Google品質評価ガイドライン対応チェックリスト（チェック資料DLあり）

2025年1月のGoogle品質評価ガイドライン改定により、AI生成コンテンツへの評価基準が大きく変わりました。この記事では、改定ガイドラインを踏まえた10のチェックポイントと具体的な評価方法を解説し、あなたのサイトコンテンツをGoogle基準で客観的に分析できるようにまとめてみました。

EXCELでチェックリストをダウンロードいただけます。
是非、活用ください。

1. AI特有表現の排除度

AIらしさを排除し、人間らしい表現で信頼性を高めましょう！！

GoogleはAI生成コンテンツを識別するために、特有の表現パターンを検出しています。これらの表現が多いほど、AIによる自動生成と判断される可能性が高まります。チェックすべきは、責任回避のための曖昧表現、定型的な文章構造、過度に一般化された説明などです。

具体的なチェックポイント

• 「一般的に言われています」「多くの専門家が指摘」など、具体性に欠ける表現
• 「〜かもしれません」「〜と考えられます」など、断定を避ける表現の多用
• 「今回は〜について解説します」「以上が〜の説明でした」などの定型的な導入・結論
• 「第一に」「第二に」と機械的に進む不自然な論理展開
• 「非常に重要な」「極めて有効な」などの空虚な修飾語

改善のポイント

明確な主張と具体的な根拠を示し、個性的な表現や独自の視点を盛り込みましょう。具体的な専門家の名前を挙げる、自分の意見として責任を持って主張する、個性的な言い回しを使うなど、人間らしさを意識した表現を心がけることが重要です。

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2. 人間経験の反映度

実体験に基づく情報で差別化し、読者の共感を得るようにしましょう！！

AIが最も苦手とするのが、実際の体験や感覚に基づく情報です。GoogleのE-E-A-T評価では、特に「Experience（経験）」が重視されるようになりました。コンテンツに実体験が反映されているかどうかは、AI生成コンテンツとの明確な差別化ポイントとなります。

具体的なチェックポイント

• 「実際に使ってみると」と書かれているが、具体的な使用感の描写がない
• 五感（視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚）に関する具体的な表現の欠如
• 「多くの人が」「様々な方法で」など、具体性のない一般論の多用
• 成功事例・失敗事例など、リアルな経験に基づくストーリーの不足
• 時間経過に伴う変化や、予想外の出来事に関する描写の欠如

改善のポイント

製品やサービスを実際に使用した経験、プロジェクトでの具体的な苦労話、予想外の発見や失敗から学んだ教訓など、AIでは生成できない実体験を積極的に盛り込みましょう。数値データや時系列での変化、具体的な状況描写を加えることで、情報の信頼性と価値が大きく高まります。

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3. 情報の独自性

他では得られない価値を創出し、検索上位を獲得しましょう！！

Googleは「一般的事実のみの羅列」や「著名サイトとの高い重複性」を持つコンテンツを低く評価します。AI生成コンテンツの多くは、既存の情報源から学習した一般的な情報の再構成に過ぎないため、独自の価値を付加することが重要です。

具体的なチェックポイント

• Wikipediaや権威あるサイトの内容との類似度が高い
• 複数の情報源からの内容を単に組み合わせただけの構成
• 誰でも知っている基本的な情報だけで構成されている
• 独自調査、独自データ、独自分析の欠如
• 業界の定説や一般論から踏み込んだ見解がない

改善のポイント

独自の調査データ、インタビュー、アンケート結果などのオリジナルコンテンツを積極的に作成しましょう。また、一般的な情報に対しても、自社独自の視点や経験に基づく解釈を加えることで、他のサイトとの差別化が可能です。「なぜ」「どのように」という深掘りの視点を常に持ち、読者に新たな気づきを提供できるコンテンツを目指しましょう。

4. 専門性の証明度

執筆者の専門性を可視化し、E-E-A-Tスコアを向上させましょう！！

「この記事を書いている人は本当に専門家なのか」という点がGoogleの評価で非常に重視されています。特にAI生成コンテンツは専門知識を模倣できても、実際の経験や深い専門性を証明することができません。コンテンツ自体が執筆者の専門性をどれだけ明確に示しているかが重要です。

具体的なチェックポイント

• 執筆者の資格、経歴、実績が明示されているか
• 専門用語の使用が適切で、業界特有の視点や理解が示されているか
• 「〜と思われます」ではなく「私の20年の経験から見ると〜」のような固有の知見があるか
• 一般的な解説を超えた、深い洞察や専門的な見解が含まれているか
• 業界の最新動向や変化に対する理解が示されているか

