実際の読者の疑問から始め、たどれる出典パックを構築し、記事が何を加えるかを定義します。検索ボリュームだけでは有用性を立証できません。
生成されたトピック案のリストは出発点であり、読者がその記事を必要としている証拠ではありません。一般的な概要よりも具体的に答えられる疑問を選びましょう。
実際の疑問を集める
サポートの問い合わせ、製品の利用に関する質問、利用可能な検索クエリのレポートを確認します。観察された疑問と推測された読者ニーズを区別します。測定された検索ボリュームが低いからといって、そのトピックに価値がないとは証明できません。狭いサポート上の問題でも、文書化する価値がある場合があります。
検証可能な貢献を定義する
そのページが何を加えるかを1文で書きます。例えば、「その隙間がテキスト内の空行なのか、貼り付け先エディタの段落スペースなのかを示す」です。これは「AIフォーマットのすべて」よりも precise です。
自分でタスクを試す
機密でないサンプルを使い、入力を記録し、結果を検査します。挙動を再現できない場合は、仮定に基づいて記事を組み立てるのではなく、不確実性としてラベル付けします。
出典パックを構築する
技術的・統計的な主張には、元の文書や研究を優先します。各出典について、URL、確認日、裏付ける主張、限界を記録します。コミュニティの議論は疑問を明らかにできますが、逸話が一般的な失敗率を立証するわけではありません。
AIツールが提案したすべての引用を開きます。引用された資料が存在し、下書きの主張どおりに述べているか確認します。
ブリーフを作る
読者、疑問、冒頭の回答、実例、関連する出典、避けるべき主張を含めます。下書きには、もっともらしい数値で隙間を埋めるのではなく、不確実性を保つよう求めます。
公開前に、Googleのpeople-first review questionsを第二の視点として使いますが、アクセスの保証とは考えないでください。
上記の例については、spacing guideとspacing cleanerを比較してください。ツールへのリンクは、読者のタスクの完了に役立つ場合にのみ行いましょう。