AIで書いた記事は検索で不利になるのか。この問いにGoogleは公式に答えています。2023年2月8日に公開されたガイダンスです。
結論から言えば、禁止はしていない。ただし条件があります。
作り方ではなく品質を見る
Googleの立場はこう書かれています。
コンテンツがどのように制作されたかではなく、その品質に重点を置く Google の姿勢は、信頼できる高品質な検索結果をユーザーに提供するうえで、長年にわたって有用な指針となってきました
評価の基準として挙げられているのがE-E-A-Tです。専門性、エクスペリエンス、権威性、信頼性。人が書いたかAIが書いたかではなく、この4つを満たしているかを見る、としています。
たとえとして、10年ほど前に量産型のコンテンツが増えた話が引かれています。人の手で作られたものでも質の低いものはあった。そのとき人間が書いたコンテンツを締め出す発想にはならなかったはずだ、と。
線が引かれている場所
では何がスパムになるのか。ここが明確でした。
検索結果のランキング操作を主な目的として、コンテンツ生成に自動化（AI を含む）を利用することは、スパムに関する Google のポリシーに違反します
分かれ目は主な目的です。読者の役に立つために作ったのか、順位を取るために作ったのか。
同じ文書でも、目的が違えば扱いが変わる。判断されるのは手段ではなく意図だ、という書き方になっています。
一方で、自動化されたものすべてがスパムではないとも明記されています。スポーツの結果、天気予報、文字起こし。自動化は昔から有用なコンテンツの生成に使われてきた、という説明です。
AIを使っても得はしない
よくある質問の項目に、率直な答えがありました。
AI を使用したからといってランキングに関して特別なメリットがあるわけではありません
加点も減点もない。作り方は評価の対象外だという立場です。
同じ項目に、使うべきかどうかについての助言も載っています。有用なコンテンツを独自に制作するうえでAIが重要な役割を果たすと考えるなら使ってよい。ただし、ランキングを操作するための安価で手軽な方法と考えているなら勧めない、と。
署名と開示についての指針
実務で迷うところにも回答があります。
| 問い | Googleの回答 |
|---|---|
| すべての記事に著者名が要るか | 署名が自然な記事、読者が著者を知りたくなる記事には付けることを検討 |
| AIの使用を開示すべきか | 「どう作られたのか」と思わせる記事では、開示は有益 |
| 著者名をAIにしてよいか | ふさわしくない |
3つめが明確です。AIの関与を伝えること自体は推奨されているが、その方法として著者欄にAIと書くのは適切でない、としています。
ヘルプフルコンテンツという仕組み
ガイダンスの中で、もうひとつ触れられている仕組みがあります。
検索でよい順位を取ることを目的としたコンテンツではなく、利用者第一で作られたコンテンツを見つけられるようにする。そういう趣旨で導入されたものだと説明されています。
ここでも判断の軸は同じでした。誰のために作ったのか。AIを使ったかどうかは出てきません。
あわせて「誰が、どのように、なぜ」という観点でコンテンツを見直す指針が追加されたとも書かれています。誰が書いたのか、どうやって作ったのか、なぜ作ったのか。この3つに答えられるかが目安になります。
開示をどう書くか
AIの使用を開示するとして、書き方に決まった型はありません。
ガイダンスが勧めているのは、読者が「これはどう作られたのか」と思いそうな場合に伝えること。全記事に定型文を入れる話ではないようです。
実務的には、作り方そのものより「どこまで人が確かめたか」を書くほうが読者の役に立つでしょう。数値の出どころ、確認した日付、参照した資料。これが書いてあれば、AIを使ったかどうかは大きな問題になりません。
実務でどう受け止めるか
ガイダンスを踏まえると、AIを使うかどうかより先に考えるべきことがあります。
その記事は、読者が知りたいことに答えているか。同じ内容がすでに大量にあるなかで、この記事にしかない部分は何か。書いた人が実際に確かめたことが入っているか。
この問いに答えられる記事なら、下書きにAIを使っていても問題になりません。逆に答えられない記事は、人が全部手で書いても評価されない構造です。
E-E-A-Tの最初のEがエクスペリエンス、つまり実際の経験を指している点も示唆的でしょう。自分で試した、自分で数えた、自分で確かめた。この部分はAIには埋められません。
量で押す方法が効きにくい理由
AIで大量に記事を作れば順位が取れる、という考え方はガイダンスと正面から衝突します。
主な目的がランキング操作であるなら、それはスパムに該当する。しかもGoogleは、質の低いコンテンツへの対処は目新しい課題ではないと書いています。人間が作ったものも自動化されたものも、同じ仕組みで扱ってきた、と。
健康、行政、金融といった分野では、信頼性のシグナルをより重視するとも明記されています。この種の話題で薄い記事を量産するのは、特に分が悪い。
本数を増やすより、1本の中身を厚くするほうが理にかなっています。
出典
引用と記述は、下記のガイダンスに基づきます。
