2017年日本語検索アップデートによる二次情報かき集めの淘汰と生成AI時代のホームページ制作における一次情報の価値
2017年2月に実施されたGoogleの日本語検索品質アップデートから長い年月が経過し、現在では生成AIを活用した記事制作やコンテンツ作成がホームページ制作の現場でも当たり前のように議論されています。当時のアップデートで検索結果から一掃された「二次情報のかき集めサイト」と、現代の生成AIによって量産されるコンテンツには、技術的にも構造的にも極めて似た本質が潜んでいます。本記事では、2017年のアルゴリズム変更がもたらした検索評価の転換点を振り返りつつ、Web制作事業者の視点から生成AI時代のコンテンツ制作におけるリスクと、ホームページ（ウェブサイト）に一次情報を組み込むための専門的な設計手法を詳しく解説していきます。
検索エンジンの歴史において、2017年2月の日本語検索品質アップデートは、コンテンツの質と信頼性に対する評価基準を大きく塗り替えた重要な出来事でした。当時の検索結果で何が起きていたのかを整理すると、現代のWeb制作やオウンドメディア運営に通じる普遍的な教訓が見えてきます。
2015年から2016年頃にかけて、インターネット上では膨大な数の記事を短期間で公開する大型のキュレーションメディアが急成長を遂げました。当時の検索アルゴリズムは、ドメイン全体のページ数や更新頻度、さらには網羅的なキーワードの配置を強く評価する傾向がありました。この仕組みを逆手に取り、テーマに関する専門知識を持たない多数の外部ライターへ低単価で執筆を委託し、すでに検索上位に表示されている他社の記事を書き換えてまとめただけのページを大量に公開する手法が横行しました。その結果、医療や健康、法律、金融といった人々の生活や財産に重大な影響を及ぼす領域においてさえ、根拠のない不正確な情報や出典不明のまとめ記事が検索結果の上位を独占する事態が発生しました。検索利用者からは「検索しても同じような内容の薄っぺらい記事ばかりが表示される」という不満が高まり、検索エンジンそのものの信頼性が大きく揺らぐ状況に陥っていました。
こうした検索結果の荒廃を是正するためにGoogleが導入したのが、2017年2月の日本語検索品質アップデートです。このアップデートでは、単にキーワードが含まれているか、あるいはサイト規模が大きいかといった表層的な指標ではなく、コンテンツそのものの独自性と信頼性を厳格に判定する方向へ評価軸が大きく修正されました。具体的には、他のページから情報を集めて言い回しを変えただけの低品質なページの評価が大幅に引き下げられ、一次情報の発信元である公式サイトや、専門家が実体験や研究データに基づいて執筆したページが上位へ浮上するようになりました。このアルゴリズム変更により、それまで月間数千万から数億ものページビューを集めていた大型まとめサイトが軒並み検索順位を落とし、閉鎖や大幅な方針転換を余儀なくされました。
なぜ当時の二次情報かき集めサイトは、コピー＆ペーストではなく文章の語尾や表現を書き換えていたにもかかわらず、検索エンジンに低品質と見抜かれたのでしょうか。その背景には、検索エンジンによる意味解析技術（セマンティック解析）の進化があります。現代の検索システムは、単語の文字列が完全に一致しているかどうかだけでなく、文章が伝えている意味内容や情報の構造をベクトル空間上で比較し、既存のインデックス情報とどれだけ重複しているかを計算しています。上位表示されている複数の記事から要点を抜き出してつなぎ合わせただけの文章は、語彙の表面的な表現が異なっていても、検索エンジンがすでに保有している既知の知識の枠を一歩も出ていません。独自の視点や新しい事実が一切含まれていないページは、検索データベースに追加する価値が乏しいと判定され、結果として評価を失っていきました。
2017年のアップデートによって終焉を迎えたはずの「二次情報のかき集め」という手法は、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIの普及によって、形を変えて再びWeb制作やマーケティングの現場に現れています。技術的な仕組みを紐解くと、AIが生成する一般的な文章と当時のキュレーション記事には驚くほど共通した性質があります。
