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SEOの文字数は量ではなく独自価値の数で決める

Wemiro編集部読了目安 13
コンテンツSEOリライト記事作成スパムポリシー

競合の上位ページを5本ほど開いて文字数を数えたら、どれも4,000字を超えていた。自分の記事は1,800字。「じゃああと2,200字、何を書けば埋まるんだろう」と考え始めたところで手が止まった——この記事はそこで検索してきた方に向けたものです。

このとき現場でよく起きるのが、上位ページの平均文字数を出してそれを目標値にし、前置きの言い換えや周辺トピックの解説を足して分量を合わせる作業です。ただ、Google公式のスパムポリシーで大量のページ生成を扱った節を開いて突き合わせると、そこで条件に置かれているのは何文字かではなく、独自性と価値があるかどうかです。この節が扱っているのは検索順位の操作を主な目的にした大量生成なので、日々の記事づくりにそのまま当てはまるわけではありません。それでも、量について公式がどこを見ているのかを知る手がかりにはなります。

この記事では、自社サイトを自分で良くしたい担当者の方に向けて、その節の記述を引き直し、そのうえで「このブロックは残すか削るか足すか」を仕分ける6ステップを、実際の記事構成に1回通してみせます。読み終わったときに、目標文字数ではなく「あと何を足すべきか」を自分で名指しできている状態を目指します。

公式が「量」について書いていること

Googleの「ウェブ検索のスパムに関するポリシー」には、大量のページを作ることそのものを扱った節があります。

大量生成されたコンテンツの不正使用とは、ユーザーをサポートすることではなく、検索ランキングの操作を主な目的として大量のページを生成することを指します。

続けて、その中身がこう定義されています。

この不正行為は通常、ユーザーにとってほとんどまたはまったく価値がなく、独自性のないコンテンツをその作成方法は問わず、大量に作成することに特化しています。

ここで注目したいのは「その作成方法は問わず」という一節です。この定義の中では、人が手で書いたか、道具を使ったか、テンプレートに流し込んだかは切り分けの条件になっていません。定義に並んでいるのは、価値がなく独自性のないコンテンツを大量に作ること、という中身の側の条件です。量を扱った節でありながら、条件として書かれているのが中身の話だ、という点が読みどころです。

そして、例として挙がっているものの中に、文字数を増やす作業と重なりやすいものが2つあります。

複数のウェブページからのコンテンツを、価値を加えることなくつなぎ合わせたり組み合わせたりすること

検索キーワードは含んでいるものの、閲覧者にとってほとんどまたはまったく意味がないコンテンツのページを大量に作成すること

上位5本を読んで、そこに書かれていた要素を自分の記事に集めてくる。狙いたい語を含む見出しを足して、その下に一般的な説明を書く。分量を埋める作業としては自然な手順ですが、公式に列挙されている例の書き方と近いところに来ます。ここは断定できる範囲を超えるので言い方を選びますが、少なくとも「足した分量が独自性を持っているか」は、足す前に自分で見ておく必要があると読めます。

転載についても同じ節に記述があります。

他のサイトのコンテンツを、元のソースを引用もせず、独自のコンテンツや価値を加えずに転載する

引用元を示さずに他所の説明をなぞって字数にする、という埋め方はここに当たり得ます。

「増やすなら何を増やすか」の公式な手がかり

では独自性のある分量とは何か。同じポリシーの中で、内容の薄いページを扱った節に、価値を加えている側の具体例が名指しで挙がっています。

優れたアフィリエイト サイトは、有意義なコンテンツや機能を提供することで新たな価値を加えています。たとえば、価格、独自の商品レビュー、厳格なテストと評価、商品やカテゴリのナビゲーション、商品の比較などに関する追加情報を提供しています。

これはアフィリエイトサイトの文脈で書かれた例なので、そのまま情報記事に当てはまるわけではありません。ただ、挙げられているものを型として読み替えると、増やすべき中身の輪郭が見えてきます。

  • 価格・具体的な数値 → 一般論ではなく、確かめられる具体の値
  • 独自の商品レビュー → 自分が実際に見て書いた評価
  • 厳格なテストと評価 → 自分で試して手順と結果を残したもの
  • カテゴリのナビゲーション → 読者が目的の情報に到達するための整理
  • 比較 → 選択肢を並べて違いを示すこと

これらは「たとえば」として並べられた例なので、価値の加え方がこの5つに限られるという話ではありません。ただ、自分の記事のブロックを当てはめてみる物差しとしては使えます。5つのどれにも当てはまらないブロックがあったら、そこで何を足せているのかを一言で説明できるか、いったん立ち止まって確かめる価値があります。

