AI生成コンテンツのSEO戦略：明瞭さと新鮮さによる差別化

X（旧Twitter）を時々利用していますが、最近はアルゴリズムの影響で、SEO業界で活動するLily RayやNathan Gotchのような人々の投稿が頻繁に表示されるようになりました。私は、AIがクライアントのために粗悪なコンテンツを量産し、すべてが似通った内容になってきていること、また「過剰に煽り立てられた引用がLLMに取り上げられる」という状況について、懸念を示す多くの意見を目にしています。

これはAIの問題ではありません。AIは本来このように動作するものです。問題は、そもそも「SEOを行う」目的を私たちが誤解していること、さらに、検索エンジン黎明期に非常に似たサイクルを今また繰り返しているという事実にあります。

SEOは実に奇妙な業界です。いわゆる「思考リーダー」や「ベストプラクティス」と称するものが数多く存在します。被リンクが最も重要だと言う人もいれば、もはや全く意味がないと主張する人もいます。業界内では戦略を導入するために「トピッククラスター」といった新語まで考案されました。

多くの場合、彼らの主張は完全に間違っているわけではありませんが、100％正しいわけでもありません。問題はGoogle側にもあります。彼らが「言っていることと実際の行動が異なる」ことは非常に一般的です（参考）。結局、誰もが必死になって、これらが一体何を意味するのかを解読しようとしています。

私は2007年からWebサイトの運営をしており、ユーザーが検索した際に可視性を確保することがいかに重要かをよく知っています。

私は認定SEOスペシャリストであり、当時の認定カリキュラムは、Googleが公開した特許をどれだけ理解し、実験結果に基づくベストプラクティスをどう実装できるかに重点を置いていました。しかし結局のところ、最も重要なのは、コンテンツが読者にとってどの程度有用か、また検索エンジンが理解・分類しやすいようにどれだけ丁寧に作られているかです。

私はSEOそのものに興味はありません。読者と顧客に価値を提供することに興味があります。価値を提供するために必要なのは、私が強く信じる「明確性」です。現在のSEOは「明確性とは真逆」の状態です。SEOを扱う人々が提供するツールは、クライアントに明確性を与えません。キーワードやドメイン、それらの被リンク数を大量に提示され、我々はこのデータの塊を手作業で選別する必要があり、さらに「これらはなんとか意味がある」と説明されます。

このような議論の中で、AI生成コンテンツに関する質問が浮上します。「OKなのか？」「悪いのか？」「ChatGPTの回答で引用されるにはどうすればいいのか？」

AI生成コンテンツはベースラインとなる

SparkToroの創設者で元MozのRand Fishkinは、次のようにまとめています（参照）：

「あなたのコンテンツがAIが生成できるものより優れていないなら、作る価値はない。」

これは真実です。ChatGPTがあなたより優れたコンテンツを作成でき、誰もがChatGPTでコンテンツを作成しているなら、問題は「ChatGPTでコンテンツを作成する価値があるのか？」に集約されます。

ChatGPTより優れたコンテンツを作成する方法を理解するために、以下の2つの概念に注目します：QDD（品質は多様性に値する） と QDF（品質は新鮮さに値する）

QDD

ChatGPTのようなAIがコンテンツを作成すると、特定のテーマに基づいた単語の分布に従います。これがLLMの動作原理です。完全に同じ単語が生成されることはありませんが、LLMが生成する単語の分布は中央値に近づきがちです。結果として、あなたと2週間前にブログを始めたばかりのブランドとのコンテンツに、大きな違いや多様性が生まれにくくなります。

見つかり、際立つためには、多様性を持ち、独自の視点や洞察が必要です。これがGoogleのランキングアルゴリズムの一部でもあるQDDの概念です。

QDF

ChatGPTのようなLLMは固定されたデータセットに基づいて学習され、学習期間の終了時刻が設定されています。つまり、学習期間以降に発生した出来事、トレンド、データについて書くことはできません。全員が同じ学習終了時刻を持つAIモデルを使用すると、コンテンツは陳腐化し均質になります。検索エンジンはこれを認識し、新鮮な視点、最新のデータ、タイムリーな洞察に報酬を与えます。これがQDFの本質です。ここが人間の介入が不可欠な部分です：AIが単独ではアクセスできない最新の事例、ケーススタディ、統計データを注入する必要があります。