大規模言語モデルは、インターネット上にすでに公開されている膨大なテキストデータを学習し、ある単語の次に続く確率が最も高い単語を統計的に予測して文章を組み立てています。つまり、生成AIに対して特別な一次データを与えずに「〇〇について解説する記事を書いてください」と指示した場合、出力される文章は既存のWeb上に存在する無数の情報の「平均値」をまとめたものになります。これは構造的に見れば、2017年当時にライターが検索上位の5記事を読み込んで要点をまとめた二次情報サイトと全く同じ性質を持っています。表現が自然で誤字脱字がなく、一見すると整った解説文に見えたとしても、その中身はすでに検索エンジンがインデックス済みの情報の再構成に過ぎません。
近年の検索アルゴリズムを技術的に理解するうえで非常に重要な概念が「情報利得（Information Gain）」です。情報利得とは、ある検索クエリに対してすでに検索結果に表示されている上位ページ群と比較したとき、そのページがどれだけ「新しい情報や独自の知見」を追加しているかを測る指標です。検索エンジンは、同じような内容のページを10個並べるよりも、それぞれ異なる切り口や新しい事実を提供するページを上位に表示した方が検索利用者の満足度が高まると判断します。既存のWebデータを学習した生成AIだけで作られた記事は、定義上、インターネット上にまだ存在しない新しい事実や現場の一次データを持っていません。そのため、情報利得のスコアが極めて低くなり、一時的にインデックスされたとしても、中長期的には検索上位を維持することが困難になります。
検索エンジンは、人間の手によって書かれたかAIによって書かれたかという作成手段そのものよりも、そのコンテンツが検索利用者の役に立つ独自価値を持っているかどうかを重視しています。しかし、検索クローラーの処理能力やインデックス容量には限りがあるため、独自性の低いAI生成記事を短期間に数百本、数千本と大量公開するホームページに対しては、厳しい評価が下されます。具体的には、新規ページがクロールされても「クロール済み - インデックス未登録」の状態のまま検索結果に表示されなくなったり、サイト全体の品質評価が引き下げられて既存の主要ページまで順位を落としたりする現象が発生します。2017年のアップデートと同様に、中身のない二次情報を機械的に量産するアプローチは、現在の検索環境においても事業リスクを高める結果につながります。
ホームページの企画・設計から公開後の集客支援までを担うWeb制作事業者の立場から見ると、クライアント企業のコンテンツ制作やオウンドメディア運営において、二次情報に頼ってしまう構造的な原因がいくつか存在します。制作現場で起きている実務上の課題を整理します。
ホームページの集客力を高めるためにブログやコラム記事の更新を外部へ委託するケースは多くありますが、低価格を売りにする記事作成代行サービスでは、1記事あたり数千円という予算の中で構成案の作成から執筆までを完結させる必要があります。このコスト構造のもとでは、クライアント企業の現場へ足を運んで取材を行ったり、社内の専門スタッフへ詳細なヒアリングを実施したりする工数を確保することができません。その結果、執筆担当者はインターネット上の検索結果を調べて情報をまとめるしかなくなり、必然的に二次情報のかき集め記事が量産されてしまいます。さらに近年では、外部業者が生成AIで出力しただけの文章をそのまま納品するケースも増えており、クライアントが費用を投じて記事を増やしているにもかかわらず、検索流入が全く伸びないという深刻なミスマッチが生じています。
