𝗪𝗵𝘆 𝗜 𝗮𝗺 𝗯𝗲𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗼𝗻 𝗱𝗶𝗿𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿𝗶𝗲𝘀 𝗼𝘃𝗲𝗿 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗔𝗜 Google AI よりもディレクトリに賭ける理由
Google AI Overviews は、クリックすることなく多くの質問に答えてくれます。「best AI video tools」と検索すれば、Google は即座にリストを提示します。
私は現在、3つのディレクトリサイトを構築しています：Top AI Tools、Find Games Like、そして Open Alternative To です。多くの人がこう尋ねます。「Google がすでに回答を出しているのに、なぜこれらを作るのか？」と。
私はある具体的な賭けをしています。2026年10月までに、少なくとも1つのサイトが、特定の比較ページやフィルタリングされたページから、月間200件のオーガニッククリックを獲得するという賭けです。もし失敗したら、データを公開し、自分の間違いを認めます。
私は広範な発見（discovery）を求めて戦っているのではありません。AI Overviews が苦手とする3つの領域で戦っています。
• 属性ベースのフィルタリング：AI は文章で回答します。私のサイトは構造化データを使用しています。「オフラインで動作し、モバイルアプリがある」ツールが必要な場合、フィルターをクリックするだけで済みます。チャット形式の AI で、そのような特定のフィールドを簡単にクエリすることはできません。
• エディトリアルなネガティブ・スペース：AI は通常、肯定的な内容に終始します。私のサイトには「〜な場合は避けるべき」というセクションがあります。これは、どのような人がそのツールを見送るべきかを伝えるものです。このような構造化された批判は、生成モデルが再現するのが困難です。
• 新鮮さ（Freshness）：私のシステムは毎週 GitHub のアクティビティをチェックしています。メンテナンスされていないツールには「アクティビティ低」というマークを付けます。AI Overviews は古いウェブ上の言及に頼ることが多く、プロジェクトが終了したタイミングを見逃しがちです。
また、私は「ダウンストリーム（下流）」のユーザーもターゲットにしています。
ユーザーは Google AI を通じてリストを見つけます。その後、「Appflowy vs Anytype」のような具体的な比較を検索します。そのユーザーが求めているのは、テキストの段落ではなく、結論（verdict）と構造化されたデータなのです。
技術的なセットアップの費用は安価です。インフラに毎月約25ドルを費やしています。これにより、すぐに利益を出す必要なく、1年間この実験を続けることができます。
私は3つの失敗の兆候を注視しています：
- 比較ページでのインプレッションは高いが、クリックがゼロであること。
- コンテンツに深みを持たせた後でも、Google に「thin content（内容の薄いコンテンツ）」として拒絶されること。
- ユーザーがすべてのリサーチにおいて、検索エンジンから ChatGPT へ移行してしまうこと。
2026年10月に、生のスクリーンショットとともに結果を公開します。