私は検索でアニソンを渋いチョイスで複数列挙してそれらがまるまる含まれるバスケット的な集約ページを探しに行くのが趣味なのですが
昨今のトレンド列挙スパム汚染の影響で列挙のいとなみの肩身は狭くなる一方です。
近年のSEOの動向でも列挙は嫌われ、当ブログでも大規模なアニソン列挙記事を書いた途端に検索順位が急降下し痛い目に遭ったのも苦い記憶です。
列挙の価値は薄らいでいる…もはやSEOの常識といってもいいでしょう。
でも誤解しないでください。列挙こそ手数の集積、抽象化の確かな足場、時短の王道であって
ジャンル勘を磨き育むパースペクティブをもたらす最良の方法なのです。
優れた列挙はほんの2,3点挙げるだけで「お、これは期待できそうだ」と瞬時に判断できるフックのようなものを持っているのです。
問題は情報を投稿してくれるユーザーの質です。
単に技量足らずで列挙が甘いものもあれば、日常雑多な記事でゆるく列挙しただけの列挙もあります。
これらにいちいち列挙の質を問うのも無粋ってもんでしょうが、やっぱりそれとは別に明確に分けていきたいのが悪意を持って探索空間を占有する
「やみくもな列挙スパム」
の類いです。これはたとえばトレンドワードを片っ端から列挙してとにかく引っかかるようにしてトレンドランキングへの露出を高めていく手口で
twitter(X)などではインプレッション目当ての荒らしものさばっている状況です。
実質トレンドワードの乱用がひどくてもはや情報収集媒体として機能していない有様でユーザー離れも顕在化しつつある情勢になっています。
SNSでもこの有様ですが同様にメルカリなどでも商品に関係のないワードや包括上位のワードが濫用されており検索の使い勝手が悪化する兆候が出ています。
検索は私たちが日常使っている頻出・定型行動であります。
このままではいたちごっこが続くだけでその都度ユーザーがいちいち報告するのだけでは根本的な対策にならず埒があきません。
列挙スパム汚染の魔の手から検索の利便性を守れ！！！
ペンタクラスタキーボードの操作体系では構造的なアプローチ手立てをとってデータストリーム手続きへと介入し
検索やコミュニケーションの情報スフィアを居心地のいいものに作り替えていきます。
ペンタクラスタキーボードは日本語文字入力のフレームワークですがそこから発展してその場の入力文生成だけではなくて情報の流通経路での目くばせもひと口噛んでおり
日常使いの「検索」の場面に特に着目してインターフェース上の改善手立てもそれ専用に解像度を上げる特化キーを用意したり、
事前の下ごしらえとしてユーザー識別情報をデバイス導入時点からあらかじめ盛り込んでおくなどの一貫したエコシステム設計を提案しています。
たとえば盤上の「文化変換」ではYOASOBIの「アイドル」を入力しているときに文化変換を呼び出せばより背景情報のくっきりした
「アイドル(推しの子OP)」
とアノテーション括弧つきで範疇情報が補完され検索解像度を上げるのに寄与しますし
データの扱いによってはアノテーションなしのプレーンテキストのアイドルだけでは「無標」とみなされ有標のワードをオミットした上で一般の話題的な「アイドル」だけを俎上に載せることもできます。
加えて企業のプロモーションや広告案件などでも(PR)(抽選でプレゼント)などのタグ付けを適切におこなってタイムラインに無用な連続投稿を見せられてうんざりさせられることのないようにする、
まだ設計の詳細は詰めていないのですがこうしたノイズコントロールがうまくいけば無駄な検索結果の削減であるとか(その分弱小個人ブログの浮上機会も広がる)
もう一歩踏み込んで「検索避けカルチャー」の要望も満たしてくれるような仕組みを整備できるかもしれません。
なにしろ新しいアーキテクチャー、新しいエコシステム、新しいデータ形式を試すのには格好のプロミネンスですから
どうせならこのまま刷新するときにあらゆる旧弊を軽々と乗り越えてズシっと深いレイヤーから脱構築しない手はありません。
そのための「ガラガラポン」であり「パラダイムシフト」なのですから。
