生成AIを活用したSEO対策とは？メリット・デメリットやポイントを解説

生成AIの活用範囲は広く、SEO対策における様々なプロセスにも影響を与えています。

本記事では、生成AIを活用したSEO対策のメリット・デメリットや記事制作のポイント、具体的な手法について解説します。

SEO記事制作にかかる、時間とコストの大幅削減に繋がる内容になっています。SEOディレクターやコンテンツマーケティング担当の方は、ぜひ参考にしてください。

※本記事で使用する「AI」は基本的に生成AIを指します。

無料ホワイトペーパー「LLMO対策の教科書」はこちら＞＞

無料ホワイトペーパー「LLMO対策チェックリスト」はこちら＞＞

LANY LLMOコンサルティングサービスはこちらから＞＞

LANY LLMOコンサルティングサービス概要資料のダウンロードはこちら＞＞

LANYでは、AIを活用したLANY式 SEO記事制作代行サービスを提供しております。AIを活用して事前調査や構成作成などを効率化しながら、各工程で人の手でチェックを行うフローを構築することで、品質とスピードを担保した記事制作を実現しました。お試しで数本の制作も可能ですので、ご興味のある方はぜひ一度ご相談ください。

LANY式 SEO記事制作代行サービス概要ページはこちら＞＞

生成AIを活用したSEO対策とは？

生成AIを活用したSEO対策とは、コンテンツ制作の工程に生成AIを活用することで、制作作業の効率化とSEO品質の向上を図る取り組みです。

本章では、生成AIを活用したSEO対策について以下のトピックごとに解説します。

生成AIコンテンツに関するGoogleの見解

Googleは、AIによって作成されたコンテンツ自体を問題視しているわけではありません。もっとも重要なのは、コンテンツがユーザーにとってどれだけ高品質であるかです。

Googleの目的は、検索ユーザーが抱える疑問やニーズに対して、信頼でき役立つ情報を提供することです。そのため、AIが生成したコンテンツであっても、Googleが定める品質基準を満たしていれば、検索結果で評価される可能性は十分にあります。

一方で、検索順位の操作のみを目的とした低品質なAIコンテンツの大量生成は、Googleのスパムポリシーに違反する行為とみなされ、ペナルティの対象となる可能性があるため注意しましょう。

参考：Google for Developers｜Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー

人間による品質担保の重要性

Googleはコンテンツ品質の評価基準として、「E-E-A-T」という考え方を重視しています。これは、以下4つの略語です。

参考：Google for Developers｜品質評価ガイドラインの最新情報: E-A-T に Experience の E を追加

AIが事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成する可能性や、実際の体験に基づかない表面的な内容になりがちな点を考慮すると、とくに「信頼性」と「経験」の要素は人間の担保が重要になります。

また、AIは既存の情報から回答を生成します。そのため、他のサイトと似たり寄ったりな内容になる傾向があります。

こうした生成AIを活用する上でのリスクを回避し、高品質なコンテンツを提供するためには、以下のような要素が不可欠です。

AIはあくまで作業を効率化させるアシスタントと捉え、最終的な品質や発信情報の責任は、人間で担うことが重要です。

SEOコンテンツ制作に生成AIを活用するメリット

AI技術は、コンテンツ制作の進め方そのものを変革する可能性を秘めています。

本章では、SEOコンテンツ制作に生成AIを活用するメリットについて解説します。具体的には、以下のとおりです。

コンテンツ制作の効率化

生成AIは、SEOコンテンツ制作のプロセスを大幅に効率化できる力を持っています。たとえば、以下のような業務にかかる時間を大幅に短縮できます。

これにより、記事一本あたりの制作時間が短縮され、より多くのコンテンツを効率的に作成できます。捻出できた時間は、コンテンツの品質を高める作業や、他の重要な施策に充てることも可能です。

たとえば、「AI SEO 使い方」というテーマの場合は、想定される検索意図に基づき以下のような構成が提案されます。

また、本文のたたき台をAIで自動生成することで、ゼロから書く手間を省きます。このたたき台をもとに、人の目で調整・加筆することで、精度と独自性の両立も実現可能です。

LANY式 SEO記事制作代行サービスでは、生成AIと人がそれぞれの強みを活かした、新たな制作体制を構築しました。これにより10時間以上の工数を削減し、得られた余白は専門家への取材やインタビュー、独自調査にもとづくデータ生成などに再投資しています。これにより、単なる効率化にとどまらず、コンテンツの深みや信頼性の向上につなげています。

