オウンドメディアを運営していて、「記事は増えているのに成果が伸びない」「SEOのセオリー通りにやっているのに手応えがない」と感じたことはありませんか。

生成AIの普及によってコンテンツ制作のハードルは下がりましたが、その一方で、インターネット上には似たような情報があふれ、ユーザーはどのメディアを信頼すればよいのか分からなくなっています。その結果、せっかく時間とコストをかけて運用しているオウンドメディアが、検索結果の中に埋もれてしまうケースが急増しています。

さらに、AI Overviewsの登場やゼロクリック検索の拡大により、検索上位＝流入増という前提も崩れ始めました。これからのオウンドメディアには、単なるSEO対策を超えた「整理」と「差別化」、そして長期的に選ばれ続けるための信頼構築が求められています。

本記事では、生成AI・コンテンツ飽和時代においてオウンドメディアが直面する構造的な課題を整理し、既存コンテンツの見直しから、指名検索やコミュニティを軸とした差別化戦略までを体系的に解説します。読み終えたとき、自社メディアの次の一手が明確になるはずです。

生成AI普及がオウンドメディアにもたらした環境変化

生成AIの普及は、オウンドメディアを取り巻く前提条件そのものを大きく変えました。最も象徴的な変化は、コンテンツ制作の限界費用がほぼゼロに近づいたことです。HubSpot Japanが2024年に実施した調査によれば、日本のマーケティング担当者の81.6%が業務で生成AIを活用しており、半数以上が週1日以上の頻度で利用しています。記事構成の作成や下書き、要約といった工程は一瞬で完了するようになり、発信量そのものは爆発的に増えました。

しかしその結果として生じたのが、**平均的で似通った情報がインターネット上にあふれる「コンテンツ・インフレーション」**です。Dataikuのトレンドレポートでも指摘されている通り、生成AIによる大量生産は独創性の低下や品質のばらつきを招きやすく、検索結果を開いても「どのサイトも同じことが書いてある」という体験が常態化しています。オウンドメディアは、書いても読まれない、量産しても埋没するという厳しい環境に置かれるようになりました。

項目 生成AI普及前 生成AI普及後
制作コスト 時間・人件費が高い 極めて低い
情報量 限定的 過剰・飽和
差別化要因 網羅性・SEO 信頼性・独自性

もう一つの大きな変化が、「信頼」を軸とした評価へのシフトです。エデルマン・ジャパンの2024年トラストバロメーターによれば、日本ではAIを含むイノベーションに対する受容が二極化しており、情報の出所や発信主体に対する不信感が強まっています。**読者は「何が書かれているか」以上に「誰が、どの立場で語っているか」を重視するようになりました。**出典が曖昧で、責任の所在が見えないコンテンツは、生成AIが書いたかどうかに関わらず敬遠される傾向が強まっています。

さらに検索体験そのものも変質しています。Googleが導入を進めるAI Overviewsにより、検索結果画面上で回答が完結するケースが増え、いわゆるゼロクリック検索が加速しました。用語解説や一般論といった情報は、サイトに訪問される前に消費されてしまいます。この変化は、SEOを前提にトラフィックを集めてきたオウンドメディアにとって構造的な逆風です。

こうした環境変化を総合すると、生成AI時代のオウンドメディアは「情報を多く出せば成果が出る」フェーズを完全に終えたと言えます。**量産可能な情報はAIと検索エンジンに吸収され、人間と企業にしか語れない経験や判断、姿勢だけが価値として残る**。この前提を受け入れた上で、自社メディアをどう位置づけ直すのかが、すべての責任者に突き付けられている問いなのです。

コンテンツが同質化する仕組みと埋没が起きる理由

コンテンツが同質化する仕組みと埋没が起きる理由 のイメージ

生成AIの普及によって、コンテンツが同質化する仕組みは急速に完成してしまいました。最大の要因は、制作プロセスそのものが標準化された点にあります。多くの企業が同じ生成AIを使い、同じSEOフレームワークに基づき、「検索上位記事を要約・再構成する」という工程を踏んでいます。その結果、見出し構成、言い回し、結論まで似通った記事が量産され、差異がほとんど生まれなくなっています。