今回はそんなペンタクラスタキーボード陣営が目指す快適なWeb空間を実現するためのレシピ・
「P方策」
の片鱗を駆け足ですが要諦だけ箇条書きでみなさんにご紹介したいと思います。
【P方策】
・1宅配認証先/1端末/1サービスにつき1アカウントの原則でユーザープロファイル管理が徹底されており、多重アカウントなどのチート行動は構造上しにくくなっている
・Pエコシステム上のすべての記事にはリアクションボタンがありユーザーは「いい列挙」のコンテンツにスコア加点をつけることができる(ユーザー評価による信頼性の担保)
・リアクションボタンはひょっとしたら累積スコアの提示方式より一定時間で消滅する「トコロテン」方式のほうが運用上面白いかもしれない
・コンテンツ評価には「来訪経路ボーナス」があり、単にトレンドシャワーから来たアクセスには加点せず、検索や深掘りなど濃度の高いアクセスに対しボーナス加点する
・検索場面においてセパレーターとしての空白とリテラルとしての空白を明確に分別して従来のスペースはリテラル用に、セパレーターは是空(ゼクー)キーを新たに定める
・リテラルとしての空白はそのまま字面としての空白なので「茄子 アンダルシアの夏」みたいなものでも""ダブルクォーテーションで囲まずに済み、#タグ付けもできる
・物理キーでは「ハロウィン 仮装」と区切ったつもりでも、これは律儀にリテラル通りのひとつながりの語とみなされるので検索ヒットしない。液晶の是空に促される
・この厳格さによってPエコシステム内由来のクエリだけが判断材料となり他のエコシステムからのノイズ的トランスファー持ち込みの影響を受けない
・セパレーターを細分化し単なる区切りには是空(ゼクー)を、列挙検索セパレーターには伯空(ハクー)キーを特別にしつらえる
・伯空(ハクー)キーで区切られた複数ワードは列挙の要素として認識され検索サイトはリクエストに対し適切に列挙捕捉されたインデックスから検索結果を出力する
・悪質ユーザーはリテラルマッチを悪用してSEOに食い込む。運営側はいっそのことコンテンツの内容や形式ではなくスフィア上での「立ち回り方」を目ざとく警戒していく
・ユーザーのIME使用履歴には「IME練度」という指標があり語彙傾向や立ち回り方などの内部データを参照して「不慣れなワード」「唐突なワード」の識別ができる
・ユーザーの原稿にはコピペ由来/タグ由来などの取得情報がアノテーションされているのでトレンドから転記したワードばかりを使っているとペナルティを受ける
…さて
「列挙」はそのままでは文脈を伴わない浅い行為であると一段下にみる識者の方も多いのではないでしょうか？
しかしこうやって衆目の前に突然現れるのではなく、それが刻印されるまでに至ったユーザー労力の背景、人的背景に加えて言葉自体の持つ語彙範疇セマンティックの文脈、
そして受け手の探索意図のマッチングが一体となり立体的な輪郭構成が形成されれば、その利便性の向上は計り知れないものとなっていくでしょう。
列挙は、われわれが扱うにはまだいささか難しすぎた。しかしこうやって取り回しの現実性に近づく材料さえあれば驚くようなレシピが作れるのです。
列挙には、まだまだ可能性があります。
これは過去記事で私がたわむれに列挙したものです↓
画像はマリトッツォ、姜葱醤(ジャンツォンジャン)、産直にんじんのおいしいジュースの3点なのですが
そのときのトレンドスイーツ、トレンド調味料、そして生活の中の気づきドリンク
と、手前味噌ながらジャンルの垣根を超えたいい列挙ができたな…というシロモノであります。
今でこそ「トレンドフーズ」っていうひとくくりでタグ付けできなくもなさそうなのですが
かたやパンナコッタやティラミスやタピオカブームなどの世相スイーツの文脈に連なるマリトッツォ
かたや業務用スーパー・買い物名人・食卓の調味料といった個別的文脈の色彩の強い姜葱醤(ジャンツォンジャン)
そしてかたやいちブロガーの生活上のパーソナルなお気に入りドリンクということで自己アピールの側面も併せ持つ産直にんじんのおいしいジュース
