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AIを前提としたコンテンツマーケティング – Logo Strategy → Brief → Production → Distribution → SEO/Schema → Engagement & KPI, in neon gradient on dark #050913. Persona STRATEGY BRIEF EDITORIAL BRIEF PRODUCTION (ARTICLE/VIDEO) DISTRIBUTION TITLE H1 META SCHEMA SEO / STRUCTURED DATA KPI ENGAGEMENT / CONVERSIONS CONTENT MARKETING — STRATEGY × BRIEF × PRODUCTION × DISTRIBUTION × SEO × KPI AIを前提としたコンテンツマーケティング 戦略→ブリーフ→制作→配信→SEO→エンゲージメントで価値を循環 STRATEGY → BRIEF → PRODUCTION → DISTRIBUTION → SEO/SCHEMA → KPI

AIを前提としたコンテンツマーケティング

 AIを前提としたコンテンツマーケティングを考えるにあたりGoogle のAI検索(SEO、AI による概要(AI Overviews) 、AIモード(AI Mode))に限定して、論文・特許・公式ドキュメントを土台に「コンテンツマーケティングがなぜ・どう機能するのか」を技術的視点で平易に解説します。

(注)特許・論文は「実装可能性」や「一部の構成例」を示すもので、実際の重みづけ・実装は非公開です。本稿は公開資料の範囲でメカニズムの骨格を再構成したものです。

Google のAI検索で成果を出すコンテンツは、

(A) 取得されやすい(Crawlable)→(B) 正しく索引化(Indexable)→(C) 意図に合致(Relevance)→(D) 網羅・信頼(Quality/Authority)→(E) 体験良好(Page Experience)


の各段階でランキング最適化の「学習対象」になりやすいように作ることが決定的です。

 その裏では、リンク構造(PageRank)長文理解(Passage/長文エンコーダ)学習到達指標に基づく Learning-to-Rank(LTR)サイト品質スコアスパム抑止(SpamBrain/各種ポリシー)がコア信号を形成します。

 AI による概要(AI Overviews) / AIモード(AI Mode)は従来のランキング系を下敷きに「クエリ・ファンアウト(並列探索)」で多角的に情報を当てに行き、要約とともに出典リンクを強調します。したがって「引用されやすい段落・構造・スキーマ」を持つページが選ばれやすく、実装は要約耐性の高い情報設計が鍵です。

Google 検索ランキング最適化 RANKING OPTIMIZATION FRAMEWORK ランキング最適化フロー A Crawlable 取得されやすい 技術的アクセシビリティ B Indexable 正しく索引化 構造化データ実装 C Relevance 意図に合致 検索クエリ最適化 D Quality/Authority 網羅・信頼 E-E-A-T原則 E Page Experience 体験良好 Core Web Vitals コアランキング信号 PageRank リンク構造 権威性測定 📖 Passage 長文理解 文脈エンコーダ 🎯 LTR 機械学習 ランキング最適化 Site Quality サイト品質 信頼性スコア 🛡️ SpamBrain スパム抑止 ポリシー適用 AI Overviews / AIモード Query クエリ・ファンアウト 並列探索 AI要約エンジン • 従来ランキング系を基盤として活用 • 多角的情報の統合と文脈理解 • 出典リンクの強調と引用最適化 実装成功の鍵 引用されやすい段落構造 明確な主張と根拠の配置 構造化データ/スキーマ セマンティック情報の明示 要約耐性の高い情報設計 = 独自性・具体性・専門性の確保 Patent Images | blog.google | marc.najork.org | Google Patents | Google for Developers

ランキングの抽象モデル

スコア関数の一例(概念)

$$S(q,d)=w_r\,R(q,d)\;+\;w_p\,\max_{p\in\text{passages}(d)}R(q,p)\;+\;w_a\,A(d)\;+\;w_s\,SQ(\text{site}(d))\;+\;w_x\,X(d)\;-\; \mathbb{1}_{\text{spam}(d)}\cdot M$$

 \(R(\cdot)\):文書 / パッセージ関連度(BERT・SMITH などで長文対応)

 \(A(d)\):リンク・グラフ由来の権威(PageRank 他)

 \(SQ(\text{site})\):サイト品質スコア(後述のユニーク参照クエリ比等を用いる特許に基づく)

 \(X(d)\):ページ体験(Core Web Vitals/HTTPS/モバイル適合など)

 \(\mathbb{1}_{\text{spam}}\):スパム検出(SpamBrain と各ポリシー)

 実務ではこれらをLearning-to-Rankが束ね、NDCG 等の評価指標を目的に学習します(Google の TF‑Ranking はまさにこの学習の器)。