Web制作事業者がクライアントのホームページで本質的な検索評価を獲得するためには、制作会社自身が単なるコーディングや文章作成の代行業者にとどまらず、クライアントの事業現場に眠っている一次情報を発掘する編集者としての役割を果たすことが重要です。たとえば、製造業であれば設計現場での試行錯誤や独自の加工基準、士業やコンサルティング業であれば実際の相談事例における判断の分岐点、店舗やサービス業であれば顧客から寄せられる具体的な質問とそれに対する専門的な回答など、その企業にしか語れない実体験や固有のデータが必ず存在します。これらの情報はインターネット上にはまだ言語化されていない純粋な一次情報であり、情報利得が極めて高いコンテンツの源泉になります。制作の初期段階からヒアリングシートや取材の工程を業務フローに組み込み、現場の知見を構造化してページへ落とし込む設計が求められます。
従来の検索順位リストに加えて、検索結果の最上部にAIによる要約が表示される機能や、対話型のAI検索エンジンを利用して情報収集を行う利用者が急速に増えています。こうした変化に対応するための大規模言語モデル最適化（LLMO）や生成エンジン最適化（GEO）の観点からも、一次情報の重要性はかつてないほど高まっています。AI検索システムが回答を生成する際、すでに他の多くのサイトに書かれている一般的な二次情報をわざわざ引用する必然性はありません。AIが情報の根拠（ソース）として明示的にリンクを張り、参照元として選好するのは、独自の調査データ、公式の仕様情報、専門家の実体験に基づく具体的な見解といった「そのホームページにしか存在しない一次情報」です。二次情報のかき集めサイトはAIの学習データの中に埋没して存在価値を失いますが、一次情報を発信するホームページはAI検索時代においても参照され続ける強い競争力を持ちます。
2017年の日本語アップデートから現在に至る検索アルゴリズムの進化を踏まえ、Web制作事業者がクライアントの事業成長に直結するホームページを構築・運用するためには、技術的な実装とコンテンツ設計の両面で明確な基準を持つ必要があります。実務で実践すべき具体的なアプローチを解説します。
Googleが検索品質評価ガイドラインで重視している経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の4つの要素、いわゆるE-E-A-Tは、文章の中で「経験豊富です」と書くだけでは検索エンジンに正しく伝わりません。Web制作の実装工程では、これらの要素をHTML構造と構造化データによって技術的に裏付ける設計を行います。具体的には、記事の執筆者や監修者の実名、保有資格、実務経歴、所属組織を明記した著者プロフィール欄を適切なHTMLタグでマークアップし、その人物の専門領域を示すページや公的機関のプロフィールとリンクで結びつけます。さらに、JSON-LD形式の構造化データを用いてArticleスキーマやPersonスキーマ、Organizationスキーマを実装し、著者と運営法人の識別子（@id）を関連付けることで、検索エンジンの知識グラフに対して「誰がどのような専門的立場からこの一次情報を発信しているのか」を機械可読な形式で正確に伝達します。
Web制作の実務において生成AIを否定する必要はありませんが、使いどころを誤らない工程設計が重要です。生成AIにゼロから記事本文を書かせる「執筆代行」として使うのではなく、人間が用意した一次情報を整理・構造化するための「編集補助ツール」として活用することで、品質と生産性を高い次元で両立できます。たとえば、クライアントへの取材音声の文字起こしデータや、社内に蓄積された技術資料、過去の問い合わせ履歴といった生の一次情報をAIに読み込ませ、論点の抽出や見出し構成案の作成、専門用語の分かりやすい言い換え案の生成などに活用します。そのうえで、実際の文章表現や事実関係の検証、独自の考察の記述は専門知識を持つ人間が責任を持って仕上げます。このように人間による一次情報の提供とAIによる情報処理を組み合わせることで、二次情報のかき集めに陥ることなく、密度の高い専門コンテンツを効率よく制作できます。
