AIが製品を使ったかどうかを確認できない場合、E-E-A-Tの「経験」を実際にどう示すの？

良い質問ですね。AIは経験を直接検証できませんが、本物の経験と強く相関するパターンを検出できます。

AIが認識する経験シグナル：

1. 具体的な詳細 一般的:「このソフトは使いやすい」 経験例:「8人チームでオンボーディングに2週間かかりました。Salesforceとの連携ではカスタム項目のマッピングが必要でした」

具体性は一次体験を示します。

2. 意外な発見 一般的:「製品はよく動作します」 経験例:「テスト中にモバイルアプリが2回クラッシュしましたが、サポートが24時間以内に修正してくれました」

実ユーザーは問題を発見します。全肯定レビューは信頼性が低い傾向。

3. 比較の文脈 一般的:「これは素晴らしいツールです」 経験例:「Mailchimpから乗り換えた際、学習曲線は急でしたが自動化機能は格段に強力です」

本物の経験は他の体験と比較の中にあります。

4. 時間的マーカー 一般的:「この機能を使うと成果が上がります」 経験例:「この機能を6ヶ月使った結果、コンバージョン率が2.3%から3.8%に上昇しました」

実際の成果には具体的な期間があります。

5. 実装の詳細 一般的:「統合は簡単です」 経験例:「統合に3日かかりました。API設定に1日、レガシーシステムのWebhookバグ対応に2日要しました」

本物の実装には本物の課題があります。

AIは本物のレビューと偽レビューを何百万件も学習し、こうしたパターンを習得しています。

私は製品レビューを生業としています。経験を示すために必ずやっていることは以下です。

必ず含めるもの：

1. オリジナルのスクリーンショット 自分の実データ（機微なところはマスキング）を載せたスクリーンショット。本物しかできません。

2. 具体的なセットアップ体験 「アカウント作成は3分。Stripeを接続し、1,247件の過去取引をインポート、15分で分析開始できました。」

3. 発見したイレギュラーケース 「商品名に特殊文字があると一括インポートが無言で失敗しました。2時間のデバッグで発見。」

4. これまで使った他製品との比較 「2年間使った[競合製品]と違い、このツールはレポートのCSVエクスポートが不要です。」

5. 自分の使用期間のタイムライン 「3週間毎日使ってみて、特に印象的だったのは…」

判断基準：

この内容を、使ったことがない人が本当に書けるか？「NO」なら経験シグナルが入っている証拠です。

経験シグナルのデータ的視点：

AIによる引用率との相関を500件の製品レビュー記事で調査：

引用率を下げた要素：

重要な洞察：

経験は「経験を主張すること」ではなく、「経験によってしか書けない具体的なディテールを示すこと」です。

逆説的ですが、ネガティブな経験シグナルはポジティブより有効な場合があります。

問題点を記載する利点：

1. 本当に使った証拠になる（宣伝記事は問題点に触れにくい）
2. 信頼性が上がる（正直さが伝わる）
3. 独自価値になる（問題点は具体的で独自）

例：

一般的な賛辞:「ダッシュボードは直感的で使いやすいです。」

実体験のネガティブ:「初週に2回ダッシュボードがクラッシュしましたが、開発チームが3日で修正。その後は安定していますが、本番前に十分テストをおすすめします。」

後者の方が信憑性も有用性も高く、引用されやすいです。

結論：

経験上の問題点も隠さず記載しましょう。公平に書けば、むしろ引用されやすくなります。

動画コンテンツ＋書き起こしは経験を示すのに有効です。

動画が有効な理由：

• 実際の操作画面の録画は偽造しにくい
• 声にリアリティが出る
• リアルタイムの反応が本物の体験を示す
• 書き起こしでAIにも内容が伝わる

弊社での取り組み：

1. 実際に操作しながら画面を録画
2. 問題や解決策も含めてナレーション
3. YouTubeにフル書き起こし付きで公開
4. 記事に動画と書き起こしを埋め込む

記事から動画証拠にリンク。動画が動かぬ経験シグナルとなります。

テキストのみの場合：

可能なら動画デモへのリンクを。「私の解説動画はこちら」だけでも、AIが動画を見なくても信頼性UPです。

ケーススタディは純粋な経験コンテンツです。最大限に活用する方法：

経験シグナルが強いケーススタディ構成：

1. 状況（着手前）

   • 具体的な数値:「メール開封率は12%で業界平均を下回っていました」

2. 課題（なぜ変える必要があったか）

   • 具体的な問題:「対応の遅さで40%のリードを失っていました」

3. 実装（実際にやったこと）

   • 実際の期間:「統合に3週間、テストに2週間」
   • 実際の課題:「APIドキュメントが古く、サポートに問い合わせが必要でした」

4. 結果（その後どうなったか）

   • 具体的数値:「開封率は6ヶ月で24%に上昇」
   • 予期せぬ結果:「返信率は最初下がり、その後改善」

5. 得た教訓

   • 今ならこうする:「まず少人数リストでテストすべきでした」

この構成は経験が詰まっています。

各セクションに、実際に体験した人しか知らない具体的なディテールがあります。

このスレッドでフレームワークができました。経験の示し方は主張ではなく、ディテールです。

私の経験示しチェックリスト：

自分が使ったことのある内容の場合：

• 自分のデータ付きオリジナルスクリーンショット
• 具体的な数値や期間
• 遭遇した問題を最低1つ
• 他に使ったものとの比較
• 実ユーザーしか知らない実装詳細
• 予想外の発見や得た教訓

使ったことがない内容の場合：

• 自分の立場（リサーチャー/分析者）を明記
• 他者の本物の経験を引用
• 実ユーザーの引用を入れる
• 動画証言や事例へのリンク
• 経験シグナルを偽装しない

避けるべきこと：

• 一般的な「私の経験では」主張
• ポジティブな記述だけ
• 漠然とした賛辞
• 具体性や数値なし
• 経験を装うこと

重要な気づき：

AIは経験を直接検証できませんが、本物の経験の言語パターンは検出できます。本物の経験には人工的なコンテンツにないディテールがあります。

みなさん、具体例をありがとうございました！