ランキングの抽象モデル(研究・特許を踏まえた再構成) スコア関数の一例(概念) S(q,d) = wr·R(q,d) + wp·maxp∈passages(d) R(q,p) + wa·A(d) + ws·SQ(site(d)) + wx·X(d) − 1spam(d)·M R(q,d) 文書/パッセージ関連度 BERT・SMITH 長文対応 A(d) リンク・グラフ由来の権威 PageRank 他 Patent Images SQ(site) サイト品質スコア ユニーク参照クエリ比 Google Patents X(d) ページ体験 Core Web Vitals HTTPS/モバイル適合 1spam(d) スパム検出 SpamBrain 各ポリシー 統合 Learning-to-Rank 実務ではこれらを束ね、NDCG 等の評価指標を目的に学習 Google の TF-Ranking はまさにこの”学習の器” 評価指標: NDCG / MRR / MAP 最適化済みランキング Sources: blog.google | arXiv | Google Patents | Google for Developers

取得(Crawl)と索引(Index)の工学

なぜ「技術設計」がマーケ成否を分けるか
取得(Crawl)と索引(Index)の工学 技術設計がマーケティング成否を分ける Web Content HTML JS API 更新頻度・サイト構造 Caffeine (2010~) 50%新鮮な更新 超大規模並列処理 Percolator トランザクション的処理 増分インデキシング 即時反映パイプライン JS Rendering インデキサ プリレンダ SSR 重複排除 SimHash 近傍重複検出 評価分散の防止 INDEX 構造化データ 検索可能状態 最適化完了 実務示唆 1 URL構造・サイトマップ最適化 • 重要URLは短い階層・安定パス • サイトマップの更新頻度と正確性 • 重複排除(正規化・パラメータ制御)の徹底 2 JavaScript最適化 • クリティカルレンダリングパスを最短化 • SSR/静的出力も検討 • 解釈の確実性を向上 3 クロール割当の最適化 • 更新頻度とサイト構造の整流 • 重要ページへの割当最大化 • 無駄なクロールの削減 CRAWL EFFICIENCY 80% INDEX FRESHNESS 90% JS RENDER SUCCESS 85% DEDUP EFFECTIVENESS 75%

超大規模・増分インデキシング

 Google は Caffeine(2010)で「50%新鮮」な更新性を実現し、裏で Percolator によるトランザクション的・増分処理でウェブ更新を即時反映するパイプラインへ移行しました。

 更新頻度・サイト構造の整流は即ちクロール割当ての最適化そのものです。

超大規模・増分インデキシング Google Infrastructure Evolution 2010 Web Data Stream 新規ページ 更新検出 構造変更 Percolator トランザクション的処理 増分処理メカニズム 分散並列実行 即時コミット Caffeine (2010) 50% 新鮮 リアルタイム更新パイプライン クロール割当て 最適化 更新頻度分析 サイト構造整流 Incremental Updates Statistics Optimization Feedback Loop 実現された成果 ウェブ更新の即時反映(数分以内) 検索結果の鮮度50%向上 効率的なリソース配分 スケーラブルな処理能力 Google Caffeine + Percolator • Transactional Incremental Indexing • 2010
JS レンダリングと重複排除

 Google はJS 実行結果を取り込むレンダリング・インデキサを運用(公式告知)。プリレンダ/SSR解釈の確実性を高めます。

 重複は SimHash/近傍重複検出系の研究が古くからあり、類似ページの氾濫は評価分散の要因になります。

JSレンダリング・重複排除インフラストラクチャ Google Search System JavaScript実行・レンダリングインデキサ ソースHTML JavaScript含有 JS実行エンジン Chrome Renderer 使用 完全レンダリング済みコンテンツ 動的生成要素・インタラクティブコンテンツ含有 プリレンダ/SSR 解釈の確実性向上・クローラビリティ最適化 重複検出・近傍重複排除システム SimHashアルゴリズム ハッシュ値生成 近傍重複検出 ハミング距離計算 重複コンテンツクラスタ識別 類似ページグループ化・正規URL選定 ! 類似ページ氾濫問題 評価分散・ランキングシグナル希釈化リスク 統合処理ハブ レンダリング + 重複排除 最終処理・正規化 最適化検索インデックス ユニークコンテンツ・高品質シグナル
理論からAIを前提としたコンテンツマーケティングの現場への橋渡し

 重要 URL は短い階層・安定パス、サイトマップの更新頻度と正確性、重複排除(正規化・パラメータ制御)を徹底。

 JS 依存はクリティカルレンダリングパスを最短化し、SSR/静的出力も検討。

意図理解と長文理解

BERT → Passage → SMITH

BERT in Search
 2019 年、英語から導入。ランキングと強調スニペットの理解を改善。語順・否定など微妙なニュアンスを捉えます。

Passage Ranking
 ページ単位に加え段落単位の関連性を評価。「干し草の山の一本の針」を拾えるようにするブレークスルー(約7% のクエリで改善という公式発表)。

