AI検索エンジンは重複コンテンツをどのように扱うのか？Googleとは違うのか？

良い質問ですね。AIは重複コンテンツをGoogleとは非常に異なる方法で扱います。

Googleのアプローチ：

• クロール → 重複を特定 → カノニカル選択 → 1バージョンをインデックス
• カノニカルタグ、内部リンク、サイトマップ優先度などのシグナルを利用

AIのアプローチ（システムにより異なる）：

核心的な問題：

Webデータで学習したAIモデルは、あなたのサイトとスクレイパーサイト両方からコンテンツを取り込んでいるかもしれません。どちらがオリジナルかを本質的には知りません。

AIにとって実際に重要なのは：

1. 最初の公開シグナル - タイムスタンプ、公開日
2. 権威性シグナル - ドメインの評判、他ソースからの引用
3. コンテンツ文脈 - 著者の明示、aboutページ、エンティティシグナル

カノニカルタグだけではAIの帰属問題は解決しません。

実際の経験からの事例：

直面した問題：

自社の製品ドキュメントが引用されていたが、再掲載した第三者サイトに帰属されていた（許可はしている）。

分かったこと：

1. 第三者サイトの方がドメインオーソリティが高い場合が多い
2. 検索結果で彼らのバージョンが先に表示されることがある
3. AIは「より権威ある」バージョンを選んでいた

解決策：

1. オリジナルコンテンツへの明確な所有権シグナル

   • タイトルに「[会社名]公式ドキュメント」を入れる
   • スキーママークアップで自社を発行元に指定
   • 著作権表示

2. 独自コンテンツの追加

   • 自社版のみの事例やケーススタディを追加
   • パートナーが再現できない動画コンテンツを掲載
   • 定期的なタイムスタンプ付き更新

3. リンク構造

   • すべてのドキュメントに関連製品・サービスへのリンクを設置
   • 明確なコンテンツ階層を作成

結果：

2ヶ月後、AIは重複ではなくオリジナルのドキュメントを引用するようになりました。

スクレイパーサイト視点で補足：

なぜスクレイパーサイトがあなたより引用されることがあるのか：

1. インデックスの速さ - スクレイパーがあなたより早くインデックスされることがある
2. ドメインオーソリティ - 一部のスクレイパーは高DA
3. クリーンな構造 - ナビゲーションを省き内容がシンプル
4. 学習データ - スクレイパーの内容がAIの学習データに含まれていることがある

できること：

技術対策：

• コンテンツスクレイピングの監視
• 無断転載へのDMCA削除申請
• 可能なら既知のスクレイパーIPをブロック

帰属保護：

• 画像にウォーターマーク
• 自然な形でブランド名をコンテンツに盛り込む
• 独自のフレーズを使用し自社コンテンツと分かるようにする

積極的なシグナル：

• 作成後すぐに公開
• 帰属条件付きで配信
• オリジナルへの権威あるサイトからの引用を増やす

厳しい現実：

AIが一度スクレイパーの内容で学習すると、それを元に戻すことはできません。今後のAIの取得において権威性シグナルを強化していくしかありません。

エンタープライズでのAI向け重複コンテンツ対策：

主な課題：

• 多言語バージョン
• 地域ごとの同内容バリエーション
• パートナーとの共同ブランドコンテンツ
• ユーザー生成コンテンツの重複

当社のアプローチ：

発見：

明確なシグナルを与えれば、AIはコンテンツの関係性を意外とよく理解します。ポイントは「関係性を明文化」すること。

例：

カノニカルタグだけでなく、

• 「これは2025年1月に発行された公式[ブランド]ガイドです」
• 「地域別のバリエーションは[リンク]を参照」
• 「オリジナル著者[著者名]が[会社名]で執筆」

といった人間向けの明記がAIの理解にも役立ちます。

AIクローラー制御の選択肢：

現在のAIクローラーのユーザーエージェント：

重複コンテンツをAIからブロックする場合：

# AIクローラーからプリント版をブロック
User-agent: GPTBot
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

User-agent: Google-Extended
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

注意点：

• すべてのAIクローラーをブロックするとAIでの可視性自体が失われる
• 既知の重複パスのみ選択的にブロックするのが最適
• すべてのAIが明示的に名乗ってくれるとは限らない

llms.txtアプローチ：

ブロックではなく、llms.txtでカノニカルコンテンツをAIに指示する方法も：

# llms.txt
Primary content: /docs/
Canonical documentation: https://yoursite.com/docs/

これはまだ発展途上ですが、ブロックよりもエレガントな方法です。

コンテンツ戦略の観点から重複防止：

最良の重複コンテンツ対策は「重複を作らない」こと：

例えば：

• 印刷用ページ → CSSの印刷スタイルで対応
• パラメータバリエーション → 適切なURL処理
• 似た記事 → 統合または差別化

コンテンツ独自性のための戦術：

マインドセット：

「誰にも気づかれずコピペできるコンテンツ」は差別化不足。明らかに「あなたのもの」と分かる内容を作りましょう。

このディスカッションで、AIにおける重複コンテンツの考え方が完全に変わりました。私のアクションアイテムをまとめます：

技術的実装：

1. 著者シグナルの強化

   • すべてのコンテンツに著者スキーマを追加
   • 著者名と公開日を目立つ位置に表示
   • 著者プロフィールへリンク

2. 所有権の明示

   • 適切な場合はタイトルに会社名を含める
   • 「公式」や「オリジナル」表記を適宜追加
   • 価値あるコンテンツには著作権表示

3. AIクローラーの選択的制御

   • 既知の重複パス（印刷、パラメータ）をブロック
   • llms.txtでカノニカルコンテンツを指定
   • カノニカルコンテンツ自体はAIに開放

4. コンテンツ独自性監査

   • コピペされても気づかれないコンテンツを特定
   • 独自要素（データ、画像、視点）を追加
   • 薄い・類似コンテンツは統合

戦略的アプローチ：

• 技術的なカノニカルだけでなく、オリジナルであることを明らかにすることに注力
• 意味のある形で複製が難しいコンテンツ作り
• スクレイピングを監視し対策を実施

皆さん、貴重なご意見ありがとうございました。従来の重複コンテンツ対策よりもずっと奥が深いですね。