単発のブログ記事を時系列で積み重ねていくだけの運用では、せっかく作成した一次情報も時間の経過とともに埋もれてしまいます。Web制作の設計段階では、収集した独自の事例データや専門知見を体系的な資産として機能させるため、トピッククラスターモデルやデータベース型の情報アーキテクチャを採用します。具体的には、特定の専門テーマ全体を網羅するピラーページを中心のハブに据え、その周辺に具体的な課題解決や事例解説を扱う複数のクラスターページを配置し、双方を文脈に沿った内部リンクで緊密に結びつけます。また、WordPressなどのCMSを構築する際には、カスタム投稿タイプやカスタムフィールドを活用して、事例の業種、課題、解決手法、得られた数値成果といった一次情報の要素を構造化データとして入力できる管理画面を設計します。これにより、サイト全体の専門性と網羅性が論理的に整理され、検索エンジンからも検索利用者からも信頼される強固なホームページへと育成できます。
2017年2月の日本語検索品質アップデートが私たちに示した教訓は、時代が移り変わり生成AIが普及した現在においても全く色褪せていません。既存の情報をかき集めて体裁だけを整えたコンテンツは、一時的に検索アルゴリズムの隙を突くことができたとしても、最終的には必ず評価を失い、事業に持続的な資産を残すことはありません。これからのWeb制作とマーケティングにおいては、ホームページを単なる情報の置き場として捉えるのではなく、その企業が現場で培ってきた経験、独自のデータ、顧客と向き合う姿勢といった一次情報を最も分かりやすく構造化して届ける媒体として設計することが求められます。生成AIの便利な機能はあくまで情報の整理や効率化のために活用し、コンテンツの核となる価値は人間と事業の現場から生み出すという原則を徹底することで、検索アルゴリズムの変動に揺るがない強固なホームページを築いていくことができます。
再び検索結果を汚染する二次情報のかき集め 2017年の日本語アップデートと生成AI乱用が招く検索体験の劣化
2017年日本語アップデートが突きつけた二次情報かき集めサイトの限界
検索エンジンの歴史において、2017年2月の日本語検索品質アップデートは、コンテンツの質と信頼性に対する評価基準を大きく塗り替えた重要な出来事でした。当時の検索結果で何が起きていたのかを整理すると、現代のWeb制作やオウンドメディア運営に通じる普遍的な教訓が見えてきます。
キュレーションメディアの台頭と検索結果の信頼性低下の背景
2015年から2016年頃にかけて、インターネット上では膨大な数の記事を短期間で公開する大型のキュレーションメディアが急成長を遂げました。当時の検索アルゴリズムは、ドメイン全体のページ数や更新頻度、さらには網羅的なキーワードの配置を強く評価する傾向がありました。この仕組みを逆手に取り、テーマに関する専門知識を持たない多数の外部ライターへ低単価で執筆を委託し、すでに検索上位に表示されている他社の記事を書き換えてまとめただけのページを大量に公開する手法が横行しました。その結果、医療や健康、法律、金融といった人々の生活や財産に重大な影響を及ぼす領域においてさえ、根拠のない不正確な情報や出典不明のまとめ記事が検索結果の上位を独占する事態が発生しました。検索利用者からは「検索しても同じような内容の薄っぺらい記事ばかりが表示される」という不満が高まり、検索エンジンそのものの信頼性が大きく揺らぐ状況に陥っていました。
2017年2月アップデートのアルゴリズム上の狙いと評価基準の変化
こうした検索結果の荒廃を是正するためにGoogleが導入したのが、2017年2月の日本語検索品質アップデートです。このアップデートでは、単にキーワードが含まれているか、あるいはサイト規模が大きいかといった表層的な指標ではなく、コンテンツそのものの独自性と信頼性を厳格に判定する方向へ評価軸が大きく修正されました。具体的には、他のページから情報を集めて言い回しを変えただけの低品質なページの評価が大幅に引き下げられ、一次情報の発信元である公式サイトや、専門家が実体験や研究データに基づいて執筆したページが上位へ浮上するようになりました。このアルゴリズム変更により、それまで月間数千万から数億ものページビューを集めていた大型まとめサイトが軒並み検索順位を落とし、閉鎖や大幅な方針転換を余儀なくされました。
独自性のないリライト記事が検索順位を失った技術的メカニズム
