要点:Googleは「AIか人か」でなく、有用性と独自価値で評価します。スパム的な大量自動生成はNGですが、AI×人のハイブリッド運用なら高評価は十分可能です。
まずは「10秒サマリー」で全体像を掴み、本文で方針と実践の型をそのまま運用に落とし込みましょう。
GoogleのAIコンテンツ評価ガイドラインまとめ 10秒サマリー
- 評価軸は作り方でなく価値:ユーザー本位・独自性・網羅性が鍵。AI利用そのものは不問。
- スパム違反に要注意:ランキング操作目的の大量自動生成はアウト。人の編集・監修と目的適合が必須。
- E-E-A-Tを可視化:AIは下地、人が経験・専門性・信頼性を注入して仕上げる。
AIライティングの普及で「AIが書いた記事はSEOで不利?」という不安が広がりました。Googleのスタンスは明確で、「どう作ったか」ではなく「どれだけ人の役に立つか」に重点を置きます。つまり、AIをツールとして活用しつつ、人間が価値と信頼性を担保すれば評価は得られます。
GoogleのAIコンテンツに対する基本姿勢
GoogleはAI生成自体を否定していません。重視するのは高品質・独自性・有用性です。結論として、AIの利用可否ではなくユーザー価値が評価軸になります。
Googleが最も重視する「価値」と「目的」
評価対象は生成方法ではなく目的。ユーザーの疑問解決、一次情報の提供、深い知識と体験(E-E-A-T)を伴う内容が歓迎されます。一方で、ランキング操作や水増し目的の薄い再構成は評価されません。
評価される目的の例
- 読者の課題を解決し切る構成と導線。
- 独自の知見・一次情報・検証結果の提示。
- 専門性と体験に裏付けられた深い解説。
評価されない目的の例
- 順位操作だけを狙った大量生成。
- 他サイトの焼き直しや水増しテキスト。
スパムポリシーの核心:どこから違反になるか
問題は自動生成の悪用です。人のレビューなしでサイト全体に大量投入するような運用は、ランキング操作目的と見なされスパムに抵触します。反対に、人の編集・監修・目的適合が担保されていれば、AI支援でもポリシー違反ではありません。
評価の土台:AI時代におけるE-E-A-Tの役割
AIは定義や一般論に強い一方、経験(一次情報)・信頼の証明は生成できません。そこで人がE-E-A-Tを注入します。
- 経験:実測・失敗談・比較検証・スクリーンショット。
- 専門性:深掘り解説、図表、専門家コメント。
- 権威性:著者・運営の実績、引用・被リンク、第三者評価。
- 信頼性:出典明記、更新日、問い合わせ先・運営情報の透明性。
評価されるAI記事制作の型(実践フロー)
1. 戦略フェーズ:検索意図分析と独自価値の特定
- 狙うキーワードの意図(知りたい/比較/買いたい)を判定。
- 競合の不足点を洗い出し、独自の切り口を決める。
- AIへの指示は役割・目的・出力形式まで明示。
2. 効率化フェーズ:AIで初稿→人が事実確認
- 定義や一般項はAIに任せて時短。
- 統計・日付・固有名詞は人が一次情報でファクトチェックし、出典を記載。
3. 付加価値フェーズ:E-E-A-T注入
- 自社の体験・データ・事例・写真を追記。
- 著者の経歴・資格、監修情報を明示。
4. 品質保証フェーズ:最終編集と公開
- 導入の即答性・構成の論理性・読みやすさを調整。
- 内部/外部リンク、メタ文、更新日の明示まで整える。
公開前の最終チェック(ミニリスト)
チェック項目 | 狙い |
---|---|
独自の体験・証拠を必ず入れたか | E-E-A-T(経験)と独自性の強化 |
事実は人がファクトチェックしたか | E-E-A-T(信頼性)、誤情報の防止 |
著者・監修・運営の透明性を明示したか | E-E-A-T(権威性・信頼性) |
目的はユーザーの役に立つことか(操作目的ではない) | スパムポリシー回避 |
再検索不要な網羅性を担保したか | 満足度向上と評価安定 |
まとめ:AIは手段、価値を生むのは人
AIの効率と人のE-E-A-Tで、ガイドライン遵守かつ競争力の高い記事は作れます。重要なのは、作り方ではなく目的と価値。ハイブリッド運用を前提に、公開前チェックを習慣化しましょう。
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FAQ
AIで書いたことは明記すべき?
明記は必須ではありませんが、制作体制の透明性を高める意図で方針を示すのは有益です。重要なのは品質とE-E-A-Tです。
AIだけで公開するとスパム扱いになりますか?
即スパムではありませんが、人の編集・監修がない大量自動生成は違反リスクが高まります。必ず人が最終責任を持ちましょう。
YMYL領域では何が必須?
専門家監修・一次情報・出典・更新日の4点セットが必須級です。AIの推測のみで公開しないでください。
コアアップデート対策として有効な運用は?
検索意図適合の徹底、独自体験と証拠の強化、内部リンクによるクラスター構築、そして継続的な品質監査が有効です。
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