HubSpot Japanの2024年調査によれば、マーケティング担当者の8割以上が生成AIを業務利用しており、その多くが記事構成や初稿作成に活用しています。これは効率化という点では正しい選択ですが、入力条件が似ていれば、出力も似るという生成AIの特性上、必然的に内容は平均値へと収束します。結果として、独自の視点や企業固有の文脈が削ぎ落とされやすくなります。

同質化が引き起こすもう一つの問題が、「埋没」です。検索結果に表示されても、ユーザーから見ればどの記事も同じに見えるため、クリックや熟読に至りません。GoogleのAI Overviewsの導入以降、この傾向はさらに顕著になっています。用語解説や一般論レベルのハウツーは、検索結果画面内で完結してしまい、そもそもサイトに訪問されないケースが増えています。

同質化を生む要因 起きている現象 結果としての影響
生成AIの共通利用 構成・表現が似通う 記事の識別性が低下
SEO定石への依存 競合の模倣が前提になる 独自価値が生まれない
検索体験の変化 ゼロクリック検索の増加 流入・評価ともに伸びない

さらに深刻なのは、同質化が「品質の低下」と区別されにくい点です。内容自体は正しく、網羅性もあるにもかかわらず、他と違いがないために評価されません。Dataikuのトレンドレポートでも、生成AIによる大量生産は独創性の欠如を招き、ブランド価値を毀損するリスクがあると指摘されています。これは悪い記事だから埋もれるのではなく、同じ記事が多すぎるから埋もれる状態です。

ユーザー側の行動変化も見逃せません。エデルマン・トラストバロメーターが示すように、人々は情報の内容以上に「誰が発信しているか」を重視するようになっています。匿名的で平均的な記事は、信頼の判断材料にならず、記憶にも残りません。その結果、検索順位を獲得しても、読まれず、覚えられず、次の行動にもつながらないという悪循環に陥ります。

つまり、コンテンツの同質化とは単なる表現の問題ではなく、制作手法・評価軸・検索体験が連動して起こる構造的な現象です。この構造を理解しないまま記事を増やし続ける限り、オウンドメディアは静かに情報の海に沈んでいきます。埋没は偶然ではなく、極めて再現性の高い結果なのです。

信頼が重視される時代にユーザーが見ているポイント

生成AIによって情報が簡単に量産できるようになった現在、ユーザーはコンテンツそのものよりも、その背後にある「信頼できるかどうか」を強く意識するようになっています。エデルマン・トラストバロメーター2024によれば、日本の消費者はAIや新技術に対して慎重であり、情報の出し手が誰なのか、どのような意図で発信しているのかを厳しく見極めています。

この変化により、オウンドメディアでは**表層的な網羅性やSEOテクニックよりも、信頼の根拠が可視化されているか**が重要な評価軸になっています。ユーザーは無意識のうちに、複数のチェックポイントを通して「読むに値するか」を判断しています。

具体的には、まず「誰が書いているのか」が最初の関門です。執筆者の実務経験、専門領域、企業内での立場が明確に示されている記事は、それだけで安心感を与えます。HubSpot Japanの調査でも、BtoB領域では実務経験者や現場担当者の知見が反映されたコンテンツほど、意思決定に影響を与えやすいことが示唆されています。

ユーザーの視点 確認されやすい要素 信頼への影響
書き手 実名、肩書、経験年数 専門性・当事者性の判断
根拠 調査データ、第三者機関 情報の正確性の担保
姿勢 過度な断定を避けた表現 誠実さ・中立性の評価

次に見られているのが、情報の裏付けです。エデルマンの調査が示す通り、消費者は「専門家や信頼できる機関による検証」を重視しています。具体的な数値、調査年、調査主体が自然な文脈で示されている記事は、内容理解を助けるだけでなく、メディア全体への信頼残高を積み上げます。

さらに重要なのが、企業としての一貫性です。記事ごとにトーンや主張が大きくぶれていると、ユーザーは無意識に違和感を覚えます。SmartHRのオウンドメディアが評価されている理由の一つは、法改正解説からカルチャー発信まで、根底にある価値観と読者への姿勢が一貫している点にあります。

ユーザーは記事単体ではなく、「このメディアは信頼できる存在か」を常に総合評価しています。

また、都合の悪い情報をあえて書いているかどうかも、信頼を測る重要なサインです。メリットだけでなく注意点や失敗例、適用できないケースに触れている記事は、結果的に説得力が高まります。これはSEO上の評価というより、人間の判断基準に強く作用します。

