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今回は、「AI生成コンテンツは本当に成果につながるのか？」というテーマについて、海外の実験データをもとに解説します。
ChatGPTやGeminiなどの普及によって、記事制作のスピードは大きく上がりました。一方で、「AIで作った記事は検索に弱いのでは？」「量産すれば上がるの？」「人の編集はどこまで必要？」と悩んでいる方も多いはずです。
結論から言うと、AI生成コンテンツは使い方次第で成果につながります。ただし、AIだけで大量生成した記事は、短期的に表示されても中長期では失速しやすい、というのが現実です。
今回紹介する実験は、まさにその点をかなりわかりやすく示しています。AI時代のSEOやAISEOを考えるうえで、かなり示唆の多い内容でした。
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AI生成コンテンツはSEOとAISEOで成果が出るのか
このテーマを考えるうえで重要なのは、「AIで書いたかどうか」そのものよりも、「その記事がユーザーにとって有益かどうか」です。
Googleは以前から、AIの利用自体を一律で否定していません。問題視しているのは、検索順位を操作する目的で、価値の薄いページを大量生産することです。つまり、AIを使うことが悪いのではなく、AIだけに頼って薄い記事を量産する運用が危険ということです。
この前提を踏まえると、見るべきポイントは明確です。AI記事は成果が出るのか。出るなら、どんな条件で伸びるのか。逆に、どんな使い方をすると失速するのか。この答えをかなり具体的に示したのが、今回の海外実験です。
権威あるサイトで編集されたAI記事は、しっかり成果が出た
まず1つ目の実験では、一定の権威性があるメディア上で、AIを使って下書きを作成し、その後に人がレビュー・編集・事実確認した記事が公開されました。
対象は6本と多くはありませんが、結果はかなり良好です。公開後、合計で55.5万回以上のインプレッション、2,300回以上のクリックを獲得し、6本中3本がオーガニック検索のトップ10入りを達成しました。さらに、4本はGoogleのAIによる要約枠でも参照元として扱われています。
ここで大事なのは、「AIで書いたから伸びた」のではなく、「AIを制作補助として使い、人が品質を担保したから伸びた」という点です。
つまり、AIは執筆スピードを上げる手段としては非常に優秀ですが、検索で長く勝つには、人の編集・専門性・事実確認・文脈設計が不可欠だとわかります。
完全自動生成で量産した記事は、最初は伸びても長続きしなかった
一方で、2つ目の実験はかなり対照的です。
こちらでは、新規に立ち上げた20サイトに対して、合計2,000本のAI生成記事を公開しました。1サイトあたり100本で、基本的には人の編集なし。内部リンクもほぼなく、独自性の追加も限定的な状態で、どこまで通用するかを観察しています。
結果だけ見ると、最初はかなり期待を持てそうな数字が出ています。公開から36日で約70.95％、つまり2,000本中1,419本がインデックスされ、合計12万回以上のインプレッションと244クリックを獲得しました。さらに約2.5か月後には、累計インプレッションが52.6万回超、クリックは782まで伸びています。
この段階だけ見ると、「AI量産でもいけるのでは？」と思ってしまいますよね。
ただし、問題はその先でした。公開から約3か月を境に、検索順位が大きく崩れます。トップ100位以内に残ったページの割合は、初期の28％から3％まで低下。インデックスはされていても、実際には見られにくい位置に沈んでいったのです。
その後も大きな回復は見られず、16か月時点でも多くのサイトは低い可視性のままでした。累計インプレッション自体は増えているものの、実態としては初期に獲得した表示回数の比重が大きく、後半は勢いが続いていません。
なぜAI生成コンテンツは前半で伸び、後半で失速したのか
この結果は、かなり示唆的です。
AI生成記事は、検索ニーズにある程度沿っていて、基本的な構成が整っていれば、初期段階ではGoogleにテスト表示されやすいと考えられます。特に、競合の弱いロングテール領域では、公開直後に一定の露出を取れる可能性があります。
しかし、中長期で順位を維持するには、それだけでは足りません。
失速した主な理由としては、独自性の弱さ、専門性や経験の不足、サイト全体の権威性不足、内部リンクやトピック設計の弱さなどが考えられます。要するに、「それっぽい記事」は作れても、「このサイトだから読む価値がある」と評価される状態までは作れていなかった、ということです。
特に金融や健康のような領域では、信頼性への要求が高く、新規ドメインの完全AI記事はかなり不利です。実験でも、その種のジャンルはインデックス状況が弱めでした。
AI生成コンテンツは使わないほうがいいのか
結論としては、まったくそんなことはありません。
むしろ今後の実務では、AIを使わないほうが非効率になる場面が増えるはずです。リサーチの整理、構成案の作成、比較軸の洗い出し、見出し案の生成、既存原稿の改善など、AIが強い工程は確実にあります。
ただし、丸投げは危険です。
検索で勝ちやすいのは、「AIで速く作る」ことではなく、「AIで土台を作り、人が価値を上乗せする」運用です。一次情報、実体験、事例、独自の見解、最新データの確認、意図に沿った再編集。このあたりが入るだけで、記事の強さは大きく変わります。
SEOとAISEOで成果を出すための実践ポイント
では、これからAI生成コンテンツを活用するなら、何を意識すべきでしょうか。
まず重要なのは、AIに本文を一気に書かせることよりも、検索意図の整理と構成設計に使うことです。次に、公開前の事実確認を必ず入れること。さらに、自社や自分にしか書けない経験や具体例を加えること。この3つだけでも、記事の品質はかなり変わります。
加えて、記事単体ではなく、サイト全体でテーマの専門性が伝わる設計にすることも大切です。単発の量産より、関連テーマで内部接続されたまとまりのある記事群のほうが、AISEOの観点でも評価されやすくなります。
短期的な表示だけに一喜一憂せず、継続的に「誰が、なぜ、その情報を出すのか」が伝わる設計を作ること。これが、これからの検索で強い記事の条件だと思います。
まとめ
今回の実験から見えてきたのは、AI生成コンテンツは「使えるか、使えないか」で語るものではなく、「どう使うか」で結果が大きく変わるということです。
人の編集と専門性が入ったAI活用は、十分に成果を出せます。一方で、完全自動生成の記事を大量に公開するだけでは、初期表示は取れても、長期的な上位表示はかなり難しい。これはSEOでもAISEOでも同じです。
だからこそ、今後求められるのは、AIを使ってラクをすることではなく、AIを使って品質の高い情報発信をより速く、より継続的に行う体制づくりです。
AI時代の検索は、脅威というより、設計力の差が可視化される時代に入ったのだと思います。皆さんは、AI生成コンテンツをどこまで実務に取り入れていますか？ぜひ考えてみてください。
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参照元
SE Ranking
https://seranking.com/blog/ai-content-experiment/
Google Search Central「Google Search’s guidance about AI-generated content」
https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content
Google Search Central「Google Search’s Guidance on Generative AI Content on Your Website」
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content
Search Engine Land
https://searchengineland.com/ai-generated-content-google-search-experiment-472234
