関連記事の設置でSEOと回遊率が激変！最適な配置・選定・検証法を解説

2025年6月18日

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関連記事とは何か？基本と役割を解説

役割	内容
補足情報の提供	読者が関心を持ちそうな追加の情報を紹介し、理解を深める
興味・関心の維持	同じカテゴリやテーマの内容を提案し、離脱を防ぐ
滞在時間の延長	複数ページ閲覧を促し、サイト評価指標を高める
SEO効果の補強	内部リンクとしての役割を果たし、クローラビリティやE-E-A-T強化に貢献
コンバージョン導線化	資料請求や問い合わせ、購入記事などへ自然に誘導

内部リンクと関連記事リンクの比較表

比較項目	内部リンク	関連記事リンク
主な目的	SEO構造の最適化、階層整理	ユーザー回遊、満足度向上
表示位置	サイドバー、パンくず、本文内	記事下部、本文の区切り、サイドエリア
表示形式	テキスト、ボタン、パンくず等	サムネイル＋タイトル、紹介文付きカード
関連性の基準	サイト構造に基づく階層的つながり	内容の文脈的つながり、閲覧履歴、タグやキーワードの共通点等

初心者でも分かる関連記事の選定基準と仕組み

関連記事がどのように選ばれているかを理解するには、「どの情報を元に、誰が選ぶのか（自動 or 手動）」という視点が重要です。以下の表で代表的な選定方法と特徴を比較します。

選定方式	判定基準	具体例	メリット	デメリット
自動・単純一致型	カテゴリ・タグ・キーワード	同じカテゴリ／同じタグの記事を抽出	簡単に実装可能、メンテ不要	関連性が弱い記事が混在しやすい
自動・AI解析型	コンテンツの意味・構文的類似性	自然言語処理で類似スコアが高い記事を抽出	高度な関連性、更新も自動	導入コスト・精度チューニングが必要
手動・エディター選定	編集者の判断	編集部が関連する記事を都度手動で選定	精度が高い、文脈に合いやすい	工数がかかる、更新漏れのリスク
ハイブリッド型	上記を組み合わせた柔軟運用	AIで自動抽出＋一部を手動で選定	精度・運用効率のバランスが良い	実装と運用フローに工夫が必要

SEO要素	関連記事による影響
滞在時間	関連記事の閲覧により1セッション内の滞在時間が増加し、ユーザー満足度が向上
回遊率	同一ドメイン内で複数記事を読むことで回遊率が向上。離脱率の低下にも寄与
内部リンク構造	適切な関連記事リンクはクローラーの巡回を助け、インデックス性を向上させる
キーワード強化	同一テーマ群の記事を相互にリンクすることで、トピッククラスタとして認識されやすくなる
E-E-A-T評価	関連知識を網羅的に提供することで、専門性・信頼性のアピールに繋がる

指標	関連記事の影響	補足説明
平均セッション時間	記事間を移動する時間が加算され、長時間滞在を誘導	情報量の多いサイトと見なされ、信頼性向上に繋がる
ページ/セッション	1訪問あたりの閲覧ページ数が増加	サイト構造の評価やユーザビリティの向上に寄与
離脱率	関連記事が適切であれば、離脱前に次ページへ遷移が発生	滞在時間が伸び、直帰率低下にもつながる

E-E-A-T項目	関連記事による貢献
経験	実体験や事例記事への誘導で、筆者の実践知を補足できる
専門性	特定領域の深掘り記事や技術解説記事へ誘導し、専門知識の裏付けが可能
権威性	公的機関・信頼メディアとの比較記事や引用記事への導線で、第三者評価を得やすくなる
信頼性	一貫したテーマ群からの導線設計により、信頼できる情報設計として評価されやすい

実施内容	PV/セッション（Before）	PV/セッション（After）	増加率
関連記事非表示	1.3	–	–
関連記事カード導入	–	2.0	+54%

要素	影響する指標	説明
表示位置の工夫	スクロール率／直帰率	記事下部に加え、記事途中にも挿入すると離脱防止効果が高い
関連性の精度	回遊率／クリック率	内容の近い記事を表示することでクリックが自然に発生
表示形式の工夫	CTA遷移率／滞在時間	「関連情報はこちら」など文脈に合うCTA風リンクが効果的

対象記事	更新有無	関連記事に表示	PVの変化
2019年公開記事A	なし	○	+320%
2018年公開記事B	△（微修正）	○	+180%

項目	内容
目的	読了後の次アクションを促す
ユーザー心理	満足感・興味継続・「もっと知りたい」
メリット	滞在時間増加／離脱防止／関連CV導線として機能
注意点	流し読みで気づかれにくい可能性