信頼が重視される時代において、オウンドメディアは「正しいことを書く」だけでは不十分です。**なぜその情報を出しているのか、どの立場で語っているのかを透明化すること**が、ユーザーに選ばれ続けるための前提条件になっています。

AI Overviewsとゼロクリック検索がSEOに与える影響

AI Overviewsとゼロクリック検索がSEOに与える影響 のイメージ

AI Overviewsの本格展開により、検索結果ページそのものが「答えの提示装置」へと変質しています。従来は検索結果から記事をクリックし、比較検討しながら理解を深めるプロセスが一般的でしたが、現在は検索画面の最上部で要点が完結する検索体験が急速に拡大しています。

Faber Companyが公開したAIOレポートでも、情報収集型クエリを中心にAI Overviewsの出現率が高まっていることが示されており、特に「〇〇とは」「メリット・デメリット」といった定義型・要約型検索では、クリックが発生しないケースが増えています。

この変化は、単なる順位変動とは質的に異なります。検索1位を獲得しても流入が減少するため、SEOの成果指標そのものが無効化されつつあるからです。

検索体験 ユーザー行動 オウンドメディアへの影響
従来の検索 複数サイトをクリック 順位向上＝流入増
AI Overviews 検索画面で完結 順位と流入が乖離

ゼロクリック検索が問題なのは、トラフィック減少そのものよりも、「平均的な情報」が完全に価値を失う点にあります。生成AIは既存情報の要約・統合を得意とするため、どこかで見た内容を再整理しただけの記事は、AI Overviewsの素材として消費されるだけで、媒体名は記憶に残りません。

Googleも公式に、AI Overviewsは複数の高品質な情報源を参照して生成されると説明しています。裏を返せば、独自調査や一次情報を持たないメディアは、AIに引用されにくく、仮に引用されてもブランド想起につながらない可能性が高いのです。

一方で注目すべきは、AI Overviewsが出現する検索ほど、ユーザーの「次の行動」が二極化する点です。概要で満足する層と、より深い背景や具体策を求めて信頼できそうな情報源だけを選んでクリックする層に分かれます。

この後者に選ばれる条件は明確です。エデルマン・トラストバロメーターが示す通り、情報の正確性だけでなく、発信主体への信頼が重視される時代において、企業名・専門家名・実体験が明示されたコンテンツは、AI要約では代替できません。

つまりAI Overviewsとゼロクリック検索は、SEOを破壊する存在ではなく、「誰が語るか」「なぜ語れるのか」を可視化するフィルターとして機能しています。オウンドメディアに求められるのは、クリックを奪い合う情報ではなく、AIでは要約しきれない文脈と信頼を蓄積する設計です。

この前提に立たない限り、AI時代のSEOは改善ではなく、静かに劣化していきます。

成果を出す前に必要な既存コンテンツの整理と断捨離

オウンドメディアで成果を出すために多くの担当者が最初に着手したくなるのは、新規コンテンツの制作です。しかし生成AIによって情報供給が過剰になった現在、成果の前提条件として求められるのは「増やす」ことではなく「減らす」ことです。既存コンテンツの整理と断捨離は、単なる作業ではなく、メディアの信頼性と競争力を回復させるための戦略的プロセスだと言えます。

Googleがヘルプフルコンテンツシステムを通じて一貫して示しているのは、サイト全体としてユーザーに役立つかどうかという評価軸です。株式会社LANYなどのSEO支援企業の分析でも、低品質な記事を大量に抱えたままでは、個々の良質な記事があっても評価が伸び悩む傾向が確認されています。読まれない、信頼されないコンテンツは、存在するだけでメディア全体の足を引っ張るという認識が重要です。

特に問題になりやすいのは、数年前のSEO定石に基づいて量産された記事群です。検索意図が変化しているにもかかわらず更新されていない解説記事や、生成AIでも容易に要約できる一般論中心の内容は、ユーザーにとって新しい価値を提供できません。エデルマン・トラストバロメーターが示すように、情報の信頼性に対する目が厳しくなる中で、こうした記事はブランドへの不信感を生むリスクすらあります。

