中で遅れているように見えるのは、サイトのスピードです。

まあ、もうだめです。

2024 年現在、 AI による速度最適化機能が正式に市場に提供されており、オプションを検討する時期が来ています。 でもまず…

サイトの速度はユーザー エクスペリエンスにどのような影響を与えますか?

今日のオンライン ビジネスにとって、多くのことが危機に瀕しています。 特にウェブサイトの読み込みに 3 秒以上かかる場合はなおさらです。

ページ読み込み時間が 0.1 秒長くなることで、購入者のプロセス全体に影響が現れます。

  • セッション中に閲覧されるページが 8.6% 減少
  • 顧客エンゲージメントが 5.2% 減少
  • コンバージョン数が 8.4% 減少
  • Google 検索でのランキングが 3.7 ポイント低下

ユーザージャーニーの改善 サイト速度の最適化

そして、より速く、より優れたものに関しては、Google ほど優れたものはありません。

2019 年、Chromium チームは、ユーザー エクスペリエンスを測定するための初の標準化システムである Core Web Vitals を導入しました。

Google の Core Web Vitals は、Largest Contentful Paint (LCP)、Interaction to Next Paint (INP)、Cumulative Layout Shift (CLS) という 3 つのパフォーマンス指標のセットであり、ビジネス オーナーがユーザーの Web サイト体験を分析するために使用します。

コアウェブバイタル

2024 年の時点で、Google はグローバル AI テクノロジーを使用して毎日 69 億件の検索クエリを処理しています。 同社は最近、Speculation Rules API の大幅な改善をリリースしました。これにより、サイト所有者は予測 AI を使用して、ユーザーがリンクをクリックする前にバックグラウンドでページ全体をプリロードできるようになります。

こうして、ほぼ瞬時のブラウジング体験が始まります。

最近の進歩の大きさを把握するために、サイト速度最適化業界の現在の状況を簡単に見てみましょう。

サイト速度の最適化に対する従来のアプローチ

Web サイト所有者は現在、次のような強力な最適化テクノロジーを活用できます。

画像の最適化

この方法では、Web サイトで使用される画像の見た目の品質を維持しながら、ファイル サイズを削減します。 画像最適化ツールとプラグインは、圧縮アルゴリズムを採用して、外観を損なうことなく画像から冗長データを削除します。 他のテクニックには、画像の内容に基づいてサイズを変更したり、適切なファイル形式 (JPEG、PNG、GIF) を選択したりすることが含まれます。

画像最適化の前後の例

縮小化

縮小とは、コード ファイル (HTML、CSS、JavaScript) から空白、コメント、改行などの不要な文字を削除して、ファイル サイズを小さくすることです。 このプロセスは、コード配信を合理化し、読み込み時間を短縮するのに役立ちます。

コードの最適化

キャッシング

キャッシュでは、Web ページ、画像、その他の静的コンテンツのコピーをサーバーまたはユーザーのデバイスに保存し、次回のアクセス時にコンテンツをより迅速に取得して配信できるようにします。 これにより、サーバーへの繰り返しリクエストの必要性が減り、読み込み時間が短縮されます。 使用されるテクノロジーには、ブラウザー キャッシュ、サーバー側キャッシュ (Redis、Memcached など)、およびコンテンツ配信ネットワーク (CDN) が含まれます。

キャッシュの仕組み

コンテンツ配信ネットワーク (CDN)

CDN は、地理的に異なる場所にある複数のサーバーに Web サイトのコンテンツを配布します。 ユーザーがコンテンツをリクエストすると、CDN はユーザーに最も近いサーバーからコンテンツを配信するため、待ち時間が短縮され、読み込み時間が短縮されます。 このアプローチでは、キャッシュとネットワーク最適化技術を活用してパフォーマンスを向上させます。 使用されるテクノロジーには、CDN プロバイダーのインフラストラクチャとエッジ キャッシュ メカニズムが含まれます。

コンテンツ配信ネットワークのキャッシュ配信

サーバー側の最適化

サーバー側の最適化には、Web サイトのパフォーマンスを向上させるためのサーバー構成、データベース、コード実行の最適化が含まれます。 これには、サーバー側のキャッシュ、データベースのインデックス作成、コードの最適化、サーバーの応答時間の短縮などの技術が含まれます。 使用されるテクノロジーには、サーバー ソフトウェア (Apache、NGINX など)、データベース管理システム (MySQL、PostgreSQL など)、サーバー レベルの最適化ツールが含まれます。