長文マッチング
 Google の SMITH は 2,048 トークン級の長文対応で、長文間マッチング性能を改善。章立て・見出し構造はモデルが把握しやすい。

コンテンツマーケティングへの実装

 H2/H3 と短段落回答単位を明瞭化(Passage 抽出に強い)。

 導入で結論→根拠→手順圧縮要約AI モードにも引用されやすい要約耐性)。

意図理解と長文理解 BERT → Passage → SMITH BERT in Search 2019年 改善点: • ランキング精度向上 • 強調スニペット理解 • 語順・否定の把握 語順理解 否定表現 文脈把握 Passage Ranking 2020年 革新: • 段落単位の評価 • 7%のクエリ改善 • 精密な情報抽出 「針を見つける」 SMITH 2021+ 能力: • 2,048トークン処理 • 長文間マッチング • 章立て・見出し理解 章構造 階層理解 長文処理 基礎理解 段落理解 構造理解 実務示唆 構造最適化 H2/H3と短段落で 回答単位を明瞭化 (Passage抽出に強い) コンテンツ設計 導入で結論→根拠→手順の 圧縮要約を配置 (AIモード引用耐性) 最適化 効果

権威とリンク

PageRank とスパム耐性

PageRank
 リンクは投票ではなく確率過程(ランダムサーファ)として定式化され、入リンクの質・量が文書の事前重要度を与えます。

リンクスパム抑止
 リンクでの重要度水増しを抑える特許群や、SpamBrainによるリンクスパム無効化の公式発表が継続。買われたリンク/発信専用サイトの検出も ML で高度化。

コンテンツマーケティングへの実装

 引用されるに足る一次データ / 独自計測 / 原著図表を持つページは自然被リンク獲得率が跳ね上がる。

 ガイドライン違反のリンク獲得は SpamBrain の無効化・減点対象。

権威とリンク(PageRank とスパム耐性) PageRank 確率過程モデル ランダムサーファーによる確率的遷移 権威ページ PR = 0.82 Page A PR = 0.45 Page B PR = 0.42 Page C PR = 0.38 Page D PR = 0.41 Page E PR = 0.36 F 0.21 G 0.18 ランダムサーファー (d = 0.85) SpamBrain リンクスパム検出 ML による高度な不正リンク無効化 SpamBrain ML検出エンジン リンク無効化 買われた リンク リンク ファーム 発信専用 サイト スパム ネット リンク速度 | パターン分析 | ネットワーク構造 | ドメイン評価 実務示唆:高品質コンテンツによる自然被リンク獲得 引用される価値のあるコンテンツ 一次データ | 独自計測 | 原著図表 専門的分析 | オリジナル研究 研究機関 業界メディア 専門ブログ ニュースサイト ガイドライン違反のリンク獲得は SpamBrain により無効化・減点対象

サイト品質

ユーザー行動由来のサイトスコアという設計思想

Google 特許 Site Quality Scoreは、

 「ブランド参照を含むユニーククエリの量」 と 「当該サイトへの到達を伴ったユニーククエリの量」 の比などからサイト品質スコアを計算し、サイト内ページのランキング項に使う構成例を開示します(分母は冪指数 < 1劣加法で露出増の影響を抑制)。

 併せて、履歴・鮮度をスコアに織り込む特許群も古くから存在します。

 さらに、提示順位バイアスを補正した暗黙的フィードバックでランキングを微調整する枠組みも特許に明記されています。

コンテンツマーケティングへの実装

 指名検索(貴社名+テーマ)を生むブランディング・PRはSEOの上位レイヤ

 再訪・深い滞在を誘発する情報設計(シリーズ連載・研究ノート・データポータル化)が間接的に利く

サイト品質スコア(ユーザー行動由来の設計思想) Google Patents: Site Quality Score Architecture Quality Score Calculation Score = ブランド参照を含む ユニーククエリの量 サイト到達を伴った ユニーククエリの量 (α < 1) 劣加法 冪指数 < 1 露出増の影響を抑制 1 履歴・鮮度シグナル • コンテンツ更新頻度の評価 • 時系列でのユーザー行動変化 • トピックの時事性・鮮度 2 暗黙的フィードバック • 提示順位バイアスの補正 • クリック率・滞在時間分析 • リピート訪問パターン 3 ユーザー行動データ • 検索クエリパターン • サイト内行動フロー • エンゲージメント指標 サイト内ページのランキング項目として統合 Integrated as Ranking Signal for Site Pages 実務示唆 / Practical Implications 指名検索(貴社名+テーマ)を生むブランディング・PR → SEOの上位レイヤーとして機能 ブランド認知がサイト品質スコアに直接影響 再訪・深い滞在を誘発する情報設計 シリーズ連載・研究ノート・データポータル化 → ユーザー行動シグナルを通じて間接的に貢献 Based on Google Patents: Site Quality Score, Historical Data, and Implicit Feedback Systems

ページ体験

Page Experience / Core Web Vitals

 Google はCore Web Vitals(LCP・CLS・INP)をランキング上の考慮として明示。2024/3 に INP が FID を正式置換200ms 未満の INP を目標に。