改善のポイント

執筆者プロフィールを充実させ、関連する資格や実績を明示しましょう。また、本文中でも「私の○○業界での経験から」など、専門性の背景を織り込むことが効果的です。業界特有の事例や、一般的には知られていない専門的な情報、最新の業界動向への言及なども、専門性を証明する重要な要素となります。

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5. フィラーコンテンツの存在

無駄な文章を排除し、情報密度の高いコンテンツを作成しましょう！！

2025年のガイドライン改定では「フィラーコンテンツ」、つまり実質的な価値がなく単にページを埋めるだけの内容が問題視されています。特にAI生成コンテンツは、単語数を増やすために冗長な表現や不要な説明を含むことが多く、ユーザー体験を損なう要因となります。

具体的なチェックポイント

• 極めて汎用的な導入文（「今回は〇〇について解説します」など）
• 必要以上に冗長で内容の薄い説明や、同じ内容の繰り返し
• 記事の主題と直接関係のない一般的な説明の挿入
• 無意味な修飾語や形容詞の多用（「非常に重要な」「極めて有効な」など）
• 広告を増やすためだけの無意味な段落や分割

改善のポイント

各段落が記事の目的に明確に貢献しているか確認し、「この段落を削除しても記事の価値は下がらないか？」というテストを行いましょう。導入部でも一般論から始めるのではなく、すぐに核心や重要ポイントに触れる構成が効果的です。不要な修飾語や冗長な表現を削り、情報密度を高めることで、読者の時間を尊重するコンテンツになります。

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6. 情報源の透明性

信頼できる出典を明示し、コンテンツの信頼性を高めましょう！！

AIによる生成コンテンツの大きな問題点は、情報源が曖昧または不明確なことです。「専門家によると」「研究によれば」などと書かれていても、具体的な専門家名や研究名が示されていなければ、信頼性は低いとみなされます。GoogleのE-E-A-T評価における「信頼性」要素を高めるには、情報源の透明性が不可欠です。

具体的なチェックポイント

• 「専門家によると」（専門家名なし）などの曖昧な権威づけ
• 「最新の研究で明らかになった」（研究名なし）などの不明確な根拠
• 「統計によれば」（具体的な調査機関や時期の記載なし）などの曖昧な数値根拠
• 「最近の傾向として」「近年注目されている」など、時期が曖昧な表現
• 引用や参照の形式が不統一または不完全

改善のポイント

情報の出典は具体的かつ詳細に明記しましょう。例えば「2024年6月発表の厚生労働省『健康調査報告』p.42によれば…」のように、情報源、発表時期、該当ページまで明示することが理想的です。また、可能な限り一次情報源（原著論文、公式発表など）を参照し、二次・三次情報源のみに依存しないことも重要です。情報の信頼性を担保する明確な参照システムを構築しましょう。

7. コンテンツ構成の最適化

情報設計を工夫し、ユーザー体験の質を高めましょう！！

優れたコンテンツは単に良質な情報を含むだけでなく、その情報に読者が効率的にアクセスできる構造を持っています。AIが生成するコンテンツは論理的に見えても、実際のユーザーニーズに沿った情報設計になっていないことが多く、それがGoogleの評価にも影響します。

具体的なチェックポイント

• 見出し構造が論理的で、情報を階層化できているか
• 目次が設置され、各セクションに直接ジャンプできるか
• 重要情報が冒頭に示され、読者が核心にすぐにアクセスできるか
• 関連情報同士が適切にグループ化されているか
• スキャンしやすいレイアウト（箇条書き、表、強調など）を活用しているか

改善のポイント

「逆ピラミッド構造」を意識し、最も重要な情報を最初に提示しましょう。H2、H3タグを使った論理的な見出し構造を作り、ユーザーが求める情報を見つけやすくします。また、長文コンテンツには必ずクリック可能な目次を設置し、ユーザーが関心のあるセクションに直接移動できるようにすることが重要です。視覚的な要素（箇条書き、表、太字など）を効果的に活用し、情報の消化しやすさを高めましょう。

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8. 視覚的証拠の活用度

オリジナル画像・図表で差別化し、情報の信頼性を高めましょう！！

AI生成コンテンツの弱点の一つは、オリジナルの視覚的要素が不足していることです。特に実体験や独自調査に基づく画像・図表は、AIだけでは作成できない貴重な差別化要素となります。Googleは単なるストック画像ではなく、コンテンツの価値を高める視覚的証拠を高く評価します。