LANY式 SEO記事制作代行サービス概要ページはこちら＞＞

実際にLANYがAIを活用して「記事制作 内製化」というテーマで制作した記事をオウンドメディア「LANYブログ」で公開したところ、公開後15日間程度で検索順位1位を獲得しています。

また、「BtoB企業 YouTube」のテーマでも1位を獲得しました。

「記事制作 内製化」は、LANYブログとのテーママッチ度は高いですが、「BtoB企業 YouTube」は高くはありません。これは純粋なコンテンツ品質による結果といえるでしょう。

制作コストの削減

生成AIを活用することで、コンテンツ制作にかかるコストも削減できます。具体的には、以下のとおりです。

項目	内容
人件費	生成AIがコンテンツ制作業務の一部を担うことで、担当者の工数を削減できます。これにより人件費が抑えられ、捻出したリソースを他の業務に振り分けることが可能です。
外注費	生成AIの活用によって一部作業を内製化することで、委託費用の削減につながります。たとえば、構成案と下書きはAIが作成し、編集と校正のみを外部に依頼するといった分業制です。

このように、コストを抑えながらコンテンツ制作の効率化を図ることが可能です。コンテンツ制作に生成AIを取り入れる際は、削減できる工数などを考慮し、長期的な視点で投資対効果を判断しましょう。

SEO記事制作に生成AIを活用するデメリット

生成AIのメリットを最大限に活かし、適切に運用するためには、デメリットを理解しておくことも大切です。

SEO記事制作に生成AIを活用するデメリットは、主に以下が挙げられます。

専門分野には不向き

生成AIは、高度な専門知識が求められる分野や、情報の正確性が極めて重要な分野のコンテンツ作成は、現状では得意ではありません。

生成AIが専門分野に不向きである理由には、以下が挙げられます。

とくに、医療・健康・金融・法律といったYMYL分野では、誤った情報が読者の生活に深刻な影響を与えかねません。

また、商品のレビュー記事や旅行記など、実際の体験や感想が価値を持つコンテンツにおいても、AIが生成した文章では表面的で具体性に欠けるでしょう。

したがって、専門性の高いコンテンツを作成するためは、AIをリサーチや構成案作成の補助に留め、必ず専門家による執筆・監修や厳密なファクトチェックを行う体制にすることが不可欠です。

投資対効果が見えにくい

生成AIツールの導入を検討する際、「費用に見合った効果が得られるのだろうか？」という点は、多くの方が気になるポイントでしょう。

特にSEO記事制作では、AIによって効率化できる業務や削減できる工数を事前に定量化するのが難しいことが、投資判断を難しくさせる大きな要因となっています。

とくに以下のような点が、ROI（投資対効果）の見極めを難しくしています。

AIはあくまで「作業を効率化する手段」であり、必ずしも即座に成果が見えるとは限りません。そのため、まずは無料プランやトライアルなどで小さく試し、自社の運用体制に適した使い方ができるかを検証することが重要です。そうすることで、導入後の説得力ある投資対効果の可視化につなげやすくなります。

生成AIを用いたSEO記事制作のポイント

生成AIは非常に便利なツールですが、ただ闇雲に使っていては期待する成果は得られません。生成AIの特性を理解し、人間によって最適化することが重要です。

本章では、生成AIをSEO記事制作に活用する際のポイントを解説します。具体的には、以下のとおりです。

E-E-A-Tの付与

生成AIを活用したSEO記事制作において、もっとも重要なのが人間の手によるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の付与です。なぜなら、これらの要素を満たすことは、生成AIには難しいためです。

たとえば、「経験」の要素であれば、商品レビューにAIが作成した基本情報に加えて、実際の感想や使用シーンの写真・動画などを追加します。「専門性」については、専門家に記事の内容を監修してもらいつつ、独自の知見や分析を加えます。

また、「権威性」や「信頼性」は、信頼できる情報源の引用や、執筆者・監修者情報の明記などが有効です。生成AIに土台作りを手伝ってもらいつつ、核となるE-E-A-Tを人間が加える、AIの弱みを人間が補うような体制を構築しましょう。

LANYでは、E-E-A-Tを高めるために、独自アンケートやインタビューによる一次情報を記事に盛り込むようにしています。実際に、以下の記事では専門家へのインタビューを実施して記事を制作しました。ぜひご覧ください。

“「アプリストア」というビッグキーワードよりも、「アプリストア 対策」「アプリストア 最適化」といった複合キーワードの方が、BtoBのニーズに絞りながら出稿できます。データが蓄積され、コンバージョンされるユーザー属性が媒体に学習されたタイミングで、「アプリストア」といったBtoCニーズを含むキーワードにも拡張していくのがポイントです。”

