AI検索が広まり始めてから、「ファンアウトクエリ」という言葉を耳にする機会が増えました。
これは単なる“新しいSEOの流行語”ではありません。
検索エンジンの評価軸そのものが変わり始めている“本質的な変化” です。
従来のSEOは「入力されたキーワード」を軸に判断されていましたが、
現在は “ユーザーの意図を多方向に推測し、関連する複数の疑問を同時に評価する” 時代に変わっています。
この記事では、ファンアウトクエリの基礎から、
ライティング・ロングテール戦略・構造化データ・WordPress制作実務まで、
1本で総合的に理解できるように整理しました。
1. ファンアウトクエリとは？
● Googleがクエリを“分解”して検索する仕組み
「レンタルサーバー 選び方」と検索したとき、
従来であればそのキーワードだけで評価されていました。
しかし今は違います。
AIは内部で、次のように 複数のサブクエリに分解して検索 します。
- 初心者向けレンタルサーバーは？
- 料金相場
- おすすめ3社の比較
- 失敗例
- WordPressに強いサーバー
- セキュリティの違い
- A社 vs B社
ユーザーは一度しか検索していませんが、
AIは“疑問セット”として多方向から情報を集めている のです。
● SEO評価が「点」から「面」に変わった
この仕組みによって、評価軸が以下のように変化しました。
- 旧：キーワード単体で評価
- 新：そのテーマ全体を理解しているかを評価
つまり、
“広い・深い内容を持つ記事ほど上位に入りやすい” という構造になっています。
2. AIが生成するサブクエリの種類
Googleが内部で生成するサブクエリはパターンがあります。
これが理解できると「何を書けばよいか」がクリアになります。
● 比較クエリ
- A vs B
- ユーザーに最適なのは？
- メリット・デメリット
比較表を入れる記事が強いのはこれが理由です。
● 暗黙のクエリ
ユーザーは書いていないけれど本当は知りたい項目。
- 注意点
- 失敗例
- 気をつけるべきポイント
- 判断基準
● 費用・相場
ほぼすべてのテーマに存在する「コスト」関連。
● エンティティ（人物・ブランド）
たとえば「SEO会社 評判」→サブクエリで
- ○○会社 評判
- ○○会社 実績
などブランド名を追加して検索する。
● ユーザーが次に検索しそうな疑問
AIは「2回目・3回目の検索」まで想定して答えを作ります。
3. ファンアウト時代のSEOコンテンツ設計
● “1キーワード＝1記事”時代は終わった
AIが複数クエリを同時に評価するため、
1つの疑問しか扱わない記事は評価されにくくなっています。
● 記事は“テーマの疑問セット”で作る
必要なのは、キーワードではなく「テーマ」。
例：SNSとHPのリンク効果
→ 周辺疑問（サブクエリ）は10～20個ある
→ その束をまとめた記事が強くなる
● H2/H3はサブクエリを整理して作る
以下は必須テーマ：
- 比較
- 注意点
- 判断基準
- 失敗例
- コスト
- FAQ
- ケース別の適した選び方
● Know / Do / Buy を1記事でカバーする
- Know（知りたい）：基礎・背景
- Do（やりたい）：手順
- Buy（選びたい）：比較・判断基準
この3つを1記事に入れる構造が最適です。
4. ファンアウト × 構造化データ（JSON-LD）の重要性
● AIは“構造化された答え”を拾う
とくに FAQPage・Article は、AI検索の回答として引用されやすい形式です。
● FAQPageが最強の理由
暗黙のクエリ（注意点・失敗例）に直接答える形式だからです。
● Article / WebPage / Person / Organization
これらを正しく入れると、
- どの記事か
- 誰が書いたか
- どの専門領域か
がAIに明確に伝わり、サブクエリ評価の精度が上がります。
● 比較は構造化と相性が良い
比較情報はAIが理解しやすく、回答にも使われやすい。
5. ファンアウト × ロングテール戦略
● “キーワード”ではなく“テーマクラスタ”で拾う
ロングテールは「単語を分割して記事量産」する時代から
“テーマごとに疑問セットを網羅”する時代 に変わりました。
● 内部リンクで“意図の面”を作る
親記事 → 子記事 → 関連記事
というクラスター型構造は、ファンアウトと非常に相性が良い。
● ロングテールを拾うH2構造
以下を必ず含める：
- 比較
- 注意点
- FAQ
- 判断基準
- 失敗例
● 旧ロングテールとの違い
旧：キーワードを細分化して記事を量産
新：1記事で複数のサブクエリを同時に拾う（AI評価方式）
6. WordPress制作 × ファンアウトSEO（実務向け）
● 制作会社が見落としがちなポイント
デザインがどれだけ綺麗でも、
構造化や内部リンクが弱いとAIに理解されません。
● ブロックテーマ×SEO×速度の最適バランス
- 必要な構造化
- 速度（CLS・LCP）
- 読みやすい階層構造
これらが揃って初めて“AIフレンドリー”になります。
● functions.phpで最低限やること
- パンくず構造
- メタ情報の統一
- カテゴリ体系の整備
● カテゴリ・タグ設計の役割が変わった
検索意図ベースでカテゴリを作ると、
AIがクラスタとして理解しやすくなります。
7. 実務で使える「ファンアウト最適化ライティング手順」
● ① 主クエリ → サブクエリを10〜20個抽出
AIが投げるであろうクエリを想定して書き出す。
● ② サブクエリをH2/H3に配置
- 比較
- 注意点
- 費用
- 手順
- 失敗例
- FAQ
が入っていれば80％完成。
● ③ AIライティングの正しい使い方
- 構成は人間
- 文章生成はAI
- 最終調整と差別化は人間
これが最適です。
● ④ 公開後の改善
- 内部リンクの整理
- 最新情報の更新
- FAQの追加
- 比較情報のアップデート
これを続けると“面の強さ”が上がる。
8. まとめ：AIがユーザーの代わりに“質問しまくる”時代のSEO
今のSEOは、キーワード単位ではなく、
テーマ全体に含まれる疑問セット をどれだけ網羅できているかが評価されます。
つまり、
“検索エンジンが1回で確認したい内容を、1記事で答える” という発想が重要です。
そのために必要なのは：
- サブクエリを理解するライティング
- 構造化データによる補強
- テーマクラスター化
- WordPress制作での正しい内部構造
- ロングテールを“意図の面”で捉える戦略
この5つを組み合わせた記事は、
AI検索時代で最も評価されやすい形になります。