生成AIの登場により、コンテンツ制作の現場は大きな転換期を迎えています。
特にSEO対策においては、「AIで作成したコンテンツは検索エンジンに評価されるのか？」という疑問が多くのマーケターや企業の関心事となっています。
株式会社Faber Companyが実施した検証実験は、この問いに対する具体的なデータと洞察を提供しています。
今回は、同社のYouTube動画で公開された生成AIとSEOに関する検証結果を詳しく解説します。
人間が書いたコンテンツ、ChatGPTで生成したコンテンツ、カスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツという3つのパターンを比較し、コンテンツ制作時間、検索順位、ユーザーエンゲージメントの観点から分析した結果は、今後のコンテンツマーケティング戦略に大きな示唆を与えるものです。
生成AIを活用したSEO対策に興味がある、コンテンツ制作の効率化を検討している、そして最新のSEOトレンドを把握したい人はぜひ見ておいて下さいね！
生成AIとSEOの関係性：なぜ今、検証が必要なのか
生成AIの急速な普及により、コンテンツ制作の現場では大きなパラダイムシフトが起きています。
ChatGPTをはじめとする生成AIツールは、わずか数分で数千文字の記事を作成できる能力を持ち、多くの企業がこの技術をコンテンツマーケティングに活用し始めています。
しかし、生成AIで作成したコンテンツがSEOにどのような影響を与えるのかについては、明確なデータが不足していました。
Googleは公式に「AIで生成されたコンテンツであっても、品質が高ければ評価する」という方針を示していますが、実際の検索順位やユーザーエンゲージメントへの影響は未知数でした。
株式会社Faber Companyは、この疑問に答えるため、科学的なアプローチで検証実験を実施しました。
同社は、SEOツール「MIERUCA（ミエルカ）」を提供する企業として、長年にわたりSEOとコンテンツマーケティングの分野で専門性を蓄積してきました。
その専門知識を活かし、生成AIがSEOに与える影響を定量的に測定する実験を行ったのです🧪
検証実験の背景と目的
この検証実験の主な目的は、生成AIを活用したコンテンツ制作が、従来の人間によるコンテンツ制作と比較して、どのような優位性や課題を持つのかを明らかにすることでした。
特に以下の3つの観点から比較分析が行われました。
コンテンツ制作時間の効率性：人間とAIでは、同じ品質のコンテンツを作成するのにどれだけ時間差があるのか
検索エンジンでの評価：AIで生成したコンテンツは、検索結果でどの程度の順位を獲得できるのか
ユーザーエンゲージメント：読者は人間が書いたコンテンツとAIが生成したコンテンツをどのように受け止めるのか
これらの観点から得られたデータは、今後のコンテンツマーケティング戦略を立案する上で、非常に重要な指標となります📊
Googleの公式見解とSearch Central Live Deep Dive 2025
動画では、Googleの公式イベント「Search Central Live Deep Dive 2025 in バンコク」での発表内容も紹介されています。
このイベントでGoogleは、生成AIで作成されたコンテンツに対する評価基準について、より詳細な説明を行いました。
Googleの基本的な方針は、「コンテンツがどのように作成されたか」ではなく、「コンテンツがユーザーにとってどれだけ有益か」を重視するというものです。
つまり、AIで生成されたコンテンツであっても、人間が書いたコンテンツであっても、ユーザーに価値を提供できれば高く評価されるということです。
ただし、Googleは同時に「E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）」の重要性も強調しています。
特に「Experience（経験）」の要素は、実際の体験や専門知識に基づいたコンテンツを評価する指標として、生成AIコンテンツの質を判断する上で重要な基準となっています🤖
検証実験の詳細：3つのコンテンツタイプを比較
Faber Companyの検証実験では、以下の3つのタイプのコンテンツを作成し、それぞれのパフォーマンスを比較しました。