このように、実務経験のある専門家から得られたコメントを記事に盛り込むことで、E-E-A-Tの「経験」や「専門性」といった要素を強化しています。

人の手によるファクトチェック

AIが生成した情報を鵜呑みにするのは危険であり、公開前に必ず人の手によるファクトチェック（事実確認）を行う必要があります。

ファクトチェックでは、AIが提示した以下の情報が正確かどうか丁寧に確認しましょう。

また、単一のWebサイトだけでなく、以下のような信頼性の高い情報源から裏付けを取ることも重要です。

近年では、ファクトチェックを支援するツールも存在します。しかし、それらはあくまで補助的なものと捉え、最終的な判断は必ず人間が行うようにしましょう。

LANYでは、人の目で一次情報や参照元を確認することはもちろん、AIもファクトチェックに活用しています。たとえばGensparkのファクトチェック機能や、専用のプロンプトを活用したGeminiやChatGPTでのファクトチェックなどを実施しています。

ただし、AIによるファクトチェック結果はあくまでAIからの示唆とし、ファクトチェックの観点をもらったうえで再度人の目でチェックすることが重要です。

プロンプトエンジニアリングの最適化

生成AIから質の高いアウトプットを引き出すためには、AIに与える指示（プロンプト）を工夫し、改善し続ける「プロンプトエンジニアリング」が重要です。

AIは、与えられたプロンプトに基づいて文章を生成するため、指示が曖昧だったり、情報が不足していたりすると、意図しない内容や質の低い文章が出力されやすくなります。

より良い出力結果を得るためには、以下のような要素をプロンプトに含めることが効果的です。

項目	内容
目的	何のための文章か（例：ブログ記事・製品説明 など）
ターゲット読者	誰に読んでほしいか（例：SEO初心者・企業のマーケティング担当者 など）
形式・構成	どのような形式か（例：Q&A形式・リスト形式・見出し構成案 など）
文体・トーン	フォーマルか、フレンドリーか。（例：ですます調か・である調か）
文字数	おおよその目安
制約条件	含めてほしくない情報、避けるべき表現など

効果的だったプロンプトを記録し、社内のメンバーに共有することで、チーム全体のスキルアップに繋げられます。まずは具体的な指示を心がけ、出力結果を見ながら、必要に応じてプロンプトを修正するプロセスを目指しましょう。

LANYでも、試行錯誤を繰り返して現在のプロンプトへ最適化しています。たとえば、構成や文章を作成する際に自社のレギュレーションを読み込ませていましたが、実際に出力した際に遵守されていない項目が見受けられました。

そこで、レギュレーションの項目をすべて指示していたために、AIが特に重視すべき項目を認識できずに漏れが生じたという仮説を立て、特に遵守してほしい項目に絞りました。

その結果、絞った項目に準じた文章が生成されるようになり、最初のアウトプットの品質が上がるように。これにより編集の工数を一定削減できています。他にも、導入文やまとめなどの文章を作成するプロンプトに理想とする文章の流れや内容を含めたところ、より人間が執筆した文章に近い出力が得られるようになりました。

このように、プロンプトの設計を試行錯誤しながら改善することで、AIの出力精度が向上し、編集作業の効率化にもつながっています。LANYでは今後も、人間の知見と生成AIの強みを掛け合わせた、質の高いコンテンツ制作を追求していきます。

RAGの活用

ChatGPTのような生成AIは、LLM（大規模言語モデル）とも呼ばれ、非常に広範な知識を学習しますが、提供できる情報は学習時点までに限られます。リアルタイムの最新情報や、社外秘のような特定の情報源に基づく回答は苦手です。

こうしたLLMの弱点を補う技術として注目されているのが、「RAG（検索拡張生成）」という技術です。RAGは、質問に関連する情報を外部のデータベースから探し出し、得られた情報を参考にLLMへ回答を生成させる仕組みです。

これにより、LLM単体では難しかった、最新の情報や文脈における正確性を高めることが可能になります。したがって、LLM単体で応答させるケースと、RAGを組み合わせて応答させるケースのどちらが適しているかを判断する視点が重要になります。

また、最近では、AI検索で自社のコンテンツが表出するようにウェブサイトを最適化する「LLMO（Large Language Model Optimization）」が注目を集めています。LLMOの考え方については、こちらの記事で詳しく解説しています。