遅延読み込み

遅延読み込みでは、ユーザーがページの必要な部分までスクロールするまで、重要ではないコンテンツ (画像、ビデオなど) の読み込みが遅れます。 これにより、最初に重要なコンテンツの読み込みが優先され、最初のページ読み込み時間と体感的なパフォーマンスが向上します。 使用されるテクノロジには、JavaScript ライブラリとブラウザ API が含まれます。

遅延読み込みの仕組みの例

全体として、従来のサイト速度最適化手法は、Web ページの読み込みを高速化して、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを高め、ビジネス コンバージョン率を向上させることを目的としています。

ただし、最適なパフォーマンスを確保するには、手動による介入と継続的なメンテナンスが必要になることがよくあります。

ここでAIOが活躍します。より直感的でユーザーの行動に基づいたパフォーマンスの最適化の先駆者です。

AIOとは正確には何ですか?

AIO とも呼ばれる人工知能最適化は、AI テクノロジーを活用してユーザー エクスペリエンス、ビジネス結果、全体的なページ読み込み速度を向上させる、Web サイト最適化への新しいアプローチです。

これは、サイトの速度とパフォーマンスの最適化の世界における進歩であり、サイト所有者が訪問者にほぼ瞬時のブラウジング エクスペリエンスを提供できるようになります。

概要 Web サイト AIO テクノロジーズ

現在、Web サイトの最適化にいくつかの AI テクノロジーが使用されています。

  • ディープ ラーニング:レコメンデーション システム、パーソナライズされたコンテンツ生成、画像認識のために Web サイトに統合されているディープ ラーニングは、ユーザーの好みを分析してレコメンデーション エンジンを強化します。 コンテンツをカスタマイズすることでエンゲージメントを強化し、ビジュアル検索などの機能を有効にしてユーザー エクスペリエンスを向上させます。

Google レンズのビジュアル検索

  • 自然言語処理 (NLP):ユーザー インタラクションを強化する NLP は、Web サイトにチャットボット、感情分析、言語翻訳を備えます。 チャットボットは自然言語での会話を行い、感情分析によりフィードバックの感情を測定し、言語翻訳により世界中の視聴者に対応します。

HubSpotのAIチャットボット「HubBot」

  • コンピューター ビジョン:視覚検索、画像認識、拡張現実を統合したコンピューター ビジョンにより、検索の精度が向上し、画像のタグ付けが自動化されます。 また、拡張現実を通じて没入型のエクスペリエンスを提供し、ユーザー エンゲージメントを強化します。

IKEA Placeアプリ拡張現実

  • 強化学習:ユーザーのインタラクションに基づいて Web サイトのレイアウト、コンテンツの推奨事項、プロモーション特典を動的に調整する強化学習により、ユーザーの満足度とコンバージョンが最適化されます。 たとえば、エンゲージメントを高めるために電子メール マーケティング キャンペーンを改良します。

Temu強化学習

  • 予測分析:ユーザーの行動を予測し、傾向を予測し、マーケティング活動を最適化することで、予測分析はコンテンツをパーソナライズし、コンバージョン ファネルを最適化します。 これにより、ユーザーの好みに合わせてエンゲージメント率とコンバージョン率が向上します。

Amazon 予測分析

  • 行動分析:パフォーマンスの高いコンテンツ、ナビゲーション パス、製品の推奨事項を特定することで、行動分析は A/B テストと設計要素の最適化に役立ちます。 また、好みや行動に基づいてユーザーをセグメント化することで、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンも可能になります。

サイト速度の最適化に AI を使用する 5 つの方法

現在、サイト所有者は、従来のサイト速度の最適化プロセスを再考することで、ユーザー エクスペリエンスとコンバージョン率を向上させるために開発されたいくつかの AI テクノロジーを採用できます。

1. 予測読み込み

AI は過去のインタラクションを分析することでユーザーのアクションを予測し、ユーザーがクリックする前にページやアセットをプリロードできるようにします。 これは、待ち時間が短縮され、訪問者にとってよりスムーズなブラウジング エクスペリエンスが得られることを意味します。

AI は使用パターンを理解することで、どの要素を読み込むかを事前に決定し、ユーザーを不必要な遅延から守ることができます。 この手法は、Largest Contentful Paint (LCP) や Time to Interactive (TTI) などのパフォーマンス指標にプラスの影響を与えます。