薄いと判断される側の記述も、同じ節にあります。

同じコンテンツや類似コンテンツを同一サイト内や複数のドメイン / 言語間で複製した、画一的なサイトもしくはテンプレートを使用しています。

自社サイト内で、似たテーマの記事に同じ導入・同じ用語解説を使い回している場合、これは近い状態に見えます。字数を稼ぐために各記事へ同じ解説ブロックを入れているなら、そこは足す対象ではなく整理する対象です。

表示される文字数と、本文の文字数は別の話

文字数の悩みには、本文の分量とは別に「検索結果でどう出るか」が混ざっていることがよくあります。この2つは公式ドキュメント上でも別の場所で扱われていて、表示側については明確な記述があります。

まず説明文(メタディスクリプション。検索結果でタイトルの下に出る概要文のこと)について。

メタ ディスクリプションの長さに制限はありません。ただし Google の検索結果では、スニペットは必要に応じて切り詰められます(デバイスの幅に合わせる場合など)。

書ける長さに上限はないが、検索結果に出る分は必要に応じて切られる、という構造です。さらに、サイト側から長さを指示する手段も用意されています。

サイトのスニペットが生成され、検索結果に表示されることがないようにしたり、スニペットの最大文字数を Google に指示したりすることも可能です。

そして、説明文の書き方そのものについても、文字数を埋める発想とは逆の記述があります。

メタ ディスクリプションは、文章形式にする必要はありません。そのページに関するデータを含めておくだけでも効果があります。

見出しの長さについては、記事(Article)の構造化データのドキュメントに、headline(記事のタイトルを渡す項目)の説明としてこうあります。

簡潔なタイトルを使用してください。タイトルが長いと、一部のデバイスで切り捨てられることがあるためです。

同じページには、構造化データの前提としてこうも書かれています。

必須プロパティはありません。代わりに、コンテンツに適用されるプロパティを追加します。

まとめると、表示に関わる部分(タイトル・説明文)については「簡潔に」「切り詰められる」という方向の記述が公式にあります。一方、本文の分量については、前の節で見たスパムポリシーの記述が独自性と価値の側を向いていました。ここまで見た範囲で、長さを短くする方向の記述が出てくるのは表示側だったと押さえておくと、悩みの切り分けが楽になります。

文字数ではなく「付加価値の単位」を数える棚卸し6ステップ

ここからが実務です。目標文字数の代わりに使える数え方として、記事を見出し単位のブロックに割り、各ブロックが公式の付加価値の型に当てはまるかを1つずつ判定していきます。

  1. 記事を見出し単位のブロックに割り、各ブロックの文字数を書き出す。 H2・H3ごとに切って、番号を振ります。ここで初めて「どこに分量が寄っているか」が見えます。多くの場合、いちばん長いブロックが導入か一般論の解説です。
  2. 各ブロックに「この記事にしか書いていないこと」があるかを一言で書く。 書けないブロックは空欄にします。つまずきやすいのは、書けそうな気がして長い説明を書いてしまうことです。一言で書けないなら独自性は薄いと見なします。
  3. 空欄でなかったブロックを、公式の型(具体的な数値/自分の評価/自分で試した手順と結果/到達のための整理/比較)のどれかに割り当てる。 どれにも入らないものは、いったん保留に置きます。判断に迷ったら「読者がこれを他所で読めるか」を基準にします。
  4. 空欄のブロックを、削る・出典を付けて短くする・自分の中身に差し替える、の3つに振り分ける。 一般的な用語解説は短くして本題に早く入る。他所の説明をなぞっている部分は、出典を示して要点だけにする。ここで削った分量は、埋め直さなくてかまいません。
  5. 公式の型のうち、この記事に1つも無い型を確認する。 これが「あと何を足すか」の答えになります。多くの記事で欠けているのは、自分で試した手順と結果、そして比較です。この2つは他所からは持ってこられないので、書けば確実に独自の分量になります。
  6. 足す前に、その中身を自分が確かめられるかを検証する。 手順なら自分で1回通せるか、比較なら両方を自分で見られるか。確かめられないものは書かない。ここを飛ばすと、独自性はあるが根拠のない記述が増えます。

