【2025年版】Google AIによるブログ評価対策完全ガイド – 品質評価ガイドラインへの対策を徹底解説！

サイト運営者の間でこうした不安が広がっています。2025年1月、Googleは検索品質評価ガイドラインを大幅に更新し、AI生成コンテンツに対する厳格な評価基準を明確に示しました。この記事では、Google AIによるコンテンツ評価の最新動向と2025年に向けた具体的な対策について詳しく解説していきます。

その前に、BuddieS（バディーズ）のコラムのアクセス状況を特別に紹介します。

このBuddieS（バディーズ）のコラムのアクセス状況はどのような状況か？

新規ドメインを取得し、2024年11月からAIを中心とした記事制作を行ってきました。
結果、表示回数は右肩上がりで伸びています。

他に生成AIで記事を書いているサイトも2025年2月以降、若干のアクセス減少が見られるものの、4月には復活できています。

AIを活用した記事制作にはポイントがあります。

ここから先の内容は、生成AIを活用してコンテンツを作成する際に、本当に抑えておきたいものに絞って紹介します。

2025年Google評価ガイドライン改定の全容と影響

実は、2025年1月のGoogleガイドライン改定はAI生成コンテンツに対する評価基準を根本から変えました。知っていましたか？この変更はジョン・ミューラー氏がマドリードの「Search Central Live」で明らかにしたもので、今後のSEO戦略に大きな影響を与えています。

以下の記事が日本語で解説してくれていてとてもわかり易いです。気になる方は是非読んでみてください。

Googleが品質ガイドラインを改定─AI生成コンテンツは“見抜かれ”、評価される

https://seojapan.com/column/column-14673

品質評価ガイドラインの重要な変更点

2025年1月の改定で最も注目すべき点は、品質評価者に対してAIや自動生成ツールで作られたコンテンツを特定し、それらを「最低評価」とするよう明確に指示したことです。これはGoogleがAI生成コンテンツの急増に対する明確な対応策を打ち出したことを意味します。

具体的な変更点は以下の3点です。

これらの変更は、「AIツールを使えば簡単に上位表示できる」という認識を完全に覆すものです。Googleは「コンテンツの作成方法よりも品質が重要」と言いながらも、実際にはAIだけで作られたコンテンツを積極的に検出し、評価を下げる方針を明確にしました。

生成AIの正式定義と警告

ガイドライン改定では初めて「Generative AI（生成AI）」という用語が正式に導入されました。Googleは生成AIを「有用なツール」と認めつつも、その乱用や悪用に対して強い懸念を示しています。

生成AIの定義

• テキスト、画像、音声などのコンテンツを自動生成する技術
• 学習データに基づいて人間のような出力を作成できるシステム
• 使い方によって有用にも有害にもなり得るツール

特に重要なのは、GoogleがAIツールの使用自体を禁止しているわけではないという点です。問題視されているのは「人間による意味のある編集や付加価値なしに」AIで大量生成されたコンテンツです。つまり、AIを補助ツールとして適切に活用することは依然として有効な戦略です。

スパムページ定義の見直しと細分化

今回の改定ではスパムページの定義も大きく見直され、従来の「自動生成されたメインコンテンツ」セクションが削除され、代わりに4つの新しいサブセクションが追加されました。

これらの細分化は、Googleが様々な形態のスパムや低品質コンテンツをより精緻に判別し、対策を強化していることの表れです。特に「大量自動生成コンテンツの悪用」として生成AIが明記されたことは、単純なAI生成コンテンツが今後厳しく評価されることを意味しています。

AI生成コンテンツ判別の仕組みと評価基準

GoogleはAI生成コンテンツを見分けるための明確な基準を品質評価者に提示しています。

この評価基準に対するチェックリストを以下の記事に用意しました。
興味があればあわせて見てください。

Googleが特定するAI特有表現

Googleの品質評価者はどのようにしてAI生成コンテンツを判別しているのでしょうか？ガイドラインを見ると、以下のような特徴がAI生成コンテンツの指標とされていました。