この比較により、生成AIの活用方法によって結果がどのように変わるのかが明らかになりました。
タイプ1：人間が書いたコンテンツ
まず基準となるのが、従来通り人間のライターが執筆したコンテンツです。
このコンテンツは、専門知識を持つライターがリサーチを行い、構成を考え、執筆し、編集するという一連のプロセスを経て作成されました。
人間が書いたコンテンツの特徴は、以下の点にあります。
独自の視点と経験：ライター自身の経験や専門知識が反映されている
文脈理解の深さ：読者のニーズや背景を深く理解した上で執筆されている
創造性と独自性：オリジナルな表現や独自の切り口が含まれている
制作時間：リサーチから執筆、編集まで含めると相当な時間が必要
このタイプのコンテンツは、品質面では高い評価を得られる可能性がある一方で、制作に多くの時間とコストがかかるという課題があります。
タイプ2：ChatGPTで生成したコンテンツ
次に、一般的なChatGPTを使用して生成したコンテンツです。
このコンテンツは、特別なカスタマイズを行わず、標準的なプロンプトを使用してChatGPTに記事を生成させたものです。
ChatGPTで生成したコンテンツの特徴は以下の通りです。
制作時間の短縮：数分から数十分で記事の初稿が完成する
一般的な情報の網羅：広く知られている情報を効率的にまとめることができる
文法的な正確さ：基本的な文法やスタイルは一貫している
独自性の欠如：他のAI生成コンテンツと似た表現になる可能性がある
このタイプのコンテンツは、効率性では優れているものの、独自性や専門性の面で課題があることが予想されました。
タイプ3：カスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツ
最後に、自社のコンテンツをインプットさせてカスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツです。
このアプローチでは、Faber Companyが過去に作成した高品質なコンテンツをAIに学習させ、その文体やスタイル、専門性を反映させたコンテンツを生成しました。
カスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツの特徴は以下の通りです。
企業独自の文体とトーン：自社のブランドボイスを反映したコンテンツが生成される
専門性の継承：過去の高品質コンテンツから学習した専門知識が活用される
効率性と品質の両立：短時間で作成しながらも、一定の品質を維持できる
一貫性の確保：複数のコンテンツ間でスタイルや品質の一貫性を保ちやすい
このアプローチは、生成AIの効率性と人間のコンテンツの品質を組み合わせた、ハイブリッドな手法と言えます。
検証結果1：コンテンツ制作時間の劇的な短縮
検証実験の最初の発見は、コンテンツ制作時間に関するものでした。
この結果は、多くの企業がコンテンツマーケティングの効率化を検討する上で、非常に重要な指標となります。
人間による制作時間との比較
従来、専門的な記事を一本作成するには、リサーチ、構成作成、執筆、編集、校正といった複数のプロセスを経る必要がありました。
これらのプロセスには、通常数時間から数日を要することが一般的です。
一方、生成AIを活用した場合、初稿の作成時間は大幅に短縮されることが確認されました。
特にChatGPTやカスタマイズしたAIモデルを使用した場合、数分から数十分で記事の骨格が完成します。
ただし、重要なのは「初稿の作成時間」だけではありません。
AIが生成したコンテンツであっても、人間による確認・修正・編集のプロセスは必要不可欠です。
この点について、動画では明確に強調されています🎥
効率化の実際と注意点
生成AIを活用することで得られる効率化のメリットは、単に時間短縮だけではありません。
以下のような複合的な効果が期待できます。
リサーチ時間の短縮：AIが既存の情報を迅速に整理・要約してくれる
構成作成の効率化：適切なプロンプトを使用することで、論理的な構成が自動生成される
複数パターンの作成：異なるアプローチの記事を短時間で複数作成し、比較検討できる
編集作業への集中：執筆時間が短縮されることで、編集や品質向上により多くの時間を割ける
しかし、効率化を追求するあまり、品質が低下しては本末転倒です。
生成AIで作成したコンテンツであっても、必ず人間が確認・修正することの重要性が強調されています。
