AI記事は検索で埋もれやすい？原因はAIではなく「ありきたりな内容」かもしれません

AIを使って記事を作成する企業やWebサイトが増えています。

一方で、

「AIで記事を書いても検索順位が上がらない」
「AI記事はGoogleから評価されにくいのでは？」
「たくさん記事を公開しているのにアクセスが増えない」

と感じている方もいるのではないでしょうか。

確かに、AIを使って大量の記事を公開しても、検索結果の中に埋もれてしまうケースはあります。

しかし、問題はAIで書いたこと自体ではなく、記事の中身が他のサイトとほとんど変わらないことにある場合があります。

AIを活用した記事でも、新しい情報や独自のデータ、その会社だから書ける内容、他とは違った見方を加えることで、検索ユーザーにとって価値のあるコンテンツにすることは可能です。

この記事では、AI記事が埋もれやすくなる理由と、AIを活用しながら「そのサイトで読む意味のある記事」を作るための考え方について解説します。

AI記事だから検索順位が上がらないわけではない

AIで記事を作ると、それだけで検索エンジンから評価されなくなると思われることがあります。

しかし重要なのは、記事を「人間が書いたか」「AIが書いたか」だけではありません。

検索するユーザーにとって、

「知りたかったことが分かる」
「他の記事にはない情報がある」
「実際に役立つ」
「次の行動を判断できる」

といった価値があるかどうかが重要です。

逆に、人が時間をかけて書いた記事であっても、検索上位の記事をまとめ直しただけの内容であれば、他の記事との差が生まれにくくなります。

つまり、

AI記事だから埋もれるのではなく、どこにでもある内容の記事だから埋もれてしまう。

この視点を持つことが大切です。

なぜAI記事は「ありきたり」になりやすいのか

AIは非常に便利です。

テーマを入力すれば、短時間で記事の構成を考えたり、文章を書いたりすることができます。

一方で、

「○○とは？」
「○○のメリット」
「○○のデメリット」
「○○を選ぶポイント」
「まとめ」

というような一般的な構成だけで記事を完成させると、すでにインターネット上に存在する記事と似た内容になりやすくなります。

例えば「オウンドメディアのメリット」というテーマでAIに記事を書かせれば、

• 広告費を抑えられる
• SEOによる集客が期待できる
• 自社の資産になる
• 認知度向上につながる
• 継続的な情報発信ができる

といった内容が出てくるでしょう。

もちろん、これらが間違っているわけではありません。

しかし、同じような内容を掲載しているサイトが何百、何千と存在しているのであれば、ユーザーから見ても「この記事でなければならない理由」が弱くなります。

検索結果には同じような記事が増えている

AIの普及によって、記事を作るハードルは以前より大きく下がりました。

これはWebサイトを運営する企業にとって大きなメリットです。

一方で、誰でも短時間で一般的な解説記事を作れるようになったため、今後はさらに「似たような記事」が増えていくことが考えられます。

例えば、

「SEOとは」
「Web集客の方法」
「SNS集客のメリット」
「オウンドメディアとは」

といったテーマについて、インターネット上にある情報を整理しただけでは差別化が難しくなります。

だからこそ、AIを使う場合には、

AIに文章を書かせることよりも、記事に何を入れるかを考えること

の方が重要になってきます。

「そのサイトにしかない情報」を加える

AI記事を強くする方法の一つが、自社にしかない情報を追加することです。

例えば企業が記事を作るのであれば、

実際のお問い合わせで多い質問、サービスを提供していて感じること、顧客がよく勘違いしているポイント、実際に行った施策、改善前と改善後の変化、自社で蓄積したデータなどがあります。

こうした情報は、AIがインターネット上の一般情報だけから作ることはできません。

例えば、

「オウンドメディアは定期更新が重要です」

だけなら一般論です。

しかし、

「実際にSearch Consoleを確認すると、新規記事よりも公開済み記事のリライトによって表示回数が増えるケースがあります。そのため当社では、新規記事を増やすだけでなく、伸び始めた記事を確認してリライトする運用を行っています」