 体験は複合的要素(HTTPS、モバイル適合、過剰広告回避 etc.)として評価され、良好な体験を総合的にがメッセージ。

コンテンツマーケティングへの実装

 上位接触ページからINP/LCP最適化を先行。CWV を満たした同質コンテンツ同士では体験の差可視順位差に出やすい。

ページ体験 (Page Experience) による Google ランキング要因 Core Web Vitals と複合的要素による総合評価システム Core Web Vitals LCP Largest Contentful Paint 最大コンテンツ描画時間 < 2.5秒 CLS Cumulative Layout Shift 累積レイアウトシフト < 0.1 INP 2024.3 Interaction to Next Paint 次の描画へのインタラクション < 200ms (FIDから置換) 複合的要素 HTTPS セキュア接続 モバイルフレンドリー対応 過剰広告の回避と最適配置 その他のユーザビリティ要素 “良好な体験を総合的に” Core Web Vitals + 複合的要素 = 検索順位への直接的影響 実務示唆 優先順位 上位接触ページからINP/LCP最適化 競合優位性 CWV達成後は体験差が順位差に直結 継続改善 測定・分析・最適化の反復サイクル 出典: Google for Developers, web.dev

スパム・ポリシーと評価枠組み

E‑E‑A‑T/品質評価

 SpamBrain中心のスパム対策、拡大量産・期限切れドメイン悪用・サイト評判悪用など新手口へのポリシー強化(2024)。

 AI 生成コンテンツは方法ではなく品質で評価。検索操作目的の自動生成はスパム違反。

 評価者ガイドライン(E‑E‑A‑T)はランキングに直接入らないが、設計思想の参照枠として活用価値が高い(最新版 PDF 公開)。

スパム・ポリシーと評価枠組み(E-E-A-T/品質評価) SpamBrain 中心的スパム対策 2024 ポリシー強化 • 拡大量産対策 • 期限切れドメイン悪用防止 • サイト評判悪用への対処 AI生成コンテンツ評価 “方法ではなく品質”で評価 検索操作目的 = スパム違反 評価者ガイドライン (E-E-A-T) E Experience 経験 E Expertise 専門性 A Authoritativeness 権威性 T Trustworthiness 信頼性 ※ ランキングに直接影響なし・設計思想の参照枠として活用価値が高い Google for Developers+1 PDF 最新版

AI による概要(AI Overviews) / AIモード
(AI Mode)が加える 「新しい露出機構」

 AI による概要(AI Overviews) コアのランキング系と連係し「上位のウェブ結果で裏づけ」された要約を出し、出典リンクを明示YMYL では裏どり基準を厳格化

 AIモードカスタム Geminiクエリ・ファンアウト(関連サブトピックへ並列検索→統合)を行い、より多様な出典リンクを提示マルチモーダル(画像/音声/テキスト)フォローアップ継続で探索を深掘りします。

 Google は 2024 年の公式投稿でも、 は「トップウェブ結果で裏付け」チャットボットとは異なる旨を明記。

コンテンツマーケティングへの実装AIモード時代の引用されるページ)

 要約耐性の高い段落
  冒頭 2–3 文で結論→エビデンス→次アクション

 出典性
  一次データ計算式比較表図版をページ内に完結配置。

 HowTo / 製品 / 評判情報構造化データ(対応スキーマのみ。2025 の簡素化方針も参照)。

 サブトピック網羅(トピッククラスタ)
  ファンアウトで拾われやすい下位意図内部リンク網で接続。

 メディア多様性
  動画・画像代替テキストとキャプションで知識埋め込み(マルチモーダル参照性)。

AI Mode(AIモード)とコンテンツマーケティング AI Overviews / AI Mode – New Exposure Mechanism in Google Search AI による概要(AI Overviews) 1 コアランキング連携 Core Ranking Integration 上位のウェブ結果で裏づけ 2 出典リンク明示 Explicit Source Citation トップウェブ結果を参照 3 YMYL領域での厳格化 Enhanced YMYL Verification チャットボットとは異なる仕組み(2024年公式発表) AIモード (AI Mode) 1 カスタムGemini Custom Gemini Engine クエリ・ファンアウト機能 2 並列検索→統合 Parallel Search Integration 多様な出典リンク提示 3 マルチモーダル対応 画像・音声・テキスト統合処理 フォローアップ継続で探索深掘り 実務示唆:AIモード時代の”引用されるページ” 1 要約耐性の高い段落 Summary-Resistant Paragraph Structure 冒頭2-3文で結論→エビデンス→次アクション Clear extraction points for AI processing 2 出典性の確保 Establishing Source Authority 一次データ・計算式・比較表・図版をページ内完結配置 Complete on-page primary data placement 3 構造化データ実装 Strategic Structured Data Implementation HowTo・製品・評判情報(対応スキーマのみ) Aligned with 2025 simplification policy 4 サブトピック網羅 Comprehensive Topic Cluster Architecture ファンアウトで拾われやすい下位意図を内部リンク網で接続 Internal link network for fan-out discovery 5 メディア多様性 Strategic Media Diversity 動画・画像に代替テキスト+キャプションで知識埋め込み Multimodal reference capability optimization

