[レベル: 中級]
重複コンテンツは、AI 検索での露出に悪い影響を与える可能性があります。
Microsoft Bing Blog がその理由を説明しました。
AI 検索でのビジビリティを重複コンテンツが阻害する理由
ユーザー意図に対して最も権威性が高く、関連性の高い情報源を特定するために LLM や検索インデックスが用いるシグナルを重複コンテンツは弱めてしまいます。
結果として、AI 検索での可視性 (Visibility) を低下させます。
重複コンテンツ自体が直接的なペナルティを受けるわけではありませんが、AI システムが情報を選択・クラスタリング・要約するプロセスを妨げる非効率を生み出します。
重複コンテンツが AI 可視性を損なう主な理由は次のとおりです。
意図シグナルの希薄化
AI 検索システムは、ユーザー意図を満たすことに強く重点を置くことで、従来の SEO に複雑さを加えています。
複数のページがほぼ同一の文言、構成、メタデータを含んでいる場合、AI モデルはどのバージョンがユーザーのニーズに最も適合しているかを容易に判断できません。
この曖昧さにより、いずれのページも、AI 生成の回答や要約の根拠ソースとして選ばれる可能性が低下します。
クラスタリングと代表選定のリスク
LLM は、（ほぼ）重複する URL を 1 つの「クラスタ」にまとめ、その中から 1 ページのみを代表として選択します。
- 誤ったバージョンの選択: ページ間の差異が小さい場合、主要で価値の高いページではなく、古い URL、キャンペーン用の派生版、またはパラメータ付きのバージョンを AI モデルが選んでしまう場合がある。
- 不可視化されるコンテンツ: 代表ページが選ばれると、クラスタ内の他の URL は AI の要約から事実上見えなくなり、意図したコンテンツが強調されない可能性がある。
更新遅延とクロール非効率
AI システムは新鮮で最新のコンテンツを優先します。
しかし、重複 URL を維持していると、クローラーは冗長または低価値のページの再訪に余分なリソースを費やしてしまいます。
- インデックス遅延: 無駄なクロールにより、新規または更新されたページが発見、インデックスされる速度が低下する。
- 古い AI 回答: クロール遅延により検索インデックスが古いままだと、AI システムは最新情報ではなく、過去の情報に基づいて回答を生成し続ける。
エンゲージメントと権威性シグナルの分散
AI 体験は、クリック、リンク、エンゲージメントといったシグナルに依存する従来の検索インデックスを基盤としていることが多くあります。
- 権威性の分断: 特定の 1 つの高パフォーマンスページにシグナルが集中されず、重複により複数の URL に分散される。
- 関連性の低下: こうしたシグナル分散はコンテンツ全体のランキングポテンシャルを下げ、関連性を評価する AI モデルにとって権威性が低く見える原因となる。
情報源特定の難しさ
同一の記事が複数ドメインに存在するシンジケーションコンテンツでは、AI システムがオリジナルの情報源を特定することが難しくなります。
明確な canonical タグがない場合、AI システムは元の制作者のサイトではなく、ドメイン権威の高い再掲載版を引用してしまう可能性があります。
◆◆◆
重複コンテンツはウェブにありふれたもので、必ずしも「悪」ではありません。
検索エンジンを騙す意図が見られないのであれば、ペナルティを与えられることもありません。
しかし、特に大量の重複コンテンツはクロールやランキングに悪い影響を及ぼす場合がありあます。
これは、AI 検索での露出や引用に問題を発生する可能性にも繋がります。
AI 検索においても重複コンテンツがないに越したことはないのです。
解消できるのであれば解消すべきです。
重複コンテンツを解決する方法は Google 検索の技術ドキュメントが詳しく説明しています。