カスタマイズAIモデルの優位性
特に注目すべきは、カスタマイズしたAIモデルを使用した場合の効率性です。
自社のコンテンツをインプットさせたAIモデルは、一般的なChatGPTと比較して、以下の点で優れていることが確認されました。
修正回数の減少：自社のスタイルや専門性を学習しているため、初稿の段階で品質が高い
ブランドボイスの一貫性：複数の記事を作成しても、トーンやスタイルが統一される
専門用語の適切な使用：業界特有の用語や表現を正確に使用できる
編集時間の短縮：人間による修正が最小限で済むため、全体の制作時間がさらに短縮される
これらの結果から、生成AIを活用したコンテンツ制作では、単にツールを導入するだけでなく、自社のニーズに合わせてカスタマイズすることが、真の効率化につながることが示されました。
検証結果2：検索順位への影響とSEO効果
コンテンツマーケティングにおいて最も重要な指標の一つが、検索エンジンでの順位です。
Faber Companyの検証実験では、3つのタイプのコンテンツが実際の検索結果でどのような順位を獲得したのかが測定されました。
AIコンテンツの検索順位パフォーマンス
検証の結果、生成AIで作成したコンテンツであっても、適切に編集・最適化されていれば、検索エンジンで一定の評価を得られることが確認されました。
これは、Googleが公式に表明している「コンテンツの作成方法ではなく、品質を重視する」という方針と一致する結果です。
特に、カスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツは、一般的なChatGPTで生成したコンテンツよりも高い検索順位を獲得する傾向が見られました。
この差は、以下の要因によるものと考えられます。
専門性の深さ：自社の専門知識を学習したAIは、より深い洞察を含むコンテンツを生成できる
独自性の確保：カスタマイズされたAIは、一般的なAIとは異なる独自の視点や表現を提供できる
E-E-A-Tの向上：専門性と権威性が反映されたコンテンツは、Googleの評価基準により適合する
人間が書いたコンテンツとの比較
人間が書いたコンテンツと生成AIで作成したコンテンツの検索順位を比較した結果、興味深い傾向が明らかになりました。
人間が書いたコンテンツは、独自の経験や深い洞察が含まれている場合、依然として高い評価を得る傾向があります。
特に、以下のような要素が含まれるコンテンツは、AIでは再現が難しく、検索順位でも優位性を示しました。
実体験に基づく情報：実際に製品を使用した感想や、現場での経験談
独自のデータや調査結果：自社で実施した調査やアンケートの結果
専門家としての独自見解：業界の動向に対する独自の分析や予測
ケーススタディ：具体的な事例や成功事例の詳細な分析
一方で、一般的な情報をまとめた記事や、広く知られている知識を解説する記事については、適切に編集されたAIコンテンツでも人間が書いたコンテンツと同等の検索順位を獲得できることが確認されました。
SEO効果を最大化するための要素
検証実験から、生成AIで作成したコンテンツのSEO効果を最大化するためには、以下の要素が重要であることが明らかになりました。
人間による編集と検証：AIが生成した内容の正確性を確認し、必要に応じて修正する
独自情報の追加：自社の経験やデータなど、AIでは生成できない独自情報を追加する
ユーザー意図への最適化：検索ユーザーが本当に求めている情報を提供する
E-E-A-Tの強化：専門性、権威性、信頼性を示す要素を意識的に盛り込む
定期的な更新：最新の情報を反映し、コンテンツの鮮度を保つ
これらの要素を適切に実装することで、生成AIで作成したコンテンツであっても、検索エンジンで高い評価を得られる可能性が高まります。
検証結果3：ユーザーエンゲージメントの分析
検索順位と並んで重要な指標が、ユーザーエンゲージメントです。
どれだけ検索順位が高くても、ユーザーがコンテンツに満足しなければ、長期的なSEO効果は期待できません。
Faber Companyの検証では、3つのタイプのコンテンツに対するユーザーの反応も測定されました。
滞在時間と直帰率の比較
ユーザーエンゲージメントを測る主要な指標として、ページ滞在時間と直帰率があります。