コンテンツマーケ設計の実装フレーム

手順書
コンテンツマーケ設計の実装フレーム Strategic Content Marketing Implementation Framework FOUNDATION LAYER 1 意図地図(Intent Map)の作成 検索ジャーニーの展開 • 情報探索→行動→比較→導入後 • クエリ・ファンアウト視点 • 各ノードに回答単位を定義 Reference: Home 2 エンティティ設計とスキーマ ノードと関係の定義 • 企業・人物・製品・手順 • エンティティ関係の構造化 • 構造化データでの補助実装 Reference: Google for Developers 3 文書構造=Passage最適化 階層的コンテンツ構造 • H2/H3→短段落→要点リスト • 2-3文の要約+根拠リンク • 数値データの適切な配置 Reference: blog.google CONTENT & TECHNICAL LAYER 4 一次データと図表 独自価値の創出 • 独自調査・実験ログの掲載 • 計測式とデータビジュアル • AI生成コンテンツ対策 Reference: Patent Images 5 内部リンク=ミニ知識グラフ サイト構造の最適化 • 親子/兄弟の文脈リンク • クロール深度の浅層化 • 増分インデキシング対応 Reference: USENIX 6 CWV/UX最適化 パフォーマンス改善 • INP/LCP/CLSの重点改善 • 上位LPとハブ記事優先 • 先行導線の最適化 Reference: Google for Developers GROWTH & OPTIMIZATION LAYER 7 ポリシー・スパム対策 ガイドライン遵守 • スケール自動生成の回避 • 2024以降の強化ポリシー • 自然言及中心の外部リンク Reference: Google for Developers+1 8 ブランド指名とリピート導線 エンゲージメント強化 • シリーズ連載・研究ノート • 無料ツールでの価値提供 • サイト品質スコアの醸成 Reference: Google Patents 9 評価と学習 継続的改善システム • LTR視点でのラベル内製 • 良コンテンツ/満足達成評価 • NDCG的な並びの質監視 Reference: Internal Analytics KEY PERFORMANCE INDICATORS 検索順位 CTR向上 滞在時間 リピート率 ブランド指名

Step 1
 意図地図(Intent Map)の作成

 情報探索→行動→比較→導入後検索ジャーニークエリ・ファンアウト視点で展開。各ノードに回答単位(段落粒度)を定義。

Intent Map Query Fan-out Structure in Search Journey 情報探索 Information Exploration 初期検索 Initial Query What型 Why型 How型 定義 概念 原理 分類 手法 回答単位:基礎知識段落 概念定義 100-200字 背景説明 200-300字 分類体系 150-250字 行動 Action 実行検索 Action Query 手順 ツール 準備 Step1 Step2 費用 期間 要件 環境 回答単位:実践ガイド段落 手順説明 300-500字 必要事項 200-300字 注意点 150-200字 比較 Comparison 比較検索 Compare Query 価格 機能 評価 初期費 維持費 長所 短所 性能 満足度 事例 回答単位:比較分析段落 特徴比較 250-400字 評価基準 200-300字 推奨事項 150-250字 導入後 Post-Implementation 運用検索 Operation Query 設定 最適化 対処法 初期設定 カスタム Tips FAQ エラー 回答単位:サポート段落 解決方法 200-350字 最適実践 250-400字 FAQ回答 150-250字 クエリ・ファンアウト構造の特性 初期クエリから2-3階層での展開により、最大20-30の関連クエリノードを生成 段落粒度の回答単位(150-500字)により、検索意図に応じた適切な情報密度を実現 検索ジャーニーの進行に伴い、抽象的な情報取得から具体的な実践知識へと段階的に移行

Step 2
 エンティティ設計とスキーマ

 企業・人物・製品・手順などノード(エンティティ)と関係を定義し、構造化データで補助(現在サポートのあるものに限定)。

エンティティ設計とスキーマアーキテクチャ Entity Design and Schema Architecture Framework 構造化データスキーマ Structured Data Schema サポート形式 • JSON-LD (推奨) • RDF / RDFa • Microdata / Schema.org • GraphQL Schema • OpenAPI Spec • XML Schema 企業エンティティ Company Entity 主要属性: • 法人番号 (corporateID) • 業種分類 (industryClass) • 資本金 (capitalStock) 人物エンティティ Person Entity 主要属性: • 従業員ID (employeeID) • 役職 (jobTitle) • 所属部門 (department) 製品エンティティ Product Entity 主要属性: • 製品コード (productCode) • カテゴリ (category) • 価格帯 (priceRange) 手順エンティティ Process Entity 主要属性: • プロセスID (processID) • ワークフロー (workflow) • 所要時間 (duration) 雇用関係 実行 製造工程 製造 データ統合フレームワーク このアーキテクチャは現在サポートされている構造化データ形式に基づいて設計されています Data Integration Framework – Based on Currently Supported Structured Data Formats