LANYでは、「未来の顧客接点を作る、LLM最適化」をご支援するLLMOコンサルティングサービスのご提供や、以下のような無料お役立ち資料をご用意しています。

• LLMO対策の教科書
• LLMO対策チェックリスト

「LLMOという言葉は聞くけれど、具体的に何をすれば良いかわからない…」などお悩みの方は、ぜひご活用ください。

LANYの本・書籍『強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド』はこちら＞＞

継続的なコンテンツ改善

生成AIを活用したSEOコンテンツが、実際にどのような効果をもたらしたのかを測定・分析し、改善に繋げていくことも不可欠です。

効果測定・検証をする際は、どのような指標を目標（KPI）にするかを決めましょう。たとえば、以下のような指標を設定します。

項目	内容
検索順位	狙ったキーワードでの順位が上がったか・下がったか
検索流入数	検索エンジン経由での訪問者数が増えたか、減ったか
クリック率 (CTR)	検索結果で表示された際にクリックされた割合はどうか
滞在時間・離脱率	サイト訪問者はコンテンツをしっかり読んでくれているか
コンバージョン率（CVR）	設定した目標（問い合わせ、資料請求など）の達成率はどうか

これらのデータは、Google Analytics 4 (GA4) や Google Search Console (GSC)、各種順位チェックツールなどを使って収集可能です。また、AIツールの中には、分析データを自動で収集し、パフォーマンスの変動要因に関する洞察や改善提案を示してくれるものもあります。

分析結果から「なぜ順位が上がったのか・下がったのか」や「どの改善策が効果的だったのか」といったことを考察し、次のコンテンツ企画・施策に活かすことが重要です。PDCAサイクルを回し続けて、継続的なコンテンツ改善に努めましょう。

生成AIを用いたSEO記事制作の手法

本章では、SEO記事制作に生成AIを活用できる方法について、具体例を交えて紹介します。トピックは、以下のとおりです。

検索意図の分析

生成AIに調査させたいテーマや、関連キーワードを投げかけることで検索意図の分析が可能です。

たとえば、洗い出したキーワードに以下のように質問することで、キーワード選定の精度をさらに高められます。

プロンプト例：これらのキーワードで検索するユーザーの主な検索意図（情報を知りたいのか、何かをしたいのか等）を分析してください。

AIをキーワードリサーチの補助役として活用し、効率的かつ効果的なキーワード選定を実現しましょう。

構成案の作成

記事の骨子となる構成案も、生成AIに作成させることが可能です。質の高い構成案を出力させるポイントは、「どのようなキーワードで、誰に向けて、何を書くのか」のように、情報を具体的に伝えることです。

たとえば、以下のように指示を与えましょう。

プロンプト例：キーワード『〇〇』で上位表示を目指す記事の構成案を、△△（ターゲット読者）向けに作成してください。読者は⬜︎⬜︎という点にもっとも関心があります。

こうした指示を基に、ユーザーが抱きそうな疑問などを分析し、回答を生成します。プロンプトが具体的であるほど、的確な見出し構成や、各セクションで触れるべき内容案の正確性が高まります。

加えて、生成AIが提案した構成案をそのまま採用するのではなく、人間が必ず内容を精査することが重要です。

ライティング

文章の下書き作成や表現の調整といった、ライティング作業もAIに生成させることができます。

具体的には、生成AIに完成した構成案の各見出しを基に、本文の下書き作成を指示します。その際は、以下のような具体的な指示をしましょう。

ここで重要なのは、AIが生成した文章はあくまで「下書き」であると認識することです。AIに執筆作業の一部を任せ、人間は品質向上と最終的な仕上げに責任を持つという連携体制が、効率性と品質を両立する上でのポイントです。

構造化データの生成

SEO効果を高める施策のひとつに、「構造化データ」の実装があります。構造化データとは、検索エンジンがページの内容をより深く、正確に理解するのを手助けするための記述方法で、生成AIはこの複雑な作業もサポートできます。

たとえば、以下のような指示を出すことで、構造化データの具体的なコード案が生成可能です。

プロンプト例：この記事に含まれるFAQセクションについて、Schema.orgのFAQPageマークアップをJSON-LD形式で生成してください。

※JSON-LD形式：推奨される形式の一つ

もちろん、AIが生成したコードが完璧であるとは限りません。生成されたコードは、必ずGoogleが提供している「リッチリザルトテスト」などのツールでエラーがないか検証し、必要に応じて修正した上でウェブページへ実装しましょう。

競合分析

生成AIを活用することで、以下のような様々な競合分析にかかる作業を効率化できます。

生成AIに適切に指示を与えることで、指定されたサイト情報の分析結果を、レポートや要約といった形式で分かりやすく提示してくれます。

生成AIに分析作業の一部を担わせることで、人間は自社が強化すべき点や競合が見落としている可能性のあるチャンスなど、より戦略的な意思決定を行うことが可能になります。

