「AIによるキーワード調査の具体的な手順って、やっぱり気になる人が多いみたい。いや、実際わたしも最初はよく分からなかったし……うーん、それでね、大体の場合はまずテーマを決めるところから始まる。まあ当然と言えば当然だけど。でも、この最初の一歩が意外と大事なんだよね。
えっと、選んだ主題に対してAIツールを使うわけ。その時点で周辺ワードとか派生キーワードを洗い出していく工程になる。「あれ？この単語本当に関係ある？」みたいに途中で迷子になりかけたりするんだけど、そこは気合というか…まあ自分でもちょっと呆れるくらい細かく確認したほうがいい。それで次は、その抽出した単語たちが検索ユーザーの行動パターンとどう絡むのか分析する段階へ進むことになる。ここらへんまで来ると「ああ…また寄り道しちゃった」と思いつつも、本筋に戻す努力だけは怠れない。
それからさ、人工知能が自動的に提案してきた内容って、ときどき妙にピント外れてたりするじゃない？だから結局、人間編集者による精査作業が必須となってくる。この作業では、自社独自性やその業界特有のニュアンスなんかもしっかり反映されているかチェックする必要あり。ま、いいか。でも本当はこここそ手抜きできない要所だったりする。
何より大事なのってさ、「全プロセスを機械任せには絶対しちゃダメ」ってことかなぁ。つまり、人力で判断・修正するフェーズ――これ抜いたら全部台無しになる気さえしてくる。ただただ自動化しただけじゃ現場固有の課題には対応しづらい部分も目立つようになっちゃうので、その都度進捗管理や目利きを丁寧に積み重ねておくべきだと思う。それこそがSEO運用フローへの適切な統合……なんて偉そうなこと言いつつ、自分もまだ試行錯誤中だったりして。
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AI導入がSEO業務にどんなふうに影響してるのか、最近だと「国内外のマーケティング動向レポート2025年版」みたいな調査資料でもね、だいたい主要な検索最適化作業の半分くらいが、何らかAIに助けられてるっていう話が出てるんだよ。あれ？そういえば昔はここまでじゃなかったよね、と自分でも思ったりする。えっと、具体的にはキーワード抽出とか競合分析、そのへんでAIツールが使われる場面が本当に増えてきていて、“主要AI SEOツール利用によるワークフロー短縮”という現象も、約四割くらいまで実例として報告されてたりするわけ。
だけどさ、大規模ウェブサイトになればなるほど技術的エラーの発生率は下がっている傾向はある一方で、人力チェックや修正作業を完全に省ける状況には全然なってない—いや、むしろそんな簡単には進まないでしょ…と思わず愚痴りたくなる。だから現場感覚としては、「全部自動化！」ではなくて段階ごと部分的にAIを入れたり、それぞれの工程ごと細かく最適化したほうがいいんじゃない？という担当者さんたちも増えてきた印象なんだよね。
まあ結局、市場全体を見ると過剰な期待ってすぐ膨らみがちだけど（人間だもの）、今はもう少し足元を見据えて実情に合わせて運用判断材料を集めようぜ——的な流れになってきた気配。ま、この先どうなるかわからないけど…。
えー、うちのチームね、3カ月間AI使って大体五十本くらい記事を作ったんだよ。Google Search Consoleで順位とかクリック率も地道に見てたんだけど、なんていうか…「初月で十位近くまで順位が跳ね上がったジャンルも確かにあったし、逆に全然目立つ変化がなかったエリアもあったよ」みたいな現場の声がちらほら聞こえてきた（HubSpot, 2025）。まあ、全部がすぐ効くわけじゃないっぽい。
ああ、今思えばキーワード難易度とか既存ページとの関係性調整、そのへん手抜いたら思ったほど伸びなくて「あれ？」ってなることもザラだったな。でも…話それるけどさ、AI頼りで一気に新しいコンテンツ投入したからといって、「即」成果出ます！みたいな都合良い世界じゃないんだよね。ま、それも当然か。