項目	内容
目的	話題の途中で関連トピックを補足し、理解促進
ユーザー心理	話題を深掘りしたい／具体例や事例を見たい
メリット	高いCTR／文脈に自然／セッション時間が増加
注意点	多すぎると読みづらくなる／誘導先との関連性が重要

項目	内容
目的	常時表示による接触機会の最大化
ユーザー心理	「今すぐじゃないけど、後で気になる」
メリット	関連記事の露出を最大化／リピーター向けに効果的
注意点	モバイルでは非表示になることが多く優先度低め

設置場所	平均クリック率（CTR）	滞在時間影響	離脱率影響	特徴
記事下部	3.2%	◎	△	標準配置、読了者に強く効く
本文中	5.8%	◎◎	◎	高効果、自然な文脈導線
サイドバー	1.1%	△	×	補助的、PCユーザー向け

行動フェーズ	説明	推奨設置箇所
興味関心	内容に強く共感している	本文中（深掘りトピック）
比較検討	他の情報も探している段階	本文後半〜記事末尾
離脱前兆	読了後に画面を閉じようとしている	下部固定リンク／ポップアップ

判断基準	具体例	説明
カテゴリ一致	「SEO対策」カテゴリ内の記事を表示	大枠のテーマが同じなので興味関心の連続性が高い
キーワード	記事タイトルや本文中に「内部リンク」「回遊率」など共通語が出現	具体的なトピックで繋がっており、補足情報として自然
内容文脈	ユーザーの目的や検索意図に合った話題に発展	ニーズや知識レベルに応じた展開を組むと深い読了体験を得られる

指標	内容	活用方法
更新日	新しい記事ほど優先	古い記事を再度見せる場合は補足説明などを加える
人気度（PV順）	多く読まれている＝価値があると判断可能	高クリック率が期待できる
行動履歴（閲覧傾向）	ユーザーが過去に見たテーマや併読データ	AIレコメンドエンジンと組み合わせると精度向上

方法	内容	効果と特徴
自動抽出	AIまたはアルゴリズムが文脈ベースで記事を抽出	精度の高い下地を作る
編集者の微調整	表示順や除外記事、意図的な導線を加える	UX・CV向上に必要な“人の目”で補正が可能

プラグイン名	特徴	メリット	デメリット
Yet Another Related Posts Plugin（YARPP）	NLP解析による精度の高い関連記事抽出	高精度／自動更新対応	重くなりやすい／非対応テーマあり
Related Posts for WordPress	軽量かつ手軽に導入可能	シンプル／高速処理	精度やカスタマイズ性は低め
Contextual Related Posts	本文内容を解析して文脈で関連づけ	自然な関連記事を生成可能	表示速度がやや重くなる傾向あり

利用例

「SWELL」「SANGO」「THE THOR」など：管理画面からクリック操作で簡単に関連記事をON
自動でカテゴリ・タグ・投稿IDなどを元に抽出

メリット・デメリット

メリット	デメリット
高速表示／デザイン整合性が高い	カスタマイズの自由度が低い
プラグイン不要で軽量	条件設定が限定的なケースも

方法3：テーマ編集によるカスタム表示（中〜上級者向け）

function.phpに独自コードを追加し、自分で関連記事の表示条件を定義できます。

基本的な処理フロー

$tags = wp_get_post_tags($post->ID);
if ($tags) {
  $tag_ids = array();
  foreach($tags as $individual_tag) $tag_ids[] = $individual_tag->term_id;
  $args=array(
    'tag__in' => $tag_ids,
    'post__not_in' => array($post->ID),
    'posts_per_page'=>5,
  );
  $related_posts = new WP_Query($args);
  if( $related_posts->have_posts() ) {
    while ($related_posts->have_posts()) : $related_posts->the_post();
      // 表示処理
    endwhile;
  }
}

注意点

キャッシュ対応しないと表示速度が低下
テーマ更新で上書きされないように子テーマで実装

まとめ：自サイトに最適な方法を選ぼう

方法	難易度	柔軟性	表示速度	管理のしやすさ
プラグイン	低	高	△	◎
テーマ機能	低	中	◎	◎
テーマ編集	高	最も高い	△	△

どの方法を選ぶかは、以下のように使い分けるのが理想です：

初心者／工数をかけたくない人 → テーマ機能
精度重視・ABテストしたい人 → プラグイン
構造や条件をカスタムしたい人 → テーマ編集

次章では、「関連記事の設置でやってはいけないNG行為」について、SEOとUXの両視点から詳しく解説します。

指標	影響内容
離脱率の増加	興味がないリンクを見せられると即離脱される
ページ/セッションの低下	「不要なリンク」と判断されて信頼感も損なわれる
Google評価の低下	内部リンクが文脈不一致だとクロール効率も悪化