これらの指標は、ユーザーがコンテンツに価値を感じているかどうかを示す重要なシグナルです。
検証の結果、適切に編集された生成AIコンテンツは、人間が書いたコンテンツと同等のユーザーエンゲージメントを獲得できることが確認されました。
特に、以下の条件を満たすAIコンテンツは、高いエンゲージメントを示しました。
読みやすい構成：論理的で分かりやすい構成になっている
適切な情報量：ユーザーが求める情報を過不足なく提供している
視覚的な工夫：見出し、箇条書き、画像などを適切に配置している
実用的な情報：ユーザーが実際に活用できる具体的な情報が含まれている
コンテンツの質とユーザー満足度
ユーザーエンゲージメントの観点から見ると、コンテンツの「質」が最も重要であることが改めて確認されました。
AIで生成されたかどうかではなく、ユーザーにとって有益な情報が提供されているかどうかが、エンゲージメントを左右する決定的な要因です。
カスタマイズしたAIモデルで生成したコンテンツが高いエンゲージメントを示した理由の一つは、自社の過去の高品質コンテンツから学習することで、ユーザーが求める情報の傾向や表現方法を適切に反映できたためと考えられます。
エンゲージメント向上のための実践的アプローチ
生成AIで作成したコンテンツのユーザーエンゲージメントを向上させるためには、以下のアプローチが効果的であることが示されました。
ユーザー視点の徹底：AIに指示を出す際、ユーザーのニーズや疑問を明確に定義する
実例の追加：AIが生成した一般的な説明に、具体的な事例や実例を人間が追加する
視覚要素の最適化：図表や画像を適切に配置し、視覚的な理解を促進する
CTA（行動喚起）の設計：ユーザーが次に取るべきアクションを明確に示す
読みやすさの向上：文章の長さ、段落構成、フォントサイズなどを最適化する
これらの要素を意識的に実装することで、AIコンテンツであっても高いユーザーエンゲージメントを実現できることが、検証実験から明らかになりました💡
生成AIをSEOに活用する際のベストプラクティス
Faber Companyの検証実験から得られた知見をもとに、生成AIをSEO対策に効果的に活用するためのベストプラクティスをまとめます。
これらの実践方法は、今後のコンテンツマーケティング戦略において重要な指針となるでしょう☝️
1. 人間による確認・修正は必須
動画で最も強調されているポイントの一つが、「生成AIで作成したコンテンツであっても、人間が確認・修正することが重要」という点です。
AIは効率的にコンテンツを生成できますが、以下の点で人間の介入が不可欠です。
事実確認：AIが生成した情報の正確性を検証する
文脈の適切性：ターゲットオーディエンスに適した表現になっているか確認する
独自性の追加：自社の経験や独自データを追加する
ブランドボイスの調整：企業のトーンやスタイルに合わせて修正する
SEO最適化：キーワードの配置や内部リンクなどを最適化する
2. カスタマイズしたAIモデルの活用
検証結果から、自社コンテンツをインプットさせたカスタマイズAIモデルは、一般的なChatGPTよりも優れた結果を示すことが明らかになりました。
カスタマイズAIモデルを構築する際のポイントは以下の通りです。
高品質コンテンツの選定：学習させるコンテンツは、過去に高い評価を得たものを選ぶ
専門性の反映：自社の専門知識や独自の視点が含まれるコンテンツを優先する
スタイルの一貫性：ブランドボイスが統一されたコンテンツを学習データとして使用する
継続的な改善：新しい高品質コンテンツを追加し、モデルを継続的にアップデートする
3. E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成
Googleが重視するE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の要素を、生成AIコンテンツにも組み込むことが重要です。
Experience（経験）：実際の使用経験や実践的な知見を追加する
Expertise（専門性）：専門的な知識や深い洞察を含める
Authoritativeness（権威性）：信頼できる情報源を引用し、専門家の見解を示す
Trustworthiness（信頼性）：正確な情報を提供し、透明性を確保する
4. ユーザー意図への最適化
SEOの本質は、ユーザーが求める情報を提供することです。
