私は、人と探しているもののあいだ、そして仕事とそれを動かすソフトウェアのあいだにある層に取り組んでいます。

いくつかの筋があります。

• 可視性と発見。AI が回答・要約・ルーティングするようになっても、人、ビジネス、ツールがどう見つけられ続けるか、
• Cookie もリファラーも信頼できるダッシュボードもない中で成り立つ計測とトラッキング、
• 実際のツールに触れるエージェントのワークフロー。メモリ、ハンドオフ、オーケストレーション、復旧、
• その下にあるデータと運用の基盤。

異なる表面、ひとつのレイヤー。何が見つけられ、信頼され、行動につながるかを決めるシステムです。

その前は、テクニカル SEO、アナリティクス、自動化、デジタルマーケティングの下にあるインフラに約 10 年。

供給側で働いていました。クロールログ、インデックス・カバレッジ、計測のレイヤー、人が見る前に何が表示されるかを決めるシステム。表面はマーケティングでしたが、下にあったのは雑然とした分散システムです。予告なく変わる API、静かにドリフトするパイプライン、欠落で嘘をつくダッシュボード。

可視性、計測、コントロールが常に本当の問題でした。ツールは変わりました。検索、次に広告とアナリティクス、今は AI。問題は変わりませんでした。

2016 年から、オーストリアのデジタルマーケティングエージェンシー Bobdo で Head of Data Analytics を務め、クライアント運用の裏側にある自動化とエージェントシステムを構築しています。

おかげで、ひとつのサイトやひとつの理論ではなく、多くの実在するビジネスを横断する実践的な視点が得られます。発見、トラッキング、広告、レポーティング、自動化が現実の制約にぶつかる場所です。それを使って問いを研ぎ澄ますのであって、クライアントデータを公開するためではありません。

公開するのは手法、ツール、集約されたパターンであり、クライアントのデータや名前ではありません。

エビデンスがあるときに公開します。オリジナルデータの研究、技術ノート、再現可能な手法。

方向性は AI を介した可視性と仕事です。システムがどう見つけ、引用し、ルーティングし、記憶し、計測し、復旧するか。新しいプレイブックを売るのでも、検索の未来を予測するのでもありません。興味深い主張を検証できるだけの計装を作っています。

Google に勝つための 10 のステップは売りません。問題はもうそういう形ではなく、そう言う人の多くは、その言い回しそのものを売っています。

フロンティアモデルの訓練も、AGI の時計を計ることもしていません。取り組むレイヤーはもっと地味で、もっと長持ちします。物事がどう見つけられるか、仕事がどうソフトウェアの中を流れるか、そしてそのどれかが本当に機能したとどう分かるか。