特に注目すべきは、AIが生成するテキストには特有のパターンや表現が存在し、Googleはそれらを検出できるという点です。

AI特有表現の例

1. 責任回避・曖昧表現系

一般化による責任回避

• 「一般的に言われています」
• 「多くの専門家が指摘しています」
• 「研究によると」（具体的研究名なし）
• 「統計的には」（具体的統計なし）
• 「経験則として」
• 「通常の場合」
• 「標準的には」

断定回避表現

• 「〜と考えられます」
• 「〜の可能性があります」
• 「〜と思われます」
• 「〜かもしれません」
• 「〜と予想されます」
• 「〜することが多いです」
• 「〜する傾向があります」

2. 定型文・テンプレート系

導入定型文

• 「今回は〜について詳しく解説します」
• 「〜について考えてみましょう」
• 「〜というテーマで話を進めていきます」
• 「まず最初に〜から説明します」
• 「それでは〜について見ていきましょう」
• 「〜について理解を深めていきましょう」

結論定型文

• 「以上が〜についての説明でした」
• 「いかがでしたでしょうか」
• 「参考になれば幸いです」
• 「お役に立てれば嬉しいです」
• 「何かご質問があればお聞かせください」
• 「今後も〜していきたいと思います」

箇条書き定型文

• 「以下のようなポイントが挙げられます」
• 「主な特徴は次の通りです」
• 「具体的には以下のような例があります」
• 「メリット・デメリットをまとめると」
• 「注意すべき点は以下の通りです」

過度な配慮表現

• 「個人差があることをご理解ください」
• 「あくまで一例として」
• 「全ての場合に当てはまるわけではありませんが」
• 「状況によって異なりますが」
• 「専門家にご相談されることをお勧めします」

3. 体験欠如系

体験不可能な表現使用

• 「実際に使ってみると」（使用体験なし）
• 「味わってみると」（味覚体験なし）
• 「肌で感じる」（触覚体験なし）
• 「目の当たりにして」（視覚体験なし）
• 「耳にして」（聴覚体験なし）

4. 汎用的すぎる表現系

空虚な修飾語

• 「非常に重要な」
• 「極めて有効な」
• 「画期的な」
• 「革新的な」
• 「効果的な」
• 「魅力的な」
• 「素晴らしい」

具体性のない表現

• 「多くの人が」
• 「様々な方法で」
• 「いくつかの要因が」
• 「複数の理由から」
• 「数多くの利点が」
• 「幅広い分野で」

5. 不自然な論理構成系

機械的な論理展開

• 「第一に、第二に、第三に」の機械的使用
• 「一方で」「他方で」の過度な使用
• 「なぜなら」「その理由は」の多用
• 「つまり」「すなわち」の連発
• 「結論として」「要約すると」の頻出

バランス取りすぎ表現

• 「メリットもデメリットもあります」
• 「良い面も悪い面もあります」
• 「どちらも正しいと言えるでしょう」
• 「一概には言えませんが」
• 「場合によります」

6. 情報源曖昧系

根拠不明の権威づけ

• 「専門家によると」（専門家名なし）
• 「最新の研究で明らかになった」（研究名なし）
• 「データが示している」（データソースなし）
• 「調査結果によると」（調査機関なし）
• 「報告されています」（報告元不明）

時期曖昧表現

• 「最近の傾向として」
• 「近年注目されている」
• 「現在では」
• 「今日では」
• 「最新の動向として」

7. 感情移入・共感偽装系

読者との距離感操作

• 「私たちも同じように感じることがあります」
• 「きっと多くの方が疑問に思われるでしょう」
• 「誰もが一度は経験したことがあるはず」
• 「皆さんもご存知の通り」
• 「共感される方も多いのではないでしょうか」

8. 網羅性アピール系

完全性の過度な主張

• 「全てを網羅した」
• 「完全ガイド」
• 「全て解説」
• 「徹底的に」
• 「あらゆる角度から」
• 「包括的に」
• 「総合的に」

上記は一例としてまとめてみました。人間もそういった表現を使いますが、過度に利用しすぎたりする点が弱いです。

評価レベルの区分と判断基準

Googleの品質評価ガイドラインでは、AI生成コンテンツの評価を以下のように区分しています。

最低評価（Lowest Quality）の条件

• ほぼ全てのコンテンツが人間の労力なしで作成されている
• 独自性や付加価値がまったくない
• AIが生成したそのままの状態、または最小限の編集のみ（AI特有表現）
• 単なるコピー・言い換えに過ぎないコンテンツ