コンテンツマーケティングの未来：戦略、役割、信頼

状況はコンテンツ作成からコンテンツ戦略へと移行しています。AIは執筆行為自体をコモディティ化したため、差別化の要素は「より多くの文字を生み出すこと」ではなく、「より優れた戦略を生み出すこと」になりました。これは、ターゲットオーディエンスを深く理解し、市場に真に存在するギャップを特定し、単にページを埋めるのではなく、実際の目的を果たすコンテンツを作成することを意味します。

コンテンツマーケターの役割は進化しています。もはやライターではなく、編集者、戦略立案者、品質管理者となるのです。何を質問すべきか、どのような調査が必要か、コンテンツが本当にオーディエンスのニーズを満たしているかを検証する方法を知る必要があります。信頼が最重要となります：読者は一目で汎用的なAIコンテンツを識別でき、それに疲れています。勝ち残るのは、真の専門性を示し、独自の洞察を共有し、現実の人的経験を反映した一貫したボイスを維持するブランドです。

Ryan Lawは自身の投稿で述べています：「結局のところ、誰もが戦略立案者となり、AIを使いこなす方向性を指示するようになる。AIに判断を委ねるのではなく、AIをコントロールするのだ。」これは真実です：AIは現時点では最高でも強化された自動化ツールに過ぎません。

明確性を通じた差別化

Jono Aldersonは次のように述べています（参照）：

「300万のサイトが自動でAIの粗悪コンテンツを配信。これでいいのか？価値があるのか？市場で他社と差別化する助けになるのか？うんざりだ。」

これは良くありません。みんなが同じプロンプトでAIに粗悪なコンテンツを作らせ、そのまま公開する行為は、より早くスロップスワップ（粗悪コンテンツの沼）へと陥らせます。誰も得をしません。だからこそ、QDFとQDDに注力する必要があります。

Googleや検索エンジンは「関連性」を把握するのが最も得意です。表示される検索結果ページ（SERP）は、あなたのクエリに基づき関連性でソートされたリンクです。従来、我々が目指していたのはSERPへの影響力でした。しかしSERPは静的なものではなく、検索エンジンのアップデートに応じて変化します。

私の提案は、SERPをそのまま受け入れ、それが「あなた自身の顧客にどのように関連性を持たせるか」の明確性を提供するものとして活用することです。

ここにKafkaiの出番です。汎用的なプロンプトに基づく単なるコンテンツ生成ではなく、Kafkaiはまず競合環境を理解するのを助けます。ターゲットクエリの実際のSERPを分析することで、Kafkaiは既存のコンテンツと、特にあなたが埋められるギャップを明確に示します。

このツールは単に「トピックXについて書け」と指示するのではありません。競合がそのトピックをどう扱っているか、どの角度をカバーしているか、そしてあなたが独自で新鮮なアプローチができる機会がどこにあるかを示します。これはQDDとQDFの原則に完全に一致しています。騒音に加わるのではなく、戦略的に際立つコンテンツを作成しているのです。

Kafkaiは以下の点でサポートします：

• ブランディングの維持：AIの効率を活かしつつ、独自のボイスと視点を保つ
• 競合の理解：ニッチ市場で効果を上げているものを明確に把握
• 戦略的な差別化：競合がカバーしていない角度やアプローチを特定
• 新鮮さの維持：最新データ、実例、タイムリーな洞察を注入すべきタイミングを把握

Kafkaiを通じて提案するのは、企業がブランディングを維持し、自社の競合環境に基づいて何をするべきかを判断し、差別化と新鮮さに集中することです。AIの最も一般的な用途は、実際には情報の要約です。AIはこれを得意としています。AIに得意なことを任せましょう：情報の統合、パターンの特定、繰り返し作業の自動化です。しかし戦略、洞察、差別化は人間の手で行う必要があります。

結論

AIは脅威ではなく、コンテンツマーケティングの変革を促進する触媒です。問題はAI生成コンテンツそのものではなく、戦略性、新鮮さ、差別化に欠ける無思考なAI生成コンテンツにあります。AIツールを賢く活用し、競合環境を理解し、QDFとQDDの原則に忠実であることで、本当に価値のあるコンテンツを作成できます。

未来は、量を求める近道としてではなく、明確性のためのツールとしてAIを活用するマーケターのものです。SERPを操作するのではなく、学びの対象と理解する人々のものです。そして何よりも、アルゴリズムのためではなく、真の答え、新鮮な視点、本物の価値を必要とする人々のために書くことを決して忘れない人々のものです。

粗悪なコンテンツ作成をやめ、明確性を通じて価値を創造しましょう。