となれば、その会社の運用方法や考え方が加わります。

同じテーマの記事でも、情報の価値は大きく変わります。

新しい情報を記事に追加する

検索ユーザーが求めているのは、必ずしも普遍的な情報だけではありません。

特にWebサービス、AI、広告、SNS、EC、SEOなどの分野では、状況が頻繁に変化します。

数年前に書かれた記事と現在の状況が異なることも珍しくありません。

そこで重要になるのが、記事を公開して終わりにしないことです。

新しい機能が追加された、新しい事例が出てきた、料金体系が変わった、ユーザーの検索方法が変化したといった情報があれば、既存記事にも反映していきます。

新規記事を大量に増やすだけではなく、公開済みの記事を最新の状態に保つことも、自社メディアを運営するうえで重要です。

「違った見方」を加えるだけでも記事は変わる

必ずしも、自社だけが持っている大規模なデータが必要なわけではありません。

他とは少し違う視点を提示することも記事の差別化につながります。

今回の記事で言えば、

「AI記事は検索で上がりにくい」

という話だけで終わらせるのではなく、

「AI記事が上がらないのではなく、AIを使ってありきたりな記事を量産することが問題なのではないか」

という見方です。

同じテーマを扱っていても、切り口を変えることで読者に新しい気づきを与えることができます。

自社の経験から、

「一般的には○○と言われていますが、実際には△△の方が重要だと感じています」

といった内容を追加するのも有効です。

AIには「記事を書く仕事」だけを任せない

AI活用というと、どうしても「文章を自動で作る」という部分に注目されがちです。

しかし、自社メディアでAIを活用するのであれば、それだけではありません。

例えば、

検索テーマの整理、記事構成の作成、文章作成、タイトルやディスクリプションの作成、既存記事の改善案の作成、Search Consoleのデータをもとにしたリライト対象の整理など、さまざまな工程でAIを利用できます。

つまり、

AIに全部任せるのではなく、人や企業が持っている情報とAIの作業能力を組み合わせる。

この使い方の方が、自社メディアでは重要だと考えています。

新規記事だけではなく「育てる運用」が重要

記事を公開した直後から検索上位になるとは限りません。

公開後しばらくしてから、

「少し表示されるようになった」
「特定のキーワードで検索結果に出始めた」
「順位はまだ低いが表示回数が増えてきた」

という記事もあります。

こうした記事は、そのまま放置するのではなく、検索データを確認しながら改善する余地があります。

例えば、実際に検索されているキーワードに合わせて見出しを追加したり、説明が不足している部分を補足したり、新しい情報を追加したりします。

これは植物に例えるなら、

新規記事＝種まき
検索データの確認＝成長確認
リライト＝育成

という考え方です。

記事を作り続けるだけではなく、伸び始めた記事をさらに育てることで、自社メディア全体を強くしていきます。

AI記事で重要なのは「AIっぽさを消すこと」ではない

AI記事について、

「AIっぽい文章にならないようにする」

ことばかり意識してしまうケースもあります。

もちろん、読みづらい表現や不自然な文章は修正した方がよいでしょう。

しかし、それ以上に重要なのは、

その記事を読んだ人に新しい情報が残るかどうか

です。

文章だけ人間らしくしても、中身が他の記事と同じであれば差別化にはなりません。

反対に、AIを使って作成した記事であっても、

自社の経験、最新情報、独自データ、実際の事例、現場で感じていること、他とは違う見方などが入っていれば、記事としての価値を高めることができます。

まとめ｜AI記事を「量産」するのではなく「価値を追加する」

AIを使えば、これまで時間がかかっていた記事制作を効率化できます。

しかし、ただ記事数を増やすだけでは、似たような情報を掲載している多くのサイトの中に埋もれてしまう可能性があります。

これから重要になるのは、

AIで記事を作ることではなく、AIを使って「そのサイトでしか読めない記事」を作ることです。

新しい情報を加える。
自社の経験を加える。
実際のデータを加える。
他とは違った見方を加える。
そして、公開後の検索データを確認してリライトする。

こうした運用を続ければ、AIは単なる「記事量産ツール」ではなく、自社メディアを継続的に育てるための強力な道具になります。

株式会社コアピボットの「まるごと自社メディア」では、記事を作って公開するだけでなく、継続的な更新やSearch Consoleを活用したリライトなど、公開後に記事を育てていく運用にも対応しています。

自社メディアを作りたいものの更新する時間がない、AIを活用して記事を増やしたい、公開済みの記事を改善していきたいといった場合は、お気軽にご相談ください。