低評価（Low Quality）の条件

• コンテンツの一部が再利用されているが、ある程度の人間の手が加えられている
• わずかな独自性や付加価値はあるが、全体的に薄い内容
• AI生成をベースに一部編集・追記されたレベル

中～高評価を得るための条件

• 人間による大幅な編集と付加価値の追加
• 独自の専門知識、経験、分析の反映
• AIを下書きやアイデア出しとして使用し、大幅に人間が手を加えている
• E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の明確な証明

重要なのは、単にAIツールを使用したかどうかではなく、人間がどれだけ価値を加えたかという点です。AIを使っていても、それが単なる補助ツールとして活用され、人間の専門性や経験が十分に反映されていれば、良いを得ることは可能です。

実際に、この記事はAIを活用して書かれているので、あなたが今見ているということはやり方次第ということです。

フィラーコンテンツとその問題点

2025年のガイドライン改定では、「フィラーコンテンツ」という概念も新たに問題視されています。フィラーコンテンツとは、実質的な価値がなくページを充実させるためだけに存在する要素を指します。

フィラーコンテンツの典型例

• 広告を増やすためだけの無意味な段落
• 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
• メインコンテンツから注意をそらす配置の要素

フィラーコンテンツが問題視される理由は、ユーザーが求める情報へのアクセスを遅らせ、体験を損なうためです。特にAI生成コンテンツでは、単語数を増やすためだけの冗長な表現が多用されがちであり、これがフィラーコンテンツとして評価される可能性が高くなります。

こうした基準を理解すれば、なぜGoogleが単純なAI生成コンテンツを低評価とするのかが明確になります。Googleの目的は、ユーザーに価値ある、信頼性の高い情報を提供することであり、AIだけでは実現できない人間の経験や専門性が重視されているのです。

Google AI対策の歴史的変遷と2025年の位置づけ

GoogleのAI生成コンテンツへの対応は、実は数年にわたる段階的な取り組みの結果です。
この章では、その歴史的変遷を追いながら、2025年のガイドライン改定の重要性を解説します。

2022年から2025年までの段階的対策強化

GoogleのAI生成コンテンツへの対応は、おおよそ以下のような流れで段階的に強化されてきました：

2022年4月：初期警告の段階

• ジョン・ミューラー氏がSEO office-hoursで「自動生成コンテンツはガイドライン違反」と発言
• この時点では曖昧な表現にとどまり、具体的な対策は示されず
• 業界内では混乱も見られたが、将来の方針を示す重要な兆候だった

2023年2月：方針の明確化

• GoogleがSearch Central Blogで「AI生成コンテンツに関するガイダンス」を公開
• 「品質重視、生成方法問わず」という基本方針を初めて明示
• 「ランキング操作目的のAI使用はスパム」と定義

2024年3月：本格対策の開始

• March 2024 Core Updateを実施
• 多くのAIコンテンツ中心のサイトが検索順位を大きく下げる
• 新たなスパムポリシーの導入と実行

2024年後半：検出精度の向上

• December 2024 Spam Updateで大量のサイトが手動対策・インデックス削除の対象に
• GoogleがLLM生成コンテンツの検出精度を大幅に向上
• AIパターン認識技術の進化により、高度な検出が可能に

2025年1月：評価ガイドラインの正式改定

• AI生成コンテンツの「最低評価」を品質評価ガイドラインに明記
• 評価者にAI検出を正式に指示
• フィラーコンテンツなど新たな問題要素の定義追加

この変遷を見ると、GoogleはAI生成コンテンツに対して段階的に対応を強化してきたことがわかります。2022年の警告から始まり、2023年に方針を明確化し、2024年に実行段階へ移行、そして2025年に制度として完全に確立したという流れです。