コンテンツの状態 主な特徴 推奨される対応
低品質・重複 流入が少なく独自性がない 削除または非公開
情報は有用だが古い 順位停滞・内容陳腐化 再定義してリライト
高品質・成果あり 安定した評価と読了 維持と定期確認

整理の本質は、単にページ数を減らすことではありません。自社メディアは何の専門家なのか、誰のどんな課題に応える存在なのかを明確にする行為です。その視点で既存記事を見直すと、「残す理由を説明できない記事」が数多く見つかるはずです。それらを手放すことで、メディアの軸が研ぎ澄まされ、検索エンジンだけでなく読者からの評価も一貫性を持ち始めます。

また断捨離は、社内の意思決定を加速させる効果もあります。過去の施策や担当者の思い入れに引きずられたコンテンツを整理することで、「今の戦略に必要な情報とは何か」という共通認識が生まれます。結果として、限られたリソースを本当に価値のあるテーマに集中投下できる状態が整います。

生成AI時代において、平均点の記事を並べることに意味はありません。既存コンテンツの整理と断捨離は、成果を出すための準備運動であり、信頼されるメディアへ進化するための第一歩です。この工程を丁寧に行えるかどうかが、その後の成長スピードを大きく左右します。

低品質コンテンツがメディア全体に及ぼすリスク

低品質コンテンツの最も深刻な問題は、単体の記事が読まれないことではありません。メディア全体の評価や信頼性を静かに侵食し、気づいたときには回復が困難な状態に陥る点にあります。生成AIによって平均点の記事が大量に生産される現在、このリスクは過去よりも格段に高まっています。

Googleが公式に言及しているヘルプフルコンテンツシステムでは、「ユーザーの役に立たないコンテンツが多いサイトは、サイト全体の評価が下がる可能性がある」とされています。これは一部の記事だけを改善しても効果が出にくく、低品質なページが“評価の足かせ”として機能することを意味します。

国内SEOコンサルティング各社の分析でも、品質の低い記事を一定数抱えたままでは、主力コンテンツの順位が上がりにくい傾向が報告されています。特に情報が古い記事や、検索意図と乖離した記事は、検索エンジンに対してサイトの専門性を曖昧に伝えてしまいます。

低品質コンテンツの特徴 メディア全体への影響 中長期リスク
内容が薄く独自性がない 専門性シグナルの低下 検索順位の慢性的停滞
情報が古い・更新されない 信頼性の低下 ブランド毀損
類似記事の乱立 評価の分散 主力記事の埋没

また、リスクはSEOにとどまりません。エデルマン・トラストバロメーターが示す通り、情報の信頼性に対する生活者の目は年々厳しくなっています。一度「このメディアは浅い」「どこかで見た内容ばかり」という印象を持たれると、再訪率は大きく低下します。

これは数値にも表れます。低品質記事が多いメディアでは、直帰率の上昇や平均滞在時間の短縮が連鎖的に発生し、結果として「読まれないメディア」という行動データが検索エンジンに蓄積されます。こうした負のユーザーシグナルは、短期間では解消できません。

さらに見落とされがちなのが、社内外への影響です。営業資料やSNSで記事を共有した際に、内容の薄さが露呈すると、企業そのものの専門性や誠実さまで疑われる可能性があります。オウンドメディアは企業の知的水準を映す鏡であり、低品質コンテンツはブランドリスクそのものです。

低品質コンテンツを放置することは、何もしない選択ではありません。評価低下・信頼喪失・成長機会の損失というコストを払い続ける選択です。だからこそ、量よりも構造と質に目を向け、メディア全体の健全性を守る視点が不可欠になります。

リライトで差がつく独自性とE-E-A-Tの考え方

生成AIが一般化した現在、リライトの巧拙は情報量ではなく独自性と信頼性で決まります。特に重要なのが、Googleが品質評価の軸として示しているE-E-A-Tの考え方を、机上の理論ではなく実装レベルで落とし込めているかどうかです。単なる表現変更や最新情報の追記では、平均点の壁を越えられません。

HubSpot Japanの調査でも、生成AIを活用するマーケターが8割を超える一方で、成果につながっている企業は一部に限られるとされています。その差を生むのが、誰にでも書ける情報と、その企業にしか書けない情報の明確な切り分けです。リライトとは、既存記事の中から後者を意図的に増幅させる作業だと捉える必要があります。

