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AIを使えば、短時間で多数の記事案を作れます。しかし、一般論を読みやすく並べただけでは、そのサイトを選ぶ理由が弱くなります。私は自己体験が不足したAI記事を168本まで作った段階で、そのまま作り続ける方針を止めました。
168本は検索成果や公開本数を示す数字ではなく、見直し対象として本人回答に残した作成済み原稿の件数です。記事数の多さを実績として見せるのではなく、なぜ見直したか、どの証拠を足すか、公開しない判断をどう残すかを説明します。
168本をそのまま増やさなかった理由
問題はAIを使ったこと自体ではありません。記事ごとの検索意図に対して、本人が実際に行った作業、確認した数字、参照した一次資料が結び付いていなかったことです。ツール名やキーワードを変えても、読者が判断に使える固有情報が増えなければ、似た記事が積み上がります。
Google Search Centralの生成AIコンテンツに関する公式ガイダンスは、生成AIを調査や構成に使うこと自体を否定していません。一方、読者への価値を加えず大量のページを作る行為は、scaled content abuseに該当し得ると説明しています。
パーソナルコンテキストは体験の在庫表にする
そこで、本人の経験、判断、失敗、公開可能範囲をまとめたパーソナルコンテキストを作りました。ただし、どの記事にも同じ自己紹介を入れるための文書ではありません。検索者の判断に関係する経験だけを選ぶための台帳です。
たとえばAdSenseの記事には初収益までの本人経験、AI運用の記事には公開前検査や権限設計を使います。関係のない体験は入れません。売上画像や第三者を特定できる情報など、公開できない証拠も明確に分けます。
記事ごとに三つの証拠をそろえる
現在の運用では、記事ごとにfirst_hand、measured_number、primary_sourceの三種類を確認します。first_handは本人が行った具体的作業、measured_numberは数値と単位と観測日時、primary_sourceは現在の外部事実を確認できる公式資料です。
- 本人経験だけで外部仕様を断定しない
- 数字だけを成果保証へ言い換えない
- 公式資料の要約だけで独自記事と呼ばない
- 三種類が検索意図と結び付くか確認する
この三つは役割が違います。本人経験は独自性を作り、実測値は曖昧さを減らし、公式資料は現在の仕様や方針を確認します。一つの証拠に三役を持たせないことが重要です。
既存記事との重複を本文作成前に確認する
新しい記事を書く前に、公開済み、予約済み、下書きを含む全タイトルとslugを確認します。似た検索意図のページがある場合は、新規作成より既存記事の改善を優先します。今回の記事は、主張を抽出する既存手順や38件の下書き検査とは分け、168本の見直し判断とパーソナルコンテキストの使い方に限定しました。
記事から検証対象の主張を抜き出す具体的な工程は、ChatGPTで記事の主張を抽出する手順で扱っています。この記事では、その主張へ本人経験を結び付ける前段を説明しています。
公開前に保存結果まで再取得する
原稿が完成しても、保存した本文、タイトル、カテゴリ、SEO設定、アイキャッチ、予約日時が一致するまでは完了にしません。WordPressへ保存した後に同じ投稿を取得し直し、意図しない変更や欠落がないか確認します。不一致なら公開を進めず、作成物を隔離して原因を記録します。
この確認は検索順位やAdSense合格を保証するものではありません。少なくとも、根拠のない記事を予定どおり公開してしまう事故を減らし、変更前後を追跡できる状態にするための工程です。
作らない判断も記事品質の一部
168本をすべて公開することより、検索意図と証拠がそろう記事だけを残す方針へ変えました。数合わせで予約在庫を埋めると、後から重複、誤情報、薄い説明の修正コストが増えます。証拠がない日は、新規記事ではなく既存ページのタイトル、内部リンク、根拠、画像を安全に改善します。
AI記事へ本人の一次情報を結び付ける設計や、既存記事の優先順位を整理したい場合は、AIアフィリエイトコンサルの相談内容をご確認ください。記事数ではなく、読者が判断に使える固有情報を増やすことを目的にします。