技術的検出能力の進化と精度

GoogleのAI生成コンテンツ検出技術は、どのように進化してきたのでしょうか。

SpamBrainシステムの発展

• 2018年に導入されたSpamBrainは、機械学習を活用したスパム検出システム
• 当初はリンクスパムなど従来型の不正行為の検出が主目的
• 継続的な改良により、AI生成コンテンツの検出にも対応
• 2024年以降は特にLLM（大規模言語モデル）生成コンテンツの検出精度が飛躍的に向上

検出精度の実態

• 2025年の調査では、検索上位5位以内のサイトの約83%が人間による作成コンテンツ
  参考：https://www.searchlogistics.com/learn/tools/ai-content-detection-case-study/
• ChatGPTなどで生成されたコンテンツが100%AI判定される事例も確認
• 特にパターン化された表現や構造に対する検出精度が高い

AIによるAI検出の皮肉

• GoogleはAI技術を使ってAI生成コンテンツを検出するという皮肉な状況
• AIモデルはそれぞれ独自の「クセ」を持っており、それを検出することは技術的に可能
• 単純な言い換えやパラフレーズでは検出を回避することが困難に

GoogleがAI技術そのものを否定しているわけではなく、その乱用や悪用を問題視している点です。同社自身がAI技術を活用しながら、質の低いAI生成コンテンツを排除するという取り組みは、技術の適切な活用と不適切な活用を明確に区別する姿勢の表れといえます。

2025年1月ガイドライン改定の重要性

これまでの方針や実践を正式なガイドラインとして確立されており、AI生成コンテンツへのGoogleの対応が一時的な施策ではなく、恒久的な方針になりました。明確な基準に基づいて生成AIコンテンツを判断できるようになっています。

「AIツールを使えば簡単に上位表示」という状況はなくなりました。記事制作の本質が重要になり、もともとのコンセプトで本質的な価値が再度必要になってきています。また、これまで通り、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）が重要であることを再確認できます。

今後の方向性

• 人間の付加価値がますます重要になる傾向
• 改めて、量より質が重要
• コンテンツの独自性と深さが評価

2025年のガイドライン改定は、単なるアルゴリズム変更ではなく、Googleの検索コンセプトが改めて表明と捉えるべきです。検索結果の質を高め、ユーザーに本当に価値ある情報を提供するという原点回帰の動きですね。

AI時代に求められる人間にしか書けない付加価値の作り方

AIを使いながらも、Googleに評価されるコンテンツを作るにはどうすればいいの？という疑問はよくお客様から質問があります。AIツールを適切に活用しながら、人間ならではの価値を加えることは十分に可能です。

ここからは、2025年のGoogle評価基準に対応するための具体的な方法を解説します。

単純なAI生成コンテンツ対策

GoogleのAI生成コンテンツへの厳格な評価に対応するには、AIを「代替者」ではなく「アシスタント」として活用する姿勢が重要です。

AIの適切な活用方法

• 下書き・アイデア出し段階でのみAIを使用する
  例：「健康管理に関する記事の構成案を5つ提案して」
  重要：最終コンテンツは必ず人間が大幅に編集・加筆すること
• ファクトチェックを徹底する
  例：AIが提示した「ビタミンDの推奨摂取量」は必ず厚生労働省などの公的情報源で確認
  注意点：AIは時に最新でない情報や不正確な情報を提供することがある
• AI特有表現を必ず除去する
  対象：「AI言語モデルとして」「一般的に言われています」などの表現
  対策：特に冒頭文と結論部分はAI特有のパターンが出やすいので注意深く確認
• 独自データ・調査を追加する
  例：「当社が実施した100人アンケートでは、57%が〇〇と回答」
  効果：AIには生成できない一次情報が差別化ポイントになる

AIの検出回避ではなく本質的な価値提供を目指す

• AI検出ツールを欺く発想は捨てる
  誤った例：AI検出を回避するためだけの言い換えや複雑な構文の使用
  正しい例：本質的に価値のあるコンテンツ作成に注力する
• 複数の専門家による監修体制を構築する
  例：「この記事は△△分野の専門家〇〇氏の監修のもと作成しています」
  効果：専門的正確性の向上と信頼性の証明になる