E-E-A-Tの中でも、特に差がつきやすいのはExperience（経験）です。実務での失敗談、意思決定の背景、数値が動いた瞬間の判断などは、生成AIも競合も再現できません。例えば、自社で実施したコンテンツ改善施策の前後比較や、想定と異なる結果が出た理由の考察は、それ自体が一次情報となります。

要素 弱いリライト 強いリライト
Experience 一般論の要約 実体験・失敗談・現場判断
Expertise 用語解説のみ 専門職の具体的視点
Authority 無名の引用 業界で評価の高い組織や調査
Trust 根拠が曖昧 データ・プロセスの開示

ExpertiseとAuthorityを補強する方法として有効なのが、社内外の専門家の関与を可視化することです。ウィルゲートが指摘するように、記事末尾に監修者名を置くだけでなく、本文中でどの知見が誰の判断に基づくものかを明示すると、内容の解像度と説得力が大きく向上します。これは読者だけでなく、検索エンジンに対しても強い品質シグナルになります。

Trustの観点では、都合の良い情報だけを並べない姿勢が重要です。エデルマン・トラストバロメーターが示す通り、ユーザーは企業発信の情報に対して懐疑的になっています。だからこそ、デメリットや限界、適用条件を正直に書くことが、結果的に信頼を高めます。成功事例だけでなく、うまくいかなかったケースを含めるリライトは、読者の滞在時間と再訪率を押し上げやすい傾向があります。

独自性とは奇抜さではなく、判断の根拠と経験の開示量の差です。

リライトで本当に差がつくのは、情報を足すか引くかの判断基準を、検索順位ではなく読者の意思決定に置けているかどうかです。E-E-A-Tを意識したリライトは、短期的な順位変動以上に、指名検索や被引用といった中長期の資産を着実に積み上げていきます。

脱SEOを実現する指名検索中心の集客戦略

生成AIによって誰でも一定水準の記事を量産できる時代において、検索順位を奪い合う従来型SEOだけで持続的に集客することは、現実的ではなくなりつつあります。そこで重要性が急速に高まっているのが、脱SEOを実現する指名検索中心の集客戦略です。指名検索とは、企業名やサービス名そのものが検索される状態を指し、アルゴリズム変動やAI要約の影響を受けにくい極めて強固な流入源になります。

HubSpot Japanの調査でも、生成AI活用が進むほどマーケターは「検索流入の質」を重視する傾向が強まっていると報告されています。指名検索ユーザーはすでにブランドを認知しており、課題意識も明確なため、一般キーワード流入と比較して検討フェーズが深く、結果としてCVRが高くなりやすいのが特徴です。これは単なる集客施策ではなく、ブランドそのものを資産化する発想への転換だと言えます。

観点 一般的なSEO検索 指名検索
流入の安定性 アルゴリズム変動の影響を受けやすい 影響を受けにくく安定
ユーザーの関心度 情報収集初期が多い 検討度・信頼度が高い
競争環境 同質コンテンツとの消耗戦 実質的に競合不在

指名検索を生み出すために必要なのは、検索テクニックではなく一貫したブランド体験の蓄積です。オウンドメディア上で、一次情報や現場の知見、意思決定の背景まで丁寧に開示し続けることで、読者の中に「この会社の情報なら信頼できる」という認知が形成されます。エデルマン・トラストバロメーターが示す通り、情報過多の時代ほど人々は発信主体の信頼性を重視しており、この傾向は今後さらに強まります。

また、指名検索はオウンドメディア単体で完結するものではありません。記事で得た信頼がSNSでの言及や共有につながり、さらに広告やオフライン接点での想起を通じて「名前を思い出して検索する」行動を後押しします。指名検索が増える状態とは、ブランドがユーザーの記憶に定着している証拠であり、それ自体が競合に模倣されない最大の参入障壁となります。

検索エンジンに評価されることをゴールにするのではなく、人に覚えられ、選ばれることをゴールに据える。この視点に立ったとき、オウンドメディアは単なる集客装置から、指名検索を生み出し続けるブランド基盤へと役割を変えていきます。

コミュニティ化による差別化と顧客解像度の向上

コミュニティ化は、コンテンツが飽和する時代において模倣困難な差別化を実現する有効な手段です。記事やノウハウは生成AIによって誰でも量産できますが、継続的な人の集まりと関係性は簡単にはコピーできません。オウンドメディアがコミュニティのハブとなることで、検索流入に依存しない独自の経済圏と接点を構築できます。