でさ、実際運用してると内部リンク設計とか見出しの最適化とか細かい見直しを地味〜にやる必要あるし、そのうえ中長期的には内容自体を定期的にリフレッシュするサイクルを回す羽目になる。つい愚痴っぽくなるけど…。ほんと単発施策だけじゃ足りなくて、むしろ「継続してモニタリング＆改善の流れ組まないと安定成長なんて夢物語」って指摘は結構多かったっけ。ま、いいか。また話それそうになったけど、とりあえずそんな感じです。
「自動で全部やってくれる」なんて、うーん、そう思い込むと意外に痛い目見ること多いんだよね。まあ、自分も最初はそういう夢を見てた気がするけど…。例えばさ、AIが作ったコンテンツの根拠とか前提条件が、何かこう、霧の中みたいになっちゃって、「それっぽいけど本当に合ってる？」と疑心暗鬼になる時がある。それこそブラックボックス化というやつ。
特に専門領域の話になるとさ、本当に微妙な内容の誤認があったりして。えっと、それだけならまだしもデータ引用元とか出典不明で信頼感まで下がる。実際、編集現場でも七十何本も記事ぶちこんだ後で、「え…ここ未検証じゃん？」みたいな部分がちょこちょこ発覚したことあった（IT運用コミュニティ, 2024）。ま、それとは別に――いや別じゃないかな、とにかく一時情報なしで似たような記事ばっか量産されて、“新規価値消失”って状態になりやすかったりするんだよ。不思議なくらい。
導入初期には、「人間側できちんと成果物ごとの監修フロー設計しておいて＋オリジナル要素盛り込むための枠を残す」くらい地味だけど大事だった。まあ面倒ではある。でも結局そのほうが効いたし、今振り返れば当然だったのかもしれない。ま、いいか。
AIを導入すれば「とにかく大量に出せば勝てる」とか、「全部AI任せでなんとかなるだろう」って、そういう妙な確信がまだ現場の空気に漂ってる気がする。ま、いいか。でもさ、それで本当にうまくいけばまだいいんだけど、実はそうでもなくて……万能だと思い込む人ほど最終的に「期待外れだった」とか「こんなの使えない」みたいな失望感を抱きやすいらしい。
IT系メディア運用の現場を見てても、最初は「効率化じゃん！」って盛り上がってAI生成記事を数十本単位で一気に投入したものの――あ、話それた、戻すね――結局あとから人手によるチェックとか修正作業が突然増えてしまったことで、「なんか前より疲れてない？」という声も出てきた（運用コミュニティ, 2024）。しかも新旧スタッフ間でナレッジ共有がなかなか進まずに、同じ確認作業ばっかり繰り返してる風景を見ると、それだけで教育負荷もじわじわ重く感じる。
そもそもこういった罠にはまらないためには、「全自動ですべて解決」とか「とりあえず量産しちゃえば大丈夫」みたいな幻想から意識的に距離を置いておいたほうが良さそう。うーん、本当に面倒だけどさ。具体的な運用ポリシーをちゃんと言葉にしたり監修フローそのものを設計し直したりして、ついでにチーム内の知識伝達体制まで考慮した全体設計――まあ結局そこまでやらないと回らない世界になっちゃったよね。
AI導入後にトラブルが発生した時、うーん、どうするべきかって毎回ちょっと途方に暮れるけど、とりあえずGoogle Search Consoleみたいな外部ツールをいじったりして、インプレッションやCTRの変化とか順位の上がり下がりを、小さなテーマ単位で逐一書き留めて比較していくやつ――まあ手間だよね。ま、いいか。でも、それと同時並行でAI自動生成とハイブリッド方式も検証しちゃうのが有効なんだと言われてる。あっ、つい余計なこと考えてしまったけど、本筋戻すと、その途中で見つかった論理エラーとか意味がおかしくなる事例については、原因ごとに整理して、人間による監修基準案を現場フローに反映できたら嬉しい。
でね、小規模な範囲だけ試しに回してみながら運用ポリシーとか自動処理できる部分を少しずつ調整すると、不思議なくらい部分最適化につながりやすい気もする。実はそうでもなくて…いや、それでも多分効果はあるんじゃないかな、と。未来の市場変化にも備えるため、中長期的な視点から定期的に手法を再評価できる体制も作っておきたいと思ったりするわけで。
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