重要なのは、AIツールを「何のために使うか」という目的意識です。単に執筆作業を効率化するためではなく、人間の創造性や専門性をより発揮するための補助として活用することで、Googleの評価基準にも対応できます。

人的付加価値と独自性の強化

GoogleのAI対策の本質は、人間にしかできない価値提供を重視するという点にあります。

独自性の担保方法

• 一次体験の記録を残す
  例：「このツールを3ヶ月実際に使用した結果、最も効果があったのは〇〇の機能でした」
  ポイント：数値や時間経過に伴う変化など、具体的な観察結果を含める
• オリジナル画像・動画を活用する
  例：「下の画像は実際に当社で撮影した商品使用前後の比較です」
  注意点：AIやストック画像ではなく、自社で撮影した素材を使用する
• 独自の視点・切り口を提供する
  例：「一般的には〇〇と言われていますが、20年の経験から見ると実は△△の方が重要です」
  効果：業界の常識や定説に対する独自の見解が価値を生む
• 実際の事例を紹介する
  例：「当社のクライアントA社は、この方法で3ヶ月で売上30%増を達成しました」
  重要：プライバシーに配慮しつつ、具体的な数値や経過を含める

付加価値の創出方法

• 独自の比較表・チャートを作成する
  例：「以下は、市場の主要5製品を12の基準で比較した独自調査結果です」
  ポイント：他のサイトでは見られない視点や項目で比較する
• ステップバイステップガイドを提供する
  例：「以下の7ステップで、初心者でも確実に成功できる方法を解説します」
  効果：実用的で具体的な手順が読者の実践を助ける
• 専門家インタビューを記事に組み込む
  例：「この問題について、業界の第一人者である〇〇氏に詳しく聞きました」
  ポイント：一般的な意見ではなく、専門家独自の見解を引き出す
• 読者限定特典を提供する
  例：「記事を最後まで読んだ方には、詳細チェックリストをダウンロード提供しています」
  効果：記事本文以上の価値を提供し、エンゲージメントを高める

これらの要素を取り入れることで、「このサイトでしか得られない価値」を創出できます。AIが生成するコンテンツが増える中、こうした独自価値の提供がますます重要になってきています。

E-E-A-Tの実質的証明

2025年のGoogleガイドラインでは、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）が一層重視されています。「私は専門家です」と主張するだけでなく、それを具体的に証明することが求められます。

Experience（経験）の証明

• 実績を具体的に記載する
  悪い例：「豊富な経験があります」
  良い例：「2015年から現在まで〇〇プロジェクトを50件担当し、平均30%の効果改善を実現」
• 失敗体験も積極的に共有する
  例：「最初の3つのプロジェクトでは成果が出ませんでしたが、そこから学んだ教訓は…」
  効果：成功例だけでなく失敗談も共有することで信頼性が高まる
• 結論に至ったプロセスを詳細に説明する
  例：「この結論を出すまでに、3つの仮説を立てて検証した結果…」
  ポイント：どのようなステップで結論に到達したかを明らかにする

Expertise（専門性）の証明

• 資格・認定を明示する
  例：「Google認定アナリスト（2024年取得）、〇〇協会公認コンサルタント（2022年～）」
  ポイント：具体的な資格名、取得年月、認定機関名を記載する
• 継続的な学習を証明する
  例：「直近1年間で〇〇に関する研修を5回受講、△△学会に毎年参加」
  効果：常に最新知識を更新していることを示せる
• 専門用語を適切に使用する
  例：一般的な「検索順位」ではなく「SERPポジション」など、業界用語を自然に使用
  ポイント：用語の使い方が不自然だとAI生成の疑いを持たれる可能性がある

Authoritativeness（権威性）の証明

• 外部からの評価を積極的に示す
  例：「〇〇新聞20XX年X月号に専門家として掲載」「△△賞受賞（20XX年）」
  ポイント：自己評価ではなく第三者評価が重要
• 質の高いサイトからの言及・リンクを獲得する
  例：「当社の研究は〇〇大学の公式サイトで引用されています」
  戦略：業界団体や教育機関との連携を強化する
• 業界での発言力を高める
  例：「業界最大のカンファレンス〇〇で3年連続登壇」「△△専門誌に定期寄稿」
  効果：業界内での認知と評価が権威性を裏付ける