なぜ当時の二次情報かき集めサイトは、コピー＆ペーストではなく文章の語尾や表現を書き換えていたにもかかわらず、検索エンジンに低品質と見抜かれたのでしょうか。その背景には、検索エンジンによる意味解析技術（セマンティック解析）の進化があります。現代の検索システムは、単語の文字列が完全に一致しているかどうかだけでなく、文章が伝えている意味内容や情報の構造をベクトル空間上で比較し、既存のインデックス情報とどれだけ重複しているかを計算しています。上位表示されている複数の記事から要点を抜き出してつなぎ合わせただけの文章は、語彙の表面的な表現が異なっていても、検索エンジンがすでに保有している既知の知識の枠を一歩も出ていません。独自の視点や新しい事実が一切含まれていないページは、検索データベースに追加する価値が乏しいと判定され、結果として評価を失っていきました。
生成AIによるコンテンツ量産と2017年の二次情報サイトに共通する構造
2017年のアップデートによって終焉を迎えたはずの「二次情報のかき集め」という手法は、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIの普及によって、形を変えて再びWeb制作やマーケティングの現場に現れています。技術的な仕組みを紐解くと、AIが生成する一般的な文章と当時のキュレーション記事には驚くほど共通した性質があります。
大規模言語モデルの確率的生成がもたらす「平均化された二次情報」の正体
大規模言語モデルは、インターネット上にすでに公開されている膨大なテキストデータを学習し、ある単語の次に続く確率が最も高い単語を統計的に予測して文章を組み立てています。つまり、生成AIに対して特別な一次データを与えずに「〇〇について解説する記事を書いてください」と指示した場合、出力される文章は既存のWeb上に存在する無数の情報の「平均値」をまとめたものになります。これは構造的に見れば、2017年当時にライターが検索上位の5記事を読み込んで要点をまとめた二次情報サイトと全く同じ性質を持っています。表現が自然で誤字脱字がなく、一見すると整った解説文に見えたとしても、その中身はすでに検索エンジンがインデックス済みの情報の再構成に過ぎません。
情報利得（Information Gain）の観点から見たAI生成記事の限界
近年の検索アルゴリズムを技術的に理解するうえで非常に重要な概念が「情報利得（Information Gain）」です。情報利得とは、ある検索クエリに対してすでに検索結果に表示されている上位ページ群と比較したとき、そのページがどれだけ「新しい情報や独自の知見」を追加しているかを測る指標です。検索エンジンは、同じような内容のページを10個並べるよりも、それぞれ異なる切り口や新しい事実を提供するページを上位に表示した方が検索利用者の満足度が高まると判断します。既存のWebデータを学習した生成AIだけで作られた記事は、定義上、インターネット上にまだ存在しない新しい事実や現場の一次データを持っていません。そのため、情報利得のスコアが極めて低くなり、一時的にインデックスされたとしても、中長期的には検索上位を維持することが困難になります。
検索エンジンによるAI生成コンテンツの検知とインデックス評価の厳格化
検索エンジンは、人間の手によって書かれたかAIによって書かれたかという作成手段そのものよりも、そのコンテンツが検索利用者の役に立つ独自価値を持っているかどうかを重視しています。しかし、検索クローラーの処理能力やインデックス容量には限りがあるため、独自性の低いAI生成記事を短期間に数百本、数千本と大量公開するホームページに対しては、厳しい評価が下されます。具体的には、新規ページがクロールされても「クロール済み - インデックス未登録」の状態のまま検索結果に表示されなくなったり、サイト全体の品質評価が引き下げられて既存の主要ページまで順位を落としたりする現象が発生します。2017年のアップデートと同様に、中身のない二次情報を機械的に量産するアプローチは、現在の検索環境においても事業リスクを高める結果につながります。
