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分析・調査

Top10引用ページ深掘り:人材クエリのGEO詳細分析

目次
#GEO #AI Overview #人材
本レポートでは、人材関連クエリのAI Overview引用データから、最も多く引用されたTop10ページを対象に深掘り分析を実施しました。各ページのSEO順位分布・スニペット重複率・サイト構造を可視化し、引用されやすいページの特徴を探ります。

調査概要

10
分析対象ページ数

【分析1】SEO順位分布(ページごと)

各ページが引用された検索クエリにおけるGoogle検索順位の分布。圏外 = 20位以下。

💡 考察:SEO順位と引用の関係

doda(1位:10件)やJAC Recruitment(1位:8件・2位:7件)は引用の多くがSEO上位順位に集中しており、検索上位にランクインしているクエリで引用される傾向がある。

一方、KOTORA JOURNAL(127608-2)は引用17件のうち14件が圏外であり、lhh.com(圏外8/15件)やイーデス(圏外6/15件)も同様の傾向を示します。専門性の高いコンテンツはSEO順位に関わらず、Query Fan-outによって幅広いクエリから引用されることがわかります。SEO上位集中型と専門コンテンツ圏外引用型の2パターンが人材業界でも共存しています。

【分析2】スニペット重複率(ページごと)

同一ページが複数クエリで引用された際、同じスニペットが繰り返し使われているかを集計。重複率が高いほど、特定の文章が多くのクエリで引用されやすいことを示す。

ページ引用数ユニーク重複数重複率
Robert Half Japan23716
69.6%
転職エージェントのJAC Recruitment(ジェイ エ…221111
50.0%
KOTORA JOURNAL17134
23.5%
pasonacareer.jp1688
50.0%
doda16610
62.5%
DYM |1587
46.7%
lhh.com1578
53.3%
イーデス1596
40.0%
マイベスト14113
21.4%
KOTORA JOURNAL1495
35.7%
💡 考察:スニペット重複率が示すコンテンツの特徴

キラーパッセージ型として、Robert Half Japan(69.6%)とdoda(62.5%)が該当します。これらのページでは引用スニペットが特定の文章に集中しており、AIが同一パッセージを複数クエリにわたって繰り返し参照する構造になっています。

対照的に、マイベスト(21.4%)とKOTORA JOURNAL(127608-2、23.5%)は広カバレッジ型です。クエリごとに異なるスニペットが選ばれており、コンテンツ全体が多様なクエリ意図に対応した構造となっています。キラーパッセージ型と広カバレッジ型という2つのモデルが人材業界でも共存していることが確認されます。

【分析3】サイト構造

  • 権威性<address>/<cite>タグ、class名に"author"を含む要素、または「著者」「監修」「執筆者」の見出しが存在
  • 見出し構造:h1が1つかつh2が2つ以上
  • 表/リスト<table><ul><ol>のいずれかが存在
  • FAQ<details><dl>が存在、または「FAQ」「よくある質問」等の見出しが存在
  • 目次:h2が1つ以上存在
  • passage数:抽出したテキストブロック数
  • passage中央値文字数:全passageの文字数の中央値
ページ 権威性 見出し構造 表/リスト FAQ 目次 passage数 passage中央値文字数
Robert Half Japan50236
転職エージェントのJAC Recruitment(ジェイ エ…53282
KOTORA JOURNAL66319
pasonacareer.jp38224
doda37362
DYM |55472
lhh.com24258
イーデス70422
マイベスト511,179
KOTORA JOURNAL35304
💡 考察:サイト構造と引用傾向

見出し構造・表/リスト・目次は全10ページで確認されました。権威性シグナル(著者・監修情報など)は5/10ページと人材業界ではやや多い傾向があり、信頼性を担保する要素として機能していると見られます。FAQ要素は7/10ページで確認されており、比較・選択型クエリが多い人材領域ではFAQ構造との親和性が高いことが示されています。

passage中央値文字数が1,179文字と突出しているマイベストが14件引用されていることは、長文コンテンツも十分にAI引用の対象となることを示しています。他のページが200〜470文字程度であることを踏まえると、passage長よりもコンテンツの構造と情報密度が引用の決定要因として大きいと考えられます。

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