転職技研の編集・検証方針
「高校生でも意味が分かるが、経験者が読んでも薄くない」を編集基準に、専門職・技術職の転職サービスを検証します。知名度や広告報酬ではなく、どんな人に合うか、数字の根拠は何か、自分なら何を確認すべきかまで分かる記事を目指します。
公式・公的情報を優先し、会社全体とサービス単体を分けます。数字は「対象・期間・出典・意味・注意点」の5点を確認。口コミは母数と出所を示し、実利用していない体験談は作りません。広告リンクがあっても、弱点や向かない人を削りません。
運営・編集責任者について
転職技研 運営者は、不動産営業10年。顧客の希望条件整理や比較検討、意思決定支援に携わり、現在は賃貸住宅業界の団体関連業務で会員企業支援やセミナー企画・運営を担当しています。
転職技研では、その実務経験をもとに、転職サービスの対象条件・求人情報・実績数字・運営会社情報を公式・公的情報から確認し、分かりやすく整理しています。
※人材紹介会社のキャリアアドバイザー経験はありません。
情報源は「公式・公的情報 → 確認可能な第三者情報 → 転職技研の解釈」の順で扱う
サービス公式サイト、運営会社の会社概要・公式発表、厚生労働省などの公的データを最優先します。次に、投稿者・件数・調査方法を確認できる第三者口コミや取材記事を補助材料として使います。そのうえで、転職技研がどう読むかを「整理」「注意点」として分けます。
検索結果に多く出ているから正しいとは限りません。同じ公式数字を転載した記事が10本あっても、独立した10個の根拠とは数えません。
数字は必ず5点セットで読む
たとえば「平均年収アップ150万円」でも、全転職者の平均なのか「年収が上がった人だけ」の平均なのかで意味は変わります。数字そのものより母集団を先に確認します。
会社名と専門用語は、初めて出る場所で説明する
株式会社MyVision、SIer、SES、情シス、施工管理、母集団など、業界では一般的でも初めて読む人には分かりにくい言葉があります。記事では初出時に短く説明し、必要に応じて用語集へつなぎます。
一方、経験者向けの具体性を落とさないため、技術領域、職種、資格、担当工程、求人条件など、判断に必要な専門的な情報は省略しません。
公式情報・第三者情報・転職技研の解釈を混ぜない
広告主が公表した実績は「公式発表」、第三者サイトの評価や体験談は「第三者情報」、そこから導く判断材料は「転職技研の整理」として区別します。公式の成功事例を、一般的な転職結果や平均値のようには扱いません。
口コミは「件数・投稿者・時期・立場」を確認する
口コミ12件の平均点と、登録者5万人の公式実績は同じ種類の数字ではありません。また、運営会社で働く社員の口コミと、転職エージェントを利用した求職者の口コミも別物です。母集団が異なる情報を混ぜて「評判が良い/悪い」と断定しません。
実利用していないサービスの体験談や口コミは作らない
転職技研運営者が実際に利用していないサービスについて、利用したように見える一人称レビューや架空の口コミは掲載しません。運営会社全体の口コミを、特定サービスだけの口コミとして転用することもしません。
検索意図は「知りたいこと」と「次に判断したいこと」の両方を見る
「○○ 評判」と検索する人は、口コミだけでなく「怪しくないか」「自分に合うか」「デメリットは何か」「登録すると何が起こるか」まで確認したいケースが多くあります。記事は検索語を繰り返すのではなく、読者が次の判断へ進める順番で構成します。
「30秒でわかる概要」を先に置き、その後に根拠と判断材料を示す
スマートフォンでも短時間で全体像をつかめるよう、広告記事ではPR表示を明示したうえで「30秒でわかる概要」を先に置きます。その後に検証方針・目次、向く人・注意したい人、数字や口コミの根拠、面談で聞く質問、次の行動へ進むCTAを配置します。申込みリンクだけを先に押す構成にはしません。
広告・アフィリエイト報酬と編集上の判断を分ける
当サイトは成果報酬型広告を掲載する場合がありますが、報酬額だけで掲載順や記事内容を決めない方針です。広告対象でもデメリットや対象外になりやすい条件を記載し、読者に不要な登録を促す表現は避けます。詳しくは広告掲載ポリシーをご覧ください。
CTAは「申し込ませる場所」ではなく、判断を一段進める場所にする
CTA(Call To Action)は、読者に次の行動を案内する部分です。転職技研では「今すぐ転職すべき」と迫るのではなく、「自分の条件で求人があるか確認する」「無料相談で市場価値を聞く」など、その記事で残った不明点を確認する行動につなげます。
情報が変わる領域は確認日を明記し、矛盾があれば隠さず説明する
求人数、対象者、実績数値、役員、申込み条件、広告条件は変更されます。重要記事では最終調査日を明記し、古いLPと現行会社概要で情報が違う場合も、都合のよい方だけを採用せず更新時期の差として説明します。
AIは調査・整理・草案・レビューに使うが、事実確認を省略しない
記事構成、表現の改善、論点漏れの確認にAIを利用する場合があります。ただし、AIの出力だけを根拠に数字・対象条件・口コミを断定しません。重要な事実は公式・公的情報と照合し、確認できない内容は「不明」「要確認」として扱います。