2. 自動コンテンツ配信の最適化

AI 駆動のツールは、品質を犠牲にすることなく、大きな画像やビデオを自動的にサイズ変更および圧縮します。 一部の高度なソリューションでは、画面サイズとネットワーク状況に基づいて解像度を調整し、すべてのユーザーに最適化されたメディア配信を保証できます。 この手法はメディア コンテンツを最適化することで、ページの読み込み時間を短縮し、サーバーの負荷を軽減し、ユーザー エンゲージメントを高めます。

3. リアルタイムのパフォーマンス監視

AI ツールは Web サイトのパフォーマンスを継続的に監視し、問題が発生するたびに検出します。 AI はリアルタイムでデータを分析することで、キャッシュ設定の調整、リソースの再割り当て、現在の負荷とユーザーの行動に基づいたコンテンツ配信の最適化などの改善を瞬時に行うことができます。 この手法は、サーバーの応答時間、最初のバイトまでの時間 (TTFB)、Web サイト全体の可用性などのパフォーマンス指標にプラスの影響を与えます。

4. コードの最適化

AI は Web サイトのコードを分析して冗長性を特定して排除し、HTTP リクエストを削減し、読み込みを高速化するために重要なリソースに優先順位を付けます。 コード構造と依存関係を最適化することで、AI はより効率的な Web サイト エクスペリエンスを保証します。 この手法は、ページの読み込み時間、レンダリング時間、Web サイト全体の応答性などのパフォーマンス指標にプラスの影響を与えます。

5. 高度なキャッシング

AI は従来のキャッシュ方法を超え、ユーザーの行動に基づいて、どのコンテンツをどのくらいの期間キャッシュするかについて賢明な決定を下します。 この動的なキャッシュ アプローチにより、ユーザーは更新されたコンテンツを迅速に受信できるようになり、ブラウジング エクスペリエンスが向上し、一貫して高いキャッシュ ヒット率が保証されます。

NitroPack のナビゲーション AI でサイトをスピードアップ

Navigation AI は、AI によって強化された Web 最適化ツールであり、ユーザーの行動を予測および分析して、閲覧中にリンクをクリックする前にページ全体を事前レンダリングします。

このテクノロジーにより、サイト所有者はあらゆるプラットフォームでデスクトップやモバイル デバイス上でインスタント ブラウジング エクスペリエンスを提供できるようになり、最終的には顧客エンゲージメントが向上し、コンバージョン率が向上します。

Navigation AI は、Speculation Rules API を活用して、まず履歴データに基づいたページ読み込みに対する AI による初期予測を適用することで機能します。 次に、ユーザーの行動を分析し、予測を調整し、次のアクションが確実になったら、ページを事前レンダリング (またはプリフェッチ) するように Speculation Rules API に指示します。

Navigation AI の待機リストに参加して、インスタント ユーザー エクスペリエンスのロックを解除します →

Navigation AI がこれまでに示している改善点は次のとおりです。

  • Navigation AI を使用した Web ページの読み込み時間は、一貫して ~2.86 秒であるのに対し、Navigation AI を使用しない場合は 6.12 秒です。

NitroPack LCP によるナビゲーション AI の結果

  • 事前レンダリングされたページでは、LCP で 85% の改善 (3.1 秒から 0.4 秒)、CLS で 80% の改善 (0.3 秒から 0.06 秒) が示されています。

NitroPack CLS によるナビゲーション AI の結果

  • Navigation AI を使用すると、Web サイト全体のパフォーマンス指標が大幅に向上します: LCP が 15%、CLS が 8%、TTFB が 26%

Navigation AI による Web パフォーマンス結果

よくある質問

AIを使用している人は何人いますか?

AI を活用した音声アシスタントはモバイル ユーザーの 97% によって使用されており、現在 40 億台以上のデバイスにこのテクノロジーが組み込まれています。 さらに、個人の 40% が音声検索機能を毎日使用しています。

AIを最も多く使用している業界はどれですか?

世界の AI 市場は、2030 年までに 1 兆 8,500 億ドルに達すると予想されています。現在、プロフェッショナル サービス、小売、金融サービス、ヘルスケア、ハイテクなどの業界が、事業運営のさまざまな側面に AI を最も早く導入しています。

AI、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか?

AI は、人間と同様のタスクを実行できるシステムの作成に焦点を当てた幅広い分野です。 機械学習は、アルゴリズムがデータから学習して予測を行う AI のサブセットです。 ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークを使用してデータの複雑なパターンをモデル化する特殊な形式の機械学習です。