Step 3
 文書構造=Passage 最適化

 H2/H3→短段落→要点リスト各見出し直下は2–3 文の要約 + 根拠リンク/数値

文書構造=Passage 最適化 H2 主要見出し 2-3文の要約 セクションの概要を簡潔に説明 根拠リンク・数値データ [参照: 98.5%] 短段落 読みやすい長さのコンテンツ 要点リスト 主要ポイント 1 主要ポイント 2 主要ポイント 3 H3 副見出し A 2-3文の要約 サブセクション概要 根拠・データ [ref: A] 短段落 詳細ポイント A-1 詳細ポイント A-2 H3 副見出し B 2-3文の要約 サブセクション概要 根拠・データ [ref: B] 短段落 詳細ポイント B-1 詳細ポイント B-2 構造最適化の主要原則 階層的見出し構造 (H2 → H3) 各見出し直下の要約と根拠配置 短段落による読みやすさの確保 要点リストによる情報の構造化

Step 4
 一次データと図表

 独自調査・実験ログ・計測式を掲載。リンク獲得(自然リンク)とAI 生成の裏どりに効く。

一次データと図表 Primary Data and Visualization Framework 独自調査 実験ログ 計測式 図表データ Visual Analytics リンク獲得 自然リンク AI 生成の 裏どり 収集・分析 信頼性 検証 独自のデータ収集と可視化により、自然なリンク獲得と AI生成コンテンツの信頼性向上を実現

Step 5
 内部リンク=ミニ知識グラフ

 親子/兄弟文脈リンクを明示し、クロール深度を浅く保って増分インデキシングに好適なサイト形状へ。

内部リンク = ミニ知識グラフ 親子・兄弟の文脈リンクによる最適化されたサイト構造 HOME トップページ Depth: 0 ハブページA カテゴリ Depth: 1 ハブページB カテゴリ Depth: 1 ハブページC カテゴリ Depth: 1 記事A1 Depth: 2 記事A2 Depth: 2 記事A3 Depth: 2 記事B1 Depth: 2 記事B2 Depth: 2 記事B3 Depth: 2 記事C1 Depth: 2 記事C2 Depth: 2 記事C3 Depth: 2 リンク構造の体系 親子関係リンク 階層構造の明確化 兄弟関係リンク 同階層での相互参照 文脈リンク 関連コンテンツの接続 最適深度: 2層(推奨値) パフォーマンス指標 クロール効率 90% インデックス速度 85% リンク価値伝達 95% 実装メリット 高速クローリング実現 増分インデキシング対応 PageRank最適化 ユーザビリティ向上 SEOパフォーマンス改善

Step 6
 CWV/UX 最適化(先行は上位導線)

 INP/LCP/CLS を上位 LP とハブ記事から重点改善。

CWV/UX 最適化 Core Web Vitals Optimization Strategy 先行は上位導線 上位 LP Top Landing Pages ハブ記事 Hub Articles 重点改善指標 / KEY METRICS INP Interaction to Next Paint < 200ms LCP Largest Contentful Paint < 2.5s CLS Cumulative Layout Shift < 0.1 Priority Optimization: High-traffic landing pages and content hubs Focus on user experience metrics that directly impact conversion and engagement

Step 7
 ポリシー・スパム対策

 スケール自動生成評判悪用など2024 以降の強化ポリシーに抵触しない運用。外部リンク施策は自然言及中心に。

ポリシー・スパム対策 Policy Compliance and Anti-Spam Framework 2024+ 強化ポリシー COMPLIANT 運用準拠 禁止事項 Prohibited Practices スケール自動生成 Automated Scale Generation 評判悪用 Reputation Manipulation 推奨施策 Recommended Approach 外部リンク施策 External Link Strategy 自然言及中心 Natural Mention Focus 2024年以降の強化ポリシーに準拠した持続可能な運用体制 Sustainable Operations Framework Compliant with Post-2024 Enhanced Policies

Step 8
 ブランド指名とリピート導線

 シリーズ連載・研究ノート・無料ツール指名検索と再訪行動を増やし、サイト品質スコアの素地を醸成。

ブランド指名とリピート導線 STRATEGIC BRAND RECOGNITION FRAMEWORK シリーズ連載 SERIES CONTENT 研究ノート RESEARCH NOTES 無料ツール FREE TOOLS 指名検索と再訪行動 BRAND SEARCH & RETURN BEHAVIOR サイト品質スコアの素地 SITE QUALITY SCORE FOUNDATION

