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    公開日:2025.12.29

クエリファンアウト(Query Fan-out)とは?:SEOにおける重要性とその活用法

1.はじめに

近年、検索エンジンの進化に伴い、「クエリファンアウト(Query Fan-out)」という概念が注目を集めています。これは、ユーザーの多様な検索意図に対して、より網羅的かつ的確な情報を提供する検索技術の進化を示すものです。

(1) クエリファンアウト(Query Fan-out)とは

クエリファンアウトとは、ユーザーが入力した一つの検索クエリ(質問)を、検索エンジンが複数の関連性の高いサブクエリに分解し、それぞれに対する情報を検索・取得した上で、統合して回答を生成する仕組みを指します。

用語意味
クエリファンアウト1つのクエリを複数に分解し、情報を広範囲に収集・統合する検索処理
サブクエリ元となるクエリから分解された、より具体的な個別の検索クエリ
情報統合分解されたサブクエリで取得した複数の情報を、ユーザーに分かりやすい形でまとめるプロセス

(2) なぜ今、クエリファンアウトが重要視されるのか

この技術が重要視される背景には、AI検索や大規模言語モデル(LLM)の台頭があります。ユーザーは、単なるキーワード検索から、より複雑で多角的な情報を求めるようになっています。クエリファンアウトは、こうした変化に対応し、ユーザーの「知りたい」というニーズに深く応えるための基盤技術と言えるでしょう。

2.クエリファンアウト(Query Fan-out)の基本概念と仕組み

(1) クエリファンアウトの目的

目的は、単一のキーワードに依存するのではなく、検索クエリに含まれる複数の意味や関連情報を抽出し、それぞれに対応する検索を実行することにあります。

(2) 従来のキーワードマッチング検索との違い

従来のキーワードマッチング検索は、入力されたキーワードと完全に一致する、あるいは類似する情報を探し出すことが中心でした。しかし、クエリファンアウトでは、このアプローチを拡張します。

3.クエリファンアウトが注目される背景

近年、クエリファンアウトが注目される背景には、検索エンジンの進化とユーザーの検索行動の変化が挙げられます。特に、LLM(大規模言語モデル)とAI検索の台頭が、この変化を加速させています。

(1) LLM(大規模言語モデル)とAI検索の台頭

ChatGPTに代表されるLLMは、複雑な質問に対しても人間のように自然な文章で回答を生成する能力を持っています。これにより、ユーザーは単一のキーワードで検索するだけでなく、より具体的で対話的な質問をするようになっています。

(2) ユーザー検索行動の変化とAIモードの普及

AIモードの普及により、ユーザーは知りたい情報を「調べる」というより、「AIに質問して回答を得る」という感覚で検索を行うようになりました。この変化は、検索クエリの多様化と複雑化を招いています。

関連記事:Google検索の「AIモード」とは?使い方、SEOへの影響とは

(3) 従来の「点」から「面」への検索・情報取得構造の変化

従来の検索は、個々のキーワード(点)に合致する情報を提示するものでした。しかし、AI検索では、複数の関連情報やサブクエリを統合し、トピック全体を網羅する「面」として情報を提供するようになっています。

(4) GoogleのAI Overviews(AIによる概要)との関連性

GoogleのAI Overviews(AIによる概要)は、まさにこのクエリファンアウトの概念を体現した機能と言えます。ユーザーの検索意図を深く理解し、複数の情報源から得られた情報を統合して、包括的な回答を提示します。

関連記事:AI Overviewsとは?検索順位への影響とAIO・SEO対策

これらの要因が複合的に作用し、クエリファンアウトへの対応がWebサイト運営者やSEO担当者にとって不可欠となってきています。

4.Webサイト運営者のためのクエリファンアウト対策

具体的には、以下の対策が有効です。

(1) キーワード戦略の再構築:トピッククラスター戦略の重要性

単一のキーワードに固執するのではなく、中心となるトピック(ピラーページ)と、それに関連する複数のサブトピック(クラスターコンテンツ)を関連付けていく「トピッククラスター戦略」が重要となります。これにより、検索エンジンはサイトが特定のテーマについて深い網羅性を持っていると認識しやすくなります。

関連記事:効果的なトピッククラスターの設計:サイト構造とSEOコンテンツ戦

(2) コンテンツ構造の最適化

– 内部リンクの戦略的活用

ピラーページからクラスターコンテンツへ、またその逆方向へも、関連性の高いページ間を内部リンクで適切に繋ぐことで、クエリファンアウトに対応した情報構造を強化します。

– FAQ形式コンテンツの有効性

ユーザーが抱える疑問や関連する質問を先回りしてコンテンツ化し、FAQ形式で提供することは、多様な検索意図に応える上で効果的です。

関連記事:【SEO対策】FAQとQ&Aはどう違う?サイト別の最適な構造化マークアップ

(3) 信頼性・権威性の向上(E-E-A-T)

専門性、経験、権威性、信頼性(E-E-A-T)の向上は、AI検索においても評価される重要な要素です。情報源の明記や専門家による監修などを通じて、コンテンツの信頼性を高めることが不可欠です。

(4) 技術的SEOの観点からの見直し

検索エンジンやAIがコンテンツの内容をより正確に理解・評価できるようにするためには、構造化データの適切な実装に加え、技術的なSEO全体の見直しが重要です。
具体的には、XMLサイトマップの整備によるURL把握の最適化、内部リンク構造の改善によるクローラビリティの向上、タイトルやメタディスクリプションなどメタタグの適切な設定が挙げられます。
これらを総合的に整備することで、検索エンジンおよびAIによる情報抽出や理解が促進され、コンテンツの評価向上につながります。

参照リンク:Metaflow AI | AI Marketing Agents Platform

5.まとめ

クエリファンアウトの概念は、現代の検索エンジン、特にAI検索の進化において極めて重要です。ユーザーの検索意図が多様化し、より包括的な情報提供が求められる中で、単一のキーワードに固執するのではなく、関連するトピック全体を網羅するコンテンツ戦略が不可欠となります。

検索エンジンがユーザーの多様な検索意図を理解できるようになった今、クエリファンアウトを理解し、対策することで、結果としてWebサイトへの集客向上に繋がることが期待できます。

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