GEOにおけるエンティティベースのコンテンツクラスターがキーワード戦略を4倍上回る成果 - 他にも同じ結果を見ている人はいますか？

なぜクラスターがAIに有効なのか説明します。

AIシステムがあなたのコンテンツを処理する流れ:

1. インデックス化 - AIがコンテンツをクロール・保存
2. エンティティ抽出 - 人物、場所、概念、ブランドを特定
3. 関係性マッピング - エンティティ同士のつながりを把握
4. 権威スコアリング - 網羅性と深さを評価
5. 引用判断 - 回答に使う情報源を選択

クラスターが勝つ理由:

個別ページの場合:

• AIは点在した言及しか見つけられない
• 明確な関係性マップがない
• 権威シグナルが弱い

エンティティクラスターの場合:

• AIはあなたのコンテンツでナレッジグラフを構築
• 関係性が明示的
• 権威シグナルが強い

検証効果:

AIは引用前に複数の裏付けを求めます。クラスターは内部で検証を提供します:

• ピラーがスポークの内容を確認
• スポークがピラーの内容を確認
• クロスリンクで検証ネットワークを作成

複数の証人が同じ話をするようなもの。AIはそれをより信頼します。

スキーママークアップの重要性は大きいです。データが示す内容：

スキーマあり・なしの比較:

構造化データあり／なしのクラスターでテストしました。

• スキーマなし: AI引用率25%
• スキーマあり: AI引用率41%

スキーマが重要な理由:

スキーマはエンティティ間の関係を「明示的」にします。AIが推測せずに済みます。

クラスターに必須のスキーマ:

ピラーページに:

{
  "@type": "Article",
  "mainEntity": {...},
  "hasPart": [
    {"@type": "WebPage", "url": "spoke-1"},
    {"@type": "WebPage", "url": "spoke-2"}
  ]
}

スポークページに:

{
  "@type": "Article",
  "isPartOf": {"@id": "pillar-page-url"}
}

インサイト:

コンテンツ構造は必要条件ですが十分条件ではありません。スキーママークアップはAIに構造を伝えるメタデータ層です。

両方が重要で、組み合わせると効果が倍増します。

20社以上でクラスターを導入した経験からパターンを共有します。

最適なクラスターサイズ:

• 最小: 5ページ（ピラー＋4スポーク）
• 理想: 8～15ページ
• 有効な最大: 25～30ページ

30を超えると効果は減少。サブクラスター化を推奨。

クラスターの深さも重要:

浅い: ピラー → スポーク（1段階） 深い: ピラー → スポーク → サブスポーク（2段階）

競争の激しいテーマでは深掘りすべき。AIは網羅性を好みます。

内部リンクのルール:

各スポークは以下にリンク:

• ピラー（必須）
• 関連スポーク2～3（文脈リンク）

ピラーは:

• 全スポークへ（整理されたセクションで）

クラスター効果を損なう要素:

• クラスターにリンクされていない孤立ページ
• ページ間の矛盾した情報
• エンティティ名の不統一
• 質の低いピラーコンテンツ

エンタープライズ規模でのクラスター戦略推進の観点：

ガバナンスの課題:

50以上のクラスター、3000ページを運用中。管理には以下が必要です。

• クラスターごとの責任者
• クラスター単位のコンテンツカレンダー
• 品質基準
• 定期監査

クラスター管理システム:

1. クラスタースコアカード - 各クラスターの指標
2. ギャップ分析 - 不足スポークタイプの特定
3. 鮮度トラッキング - 各記事の最終更新日
4. AI可視性 - クラスター単位での「Am I Cited」モニタリング

測定している指標:

インサイト:

クラスター戦略の大規模運用は「プロジェクト」ではなく「プログラム」。継続的な運用・予算が必要です。

SaaS分野でのクラスター戦略事例：

当社のクラスターマップ:

製品カテゴリ（ピラー）
├── [カテゴリ]とは？（定義）
├── [カテゴリ]のメリット（価値提案）
├── [カテゴリ]の選び方（バイヤーズガイド）
├── [カテゴリ]のベストプラクティス（ハウツー）
├── [自社製品] vs 競合（比較）
├── [カテゴリ]×[用途]（セグメント別）
└── [カテゴリ]FAQ（質問）