特に重要なのが、コミュニティを通じて得られる顧客解像度の飛躍的な向上です。アクセス解析や検索クエリでは把握できない「なぜその悩みが生まれたのか」「何に不安を感じているのか」といった文脈情報が、コミュニティ内の会話や質問から自然に蓄積されます。ferret Oneが運営するBtoB向けユーザーコミュニティの事例でも、プロダクト改善や新コンテンツ企画の多くが、こうした現場の声を起点に生まれています。

取得手段 得られる情報の性質 活用可能性
アクセス解析 行動データ中心 需要の量的把握
コミュニティ対話 感情・背景・本音 課題の質的理解

この質的理解こそが、差別化されたコンテンツやサービスを生み出す源泉になります。エデルマン・トラストバロメーターが示すように、情報の信頼性が重視される現在、企業は一方的な発信者ではなく、共に考えるパートナーとしての姿勢を求められています。コミュニティはその姿勢を最も自然に体現できる場です。

また、コミュニティ内で生まれるユーザー同士の交流や成功・失敗談は、UGCとして外部へ拡散されやすく、結果として指名検索やブランド想起を強化します。SmartHRのように、価値観やカルチャーへの共感を軸に読者との関係性を深めた企業では、メディア自体がファンベースの入り口として機能しています。

オウンドメディアのコミュニティ化は、短期的なPV増加を狙う施策ではありません。しかし、顧客理解の精度を高め、信頼と帰属意識を積み重ねることで、長期的に競争優位を生み続ける基盤となります。情報を届けるだけのメディアから、顧客と共に価値を育てる場へ進化できるかが、これからの差別化を左右します。

PVに依存しない新しいKPI設計と運用体制

生成AIとゼロクリック検索が常態化した現在、PVを唯一の成功指標とする運用は、オウンドメディアの価値を正しく測れなくなっています。検索結果で内容が要約され、クリックされない状況が増える中で、PVは努力量と成果の相関が弱い指標になりつつあります。これから求められるのは、流入量ではなく「どれだけ信頼と関係性を積み上げられたか」を測るKPI設計です。

Googleが提唱するヘルプフルコンテンツや、エデルマン・トラストバロメーターが示す「信頼への回帰」を踏まえると、評価軸は大きく4つに再編できます。それはエンゲージメント、ブランド資産、ビジネス貢献、信頼性です。これらは短期的な数値変動ではなく、中長期で効いてくる指標であり、生成AI時代のオウンドメディアと極めて相性が良い考え方です。

KPIカテゴリ 主な指標 評価できる価値
エンゲージメント 読了率、滞在時間、再訪率 内容が本当に読まれ、記憶に残っているか
ブランド資産 指名検索数、SNSでの言及 第一想起や信頼の蓄積度
ビジネス貢献 資料DL後の商談化率 量ではなく質の高い成果
信頼性 被リンク、引用、直帰率 情報源としての評価

特に重要なのが、指名検索数や再訪率のような「自発的行動」を伴う指標です。HubSpot Japanの調査でも、購買や問い合わせに近いユーザーほど、複数回の接触とブランド理解を経て意思決定していることが示されています。偶然の流入ではなく、意図的に戻ってくる行動こそが、メディアの資産価値を表します。

また、KPI設計と同時に見直すべきなのが運用体制です。PV目標は編集部単体で完結しがちですが、新しいKPIはマーケティング、営業、カスタマーサクセスとの連携が前提になります。例えば、資料DL後の商談化率を追う場合、コンテンツの評価は営業データと結びつけて初めて意味を持ちます。SmartHRやferret Oneの事例でも、部門横断でKPIを共有することで、短期数値に振り回されない運用が実現されています。

最後に重要なのは、KPIを「管理のための数字」にしないことです。数値は編集方針やテーマ選定を議論するための共通言語であり、現場を縛るノルマではありません。PVを追わないということは、成果を見ないという意味ではなく、より本質的な成果を見に行くという意思決定です。この視点を持てるかどうかが、生成AI時代にオウンドメディアを持続的な競争優位へ進化させられるかの分岐点になります。

参考文献