生成AIを活用する際も、この原則を忘れてはいけません。
検索意図の分析：ターゲットキーワードで検索するユーザーが何を求めているかを理解する
包括的な情報提供：ユーザーの疑問に対して、包括的かつ詳細な回答を提供する
実用的な価値：読者が実際に活用できる具体的な情報やアドバイスを含める
問題解決志向：ユーザーの課題や悩みを解決する内容を優先する
5. 継続的な測定と改善
生成AIを活用したコンテンツマーケティングでは、継続的な測定と改善が不可欠です。
パフォーマンス測定：検索順位、トラフィック、エンゲージメントなどの指標を定期的に測定する
A/Bテスト：異なるアプローチのコンテンツを比較し、最適な方法を見つける
ユーザーフィードバック：読者からのコメントや反応を分析し、改善に活かす
競合分析：同じキーワードで上位表示されているコンテンツを分析し、差別化ポイントを見つける
生成AIとSEOの未来：今後の展望
Faber Companyの検証実験は、生成AIがSEOとコンテンツマーケティングにもたらす変化の一端を示しています。
今後、この分野はさらに進化していくことが予想されます。
AI技術の進化とコンテンツ制作
生成AI技術は急速に進化しており、今後さらに高度なコンテンツ生成が可能になると考えられます。
特に以下のような進化が期待されています。
より自然な文章生成：人間が書いた文章との区別がさらに困難になる
専門性の向上：特定分野の専門知識をより深く理解したコンテンツ生成
マルチモーダル対応：テキストだけでなく、画像や動画も含めた総合的なコンテンツ制作
パーソナライゼーション：ユーザーごとに最適化されたコンテンツの自動生成
検索エンジンの対応
Googleをはじめとする検索エンジンも、AI生成コンテンツの増加に対応して、評価アルゴリズムを進化させていくと予想されます。
Search Central Live Deep Dive 2025での発表からも分かるように、Googleは「コンテンツの作成方法」ではなく「コンテンツの品質」を重視する方針を明確にしています。
この方針は今後も継続される可能性が高いと考えられます。
ただし、AI生成コンテンツの品質を評価する基準は、より洗練されていくでしょう。
特に、独自性、専門性、実体験に基づく情報などが、より重要な評価要素となる可能性があります。
コンテンツマーケターの役割の変化
生成AIの普及により、コンテンツマーケターの役割も変化していくと考えられます。
単純な執筆作業はAIに任せ、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるでしょう。
戦略立案：コンテンツ戦略の設計やターゲット設定
品質管理：AIが生成したコンテンツの確認と改善
独自価値の創出：AIでは生成できない独自の経験や洞察の提供
ユーザー理解：深いユーザーインサイトの発掘と活用
クリエイティブディレクション：AIを効果的に活用するための指示設計
まとめ：生成AIとSEOの効果的な融合に向けて
株式会社Faber Companyの検証実験は、生成AIがSEOとコンテンツマーケティングにもたらす可能性と課題を明確に示しています。
重要なのは、AIで生成されたかどうかではなく、ユーザーにとって有益な情報を提供できているかどうかです。
ただし、動画で繰り返し強調されているように、生成AIで作成したコンテンツであっても、人間による確認・修正は必須です。
事実確認、独自情報の追加、ブランドボイスの調整など、人間の専門性と判断力が不可欠な要素は依然として多く存在します。
今後、生成AI技術はさらに進化し、コンテンツマーケティングの現場に大きな変革をもたらすでしょう。
しかし、その中心にあるべきは常に「ユーザーに価値を提供する」という原則です。
生成AIは強力なツールですが、それを効果的に活用し、真にユーザーに役立つコンテンツを作り出すのは、人間の役割です。
生成AIとSEOの効果的な融合を実現するためには、技術の可能性を理解しつつ、その限界も認識し、人間の専門性と創造性を適切に組み合わせることが重要です。
Faber Companyの検証実験は、その実践的な指針を提供してくれる貴重な資料と言えるでしょう。
ぜひ、今回の検証結果と知見を参考に、コンテンツマーケティング戦略に生成AIを効果的に取り入れてみて下さい💻
