2024年09月29日

Googleは、オリジナルコンテンツを提供しているサイトを高く評価するといわれています。しかし、ここで１つの疑問が浮かびます。それは、Googleがどのようにしてコンテンツのオリジナリティを判断しているのかという点です。膨大な量のコンテンツがインターネット上に存在する中で、Googleはどのような基準や技術を使って、どのコンテンツがオリジナルかを評価しているのでしょうか？

1. フィンガープリンティング技術とは？

フィンガープリンティング技術は、データの「指紋」を作成して、それを使って他のデータと比較する方法です。たとえば、あなたが作成したブログ記事が他のどのコンテンツとも違うかどうかを、データの特徴を「指紋」として捉え、それを比べることで確認します。

具体的には、主成分分析 (PCA) という技術を使って、大量のデータの中から重要な部分を抽出し、その特徴を圧縮してフィンガープリント（指紋）に変換します。これにより、データの類似性を少ない計算で確認できるため、大量のデータがあっても効率よく独自性を評価することができます。特に、データが不正に流出した場合に、流出したデータを元のデータセットと比較して出所を特定するのにも使われます。

例えば、あなたの記事が「SEO対策」についてだとします。Googleは、その記事の中から重要なキーワードや文のパターンを抽出し、それを「指紋」としてデータベースに保存します。これにより、他のサイトに似たような内容の記事がないかを簡単にチェックできるのです。

さらに、ここで使われる技術が主成分分析（PCA）です。PCAは、膨大なデータの中から一番重要な特徴を取り出して、その情報を圧縮します。たとえば、あなたの記事の100個の要素（キーワード、文の構造、テーマなど）から、特に重要な数個の要素だけを取り出し、それを「指紋」にします。

この指紋を使って、Googleは他のサイトにある類似した記事と比べ、あなたのコンテンツがどれだけオリジナルかを確認します。特に、データが不正に流出した場合に、このフィンガープリンティング技術を使って、流出したデータが元々どのデータセットから出たものなのかを特定するのにも役立ちます。

このように、フィンガープリンティング技術は、コンテンツの独自性や類似性を効率的に評価するために重要な役割を果たしています。

2. 主成分分析 (PCA) とは？

主成分分析は、複雑なデータから重要な特徴だけを取り出すための技術です。多くのデータには多様な情報が含まれていますが、そのすべてを評価するのは大変です。そこで、PCAを使うことで、データの本質的な部分だけを取り出して、理解しやすくします。

たとえば、100個の変数があるデータから、そのうちのいくつかが重要な変動要因だと分かった場合、それらを使ってデータをシンプルに表現できます。こうしてコンテンツの独自性やパフォーマンスを効率よく分析できるようになります。

具体的な例として、顧客満足度調査を考えてみましょう。仮に、あなたが100人の顧客にアンケートを取り、その結果には100個の質問（変数）が含まれているとします。しかし、すべての質問を個別に分析すると、どの質問が顧客満足に一番影響しているのか分かりにくいですよね。そこでPCAを使うと、これら100個の質問の中から、特に重要な質問、たとえば「製品の品質」「カスタマーサポート」「価格」の3つが満足度に大きく影響していることが分かります。

このように、PCAは100個の情報から3つの主要な要因にデータを圧縮し、顧客満足度を効率よく理解できるようにします。少ない情報でデータの全体像を捉えることができ、ビジネスの意思決定を迅速に行う際にも役立ちます。

つまり、PCAはデータを簡潔にまとめ、その本質的な特徴を掴むために非常に強力なツールなのです。

3. 時系列分析

コンテンツのオリジナリティを判断する際に、そのコンテンツがいつ最初に公開されたかという時期も重要です。Googleは、コンテンツが最初にインデックスされたタイミングを把握しており、その情報を元に、どれがオリジナルかを判断します。

たとえば、同じ内容のコンテンツが2つあった場合、最初に公開された方がオリジナルと見なされ、検索結果でも優先される可能性があります。

具体的な例として、同じ内容の記事が2つのブログに掲載された場合を考えてみましょう。

たとえば、Aさんが「2024年最新SEOテクニック」という記事を1月1日に公開し、Bさんが同じ内容の記事を1月5日に公開したとします。この場合、GoogleはAさんの記事を先にインデックスし、その公開日時を記録しています。そのため、GoogleはAさんの記事をオリジナルと見なし、検索結果でもAさんの記事を優先して表示する可能性が高いです。

一方、Bさんの記事は、公開された日時がAさんの記事より遅いため、オリジナルとして評価されない可能性があります。つまり、コンテンツがどれだけ早く公開されたかが、そのコンテンツがオリジナルかどうかを判断する重要な要素になります。

このように、時系列分析は、同じ内容のコンテンツが複数存在する場合に、どれが最初に公開されたかをもとにオリジナリティを評価し、検索順位に影響を与える重要な役割を果たしています。

4. 機械学習アルゴリズムによる独自性の評価

Googleは、AIや機械学習技術を使って、大量のデータを分析し、コンテンツの独自性を判断しています。AIがコンテンツのパターンや傾向を学習することで、似ている記事やまったく新しい内容のものを見分けることができます。

具体的な例として、AIがニュース記事を評価する場合を考えてみましょう。たとえば、同じニューストピックに関する記事が、複数のウェブサイトに掲載されたとします。それぞれの記事は同じテーマを扱っていても、記事の書き方や視点、使用されているキーワードが異なる場合があります。ここで、GoogleのAIは機械学習を通じて、各記事の構造や言葉の使い方、全体的なトーンを分析し、どの記事が他のものと似ているか、あるいはどれが独自の視点を持っているかを見極めます。

例えば、Aサイトの記事が他のニュースサイトの記事とほぼ同じ内容だった場合、AIはその記事をオリジナルではなくコピーと判断する可能性が高くなります。一方、Bサイトが同じニューストピックに対して新しい視点や独自のデータを使って記事を書いた場合、AIはBサイトの記事をより独自性が高いと評価します。

このように、機械学習アルゴリズムは、単に同じトピックを扱っているだけでなく、コンテンツの書き方やデータの使い方など、より深い部分での違いを学習して判断します。その結果、Googleはオリジナリティの高い記事を見つけ出し、検索結果でも優先して表示することができるのです。

この技術により、AIは大量のコンテンツを効率よく分析し、どの記事が本当にユニークで、価値があるかを精確に判断できるようになっています。

具体的なアルゴリズムの詳細は公開されていませんが、Googleがこうした技術を駆使して、検索結果に表示されるコンテンツの質を高めていることは間違いありません。

まとめ

これらの技術を活用することで、Googleは検索結果に表示されるコンテンツの独自性や質を正確に評価しています。オリジナルで高品質なコンテンツを作成することが、SEOにおいて非常に重要であり、あなたのコンテンツが他のものと差別化されるためのカギとなります。こうした評価基準を意識してコンテンツ制作をすれば検索で上位表示される記事が作成できるようになるはずです。