解説型は実測型の35倍表示された: 90日集計

このブログを運用していて、数字を見返して一番驚いたのはここでした。

解説型の記事は、実測型の35倍の表示を取ります。

365本のブログを90日間観測した結果です。

私はこのサイトを「自分で測った数字を置く場所」として始めました。これは少し気まずい事実でした。がんばって測った記事ほど、検索結果の表示回数が伸びていません。

ただ、数字の読み方を間違えなければ、この35倍差は「実測型をやめろ」の意味ではありません。

「解説型」と「実測型」の区別

まずどちらがどちらかを決めます。私は次のように分けています。

解説型: 主題を「すでに検索窓で打たれている固有名詞」に置く記事。製品名、論文ID、公式仕様、法令名など。読者が記事タイトルを見る前から、その固有名詞で何かを探しています。

実測型: 自分で測った数字を主題に置く記事。「RTX 4070 で 2.8倍」「412 micro-decisions」のように、計測条件と結果の組で成立します。固有名詞は含まれていても、主題はあくまで実測値です。

区別の目安は、タイトルからその固有名詞を抜いたときに記事が立つかどうかです。立つなら実測型。立たないなら解説型。

この分類は私が勝手に引いた線で、他のブログの書き手が同じ線を引くとは限りません。

90日集計で何が起きていたか

GSC の 2026-06-03〜2026-09-01 の 90日分を取り、kenimoto.dev の ブログ 365ページで集計しました。全数値は docs/article-formats.md に置いてあります。

記事1枚あたりの表示が 560.1 対 15.9。35.2倍です。

平均順位はほぼ同じ (9.8 と 9.6) です。

つまり「解説型の順位が高いから表示が多い」のではありません。同じ順位でも背後にあるクエリの検索回数が違います。解説型は打たれるクエリに乗っています。実測型は打たれないクエリに乗っています。

上位2枚 (5,704 表示と 4,578 表示) を外しても、残り 18枚で 51.2 対 15.9 で3.2倍残ります。上位記事に全部引かれているわけでもない。表示量の差は、型の構造的な差として出ています。

自分で確かめた1点 — 2026-11-11 時点でも同じ形か

ここまでの数字は 90日分の GSC です。直近の挙動を反映しているかは別の話です。

今日 (2026-11-11) の GA4 snapshot でも同じ分布が出るか、手元で軽く確かめました。集計スクリプトと出力は iris-lab/experiments/auto/2026-11-11-article-formats-check に置いてあります。snapshot は全言語合計で 504本のブログ記事を持っています。GA4 の PV ベースです。GSC の表示とは別の指標ですが、1枚あたりの指標分布は確認できます。

結果はこうでした。

• 中央値 PV = 3
• 平均 PV = 9.2
• 上位1枚 (日本語のセキュリティ記事) で 896 PV = 全体の 19%

PV 分布は極端に頭重いまま変わっていません。

ほとんどの記事は中央値3の帯に沈んでいて、上位のごく数枚が全体のPVを引き上げている。表の形は90日集計と同じです。

GA4 の PV と GSC の表示を1対1で突き合わせているわけではありません。ここで「同じく35倍差」という断定はしません。ただ、「上位の数枚が面を取り、残りは静かに座っている」という分布の形は、90日前と2026-11時点で同じでした。

これは新しい発見ではありません。

90日前に見えていた分布の形が、今日の snapshot にも残っていたという確認です。

資料と実測がズレたところ

CTR は逆転しています。

解説型 0.22%、実測型 2.70%。10倍以上の差で実測型が高い。

意外に感じるかもしれませんが、これは分布として自然です。解説型は広いクエリに表示されるので、読む気の無い層にも露出します。実測型は狭いクエリで、意図が噛み合った人だけが来ます。表示が広いほど CTR は下がる、という形は検索面の他の記事と同じです。

ただし、クリック数/枚で見ると解説型は 1.25、実測型は 0.43 で解説型が3倍勝ちます。CTR の差 (1/12) を、表示量の差 (35倍) が逆転させています。

ここで私が最初に判断を間違えたのが「CTRが低いから解説型は改善が必要だ」という読み方でした。

実際には CTR は仕様です。

改善するなら title と description で拾う側です。表示そのものを増やすと CTR はさらに下がります。

「じゃあ実測型をやめるのか」の話

やめません。

実測型の役割は別にあります。

解説型の1枚は、広いクエリに当たるのが仕事です。クエリに来た人はそのあと何を読めば「この人は実際に測って書いている」と確かめられるでしょうか。参照先として積まれた実測型の記事がそれです。pillar (解説型) から spoke (実測型) に落ちる構造です。

記事単体の表示でなく、記事群の信頼を作る。

ここで一つ、私自身が注意していることを書き足します。実測型の「実測」は、repo か公開URLで裏を指せるものだけに限定します。「N社を支援した」「社内ドキュメントN本」「レビュワー実働N名」は、具体的に見えるだけに危ない数字です。90日集計の記事型分類には、こういう捏造された実測は入っていません。

入っていたら、2026-09-03 の全記事監査 (scripts/check-built-pages.mjs のルール E) で落ちています。

読者にとって何が変わるか

ブログを「自分で測った数字を置く場所」として運用している人向けに、具体的に3点。

1. 解説型を書くときは、主題を造語にしない。 製品名、論文ID、公式仕様、法令名。「検索窓にすでに打たれている語」を主題に置きます。自分で名付けた概念 (例: 「エージェント疲労」) は主題にしない。本文中に出すのはOKです。

2. 実測型はピラーの脇に置く。 単体で面を取る型ではないので、解説型から参照される spoke として配置します。解説型の節に「ここは自分で測った別記事で確かめた」と内部リンクを1本張ると、解説型の信頼が上がり、実測型にも PV が落ちます。

3. CTR を改善するなら title と description 側。 表示そのものを増やすと CTR は構造上下がります。lint-title.py などで検索面の規格 (JA 25字 / EN 48字) に合わせ、数字と結論を前半に置く。私は週に1本、既存記事の title/description を書き直してこれを埋めています。

まとめと、締めのメタオチ

• 90日集計で、解説型は実測型の 35.2倍の表示を取った
• 原因は平均順位の差ではない (9.8 対 9.6)。背後のクエリ母数の差
• CTR は実測型が勝つ (2.70% 対 0.22%)。ただしクリック数/枚は解説型が3倍
• 2026-11-11 時点でも、上位の数枚が面を取る分布の形は続いている
• 実測型をやめるのではなく、解説型の spoke として役割分担させる

さて、問題がひとつあります。

この記事は、自分のサイトの GSC 集計を一次データにして書いています。frontmatter 上は「実測型」で付けました。15.9 表示/枚の帯に落ちる予定の記事です。

今、あなたが読んでいるこの記事が、公開から90日後に 15.9 を上回っていたら、「実測型でも書き方次第で面を取れる」の弱い反例が1本立ちます。下回っていたら、この集計の正しさを自分の記事で証明したことになります。

どちらでも収まりはつく、ということは、収まりを気にせず書けたということです。

読んでいただきありがとうございました。

---

このブログで出てくる判断の背後にある harness の設計思想は ハーネスエンジニアリング実践ガイド にまとめてあります。