以下は、記事「Most SEO research doesn’t lie – but doesn’t tell the truth either」の日本語まとめ記事です。
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【SEO業界への警鐘】「嘘ではないが真実でもない」SEOリサーチの落とし穴とは？
■ 導入：そのSEO研究、本当に信頼できますか？
SEOの世界では、「それっぽく見える研究」が日々共有されています。しかし、それらの多くは「科学的なふりをした幻想」にすぎません。
著者Philipp Götzaは、「SEO研究の大半は嘘ではないが、真実も語っていない」と鋭く指摘します。
■ 1. なぜSEO研究は間違った地図になるのか？
- SEO研究はしばしば再現性がなく一般化も不可能
- ChatGPTの利用急増など背景データを考慮せずに誤解を与える
- 権威者による拡散が誤った理解を助長
- 平均値に頼る手法は実務への応用に弱い
「ピレネー山脈の地図を使ってアルプスを登るようなものだ」──例えは鋭いが現実的な問題。
■ 2. AI Overviewとの重複研究の問題点
- 各社が行う「AI Overview（旧SGE）と検索結果の重複分析」は方法がバラバラ
- キーワード数、種類、時期が異なり、再現性・汎用性が欠如
- 実際の平均重複率：約46%前後（5〜77%とばらつき大）
- クエリ・ファンアウト（AIによる再構成検索）を無視した分析多数
「山全体の地形を語るには、1つの崖の測定だけでは足りない。」
■ 3. 疑わしいSEO研究の実例
- Profound社：「ChatGPTとGoogleの一致率8〜12%」→ たった2つのクエリの繰り返し
- Semrush DiscoverやAdobe調査→ サンプルが偏っており、誤解を招く見出しで拡散
- 「Googleは劣化しているか？」という調査も、主観ベース・恣意的な設問が目立つ
■ 4. なぜ私たちは間違った研究を信じてしまうのか？
| 理由 | 説明 |
|---|---|
| 無知（Ignorance） | 知識がないが悪意もない |
| 知的限界（Stupidity） | 単に能力的に研究ができない |
| アマシア（Amathia） | 知っていて無視する自発的愚かさ。最も危険 |
| 利害・感情・バイアス | 自己正当化・無自覚な利害関係による判断の歪み |
「真実を語るより、自分を納得させることの方が上手い」
■ 5. 情報が増えても私たちは賢くなれない？
- SNSとアルゴリズムのドーパミン構造が「思考停止」を促進
- メディア・インフルエンサーが再生・共鳴・拡散のループを形成
- 「中身」より「目立つタイトル」が勝つ環境で、信頼性より注目が優先される
■ 6. SEOリサーチをより良くするために
▼ 調査する側の心得：
- 「自分が間違っている」前提で検証（反証思考）
- データセットと方法論の公開と検証（ピアレビュー）
- 平均値より分布と傾向を見る
- 継続的観測・行動ベースの検証
✅ 参考書：「The Craft of Research（研究の技法）」を読むべし
▼ 報道・発信する側の心得：
- 見出しに誇張・煽りワードを避ける
- 要約を鵜呑みにせず自分の目で読む
- 一次情報を確認する
- 先を急ぐより真実を尊ぶ
▼ 消費者としての心得：
- ソクラテスのように質問を重ねる
- 誰が？なぜ？どの手法？どれくらい妥当か？
- 小さな違和感を放置せず、自分の判断力を信じる
■ 7. おすすめ：SEO研究の評価に使えるプロンプト
最後に著者は、SEO研究を評価するためのプロンプト（AI入力文）を公開しています。
研究の信頼性、方法論、バイアス、データの鮮度などをスコア化して可視化できます。
📍これは「簡単な要約よりもはるかに優れた判断材料」になるとのこと。
■ 結論：「地図の精度を疑え、自分の基準を疑うな」
SEOは確率論であり、明確な因果性が存在しないことも多い領域です。
その中で求められるのは、**確実な答えではなく「より良い問い」**です。
- 本当に信頼できる研究とは何か？
- 情報の送り手としてどうあるべきか？
- 情報の受け手として自分は騙されていないか？
