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第1回、第2回では、SEOとLLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）の違いや、技術的アプローチを解説しました。
第3回では、生成AI時代に「有用なコンテンツ」とは何かを考え、AIにも人にも「選ばれる」ための実践的な方法を解説します。
AIが評価するコンテンツの3つの基本要素
AI時代だからといって評価基準がまったく変わるわけではありません。従来のSEOで重要だった要素を、AIがどのように読み取るかという視点で、次の3要素に整理してみます。
1. コンテキスト（文脈）
その情報がどのような状況や前提のもとで語られているか。
従来のSEO
- キーワードの適切な配置（タイトル、見出し、本文）
- 検索意図との一致度が重要
AIの評価
- キーワードだけでなく、質問への答えとして成立しているか
- 情報同士の因果関係や意図を理解して評価
2. ストラクチャー（構造）
情報が整理され、形式的に理解しやすい形で提供されているか。
従来のSEO
- HTMLタグの適正利用（H1 / H2、meta情報）
- クローラーに伝わりやすく整理
AIの評価
- 見出し、リスト、Q&A形式などでAIが引用しやすい
- Schema.org などの構造化データを使って、内容を正しく理解しやすい形式に整理する
3. リレーション（関連性）
情報同士のつながりや位置づけが明確になっているか。
従来のSEO
- 内部リンク、外部リンクを通じたページ同士の関連性
- 被リンク（権威性）
AIの評価
- サイト内外の情報を結びつけ、知識のネットワークを形成
- 孤立した情報よりも「関連づけられた情報」をAIは信頼して引用
コンテンツ制作で押さえる生成AI時代のE-E-A-T
検索エンジンに限らず、AIもまた「この情報は信頼できる？」を基準にコンテンツを評価します。とくにAIは、回答を生成する際に一次情報や信頼性の裏付けがあるデータを優先的に引用するため、E-E-A-Tの考え方は今まで以上に重要です。
Experience（経験）
ポイント
単なる主観的な感想ではなく、「いつ、どこで、何を、どのように行ったか」を数値や期間、具体的な行動と共に記述します。AIは行動と結果の因果関係を学習し、その再現性を評価します。
実践例
❌「担当ECサイトを改善した結果、成果が出ました」
⭕️「2025年7月に担当したECサイトでUI/UX改善施策を実施し、1ヶ月でCVRが1.5%から2.3%に向上しました。具体的には、A/Bテストで検証した結果、購入ボタンの色を緑から赤に変更したところ…」
Expertise（専門性）
ポイント
AIは「根拠の明示」「出典の信頼度」から専門性を判断します。公的機関、専門家の引用や最新トレンドへの言及など、客観的で信頼できる情報ソースを活用し、特定トピックに関する深い知識と理解を示すことが重要です。
実践例
- 専門資格や実績を明記する。
- 公式データや論文、業界レポートを引用し、出典を明確にする。
- 最新のトレンドや技術動向に触れ、「2025年版の〇〇に関するレポートによると…」のように、情報の鮮度と根拠を示す。
- 専門用語を用いる際は、場合によっては初心者でも理解できるように補足説明や具体例を加える。
Authoritativeness（権威性）
ポイント
権威性は、自分で主張するのではなく、外部からの評価や言及（サイテーション） によって形成されます。AIは、専門家や信頼性のあるメディアからの参照リンク、SNSやレビューサイトでのポジティブな言及を「信頼の裏付け」として学習します。
実践手順
- 業界メディアや専門家サイトからの参照リンクを得る
- ブランド名やサービス名がポジティブに言及される（サイテーションが増える）仕組みを整える
- 著者プロフィールを充実させる（肩書きや実績）
- GoogleビジネスプロフィールやSNSと連携し、情報発信に一貫性を持たせる
Trustworthiness（信頼性）
ポイント
透明性と正確性が何より重要です。AIはコンテンツの更新頻度や情報の一貫性を評価します。ユーザーにとっても「誰が運営しているのか」「根拠は何か」が明示されていることが安心感につながります。
実践手順
- 運営者、著者、監修者の情報を公開する
- データや数値の出典を明示し、検証可能にする
- 広告やPRを明確に分ける
- Webサイト、SNS、GoogleビジネスプロフィールのNAP情報（名前、住所、電話番号）を一致させる
AIが評価するE-E-A-Tのポイントは、ユーザーが初めてWebサイトに訪れたときに抱く「信頼できそう」「ためになりそう」という感覚と共通しているのです。
マルチモーダルAIに対応したコンテンツ
ここでは、AI時代に求められる「伝わる、理解される」複合コンテンツ制作のポイントをご紹介します。
AIはテキストだけでなく、画像や図表など複数の情報を組み合わせたマルチモーダルコンテンツも理解します（精度は分野や用途によって差がある）。こうした複合的なコンテンツは、情報を整理して伝える効果が高いため、ユーザーにとっても分かりやすく、AI評価とUXの両面で有用です。今後、マルチモーダルAI対応は、重要な差別化要因の一つになるでしょう。
