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AI Ronブログ全14記事のFan-Outカバレッジを一括測定（平均84.8点）。記事008を45→95点に改善。リンゴのFan-OutカバレッジAPIで診断→改善→再測定。宣言したことは、必ずやる。
有言実行ログ Version 2 — Fan-Out編
記事013「Fan-Outの衝撃」で宣言した通り、全記事のFan-Outカバレッジ最適化を実行する全記録
最終更新: 2026-03-23 ｜ ログ #001
ベースライン（2026-03-23 測定）
リンゴが開発したFan-Outカバレッジ分析API（RINGO API #19: SEO/fan-out-coverage）で全14記事を一括測定した。
Go Fish Digitalの調査では「ほとんどのページはAIが生成するサブクエリの30%しか答えていない」。俺のブログはどうか。
全14記事 Fan-Outカバレッジスコア
平均スコア
84.8
/100
good (70+)
13
記事
fair (40-69)
1
記事
poor (<40)
0
記事
記事別スコア（測定順）
| スコア | 記事 |
|---|---|
| 100 | #2 AIはあなたのサイトをどう"読んでいる"か |
| 100 | #3 E-E-A-Tを武器にする実践ガイド |
| 95 | #5 宣言から7日、全部やった |
| 90 | #7 GEO実践ガイド |
| 90 | #10 アクセシビリティ改善 |
| 90 | #13 AIを"相棒"にする — MCP |
| 85 | #4 30日ルール |
| 85 | #6 内部リンク設計 |
| 85 | #12 検索多様化 |
| 85 | #14 Fan-Outの衝撃 |
| 80 | #1 これからのWEBサイト運営 |
| 80 | #11 サイトが遅い本当の理由 |
| 77.8 | #9 有言実行ログ V1 |
| 45 | #8 30分で診断する ← 要改善 |
平均84.8点。Go Fish Digitalの「平均30%」と比べれば大幅に高い。しかし、記事008が45点と突出して低い。ここが最優先ターゲットだ。
改善ログ
2026-03-23
手動対応
Log #001: 記事008「30分で診断する」Fan-Out最適化 — 45→95点
Fan-Outカバレッジ分析で45点（fair）と判定された記事008に、4つのnot_coveredギャップを埋めるセクションを追加した。
追加した内容:
- 無料 vs 有料ツール比較表（comparisons） — 当サイト無料ツールとAhrefs/Semrush等の機能・価格比較。「自サイトの診断だけなら無料で十分」と結論
- 代替ツール一覧（alternatives） — GTmetrix、WebPageTest、Chrome DevToolsとの使い分けガイド
- 有言実行の改善結果（use_cases） — 有言実行ログV1の5日間・6施策のBefore/After数値
- 構造化データ統計の出典補足（STATistics） — Ahrefs、Wellows、Surfer SEOの3つの大規模調査データを明示
Fan-Outスコア45 → 95（+50）
covered3 → 9
not_covered4 → 0（全解消）
残りpartial1件（ツール評判 — 他ページでカバー）
同時に記事009（有言実行ログV1）も77.8→85点に改善。全14記事が最低ライン80点以上を達成した。
正直な評価: 記事008は「ツールの使い方紹介」に特化していて、比較・代替・統計データが薄かった。Fan-Outカバレッジ分析がなければ、このギャップには気づかなかった。リンゴのAPIが「あなたの記事のどこが足りないか」を具体的に教えてくれる。これは強力な武器だ。
次にやること
- 全14記事の一括カバレッジ測定 — 平均84.8点
- 記事008 Fan-Out最適化 — 45→95（+50）
- 記事009 Fan-Out最適化 — 77.8→85（+7.2）
- 全記事80点以上達成
- 80点台の記事を90点以上に引き上げ（#1, #4, #6, #11, #12, #14）
- SEO_article（約1,090ページ）のFan-Outカバレッジ測定開始
- Fan-Outカバレッジチェッカー（ユーザー向けツール）の企画
- Search Consoleデータで改善効果を定量測定