Web制作の事業者が直面するコンテンツ制作とSEO設計の現場課題
ホームページの企画・設計から公開後の集客支援までを担うWeb制作事業者の立場から見ると、クライアント企業のコンテンツ制作やオウンドメディア運営において、二次情報に頼ってしまう構造的な原因がいくつか存在します。制作現場で起きている実務上の課題を整理します。
記事作成代行や格安オウンドメディア運用における構造的な落とし穴
ホームページの集客力を高めるためにブログやコラム記事の更新を外部へ委託するケースは多くありますが、低価格を売りにする記事作成代行サービスでは、1記事あたり数千円という予算の中で構成案の作成から執筆までを完結させる必要があります。このコスト構造のもとでは、クライアント企業の現場へ足を運んで取材を行ったり、社内の専門スタッフへ詳細なヒアリングを実施したりする工数を確保することができません。その結果、執筆担当者はインターネット上の検索結果を調べて情報をまとめるしかなくなり、必然的に二次情報のかき集め記事が量産されてしまいます。さらに近年では、外部業者が生成AIで出力しただけの文章をそのまま納品するケースも増えており、クライアントが費用を投じて記事を増やしているにもかかわらず、検索流入が全く伸びないという深刻なミスマッチが生じています。
クライアントの事業現場に眠る一次情報を引き出すヒアリング設計
Web制作事業者がクライアントのホームページで本質的な検索評価を獲得するためには、制作会社自身が単なるコーディングや文章作成の代行業者にとどまらず、クライアントの事業現場に眠っている一次情報を発掘する編集者としての役割を果たすことが重要です。たとえば、製造業であれば設計現場での試行錯誤や独自の加工基準、士業やコンサルティング業であれば実際の相談事例における判断の分岐点、店舗やサービス業であれば顧客から寄せられる具体的な質問とそれに対する専門的な回答など、その企業にしか語れない実体験や固有のデータが必ず存在します。これらの情報はインターネット上にはまだ言語化されていない純粋な一次情報であり、情報利得が極めて高いコンテンツの源泉になります。制作の初期段階からヒアリングシートや取材の工程を業務フローに組み込み、現場の知見を構造化してページへ落とし込む設計が求められます。
AI検索（LLMO・GEO）時代において一次情報が引用される論理的理由
従来の検索順位リストに加えて、検索結果の最上部にAIによる要約が表示される機能や、対話型のAI検索エンジンを利用して情報収集を行う利用者が急速に増えています。こうした変化に対応するための大規模言語モデル最適化（LLMO）や生成エンジン最適化（GEO）の観点からも、一次情報の重要性はかつてないほど高まっています。AI検索システムが回答を生成する際、すでに他の多くのサイトに書かれている一般的な二次情報をわざわざ引用する必然性はありません。AIが情報の根拠（ソース）として明示的にリンクを張り、参照元として選好するのは、独自の調査データ、公式の仕様情報、専門家の実体験に基づく具体的な見解といった「そのホームページにしか存在しない一次情報」です。二次情報のかき集めサイトはAIの学習データの中に埋没して存在価値を失いますが、一次情報を発信するホームページはAI検索時代においても参照され続ける強い競争力を持ちます。
検索評価と事業成果を両立させるホームページ制作・運用の専門的アプローチ
2017年の日本語アップデートから現在に至る検索アルゴリズムの進化を踏まえ、Web制作事業者がクライアントの事業成長に直結するホームページを構築・運用するためには、技術的な実装とコンテンツ設計の両面で明確な基準を持つ必要があります。実務で実践すべき具体的なアプローチを解説します。
E-E-A-Tを技術的に裏付ける著者情報と構造化データの実装基準