生成における活用例
- 学習した対応関係をもとに、テキストから画像生成
- 画像を見てテキスト生成
- 複数のモダリティを統合した応答生成
日本国内で一般向け利用率が高いマルチモーダルAI
すぐに取り組める実践的な対策
画像とファイル名の最適化
AIが画像を正しく理解するために、その内容を言葉で明確に伝えましょう。
- alt属性
画像が伝える「情報」を具体的に言語化することが重要です。単なるキーワードの羅列ではなく、画像が持つ意味や役割を簡潔に記述します。
実践例：
❌️alt="グラフ01"
⭕️alt="WebサイトのUI改善前後でCVRが向上したことを示す棒グラフ01"
- ファイル名
画像や動画のファイル名自体も、AIがコンテンツの文脈と結びつけるのに役立ちます。
実践例：
「conversion-rate-before-after-comparison.png」といった具体的なファイル名にすることが効果的です。
動画や音声の活用
動画や音声は、テキストだけでは伝えにくい情報（手順、雰囲気、感情など）を効率的に伝えます。AIは、これらのメディアの内容も解析し、要約や引用に利用します。
- ハウツー記事：テキスト主体のコンテンツに動画で操作手順を補足することで、AIはテキストと動画を組み合わせ、「最も効率的な操作手順」としてユーザーに提示することができます。
- インタビュー記事：音声ファイルを埋め込むことで、AIは話者の声のトーンやニュアンスも理解し、より文脈に即した要約を生成することがあります。
AIが理解しやすいコンテンツの設計
AIは、コンテンツをただの文字や画像として捉えるだけでなく、その意味や役割を理解しようとします。この「意味の理解」を助けることが、AIとユーザーの双方にとって有益なコンテンツを生み出す鍵です。
- コンテンツ構造の整理：記事全体の構成を整理し、見出し、箇条書き、表組みなどを適切に活用することで、情報の階層や関連性を明確にできます。こうした構造化は、AIにとって理解しやすいだけでなく、ユーザーにとっても読みやすく、情報を探しやすい形になります。
- 役割の明記：画像や動画は単なる装飾ではなく、コンテンツの一部としての役割を持たせることが重要です。HTML上では、画像のalt属性に内容を説明するテキストを入れる、キャプションを添える、あるいは関連する説明文を配置することで、その意図や機能をAIに伝えられます。動画の場合も、タイトルや説明文を加えることで、何を示しているのかを明示できます。
こうした工夫は、AIによる正確な解釈を助けるだけでなく、ユーザーが視覚的に情報を整理して理解しやすくなる効果もあります。その結果、記事の離脱率を下げ、滞在時間を延ばすことにもつながります。
実践チェックリスト（SEO×LLMOハイブリッド）
このチェックリストは、AIがコンテンツをどのように評価しているかという視点と、UXを同時に満たせるように作成しました。日々の作業で活用してみてください。
1. コンテンツ企画・設計段階
- 検索意図の深掘り：ユーザーが何を知りたいかだけでなく、その背後にある「なぜその情報を求めているのか」まで深く掘り下げていますか？
- E-E-A-Tの組み込み：記事のどの部分で経験・専門性・権威性・信頼性を示すか、あらかじめ構成案に盛り込んでいますか？（例: 冒頭で実績を紹介する、グラフや表を掲載する）
- マルチモーダルコンテンツの検討：テキストだけでなく、画像や動画、図表、音声などを活用して、情報をより効果的に伝えられないか検討しましたか？
2. 制作・執筆段階
- alt属性の記述：画像の内容を単なるキーワードではなく、画像が持つ意味や役割を簡潔に記述していますか？
- ファイル名の工夫：画像や動画のファイル名を「image01.jpg」のような汎用的なものではなく、内容が推測できる具体的な名前にしていますか？
- 構造化データの活用：
Schema.orgなどの構造化データを使って、記事の構成要素（記事、著者、レビューなど）をAIに正しく伝えていますか？ - 信頼性の明示：引用したデータや数値には、出典（情報源）を明記していますか？
- 著者のプロフィール：記事の信頼性を高めるため、著者や監修者の実績、専門性、連絡先をプロフィールページで公開していますか？
3. 公開・運用段階
- 内部リンクの最適化：関連性の高い既存記事への内部リンクを適切に配置し、サイト内の情報のつながりを強化していますか？
- SNSでの発信：記事の公開と合わせて、SNSで要点や追加情報を発信し、サイテーションやエンゲージメントを促していますか？
- 情報の鮮度：公開後も情報を定期的に見直し、最新のデータやトレンドに合わせて記事を更新していますか？
まとめ
生成AIの進化がコンテンツ制作のあり方を変えるなか、大切なのは、新しい評価基準を理解しつつも、最終的な目的がユーザーに価値を届けることにあるという視点を見失わないことです。
正しく、そして深く理解されるコンテンツは、結果としてユーザーの「伝わる」「ためになる」という体験につながります。本質的な価値を追求し続けることこそ、どの時代でも価値を失わないコンテンツになるのではないでしょうか。
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