それぞれに文脈も立ち位置も違って同じ列挙に同居するには新鮮なチョイスだと思います。
こうやってジャンル・フレームを取り払って列挙の名のもとに斬新な取り合わせを出現させるのも列挙の新しい使い方ですし
「トレンドフーズ」みたいにあまりにもぼやっとしたくくりでやってもどうもピンときません。
ブロガー自身の人柄とコンテンツ自体の情報軸、そしてそのときの瞬間を切り取ったかのようなモメンタムな状況
それらを全部織り込んでトータル内容自体に験(しるし)のある唯一無二のものだと思っています。
牽強付会(こじつけ)な理屈だとは思いますがこれらの魅力を無理やり理論化しますと
「列挙は、外部性がスパイスになる」
ということです。
「外部性」とは、ある人の経済活動が、全く関係のない第三者に影響を及ぼすことです。
例えば、ある女性が週末の旅行が楽しみでニコニコしていました。その笑顔を見た男性は、とても幸せな気持ちになり仕事がはかどりました。
この場合、これを「外部経済(正の外部性)」と呼びます。女性が旅行に行くという経済活動が、関係のない男性の仕事の効率性を高めました。
このように、第三者へ影響を与えるのが「外部性」というものになります。
このたとえは経済分野に限らず言語空間の関連性の経済価値(＝言葉から喚起されるイメージの連鎖)にも同じような卓立が認められるということです。
一見似たような分野の共通列挙に見えそうなのですが、データの扱いにグラデーションをもたせて
範疇外部性・立ち位置外部性・モメンタム外部性
などのように多種多様な検知軸があれば実は緻密な取り合わせの妙だというのも判定できるというものです。
実際に検索上で見つかるさまざまな列挙はなにかフォーマットが決まっていて属性の跳躍に乏しい面白味のないものだと言わざるを得ません。
ただその対極には無関係なものの脈絡のない列挙、これが両極端になって悪さをしており幅を利かせているというのが現状の歯がゆい認識となっております。
アノテーション・タグを利用してキーワードの語彙空間というものを重層的にすれば
単にマッチングだけでは拾えない語彙範疇/語彙背景がネットワーク化されてくるという事に気づくのは時間の問題です。
ただし問題なのは語彙ネットワークの適切な粒度(グレインサイズ)です。
個別の食べ物の話題をすぐに包括的な「トレンドフーズ」などと単に記号的操作だけの集約にしてしまうのはセマンティックに溺れた、ただの愚策に過ぎません。
複数の集合体があって、一応脈絡はありそうだけど、それぞれの属性軸にズレというかバラつきがある。安易に集約しない。ズレをズレのままとして扱う。
言葉には背景があり物語がありバラつきの中で成立する情報粒度/粒様があるのです。
学習だかAIだか人の人的労力かもしれませんがそういったジャストサイズの粒度設定を適切におこなえるような知恵があれば…
マリトッツォ、姜葱醤(ジャンツォンジャン)、産直にんじんのおいしいジュースの3点の間に結び付く
言語化できない抽象化された変数としてのXが立ち上がって、抽象化されて輪郭の不明瞭なままでも一番エネルギー効率のいい連接関係がバランスされる。
フレーム意味論においては
マロン-トイプードル-犬-動物-生き物
みたいに整然と階層化された意味範疇で包括していくものでありますが
Pエコシステムの概念フレームは、単語というのは単独で存在せず(名称1)(アノテーション1)・・・という参照関係の相互ネットワークですので
集約・包括でくくるというよりも近隣概念の凝集というユニット単位の力関係の力学がはたらいている、「霞の洞(かすみのほら)」のような居所ですので
列挙グループ-トレンドフード
のように相関関係があまりに近すぎる近視眼的なくくりではなく、適度に論理的距離の離れたふわっとしたネットワークを運用できればいいと思います。
あとはごにょごにょ…なんか具体性の無い観念的な話に終始してすいません。
ごにょごにょ…おっとそこまで。
今日は調子よくしゃべり過ぎました。
粒度に関しては私も良くわかっておりません。
ビッグマウスはここまでにしましょう。