この6ステップの出力は「目標◯◯字」ではなく、「ブロック3と5を削る/ブロック7に比較を足す」という具体的な作業リストです。

実際に1本通してみる

「ノートパソコンの選び方」という記事を4,200字で書いていて、上位ページに合わせて6,000字にしたい、という場面で通してみます。

ステップ1で割ると、こうなりました。

  1. 導入(600字)
  2. ノートパソコンの主要な部品の解説(1,200字)
  3. 用途別のおすすめスペック(900字)
  4. 価格帯の目安(400字)
  5. OSの違い(700字)
  6. 買う前のチェックリスト(400字)

ステップ2で「この記事にしか書いていないこと」を書き出すと、2・3・5が空欄になりました。部品の解説とOSの違いは、どのサイトにも書いてある内容をまとめ直したものです。用途別のおすすめスペックも、根拠が自分の中にありません。

ステップ3で型に当てはまるのは、4(価格帯の目安=具体的な数値)と6(到達のための整理)の2つだけ。4,200字のうち、公式の型に乗っているのは800字です。

ステップ4で、2を1,200字から400字に圧縮し、5は削除、3は保留にしました。これで3,000字弱に減ります。ここで「減ってしまった」と焦らないのがポイントです。

ステップ5で欠けている型を確認すると、自分で試した手順と結果、そして比較が1つもありません。ここに足すべきものが決まります。実際に2機種を同じ作業(表計算ソフトを開いて数千行を操作する、など)で使い比べて、どこで差が出たかを書く。そのうえで3の用途別スペックを、その比較結果に紐づけて書き直す。

結果として6,000字に届くかどうかは分かりませんが、増えた分はすべて他所には無い中身になります。目標が「あと1,800字」から「2機種を試して比較を1本書く」に変わったことが、この棚卸しの成果です。

ブロック仕分け判定表

自分の記事を当てはめるための表です。ステップ2〜4で使います。

ブロックの状態公式の記述との関係判定
具体的な数値・価格が入っている価値を加えている例に該当残す
自分で試した手順と結果がある「厳格なテストと評価」に近い残す・むしろ増やす
選択肢を並べて違いを示している「商品の比較」に近い残す・むしろ増やす
読者が目的の情報に行き着くための整理「ナビゲーション」に近い残す
一般的な用語解説が長い独自性の記述はない短くする
上位ページの内容を集めて並べた「つなぎ合わせ」の例に近い削るか自分の中身に差し替え
出典を示さず他所の説明をなぞっている「引用もせず転載」の例に近い出典を示して要点だけに
狙いたい語を含む見出しの下が一般論「キーワードは含んでいるが意味がない」に近い削る
他の自社記事と同じ解説を使い回し「類似コンテンツを複製」に近い1本にまとめて内部リンクに

つまずきやすい3点

短くすれば安全、ではありません。 スパムポリシーの該当節が条件に置いているのは価値と独自性の欠如なので、寄せ集めを1,000字に圧縮しても、寄せ集めであることは変わりません。ステップ4の削る作業は、ステップ5の足す作業と対になって初めて意味を持ちます。片方だけやると、薄いまま短い記事になります。

「作成方法は問わず」は、道具の話ではなく中身の話として読めます。 手書きでも、道具を使っても、この定義が条件に並べているのは価値と独自性の側です。生成した文章をどう扱うかについては、AI生成コンテンツとSEOの関係で公式の記述を整理しています。

表示側の文字数と本文の文字数を、同じ悩みとして扱わないことです。 タイトルや説明文が検索結果で切られるのは、前の節で見たとおり公式に記述がある挙動です。ここを短く整えることと、本文に独自の中身を足すことは、別々に進める作業です。説明文の書き方そのものはタイトルと説明文でクリック率を上げるにまとめています。

公開前チェックリスト

  • 見出し単位でブロックに割り、各ブロックの独自性を一言で書けたか
  • 一言で書けなかったブロックを、削る・短くする・差し替えるに振り分けたか
  • 公式の型(具体的な数値/自分の評価/試した手順と結果/整理/比較)のうち、欠けている型を名指しできたか
  • 足す中身を、自分で確かめられる形にしたか
  • 他の自社記事と同じ解説を使い回していないか
  • タイトルと説明文は、本文の分量とは別に、簡潔さの観点で見直したか

文字数は結果として出てくる数字です。数えるべきものを入れ替えると、「あと何字」ではなく「あと何を」で考えられるようになります。どの記事から手を入れるかの順番づけは記事リライトの優先順位、独自性の示し方はE-E-A-Tの点検チェックリストも合わせてご覧ください。

出典

  1. Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー - Google 検索セントラル
  2. 検索結果のスニペットを管理する - Google 検索セントラル
  3. 記事(Article)の構造化データ - Google 検索セントラル

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