今までの検索サイトのビジネスモデルでは、検索サイトと検索によって表示されるサイト（以降「被検索サイト」と呼称）の間には互恵関係があった。検索サイトから個々のウェブサイトへ閲覧者が流入するという利点が被検索サイトにはあった。
LLMが検索サイトに搭載され、検索語で知りたい情報が検索サイト自身に表示されるのであれば、被検索サイトのページビューは減少する。
閲覧者の流入がないのであれば、被検索サイトにとって検索サイトが敵になる。クロールされ、負荷を強いられ、情報を搾取されるようになるからだ。今までは被検索サイトは得られる利益と引き換えに、こうした問題を受忍してきた。しかし利益がなければ受忍する道理はない。
故に、被検索サイトもAI絵師の問題と同様に、サイトからの情報を学習に利用されることを拒否するようになる。
そうして出てくるのは、LLMを搭載したブラウザやOSだ。利用者の手元でLLMが動作し、情報を収集し、利用者の問い合わせに応じて回答する。大規模言語モデルの小規模化もそれを後押しする。
利用者にとってはLLMを通して情報を取得する形となるが、検索サイトは仲介することによる利益を広告として得ることができなくなる。すなわち、情報流通の費用が低減するのだ。
続いて勃興するのはLLMに最適化された情報の提示だ。SEOが検索エンジンに最適化したように、LLMに最適化された情報を提示して、自身の事業に有利な出力をするように仕向ける。その形態はビジュアルである必要がないため、セマンティックウェブ的になる。
購読の意味合いも変わってきて、LLMに食わせる情報源として購読するという形態が発生する。RSSが形を変えて復興する。
想定される課題と対処
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