Googleが検索品質評価ガイドラインで重視している経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の4つの要素、いわゆるE-E-A-Tは、文章の中で「経験豊富です」と書くだけでは検索エンジンに正しく伝わりません。Web制作の実装工程では、これらの要素をHTML構造と構造化データによって技術的に裏付ける設計を行います。具体的には、記事の執筆者や監修者の実名、保有資格、実務経歴、所属組織を明記した著者プロフィール欄を適切なHTMLタグでマークアップし、その人物の専門領域を示すページや公的機関のプロフィールとリンクで結びつけます。さらに、JSON-LD形式の構造化データを用いてArticleスキーマやPersonスキーマ、Organizationスキーマを実装し、著者と運営法人の識別子（@id）を関連付けることで、検索エンジンの知識グラフに対して「誰がどのような専門的立場からこの一次情報を発信しているのか」を機械可読な形式で正確に伝達します。
生成AIを「執筆代行」ではなく「情報整理と構造化の補助ツール」として使う工程
Web制作の実務において生成AIを否定する必要はありませんが、使いどころを誤らない工程設計が重要です。生成AIにゼロから記事本文を書かせる「執筆代行」として使うのではなく、人間が用意した一次情報を整理・構造化するための「編集補助ツール」として活用することで、品質と生産性を高い次元で両立できます。たとえば、クライアントへの取材音声の文字起こしデータや、社内に蓄積された技術資料、過去の問い合わせ履歴といった生の一次情報をAIに読み込ませ、論点の抽出や見出し構成案の作成、専門用語の分かりやすい言い換え案の生成などに活用します。そのうえで、実際の文章表現や事実関係の検証、独自の考察の記述は専門知識を持つ人間が責任を持って仕上げます。このように人間による一次情報の提供とAIによる情報処理を組み合わせることで、二次情報のかき集めに陥ることなく、密度の高い専門コンテンツを効率よく制作できます。
独自データや事例を資産化するデータベース型・トピッククラスター設計
単発のブログ記事を時系列で積み重ねていくだけの運用では、せっかく作成した一次情報も時間の経過とともに埋もれてしまいます。Web制作の設計段階では、収集した独自の事例データや専門知見を体系的な資産として機能させるため、トピッククラスターモデルやデータベース型の情報アーキテクチャを採用します。具体的には、特定の専門テーマ全体を網羅するピラーページを中心のハブに据え、その周辺に具体的な課題解決や事例解説を扱う複数のクラスターページを配置し、双方を文脈に沿った内部リンクで緊密に結びつけます。また、WordPressなどのCMSを構築する際には、カスタム投稿タイプやカスタムフィールドを活用して、事例の業種、課題、解決手法、得られた数値成果といった一次情報の要素を構造化データとして入力できる管理画面を設計します。これにより、サイト全体の専門性と網羅性が論理的に整理され、検索エンジンからも検索利用者からも信頼される強固なホームページへと育成できます。
二次情報の模倣を超えて独自の事業価値を伝えるホームページ制作へ
2017年2月の日本語検索品質アップデートが私たちに示した教訓は、時代が移り変わり生成AIが普及した現在においても全く色褪せていません。既存の情報をかき集めて体裁だけを整えたコンテンツは、一時的に検索アルゴリズムの隙を突くことができたとしても、最終的には必ず評価を失い、事業に持続的な資産を残すことはありません。これからのWeb制作とマーケティングにおいては、ホームページを単なる情報の置き場として捉えるのではなく、その企業が現場で培ってきた経験、独自のデータ、顧客と向き合う姿勢といった一次情報を最も分かりやすく構造化して届ける媒体として設計することが求められます。生成AIの便利な機能はあくまで情報の整理や効率化のために活用し、コンテンツの核となる価値は人間と事業の現場から生み出すという原則を徹底することで、検索アルゴリズムの変動に揺るがない強固なホームページを築いていくことができます。
再び検索結果を汚染する二次情報のかき集め 2017年の日本語アップデートと生成AI乱用が招く検索体験の劣化
音楽に関する様々な話題 ホームページやウェブ関連など たまに観光 ホームページ制作・Webマーケティング
PR