競争上の優位点:

ChatGPTで「[カテゴリ] おすすめ」と聞くと当社が引用される理由は、

• 網羅的なカバレッジによる権威性
• 同一トピックへの多角的アプローチ
• 明確な専門性の提示

実際の数値:

クラスター前：関連AIクエリで5%言及 クラスター後：38%言及

営業面のインパクト:

「ChatGPTでおすすめされた」とデモ中に言及されるようになりました。以前はありませんでした。

クラスターがAIに効く理由はエンティティ層にあります：

エンティティ vs キーワード:

キーワード：「筋力トレーニング　エクササイズ」 エンティティ：「筋力トレーニング」（概念）→「エクササイズ」（種類）→「バーベルスクワット」（個別）

AIはエンティティをネイティブに理解します。

ナレッジグラフはエンティティベース。エンティティ構造でコンテンツを組めば、AIが知識を格納する方式と直結します。

エンティティの関係タイプ:

• is-a: バーベルスクワットはコンパウンドエクササイズの一種
• part-of: コンパウンドエクササイズは筋力トレーニングの一部
• related-to: 筋力トレーニングは筋肥大に関連
• used-for: バーベルはコンパウンドエクササイズに使う

クラスター構造もこれを反映させるべきです。

ピラー：主要エンティティ（筋力トレーニング） スポーク：関連エンティティとその関係

命名一貫性のルール:

クラスター内で全く同じエンティティ名を使用。「筋力トレーニング」→「ウェイトトレーニング」「レジスタンストレーニング」などと混在させない。

不統一だとAIの認識上、エンティティが分断されます。

ローカルビジネスでもクラスターは有効です：

ローカルクラスター構造:

[サービス] in [都市]（ピラー）
├── [サービス]とは？（定義）
├── [サービス]の流れ（仕組み）
├── [都市]での[サービス]料金（価格）
├── [都市]のおすすめ[サービス]業者（業界ページ）
├── [顧客タイプ]向け[サービス]（セグメント）
├── [サービス] vs [代替]（比較）
└── [サービス]FAQ（質問）

ローカルエンティティ最適化:

ロケーション関連のエンティティを統一して入れる：

• 市名
• 近隣エリア
• 周辺地域
• 地元のランドマーク

ローカルAIの優位点:

「[都市]のおすすめ[サービス]」と聞かれた時、AIはローカル権威シグナルを必要とします。クラスターで提供できるのは、

• サービス専門性（網羅的カバー）
• ローカル知識（ロケーションエンティティ）
• ソーシャルプルーフ（レビューやお客様の声）

ローカルクライアントの実績:

導入前：ローカルAIクエリで未言及 導入後：「[都市]の[サービス]」クエリの45%で引用

ローカルクラスターは競合が少ない分、効果が出やすいです。

皆さんの知見が素晴らしいので、私なりにまとめたフレームワークを共有します：

エンティティベースクラスター設計図:

構造:

主要エンティティ（ピラー）
├── 定義スポーク（What is...）
├── プロセススポーク（How to...）
├── 比較スポーク（vs代替案）
├── 利点スポーク（重要性）
├── セグメントスポーク（[エンティティ]×[用途]）
└── FAQスポーク（質問集）

成功のための重要要素:

1. エンティティの一貫性 - 同じ名称を徹底使用
2. 網羅的カバー - 1クラスターにつき8～15ページ
3. 戦略的内部リンク - 全スポーク→ピラー＋関連スポーク
4. スキーママークアップ - hasPart/isPartOf の関係設定
5. 継続的運用 - 新規追加・定期監査

なぜ4倍の成果が出るのか:

• AIが構造からナレッジグラフを形成
• 検証効果で権威性アップ
• 多様なクエリパターンに対応
• 専門性を明示

測定ツール:

結論:

エンティティベースクラスターはAIだけでなく、コンテンツ戦略全体に優れています。4倍の改善は現実で再現可能です。

このスレッドを価値あるものにしてくれた皆さんに感謝します！