SEO記事制作に活用できる生成AIツール

本章では、SEOコンテンツ制作に役立てられる生成AIツールを紹介します。代表的なものは、以下のとおりです。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAI社が開発した、現在もっとも広く知られ、利用されている生成AIです。人間と話しているかのような自然な対話形式で、様々な指示に応えてくれる点が大きな特徴です。

言語処理能力も高く、アイデア出しや下書き作成、タイトル案やメタディスクリプションの複数提案など幅広い工程で活用できます。

ChatGPTは無料で利用できますが、有料プランでは回答の質や速度が向上するだけでなく、回数制限緩和や追加モデルなどのメリットがあります。各プランの料金をまとめた表は、以下のとおりです。

プラン	月額（税抜）	対象者
Free	無料	ライトユーザー
ChatGPT Plus	月額20ドル（約3,000円）	AIを頻繁に活用するユーザー
ChatGPT Pro	月額200ドル（約30,000円）	研究者・開発者などのヘビーユーザー
ChatGPT Team	月額プラン：月額30ドル／ユーザー（約4,800円）	中小規模の組織・企業
ChatGPT Enterprise	要問合せ	大企業・官公庁
ChatGPT Education	要問合せ	大学・研究機関

参考：OPEN AI｜料金（2025年6月時点）

Gemini

Gemini（旧称: Bard）は、Googleが開発・提供している生成AIです。大きな特徴として、Google検索内の最新情報を反映した回答を生成できる点が挙げられます。

常に情報がアップデートされるSEOの分野において、リサーチやトレンド把握の場面でとくに役立つでしょう。たとえば、以下のような情報を収集したい場合に効果的です。

また、GmailやGoogleドキュメントなどのGoogle Workspaceとの連携機能も強化されており、これらツールの作業効率も向上できます。

Claude

Claudeは、AIの安全性と倫理的な開発を重視するAnthropic社が開発した生成AIです。他のAIツールに比べて、以下のような点に長けています。

たとえば、SEOコンテンツ制作においては、競合となる長文記事の内容を把握したり、専門的な資料を読み解いたりする際のリサーチ補助として役立ちます。

また、Claudeが生成する文章は、他のAIに比べてより自然で丁寧な表現を持つ傾向があります。そのため、ブランドストーリーやFAQの回答など、読者への語りかけや共感が重要なコンテンツのドラフト作成に活用しやすいです。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot（旧称: Bing Chat）は、Microsoft社が提供しているAIアシスタントサービスです。大きな特徴は、Microsoft社の様々な製品やサービスと深く連携している点です。

Bing検索エンジンの技術を活用しているため、インターネット上の最新情報にアクセスして回答を生成できます。SEOコンテンツ制作においては、以下のような活用が可能です。

また、WindowsやEdgeブラウザに標準で搭載されているほか、Microsoft 365のアプリケーション内で直接呼び出して利用もできます。（※一部機能は有料プラン）

これらの機能によって、以下のような作業を効率化できます。

Genspark

Gensparkは、AIによる情報生成における「信頼性」や「正確性」といった課題に焦点を当てた、比較的新しいAI検索・生成サービスです。特筆すべきは、2025年4月2日に登場したGensparkの新機能「スーパーエージェント」でしょう。

スーパーエージェントは従来のチャット型AIとは異なり、ユーザーの目的に合わせて複数の処理を統合し、「調べる・まとめる・実行する」までを自動化します。たとえば、以下のような複雑なタスクの実行が可能です。

たとえば、旅行の計画から予約代行、データ収集やレポート作成、さらには画像・動画コンテンツの生成まで、多岐にわたる業務を一貫してこなせます。

SEOコンテンツ制作においては、統計データや専門的な解説など、情報の正確性が求められるトピックを扱う際の補助的なツールとして役立てることが可能です。

まとめ

生成AIを活用したSEO対策は、効率化や制作コスト削減など多くのメリットがある一方で、品質担保の課題も存在します。

成功の鍵は、E-E-A-Tを意識した専門性の付与と人間による適切なファクトチェックにあります。効果的なプロンプトエンジニアリングを習得し、LLMとRAGを目的に応じて使い分けましょう。

また、LANYでは、人間とAIの共創により、最高品質の記事をスピーディーにご提供するLANY式 SEO記事制作代行サービスを提供しています。ご興味をお持ちの方は詳細ページからサービス内容をご覧ください。

LANY式 SEO記事制作代行サービス概要ページはこちら＞＞