温泉ブログ（温泉ランド.com）を始めて半年あまり。
今は、予約リンクが押されるたびに、どの記事のどのボタンが押されたかが記録に残る。
最初の1週間で50回、42人分。
少ないけれど、ようやく「どこで予約につながっているか」を数字で見られるようになった。
この仕組みを入れたのは、2つのAIに同じブログを査定させて、2つとも「まずここから」と言ったのがきっかけだった。
点数は、ずいぶん違ったけれど。
「これまでの記録は考えずに、第三者として査定して」
9月25日の朝、AI（Claude）にこう頼んだ。
これまでブログを作ってきた経緯は考えずに、外の人の目で温泉ランド.comを査定してほしい。
そのうえで、アフィリエイトの収益を上げるために直せるところを出してほしい。
AIは公開中の1,115本を全部読み、Search Console（Googleの検索の成績表）、Googleアナリティクス、楽天アフィリエイトの管理画面の数字を合わせて、7つの視点で点を付けた。
| 視点 | 点数 |
|---|---|
| 初めて来た読者の信頼 | 4 |
| 記事の質と量産 | 4 |
| 技術面・サイトの組み立て | 4 |
| 検索の数字 | 4 |
| 収益の仕組み | 4 |
| 検索結果での競合 | 4 |
| 買い手から見た値打ち | 3 |
総合は、10点中4点だった。
同じ日に、ChatGPTにも同じように頼んだ。こちらは100点中72点だった。
| 評価の軸 | 点数 |
|---|---|
| 記事の役立ち・宿選びへの貢献 | 18 / 20 |
| 検索の意図のとらえ方 | 17 / 20 |
| 他のサイトとの違い | 13 / 15 |
| サイトの作り・回遊 | 8 / 15 |
| 予約につなげる作り | 8 / 15 |
| 収益の効率 | 4 / 10 |
| 信頼・透明さ | 4 / 5 |
ChatGPTは、自分で書いていた
ChatGPTの査定の最初には、こう書いてあった。
アクセス数・Search Console・実際の楽天の成果件数は見ていない。
2026年9月25日時点の公開サイトだけを、第三者として見た。
つまりChatGPTは、お店の外から店構えと品ぞろえを見て点を付けた。
Claudeは、店構えに加えて、実際に人が来ているか、買われているかまで見て点を付けた。
2つの点数の差は、ほぼこの違いだった。
実際、店構えの評価は、Claudeの査定でも悪くない。
事実の正確さ、宿を紹介する枠の作り、広告の表示の正直さは、強みに入っていた。
点が下がったのは、数字のほうだった。
Claudeが見た数字
査定の中から、目を引いた数字を並べる。
| 見たもの | 数字 |
|---|---|
| 公開している記事 | 1,115本 |
| 90日間の、検索からのクリック | 1,172回 |
| 温泉地ごとの決まった型の記事 | 938本（全体の84%） |
| その型の記事が取ったクリック | 全体の35% |
| 「〇〇温泉のおすすめ宿7選」155本のクリック | 90日で15回 |
| 熱海の持ち物リスト1本のクリック | 90日で274回（全体の約4分の1） |
| 同じ温泉地の「7選」と、まったく同じ7軒を並べていた記事 | 約410本 |
| 1回の訪問で読まれるページ | 約1.2ページ |
| トップページから入ってきた訪問 | 7% |
いちばん人が来ている熱海の持ち物リストには、宿の予約の枠が1枚も無かった。宿への入口は、記事の終わり近くの文字のリンク1本だけ。人が来る記事と、宿を売る記事がずれていた。
そして、お金の数字。楽天トラベルの報酬は、宿の予約額の1%だ。
| 時期 | 報酬 |
|---|---|
| 8月 | 2,086円（予約4件。査定の時点ではまだ確定前） |
| 1日あたり | 8月は約67円、9月前半は約41円 |
| 9月まるごと（10月5日に見た数字） | 2,505円 |
AIの計算では、月1万円にするには、楽天トラベルの予約が月に約25件いる。
そのためには、今の約4倍の訪問が必要になる。
予約は月に3〜4件しかないので、1か月の数字は偶然で倍にも半分にもなる、とAIは断っていた。
一致したところ、食い違ったところ
点数はずれていたが、最初にやることは2つのAIで一致していた。
- 予約リンクのクリックを測る。 どこで押されているか分からないと、何を直しても効いたか分からない
- 新しい記事を量産するのは、今は優先しない
- 一般的な「おすすめ〇選」より、条件で選ぶ記事のほうが筋がいい
食い違ったのは、ChatGPTの提案のうち、数字と合わないものだった。
| ChatGPTの提案 | Claudeが見た数字 |
|---|---|
| 「湯かご」（気になる宿を入れておく機能）を、最後に比べる画面にする | 90日で宿を入れたのは2人だけ。ページは6回しか見られていない |
| トップページを、宿を決める入口にする | トップから入ってくる訪問は7%。93%は記事に直接来る |
| 楽天以外の予約サイトも並べて、報酬を比べる | 楽天の決まりに触れるおそれがある。並べられるのは、楽天で予約できない宿だけ |
どれも、店構えから見ればもっともな提案だ。
ただ、使われていない機能を磨いても、来ていない入口を整えても、予約は増えない。
AI同士が、お互いの案を直した
そのあと、写真の話になった。
査定のいちばんの弱みは「現地に行った形跡がない。写真の約99%が楽天の宿の写真」だった。
そこで、宿に泊まった人に写真を撮ってもらう案を、ChatGPTと詰めた。
その案をClaudeに見せると、依頼先のサイトの決まりを読んで、「泊まる費用を、写真を撮る人に払わせる形の依頼は禁止に当たるおそれがある」と指摘した。
ChatGPTはこの指摘をそのまま採った。
逆に、ChatGPTが出した「いきなり3軒ではなく、まず過去に泊まった人1件だけで試す」案を、Claudeは「私の案より良いです」と採った。
ちなみにClaude自身も、査定の途中で一度つまずいている。
指摘の1件ずつを別の担当に反論させる手順で、自分の作ったプログラムの誤りから「反論の結果が全部消えた」状態になった。
AIは誤りを認めて、結果を拾い直してから査定をまとめた。
そのあと、どうなったか
その日のうちに、予約リンクのクリックをGoogleアナリティクスに記録する仕組みを入れた。
最初の7日間で、50回・42人。
押されたのは予約ボタンが32回、写真が12回、文字のリンクが5回だった。
測る仕組みを作る途中で、記事どうしをつなぐリンクが692本、行き止まりになっていたことも見つかった。
その話は別の記事に書く。
一方で、「同じ7軒を並べた記事を新しく作るのをやめる」という提案は、まだ採るかどうか決めていない。
温泉地ごとの5本組は、今も作っている。
11月の初めには、条件で選ぶ記事の数字が出そろう。
それを見てから考えたい。
分かったこと
AIの点数は、AIが何を見たかで決まる。
同じブログが、外から見れば72点、数字まで見れば40点になる。
どちらが正しいというより、見ているものが違う。
AIに何かを評価してもらうときは、点数より先に「何を見ましたか」を聞くようにしている。
ChatGPTは、聞く前に自分で書いていた。
そこを読み飛ばさなければ、点数の差に驚くこともなかったと思う。
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