AIは薄いコンテンツをGoogleとは異なる方法で評価するのか？驚きの結果をテスト

素晴らしいテストです。AIが薄いコンテンツを異なる方法で扱う理由について補足します。

Google vs AIの評価：

AIが薄いコンテンツを「無視」する理由：

AIは「このコンテンツは引用価値があるか？」と問います。

薄いコンテンツとは通常：

• 一般的な知識を言い換えている
• 具体的なデータがない
• 直接的に答えていない
• 引用できる知見がない

AIの暗黙の品質テスト：

「これを引用することで、私の回答の信頼性が高まるか？」

一般的な内容はこのテストに不合格。独自の知見が合格します。

意味すること：

薄いコンテンツは「ペナルティ」ではなく、AIの目的に役立たないだけです。Googleでは被リンクが多ければ薄くてもランクインするのと異なります。

AIで可視化されない薄いコンテンツのパターンを、数百サイトの監査経験から紹介します。

AIが無視するコンテンツの特徴：

1. 「Xとは」だけで差別化がない

   • 一般的な定義
   • 独自の視点がない
   • どのサイトにも載っている内容

2. 深みのないリスト記事

   • 「Xのための10のヒント」
   • 各ヒントが一文だけ
   • 説明や根拠がない

3. 情報のまとめ記事

   • 既存情報の寄せ集め
   • 独自分析がない
   • AIが他で見つけられる内容

4. キーワード重視のコンテンツ

   • Google向けに書かれている
   • 同じフレーズの繰り返し
   • 実質的な価値がない

AIで可視化されるコンテンツの特徴：

1. データ付きの独自調査
2. 資格ある専門家の視点
3. 具体的な成果のある事例
4. 独自のフレームワークや手法
5. 実体験レポート

監査時の質問：

「このコンテンツがなくなったら、何か独自のものが失われるか？」

「いいえ」なら、AIにとっては薄いコンテンツです。

短いコンテンツの擁護：

短い ≠ 薄い

AIによく引用されるのは短いコンテンツの場合も多いです：

• FAQの回答（50～100字）
• データポイントと出典
• 独自の視点を加えた定義
• 具体的な手順付きのHow-to

短いコンテンツが価値ある理由：

1. 直接回答 － 無駄がなく答えそのもの
2. 引用しやすい形式 － 抜き出して引用しやすい
3. 独自情報 － 他で見つからない内容
4. 明確な専門性 － 著者の信頼性が明示

例：

［直接回答－50字］
［裏付けデータ－100字］
［専門家の文脈－100字］
［実践例－100字］

合計：350字 AIでの引用率：2,000字のガイドより高いことも

気づき：

AIは長さより密度を評価します。簡潔かつ本質的に。

AI向けに薄いコンテンツをアップグレードする方法：

薄いコンテンツ監査：

各記事について以下を自問：

1. 独自情報が含まれているか？
2. 直接的な回答があるか？
3. 専門家が価値を認めるか？
4. 引用できる部分があるか？

0～1つ：薄い（大幅改善が必要） 2つ：中程度（強化が必要） 3～4つ：十分（フォーマット最適化）

薄い→厚いへのアップグレード例：

私たちのプロセス：

1. すべてのコンテンツを「厚み」で監査
2. ランク上昇が見込めるページを優先
3. 独自価値を追加（文字数だけ増やさない）
4. AIでの引用率をモニタリング

一般的な結果：

薄いコンテンツをアップグレード：AI引用が200～400%増加 長さだけ追加：ほぼ変化なし

ECサイトにおける薄いコンテンツの現実：

問題点：

ほとんどの商品ページはAIの基準では「薄い」です。

• 一般的な商品説明
• メーカーの仕様のコピー
• 独自の価値がない

私たちの対策：

商品ページを情報リソースに変革：

改善前（薄い）： 「高品質なランニングシューズ。快適な履き心地。ランナーに最適。」

改善後（厚い）： 「重さ9.2oz、スタック高32mm。当社パネルの47人のマラソンランナーがテストし、10マイル以上のランでクッション性4.7/5と評価。おすすめ：ニュートラル走法、ロードラン、10K超の距離。」

追加要素：

• 具体的な計測値
• 独自のテストデータ
• 用途の明確化
• 専門家の推薦

結果：

独自データ付き商品ページ：商品クエリでAI引用率28% 一般的な商品ページ：AI引用率3%

投資価値：

確かに手間はかかります。しかし、一般的な商品コンテンツはAIには見えません。

コンテンツの厚みを運用面で管理する方法：

私たちのコンテンツスコアリングシステム：

各記事を以下で採点：

採点ガイド：

• 0～2点：薄い（公開せず改善）
• 3～5点：中程度（補助コンテンツとして可）
• 6～10点：厚い（ピラーコンテンツ候補）

運用ルール：

3点未満のコンテンツは公開不可。 ピラーコンテンツは必ず7点以上。

結果：

採点導入前後でAI引用率が8%→31%に上昇。

ツール：

CMS内で簡易チェックリストを導入。ライターが自己採点し、編集者が検証。

素晴らしい議論です。得られた知見をもとに私のフレームワークを共有します：

AIコンテンツ厚みフレームワーク：

コア原則：

AIは薄いコンテンツをペナルティとしません。引用価値のないコンテンツを無視します。問うべきは「十分な長さか？」ではなく「引用する価値があるか？」です。

厚み要素（優先度順）：

1. 独自調査・データ（最重要）
2. 専門家の視点
3. 具体的かつ検証可能な事実
4. 独自の知見やフレームワーク
5. 直接的な回答フォーマット
6. カバーの深さ（長さではない）

厚みのテスト：

以下を自問：

• 当社独自の情報があるか？
• 専門家が価値を認める内容か？
• 特に引用できる部分があるか？
• ユーザーの質問に直接答えているか？

3～4点：厚いコンテンツ 1～2点：中程度（公開前に強化） 0点：薄い（AI可視性目的では公開不可）

実践的なアップグレード：

結論：

文字数 ≠ 厚み 独自価値 ＝ 厚み

あなたのコンテンツを「代替不可能」にすることに集中しましょう。

皆さん、素晴らしい知見をありがとうございました！