なぜ私はGoogle AIに対抗してディレクトリサイトに賭けているのか
Google AI Overviewsは、クリックすることなく多くの質問に回答します。「best AI tools」と検索すれば、Googleはその場でリストを表示します。
これが私の新しいプロジェクトにとっての主な脅威です。私は現在、「Top AI Tools」「Find Games Like」「Open Alternative To」という3つのディレクトリサイトを構築しています。
私はある特定の賭けを試しています。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ーページから月間200件のオーガニッククリックを獲得すること。もしこれが失敗に終われば、データを公開し、自分の間違いを認めます。
Google AIは、既存のものをリストアップすることには長けています。しかし、以下の3つの点においては不得意です。
属性フィルタリング（Attribute filtering）: AIに対して「オフラインで動作し、モバイルアプリがあるオープンソースのツール」といった要望を簡単に伝えることはできません。私のサイトは構造化されたデータベースを使用しており、こうした具体的なニーズに基づいてフィルタリングが可能です。
ネガティブな側面（Negative space）: ほとんどのAIの回答はポジティブな内容に留まります。私のゲームサイトでは、AIを使ってゲームを避けるべき理由を探します。どのタイトルをスキップすべきかを教えてくれるのです。
鮮度（Freshness）: AIはウェブ上の言及に依存しており、それらは古い場合があります。私のディレクトリはGitHubのデータを毎週取得し、そのツールが実際にメンテナンスされているかどうかを示します。
また、私はリサーチの「第2段階」もターゲットにしています。
人々はまずAIを使っ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。この2番目の検索には高い検索意図（intent）があります。彼らが求めているのは単なるテキストの段落ではなく、結論（verdict）です。この戦いでは構造化データが勝利します。
私のセットアップは安価です。月額約25ドルほどです。これにより、プレッシャーを感じることなく1年間実験を続けることができます。
私は失敗の兆候として、以下の3つを注視しています。
- 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。
- 改善を行った後でも、Googleに低品質としてサイトが拒否される。
- 人々がすべてのリサーチを検索エンジンからLLMチャットへと移行させてしまう。
私は一つの大きなサイトを作る代わりに、3つの特化型（narrow）サイトをテストしています。これにより、どの検索意図が最も早く機能するかを確認できます。もし1つが成功し、残りの2つが失敗したとしても、それは勝利と言えます。人々が実際に何を求めているのかを学べるからです。