Step 9
 評価と学習

 LTR の視点でラベル(良コンテンツ/満足達成)を内製し、NDCG 的な並びの質をモニタリングする運用。

LTR評価学習システム – 品質モニタリング運用 ラベル内製プロセス 良コンテンツ 品質評価 関連性スコア 92.5% 満足達成 ユーザー指標 満足度指標 87.3% LTR学習モジュール Learning to Rank 学習精度: 94.2% NDCG評価 0.86 NDCG@10 良好 品質モニタリングダッシュボード 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 NDCG時系列推移 現在値 0.862 週次改善 +2.3% 目標達成率 95.8% システム運用状態 ラベル生成: 稼働中 モデル更新: 正常 継続的品質改善フィードバック

よくある誤解

 「文字数=順位」ではない
  パッセージ/長文モデルの抽出性が重要。むしろ冗長は要約耐性を下げることもある

 「FAQ等の構造化を全部盛り」も誤り
  2025 年の簡素化で対象が絞られる。対応スキーマのみ

「AI 生成=不可」でもない
  品質・独自性・人間のレビュープロセスがあれば適法。検索操作目的のスケール生成は違反

よくある誤解 1 誤:「文字数=順位」 正:パッセージ/長文モデルの 抽出性 が重要 むしろ 冗長は要約耐性を下げる 出典: blog.google, arXiv 2 誤:「FAQ等の構造化を全部盛り」 正: 2025年の簡素化 で対象が絞られる 対応スキーマのみ 出典: Google for Developers 3 誤:「AI生成=不可」 正: 品質・独自性・人間のレビュープロセス があれば適法 検索操作目的のスケール生成は違反 出典: Google公式ガイドライン 重要:品質と目的の正当性が判断基準となります

コンテンツマーケティングへの実装実務の要点

 要約耐性の高い回答ファースト段落+一次データAIモード/Passageの両面を取りに行く。

 クローラビリティと重複排除増分インデキシング時代の最優先インフラ

 内部リンク=トピッククラスタファンアウトに強い構造を作る。

 CWV 最適化スパム適合土台の信号

 ブランド指名・再訪導線サイト品質スコアの素地を太らせる。

SEO ARCHITECTURE 増分インデキシング時代の実装戦略 1 要約耐性の高い回答ファースト段落 + 一次データ AIモード/Passage両面獲得戦略 — 検索結果における即座の価値提供と詳細情報の両立 Priority A 2 クローラビリティと重複排除 増分インデキシング時代の最優先インフラ — 効率的なクローリングと正確なインデックス管理 Priority A 3 内部リンク = トピッククラスタ ファンアウトに強い構造構築 — コンテンツ間の意味的関連性強化とサイト全体の評価向上 Priority B 4 CWV最適化とスパム適合 土台の信号強化 — Core Web Vitalsの改善と品質シグナルの確立による基盤構築 Priority B 5 ブランド指名・再訪導線 サイト品質スコアの素地強化 — 直接検索と再訪問による総合的な評価向上 Priority C 統合的アプローチによる検索エンジン最適化 — 各要素の相乗効果によるサイト品質総合スコアの最大化

コンテンツマーケティング
(映像×SEO×AIモード対応)
の標準メニューと料金表(税別・概算)

個別要件(撮影規模/出演者/CG・VFX/海外ロケ等)により最終見積は増減します。

年間パッケージ(推奨)

戦略リテイナー(運用・編集委員会・分析)+ 四半期ごとの映像制作プール記事・LP制作を束ねた使える年間枠。

プラン想定規模年額概算戦略リテイナー(月額)映像制作(四半期)テキスト制作(四半期)主な成果物(年次合計の一例)
S:オーソリティ基盤中堅〜準大手3,920万円〜100万円Video-S ×2Q(年2クォーター実施)Text-S ×2Qブランド/プロダクト動画×2、ショート×4、記事×12、LP×2、AIモード対応設計(基本)
M:リーダーシップ獲得大手〜カテゴリ上位を狙う1億5,080万円〜250万円Video-M ×4QText-M ×4Qブランドフィルム×4、ケース×4、ショート×16、記事×48、WP(調査レポート)×4、AIモード対応(拡張)
L:カテゴリー創造トップカテゴリ/新市場創出2億9,200万円〜500万円Video-L ×4QText-L ×4Qブランドフィルム×8、ケース×8、ショート×32、モーショングラフィックス×4、記事×80、WP×8、ナレッジハブ構築

四半期バンドルの内訳(目安)

Video‑S(800万円/Q)
 プロダクト解説(60–90秒)×1、縦型ショート(15–30秒)×2

Video‑M(2,000万円/Q)
 ブランドフィルム(90–120秒)×1、ケーススタディ(3–4分)×1、ショート×4

Video‑L(4,000万円/Q)
 ブランドフィルム×2、ケース×2、ショート×8、モーション×1

Text‑S(560万円/Q)
 戦略記事(3–5千字)×6、LP×1

Text‑M(1,020万円/Q)
 戦略記事×12、ホワイトペーパー/調査レポート×1

Text‑L(1,800万円/Q)
 戦略記事×20、ホワイトペーパー×2

すべてにAIモード(Google)で引用・参照されやすい「回答ファースト構造」「スキーマ運用(対象範囲内)」を組み込みます。

プロジェクト型
(四半期キャンペーン・単発)