Trustworthiness（信頼性）の証明

• 透明性を徹底的に確保する
  例：執筆者のプロフィール、連絡先、会社概要を詳細に記載
  ポイント：「この記事を誰が、なぜ書いているのか」を明確にする
• 情報源を正確に明示する
  例：「この統計は△△省『令和X年〇〇調査』p.XX-XXより引用」
  重要：曖昧な出典（「研究によると」など）は避ける
• コンテンツの最新性を担保する
  例：「初稿：20XX年X月X日、最終更新：20XX年X月X日」を明記
  効果：定期的な更新が検索評価にもプラスになる
• 誤りには誠実に対応する
  例：「〔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」
  姿勢：間違いを隠さず、素直に認めて修正する透明性

E-E-A-Tの実質的証明は一朝一夕にはできません。日々の積み重ねと誠実な情報提供の継続が、結果的にGoogleからの高評価につながります。

フィラーコンテンツの排除

2025年のガイドラインでは、「フィラーコンテンツ」（実質的な価値がなく、ページを埋めるだけの内容）も厳しく評価されるようになりました。無駄を省き、読者が求める情報に素早くアクセスできるようにすることが重要です。

コンテンツ構成の最適化

• 冒頭で核心に触れる
  悪い例：「近年、〇〇が注目されています。その理由は様々ですが…」
  良い例：「〇〇の最も効果的な使い方は△△です。以下でその理由と具体的な方法を解説します」
• 見出し構造を論理的に整理する
  例：H2、H3タグを使って階層構造を明確にし、ユーザーが求める情報を見つけやすくする
  ポイント：見出しだけ読んでも記事の全体像が把握できるように設計する
• 不要な導入文を削除する
  削除例：「今回は〇〇について説明します」「〇〇について理解を深めましょう」
  代替案：導入部でも具体的な価値や重要ポイントを提示する

レイアウト・UXの改善

• 目次を効果的に設置する
  例：長文記事の冒頭に目次を配置し、各セクションにジャンプできるようにする
  効果：読者が自分に必要な情報に直接アクセスできる
• 広告配置を最適化する
  悪い例：メインコンテンツを分断する形で広告を挿入
  良い例：コンテンツの自然な区切りに広告を配置し、読書体験を妨げない
• 関連性の低い内容を思い切って削除する
  例：記事テーマと直接関係のないセクションや、単なる一般論は削除
  姿勢：「量より質」を優先し、不要な情報は思い切って削る

具体的なチェックポイント

• 各段落が記事の目的に貢献しているか？
  チェック：「この段落を削除しても記事の価値は下がらないか？」
  対策：主題と関係のない脱線や一般論を排除する
• アフィリエイトリンクが自然に配置されているか？
  悪い例：文脈と関係なく製品リンクを挿入
  良い例：製品について具体的に解説した後に自然な形でリンクを提示
• CTA（行動喚起）は適切なタイミングで配置されているか？
  チェック：読者が十分な情報を得た後にCTAを提示しているか
  ポイント：価値提供が先、CTAは後という順序を守る
• 読者が求める情報にたどり着くまでのステップ数は最小か？
  理想：3クリック以内で目的の情報にアクセスできること
  改善：ナビゲーション、検索機能、関連リンクの最適化

フィラーコンテンツの排除は、「読者の時間を尊重する」という姿勢の表れです。無駄な文章や遠回しな表現を排除し、本当に価値ある情報を効率的に伝えることが、GoogleのAI評価においても高く評価される要素となります。

これら4つの観点を意識的に取り入れることで、AI生成コンテンツとは一線を画す、人間ならではの価値あるコンテンツを作成できます。

まとめ

改めて、Googleは生成AIで書いた記事を否定しているのではなく、悪用することをNGとしています。

読み手が欲している情報は何か？
どのようなストーリーで書いていくか？
本当に読みやすいか？

がとても重要になります。

この記事を参考にして頑張ってみてください！

最後に

この記事は、BuddieS（バディーズ）のコラム記事作成アプリで作成しています。

興味のある方は、是非お問い合わせください！