Google｢NotebookLM｣使い方URLから学習⇒ブログ記事を生成

Summary

ネットビジネスアナリスト横田秀珠が、Googleの新しいAIサービス「NotebookLM」を紹介。このサービスは、学習させたデータをもとに、オリジナルのブログ記事やQ&A、要約を作成できる機能を備えている。秀珠さんは、SEO対策に役立つブログ記事の生成方法や、ターゲットに合わせた記事の作り方など、具体的な活用法を提案。さらに、はてなブックマークやTwitterなどの情報源を組み合わせることで、より効果的なコンテンツ作成が可能になるというアイデアも紹介している。

Takeaways

• 👋 皆さんこんにちは、ネットビジネスアナリスト横田秀珠です。
• 📅 今日は2024年6月17日月曜日です。
• 🆕 Googleの新しいサービス「NotebookLM」について話します。
• 🧠 NotebookLMはAIを活用して自分専用の運用ボットを作り、ブログ記事を生成するツールです。
• 📂 NotebookLMにGoogleドライブのファイル、PDF、テキストファイル、ウェブサイトなどをアップロードして学習させることができます。
• 🔍 NotebookLMはRAG（検索、拡張、生成）を組み合わせたもので、学習したデータに基づいて質問に答えます。
• 📚 NotebookLMは本の要約や取扱説明書のQ&A、利用規約の確認、入試問題の解析などに利用できます。
• 📊 データが多すぎると回答の精度が下がるので、適切なデータ量をコントロールすることが重要です。
• ✍️ NotebookLMを使って、Googleの検索結果やはてなブックマーク、Twitterの情報を元にブログ記事を生成する方法があります。
• 📈 NotebookLMを使ったSEO対策として、上位ページの内容を網羅した記事を生成することで、検索結果の上位に表示される可能性が高まります。

Q & A

「NotebookLM」とはどのようなサービスですか？

「NotebookLM」は、検索、拡張、ジェネレーションの3つの機能を組み合わせたAIサービスで、学習させたデータをもとにユーザー専用のボットを作成することができます。

「NotebookLM」で学習させるデータの上限はいくつですか？

「NotebookLM」で学習させるデータの上限は50万文字で、最大49ファイルまで学習させることができます。

「NotebookLM」の主な使い方には何がありますか？

「NotebookLM」の主な使い方には、書籍の要約作成、Q&Aの回答、利用規約の確認、過去問の分析、データの比較、論文の解析などが挙げられます。

「NotebookLM」で生成されたコンテンツはどのように活用できますか？

「NotebookLM」で生成されたコンテンツは、オリジナルのブログ記事やレポートのベースとして活用でき、SEO対策にも役立ちます。

「NotebookLM」で学習させた内容をもとにブログ記事を生成する際のポイントは何ですか？

「NotebookLM」で学習させた内容をもとにブログ記事を生成する際は、上位の検索結果や人気のあるコンテンツを網羅し、オリジナル性のある内容を追加することがポイントです。

「NotebookLM」のチャット履歴はどうやって保存できますか？

「NotebookLM」のチャット履歴は自動的に消えるため、メモを追加することで保存することができます。

「NotebookLM」で複数のデータを比較分析する場合、どのようなアプローチが有効ですか？

「NotebookLM」で複数のデータを比較分析する場合、各データの特性や相違点を具体的に入力し、それをもとに質問することで有効な分析が得られます。

「NotebookLM」を使用してブログ記事を書く際に、どのようにターゲット層を設定するべきですか？

「NotebookLM」を使用してブログ記事を書く際には、ターゲット層の興味やニーズを理解し、それに応じた内容を生成することが重要です。

「NotebookLM」で生成されたブログ記事はどのようにしてSEO対策に活用できますか？

「NotebookLM」で生成されたブログ記事は、SEO対策のために上位の検索結果を網羅し、ターゲット層に合わせたオリジナル性のある内容を加えることで活用できます。

「NotebookLM」のAIボットはどのようにして自分専用にカスタマイズできますか？

「NotebookLM」のAIボットは、学習させたデータや質問に対する答え方、スタイルなどを指定することで自分専用にカスタマイズできます。

「NotebookLM」の使用において、データの精度と量のバランスはどのように保ちますか？

「NotebookLM」の使用において、データの精度と量のバランスを保つためには、学習させるデータの選択や量を適切にコントロールし、必要に応じて精度を向上させる工夫が必要です。