具体的なチェックポイント

• オリジナル撮影の写真・動画が使用されているか
• 独自データに基づくグラフ・チャートが含まれているか
• 複雑な概念を視覚化する説明図やインフォグラフィックがあるか
• 視覚的要素が単なる装飾ではなく、コンテンツの理解を深める役割を果たしているか
• 画像に適切なalt属性が設定され、アクセシビリティに配慮されているか

改善のポイント

可能な限りストック画像やAI生成画像を避け、自社で撮影したオリジナル写真を使用しましょう。製品の使用方法、プロセスの流れ、比較結果などは、図やチャートで視覚化すると理解が深まります。また、文章で説明するより、スクリーンショットや動画で示した方が効果的な情報も多くあります。すべての視覚的要素には適切なキャプションを付け、本文との関連性を明確にすることも重要です。

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9. 更新・メンテナンス体制

コンテンツの鮮度と正確性を維持する仕組みづくりを心がけましょう！！

コンテンツの価値は公開時だけでなく、その後も継続的に維持されることが重要です。Googleは定期的に更新され、最新情報を反映しているコンテンツを高く評価します。特にAI生成コンテンツは一度作成して放置されがちであり、時間の経過とともに価値が低下するリスクがあります。

具体的なチェックポイント

• 初稿日と最終更新日が明記されているか
• 定期的な事実確認と情報更新のプロセスが確立されているか
• 誤りが発見された場合の訂正方針と透明性が確保されているか
• 古くなった情報や時期を過ぎた内容が残っていないか
• 業界の最新動向や法規制の変更を反映しているか

改善のポイント

すべてのコンテンツに初稿日と最終更新日を明記し、定期的な見直しスケジュールを設定しましょう。情報の正確性を担保するためのファクトチェックプロセスを確立し、誤りが見つかった場合は迅速かつ透明性をもって修正します。「〔20XX年X月X日訂正〕当初の記述に誤りがあったため修正しました」のような訂正文を入れることで、誠実さと信頼性をアピールできます。また、季節やトレンドに関連する内容は、時期が過ぎたら適宜更新または非公開にすることも検討しましょう。

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10. ユーザーエンゲージメント促進

読者との対話を通じて人間的な価値を創出しましょう！！

優れたコンテンツはユーザーとの一方通行のコミュニケーションではなく、対話や関係構築を促進します。AIは情報を提供することはできても、真の意味でのコミュニティ形成や対話は苦手です。ユーザーエンゲージメントを促進する要素は、人間が作成するコンテンツの大きな差別化ポイントとなります。

具体的なチェックポイント

• コメント機能が設置され、活発に管理・返信されているか
• 読者からの質問に対する回答コーナーがあるか
• SNSでの議論や反応を取り入れる仕組みがあるか
• ユーザー参加型のコンテンツ（アンケート、投票など）が含まれているか
• 読者が次のアクションを取りやすいCTA（Call To Action）が適切に配置されているか

改善のポイント

コメント欄を設置し、寄せられたコメントには必ず返信するポリシーを確立しましょう。読者からよく寄せられる質問をFAQセクションにまとめたり、定期的にQ&A記事として公開したりすることも効果的です。また、SNSでの議論を記事に反映させたり、読者体験談を募集して紹介したりすることで、双方向のコミュニケーションを強化できます。読者に具体的なアクションを促すCTAを適切に配置し、コンテンツとの関わりを深める機会を提供しましょう。

まとめ

2025年のGoogle品質評価ガイドライン改定は、単なるアルゴリズム変更ではなく、「コンテンツの本質的価値」へと回帰する重要な転換点です。紹介した10のチェックポイントは互いに関連し合っており、総合的に取り組むことで大きな効果を発揮します。AIツールを否定するのではなく、その活用方法を見直し、人間ならではの価値を最大化することが成功の鍵となります。特に「人間経験の反映」「専門性の証明」「情報の独自性」は、いかなるAIも真似できない差別化要素として最優先で強化すべき項目です。

次のステップとして、まずは自社の代表的なコンテンツ5〜10ページをこのチェックリストで評価してみましょう。

ツールとして生成AIを活用することは否定されていないことを忘れず、「AIだけに頼る」から「AIを賢く使いこなす」へと発想を転換し、持続可能なコンテンツ戦略を構築してください。最終的に目指すべきは「このサイトでしか得られない価値」の創造であり、それこそがGoogle評価とユーザー満足の両方を高める王道です。