ユーザーに読ませるための記事の書き方がAI検索対策にも有効

2026年3月11日

AIOやGEO対策をしよう！

という言葉と同時に。

コンテンツに注力することが大事だ！

という言葉も言われるようになっています。

私としては、コンテンツ側の人間なので、ユーザーに役立つコンテンツを作成することが重要だと思っています。

しかし、Googleアナリティクスなどの解析データを見ていると。

AIボットの訪問数が増えていることも事実。

私自身も、Google検索をする時にAIOverviewから、ソースサイトに訪問することも増えて来ました。

となると。

・AIからソースとして選んでもらえるようなコンテンツ設計
・ユーザーにとって価値のあるコンテンツの提供

という2つを両立した方が良さそうです。

その参考になる記事があったので、見ていきます。

ChatGPTの検証済み引用120万件を分析

参照したページは以下です。

わかりやすく解説してくれてるのが、以下です。

ChatGPTがコンテンツを引用する時に、どのようにページの情報を収集しているかを分析し。

そこから得られたインサイトを提供してくれています。

2つ目のタイトルにもなっていますが、引用の44%はコンテンツの最初の30%で構成されているとのこと。

ページの内側に行くに従って引用される割合は減少し。

コンテンツの最後部分で少し上昇し、フッターでゼロになる。

このような動きがあるそうです。

グラフの動きが「スキーランプ」に似ていると言っています。ジャンプ台ですね。

ページの内側は減少すると言っても、メインコンテンツ部分。

ここでの引用も31%あるそうです。

ページで言うと、見出しと見出しに関連する文章部分となりますね。

セクションと言った方が分かりやすいでしょうか。

面白いのが、このセクション部分での引用は文章の内部を参照するそうです。

冒頭の「タイトル+導入」と同じような「見出し+文章」というものなのに。

文章の方が優先されると。

コンテンツの7割を占める部分の引用が3割というのが、良いのかどうかという問題はありますが。

コンテンツのまとめ部分にあたる、終わりの30%も引用は約25%あるとのこと。

つまり、導入までの部分で44%、まとめで25%、引用内容をAIが判断し。

その中で、検索意図にマッチするものがソースとして選ばれていると考えられます。

これは、長いコンテンツに対して、AIは冒頭部分を参照して出力を生成すると言われていることにも当てはまりますね。

なのでこの分析結果は、今まで言われていたことを数値化してくれて信憑性が出たというところでしょう。

AIが引用部分として参照する理由は？

AIが参照する箇所を、最初の30%と最後の25%に集中しているのは、学習したデータの影響があるそうです。

現在のLLMが学習対象としていたのが、インターネット上のニュース記事や論文、Wikiペディアなど。

これらの文章の特徴は「先に結論が書かれている」ということです。

結論もしくは主張という、コンテンツ内で重要な情報が冒頭にあると学習しているわけですね。

最後の30%についても同様で、最初に提示した結論や主張を、本文を通して言い換えたものが書かれているからでしょう。

AIらしい効率的な判断ですね。

引用数の多いコンテンツの5つの特徴

参照した記事には、引用されるコンテンツに共通して見られる5つの特徴もあるとしています。

AIに引用されにくい例(悪い例)と引用されやすい例(良い例)が載っていたので、それを見ながら特徴を見ていきます。

あくまで、AIから見たものですが。

明確な定義がある

• 悪い例: 「この急速に変化する世界では、自動化が重要になってきています…」
• 良い例: 「デモの自動化とは、ソフトウェアを使用して… するプロセスです。」

良い文章と言われやすいものは、簡潔で分かりやすい文章です。

何かしらのライティング教材でも、「定義を明確にする」ということがトピックとして扱われます。

しかし、引用の「悪い例」のような文章を書いてしまうのが私です。

読む側からしたら、無用な前置きともなりかねませんが。

とはいえ、これも文章の流れとして考えることもできるでしょう。

次の項目にも関連しますが、見出しの直後に「良い例」を書いた方が、続く文章が読みやすくなります。

「良い例」に続けて「悪い例」を書けば、定義した言葉が必要であることを伝えるための、前置きの機能となるでしょう。

冒頭なら「記事として何を伝えるのか」、セクションなら「ここで伝えたいこと・扱うことは何か」を明確にするということです。

Q&A構造で設計されている

ここから急に「勝者」と「敗者」という表現になりますが。

あくまで、AIに引用されやすいかどうかという視点。

あまり気にしないで下さい。

敗者構造の例:

• <h2>SEOの歴史</h2>（抽象的なトピック）
• <p>それは 90 年代初頭に始まりました…</p>

勝者構造の例（78%）:

• <h2>SEO はいつ始まったのですか?</h2> (リテラルクエリ)
• <p>SEO は…で始まりました</p> (直接回答)

正直、私が苦手とする書き方です。

見出しを疑問文にして、その回答を続く文章にするという構造です。

実際にAIがソースとして引用しやすいのは、Q&A構造であることは言われています。

Q&A構造を、文章内で目立つ「見出し+文章」の形にすることで、AIに対して明示するということですね。

記事の構造としては、テーマに対してトピックを立て。

トピックを質問文に変え、文章で答える。

というのを繰り返し、記事のテーマについて答える。

サクサクと読み進められて、読んで良かったと思える記事に多い構造でもあります。

固有名詞をしっかりと使う

• 敗者の文: 「このタスクには良いツールがたくさんあります。」(密度0%)
• 勝者の一文: 「トップツールにはSalesforce、HubSpot、Pipedriveが含まれます。」(密度30%)

