AI併用記事の品質ゲート設計｜差し戻しが起きやすい観点
AI併用記事の品質ゲートは本数でなく差し戻し理由の可視化で設計します。本誌が運用する7スクリプトの構成と、規約自身の誤りを検査が検出した実測記録から、差し戻しが起きやすい観点を示します。
CONTENT
コンテンツ制作
検索とAI検索の両方で評価される記事・コンテンツの作り方。構成設計からAI活用執筆、品質チェックまでの実制作フローを公開します。
図解は記事にどんな情報を足すか｜文章と使い分ける設計基準
図解は本文の言い換えではありません。循環・時間軸・入れ子・分岐・位置関係という5条件と、機械検品の実際の基準から、図解と文章を使い分ける判断手順を具体例つきで示します。
内部リンクをAIに提案させる設計｜検証観点の作り方
内部リンクをAIに提案させると、不自然なリンクが混ざります。Link WhisperとInLinksの公式機能を参照しながら、自作プロンプトの出力形式と、死にリンクを機械検出する検証観点の作り方を示します。
AIリライトで文体を保つ設計｜スタイルガイドに入れる要素
AIリライトで文体が崩れるのは、渡す情報量が足りないためです。口癖・断定調・文長という3要素をスタイルガイドに数値化して入れる方法を、自社の執筆規約を実例に示します。
AI生成記事の独自性を左右する設計｜プロンプトに足す3要素
AI生成記事の独自性は書き手の才能でなく、プロンプトに何を投入するかで決まります。構成の具体化・自社実測データの投入・失敗例の明記という3要素を、公式基準と自社の実例で示します。
AI生成記事の品質評価｜事実正確性・独自性の検証観点
AI生成記事は独自性が無ければGoogleのスパムポリシーに抵触します。事実正確性・独自性・冗長さの3軸に分け、公式ガイダンスに基づく確認観点とチェックリストを示します。
AIで記事を作るプロンプト設計｜工程ごとに何を指示するか
AIで記事を作る際、調査・構成設計・執筆・図解指示・ファクトチェックの各工程でAIに何を指示すべきかを具体的に整理します。本誌自身の制作過程で実際に起きた事故を教訓に、工程ごとの指示内容を示します。
AIで記事を作る工程設計｜構成から入稿までの分業表
AIで記事を作るとき、どこまでAIに任せ、どこで人が最終判断するか。本誌が運用する構成・執筆・図解・ファクトチェック・入稿の5工程の分業表と機械検証の仕組みを具体的に示します。
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