生成AIの普及で、大量のページを安く公開できるようになりました。その結果、プログラマティックSEO（pSEO）の名のもとに大量のページを作り、順位を落としたり手動対策を受けたりするサイトが出ています。Search Engine Journalに寄稿したBotpresso創業者のニティン・マンチャンダ氏は、2016年からpSEOに取り組んできた経験をもとに、「良いpSEO」と「悪いpSEO」の違いを整理しました。
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プログラマティックSEOとは何か
プログラマティックSEOとは、データベースとテンプレートを組み合わせて、似た形の検索ニーズに応えるページを大量に作る手法です。マンチャンダ氏は、pSEOを「コンテンツの種類」ではなく「公開の方法」だと定義し、次の3つの要素で成り立つと説明しています。
- 繰り返し現れる検索パターン（例：「AをBに換算」）
- ページごとに固有の情報をもたらす構造化データ（例：すべての通貨ペアの最新レート）
- パターンの各バリエーションに答えるテンプレート
大事なのは、データが支えられる分だけページを作ることです。テンプレートや自動化そのものが罰せられるわけではなく、問われるのは「各ページに価値があるか」です。
「良いpSEO」と「悪いpSEO」の分かれ目
記事では、同じテンプレートから作った「リスボンの生活費」ページを例に違いを説明しています。
- 良いページ：家賃の相場、交通パス、食料品価格などを、継続的に更新されるデータセットから表示している
- 悪いページ：それらしい数字が並んでいるが、実はAIの推測で、出典も更新日もない。文章も都市名を入れ替えただけで、ほかの都市のページとほぼ同じ
見分ける質問はシンプルで、「その数字はどこから来て、いつ更新されたのか」です。マンチャンダ氏は、外から見ると同じに見える「AIによる大量公開」がpSEOと誤って呼ばれていると指摘しています。本物のpSEOを定義するのはデータであり、AIが書いたかどうかは判断基準ではありません。
Googleはどう見ているか
Googleは2024年3月5日に「大量生成コンテンツの不正使用」に関するポリシーを強化しました。自動化・人手・その両方のどれで作ったページでも対象になります。Googleはその後、検索結果の低品質で独自性のないコンテンツが45%減ったと報告しています。
また2026年9月には、Googleのジョン・ミューラー氏が、ドメイン名・技術・属性のあらゆる組み合わせでページを生成していたサイトについてBlueskyで言及しました。こうしたpSEOはスパムやそれに近い低品質なサイトにつながりやすく、すでに公開したページがサイト全体の評価に影響し得る、という趣旨です。記事は、Googleのダニー・サリバン氏の「直接そのページに来た訪問者が、意図してそこに来たと思えるか」という問いかけも紹介しています。
Googleのスパム対策の考え方については、ユーザー生成スパムのガイダンス更新もあわせて確認しておくとよいでしょう。
公開前・公開時・運用中のチェックリスト
マンチャンダ氏が実際に使っているチェックリストを、段階ごとにまとめます。
最初のページを作る前
- 独自のデータソースを特定する（名前を挙げられないなら、pSEOの計画として成立していない）
- ページを生成するのに必要な「データの充足度」の最低基準を決め、コード側で強制する
- テンプレートごとに、キーワードの言い換えではなく異なる検索意図に対応しているか確認する
- タイトル・説明文・構造化データのルールも、本文と同じくらい丁寧に設計する
- ページの作り方とデータの更新頻度を説明する一文を用意する
- 自社の計測データや複数データの組み合わせなど、他社にない付加価値を見つける
公開時
- いきなり全ページではなく、25〜50ページのテスト公開から始める（インデックス率を確認する前に1万ページを公開するのが、最もよくある失敗だとしています）
- Search Consoleだけに頼らず、サーバーログを使ったインデックスの確認を初日から行う
- サンプルを人の目で確認する。10ページを最後まで読むほうが、どんなスコアよりも多くのことが分かるとしています
運用中
- テンプレートごとに、URLあたりのクロール数を毎月確認する
- 公開前に「撤退ルール」を決める（一定期間内に、AI機能を含めて表示がゼロのページが一定割合を超えたら削除・統合する、など）
- テンプレートを変えたら再レビューする（1か所の修正が全ページに及ぶため）
- アップデートの後ではなく、定期的に整理する
AI検索の時代に合わせたpSEO
記事では、SparkToroがSimilarwebのデータをもとに、2026年1〜4月の米国のGoogle検索の68%がクリックなしで終わったと推計していることも紹介しています（2024年は約60%、2016年は約45%）。AI Overviewsは20%を超える検索で表示されているとされます。
こうした環境を踏まえ、マンチャンダ氏は次の点を勧めています。
- ページ数を減らし、他にないデータを持つページに絞る
- テンプレートを作る前に、狙う検索パターンを決める。単一の事実を問う検索はGoogleが直接答えやすい一方、比較・計算・予約・地域の店舗探しなどは、まだページへの流入が見込める
- Search Consoleの生成AI関連のパフォーマンスレポートを使い、テンプレートのグループごとにAI面での表示とクリックを比べる
日本のサイト運営者が取り入れたいこと
日本でも、地域名×サービス名、駅名×業種などの組み合わせで大量のページを作る手法はよく見られます。今回の記事から言えるのは、「組み合わせの数」ではなく「組み合わせごとに固有のデータがあるか」で判断すべき、ということです。既存のpSEOページがある場合は、まず数ページを選んで最後まで読み、数字の出典と更新日を説明できるか確認するところから始めるとよいでしょう。
まとめ
プログラマティックSEOは、AIの登場で「作れるかどうか」から「作るべきかどうか」が問われる段階に入りました。
- pSEOは公開の方法であり、価値を決めるのはページごとの固有データ
- AIが書いたかどうかではなく、数字の出典と更新日が説明できるかが分かれ目
- 小さく公開してインデックス率を確かめ、撤退ルールを事前に決めておく
- AI検索の時代は、ページ数を絞り、比較・計算など「ページに来る理由」がある検索を狙う
大量に作れる時代だからこそ、1ページずつの存在理由を設計できるかが、評価を分けることになりそうです。