代名詞は便利なので、ついつい使ってしまいますが。

文章で考えると、固有名詞が使われている方が分かりやすいものになります。

参照記事では、文中の密度として計測されています。

一時期のSEOで使われていた、キーワードの乱発のような印象を受けなくもないですがー。

コンテンツ量が増えた今思うのは、WEB上の文章はより「流し読み」しやすくなっているということです。

消費するためにサーっと読んでしまうので、代名詞だとそのままスルーしてしまうんですよね。

固有名詞があれば、ちゃんと認識しながら読み進めます。

人間でさえ意識が薄くなってしまうのですから、データとして扱うAIはなおさらでしょう。

主観と客観のバランス

このブログの他の記事で、自身が体験したことを伝えることが。

独自性を生み出す重要な要素であると書いていますが。

自分の体験ばかりを書く、主観100%の記事はAIにとって引用しにくいものとなるそうです。

逆に、客観的なことばかり書いていると、他のサイトと似たような内容となるため。

こちらも引用しにくいとのこと。

LLMの自然言語処理の指標の一つでもある「主観性スコア」が、この判断に影響するそうです。

スコアは 0.0 から 1.0 までのスケールで評価されます。

• 0.0（純粋な客観性）：テキストには検証可能な事実のみが含まれています。形容詞や感情は含まれていません。例：「iPhone 15は2023年9月に発売されました。」
• 1.0（純粋な主観性）：テキストには個人的な意見、感情、または強い表現のみが含まれています。例：「iPhone 15は、私が愛する、まさに驚異的な傑作です。」

「勝利」のトーンは次のようになります（スコア約0.5）：「iPhone 15は標準のA16チップを搭載していますが（事実）、低照度での写真撮影のパフォーマンスにより、コンテンツクリエイターにとって優れた選択肢となっています（分析/意見）」 。

個人的な意見や感情とともに、客観的な事実もバランス良く入れた文章がAIに選ばれるということですね。

分かりやすい文章

文章の読みやすさの指標に、「フレッシュ・キンケイド・グレードレベルスコア」というものがあります。

以下のページが、表もあり分かりやすいです。

簡単に説明すると「文章を読むのに何年生レベルの理解力が必要か？」を分類したものです。

「勝者」のフレッシュ・キンケイド・スコアは16（大学レベル）であるのに対し、「敗者」は19.1（学術論文／博士論文レベル）です。

少し棲み分けが難しい数値が出ましたが。

読解力が必要なレベルになると、主語や述語などの文法が分かりにくくなってしまい。

AIも理解しにくいということのようです。

ビジネス文章のような、専門性もありながら読みやすい文章というのが、基準になるようですね。

AIが理解しやすい文章とは？

5つの特徴を兼ね備えたコンテンツは、AIが理解しやすく引用されやすい文章であると。

途中で私の感想も挟みながら紹介させていただきましたが。

5つの特徴を兼ね備えたコンテンツは、人間にとっても読みやすく理解しやすい文章であると言えます。

定義が曖昧なままの文章は、どんなテーマで、何を扱いたいのか良く分からなくなりますし。

早く問題を解決したい、知りたいというときには、Q&A部分をまず読みます。

Q&A構造が「見出し+文章」で使われていれば、納得しながら読み進めることができます。

主観的な表現が多すぎれば「それってあなたの感想ですよね」と冷めてしまいますし。

客観的な内容であれば、どのページを見ても感情は動きません。

主観と客観のバランスが取れていると、「どこに注目してどのように感じているのか？」という論点が明確になります。

同じ内容で同じ構造の文章が2つあれば、より読みやすく分かりやすい言い回しをしてくれている方を読むでしょう。

つまり、AIの引用回数を増やすなら、結局読者のことを考えたコンテンツを作るのが近道なのです。

構造として取り入れたいこと

AIが読みやすい記事の内容と考えた時に、2023年頃のプロンプトエンジニアリングの形を思い出しました。

・指示内容を書く：以下の文章をテーマに従って要約して
・ルールを示す：テーマ[ダイエットが成功する理由]
・指示を実行するものを示す：[要約してもらうダイエットの記事の内容]

のような感じです。今でも使えますけどね。

現在のAIは推論する力が向上したからか、ざっくりとした指示でもスムーズに使うことができますが。

このプロンプトの形が、AIにとっても分かりやすいものであると考えられます。

・指示内容➾記事から分かること、伝えたいこと、テーマ
・ルール➾AI利用者が入力したプロンプトに答えるソースを探すこと
・実行するもの➾記事本文

という感じかなと。

なので、少なくとも記事の冒頭部分に「記事からわかること」は入れる構造を作るのはありだと思います。

すでに実行しているメディアもありますが。

価値提供するために必要な記事の書き方として、アフィリエイトやWEBライティングでも推奨されていた書き方でもあります。

・・・私は実践していないので、取り入れますか。

読者のことを考えるのは変わらない

情報を提供する場合、読み手のことを考えることが第一です。

どのような価値を提供できるのか最初に示すことで、読者に必要な情報があるかどうかを判断してもらえます。

読んでもらうということは、読者の貴重な時間を奪うということなので。

「最後まで読んだのに、読んだ意味がなかった。」と思われれば、リピートは見込めません。

AIにとっても、人間にとっても、「分かりやすい記事」にするというのが大切なのです。

・冒頭でまとめる
・見出しと文章で話題を完結させる
・最後に文章を意見を含めたまとめを入れる

このような書き方が、今は効果的だと考えられます。