パッケージ概要概算
Q:四半期キャンペーン・スプリント初期戦略スプリント(約4–6週)+ ブランドフィルム×1 + プロダクト動画×1 + ショート×4 + 記事×4 + LP×1(AIモード対応設計込み)3,520万円〜

内訳(参考)
 戦略スプリント 800万/ ブランドフィルム 1,200万/ プロダクト動画 600万/ ショート 120万×4=480万/ 記事 60万×4=240万/ LP 200万 → 合計 3,520万

単価表
(映像・記事・設計)

下記はベースフィーです。キャスト費、スタジオ・ロケ、音楽ライセンス、特殊機材、海外渡航、CG/VFX 等はオプション/実費を加算。

映像制作
(プリプロ〜撮影〜ポスプロ一式・税別)

種別料金目安含まれるもの(例)
ブランドフィルム(90–120秒)800万〜2,000万/本企画・脚本、演出、撮影2–3日、シネマ機材、カラーグレーディング、2言語字幕、試写2回
ケーススタディ(3–4分)600万〜1,500万/本企画、取材・アポ、インタビュー、現場2日、編集、字幕
プロダクト解説(60–90秒)400万〜900万/本構成/絵コンテ、撮影1–2日、UIアニメ挿入、編集
モーショングラフィックス(60–90秒)500万〜1,200万/本デザインボード、アニメーション、SE、MA
縦型ショート(15–30秒)60万〜180万/本簡易撮影/再編集、字幕・テロップ、BGM

コンテンツ
(テキスト/LP/ナレッジ)

種別料金目安含まれるもの
戦略記事(3–5千字)30万〜80万/本リサーチ、見出し設計、AIモード対応の「回答ファースト」要約、図版1–2点
専門監修記事(法務/医療/技術)60万〜150万/本専門家監修、根拠出典、校閲
ホワイトペーパー/調査レポート150万〜450万/本調査設計、独自データ可視化、要約版(1–2p)
LP(情報設計+原稿)120万〜300万/本ペルソナ仮説、導線設計、CV要素設計、原稿・ワイヤー
トピッククラスタ設計(AIモード対応)200万〜500万/クラスタ意図地図、スキーマ適用範囲設計、内部リンク網

初期診断・設計
(ワンタイム)

種別料金目安含まれるもの
現状診断+戦略スプリント500万〜1,200万競合/検索意図分析、AIモード対応方針、編集方針、四半期ロードマップ
技術監査(CWV/構造化/スパム耐性)200万〜600万計測・改善ロードマップ、実装指示書

運用・分析リテイナー(毎月)

プラン月額目安体制と範囲
Core100万円/月編集委員会(月1)、パフォーマンス可視化、キーワード/意図の更新、公開管理(記事・動画のQA)、軽微な改稿
Pro250万円/月月2委員会、四半期キャンペーン企画、AIモード観測/改善、アセット再編集(ショート化等)、PR連携、ABテスト設計
Enterprise500万円/月役員レベルレポート、編集オペスケール、マルチ言語展開、社内ナレッジ運用、外部パートナー統括

広告運用費はメディア費の20%(最低50万円/月)を運用フィーとして別途。計測・アトリビューションは貴社環境に合わせて設計します。

代表的オプション・実費

出演者/キャスティング
 50万〜300万円/人+肖像権買取費

音楽ライセンス
 10万〜150万円/曲(商用/期間により変動)

スタジオ/ロケ地 
 20万〜80万円/日(規模による)

CG/VFX/3D
 300万〜1,000万円/本

海外撮影
 渡航・通訳・許認可等の実費+国際制作管理費

多言語展開(字幕/吹替/翻訳監修)
15万〜/言語・本

権利・リビジョン・契約条件(抜粋)

利用範囲
 オンライン・国内1年の利用権を基本内包(放映/屋外/延長・二次利用は別途)。

リビジョン
 映像・記事とも2ラウンドまで基本料金内。以降はお見積り。

支払い条件
 プロジェクトは着手50%/撮影直前30%/納品20%。リテイナーは月初前払い

価格表記
 税別概算。正式見積は要件定義後に確定します。

体制イメージ(例)

戦略
 エグゼクティブプロデューサー、編集長、SEO/AIモードストラテジスト、データアナリスト

制作
 クリエイティブディレクター、監督、撮影監督、PM、エディター、モーションデザイナー、サウンド

実装/計測
 テクニカルSEO、アナリティクス、スキーマ運用、ABテスト

プラン選定の目安

短期で目に見える資産を作りたいQ:四半期スプリント

検索上で確実に存在感を高めたいS or M(年次運用+四半期制作)

市場カテゴリを取りに行くL(ブランド構築×高頻度の映像発信×ナレッジ化)

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