項目	誤り	正しい設定
rel属性の設定	rel=”nofollow”	relなし（またはrel=”follow”）
noindexとの混同	誤って関連記事ページ自体をnoindex	関連記事もindex対象にすべき

対策内容	効果
相互リンク構造の最適化	トピッククラスタの強化／SEOスコア上昇
資産の再活用	過去記事のアクセス回復・検索順位向上

工夫ポイント	説明
ラベルの多様化	例：「この情報もおすすめ」「こちらも参考に」など自然な誘導表現
サムネイル付き表示	視認性向上／感情的クリックを促せる
CTA風の関連記事導線	情報提供＋次アクションへの誘導が可能

ラベル例	特徴	推奨度
関連記事：	無難だが目立たない	△
この話題に興味がある方へ	自然な誘導文で視線を集めやすい	◎
他の人気記事はこちら	権威性・人気性を印象づける	◯

ユーザーの意識に入り込む「自然な導線ワード」を使うと、クリック率は大幅に改善されます。

工夫2：表示形式を改善する

表示スタイルで“感情的なクリック”を促す

表示形式	特徴	CTRへの影響
テキストリンクのみ	コンパクトだが視認性に欠ける	低
サムネイル＋タイトル	情報量が多く、視線誘導が自然	中〜高
サムネイル＋紹介文	関連性と興味関心が一目で伝わりやすい	高

特にモバイルでは「カード型＋画像表示」が圧倒的に有利です。

工夫3：表示数・順番・構成の最適化

関連記事の「数が多すぎる」「並び順が不自然」では逆効果になりかねません。

最適設計項目	推奨値 or ポイント
表示数	3〜5件
表示順	関連性スコア×人気順のハイブリッド
カテゴリ混在	同カテゴリ or 同タグでグルーピング表示
タイトル長	25〜40文字程度で興味喚起かつ簡潔に

検証1：GA4でクリック率や行動データを測定

必須トラッキング設定例

イベント：related_article_click
パラメータ例：article_id, position, label

GA4では「イベントトラッキング」を設定することで、関連記事が何回クリックされたか、どの位置が最も効果的かなどが確認できます。

分析すべき指標

指標名	意味
関連記事CTR	表示数に対するクリック率
セッション継続率	関連記事クリック後の離脱率低下を可視化
関連導線CVR	関連記事からCV到達した割合

検証2：ヒートマップで視線と動線を解析

ヒートマップツール（例：Microsoft Clarity, Hotjarなど）を用いることで、以下のような行動を可視化できます：

関連記事が実際に視認されているか（注視時間）
どこまでスクロールされたか
どのリンクが実際にクリックされているか

使い方の例

ツール名	主な機能	メリット
Microsoft Clarity	無料、スクロール・クリック解析	導線改善の仮説立てに便利
Hotjar	ヒートマップ＋ユーザー録画機能	UX全体の流れも追いやすい

まとめ：関連記事は“設置→改善”のPDCAが鍵

ラベルと見せ方でCTRを上げる
表示構成でUXを改善する
GA4やヒートマップで成果を見える化する

ここまで行って初めて、関連記事が“成果に直結する導線”へと進化します。

次章では、「関連記事の活用事例【BtoB・BtoC別】」を通じて、実際に成果が出た成功パターンを紹介します。

指標	Before	After	増加率
関連記事CTR	2.1%	5.4%	+157%
資料請求ページ遷移率	0.8%	2.3%	+187%
問い合わせ数/月	9件	19件	+111%

指標	Before	After	増加率
平均滞在時間	1分45秒	3分12秒	+83%
ページ/セッション	1.4	2.8	+100%
SNSシェア数	月間320回	月間680回	+112%

成功要因	説明
文脈に合ったリンク設計	記事の内容と自然につながる関連記事がクリックされやすい
CTA・CVとの連携	関連記事の後にCTAを置くとスムーズな流れが作れる
表示形式の最適化（画像・紹介文）	感情的・視覚的に惹きつける導線設計が必須
効果測定と改善のPDCA	GA4やヒートマップを使った仮説・検証・改善の繰り返しが鍵

まとめ｜関連記事はSEOとUXを両立する武器（完全版）

UXとSEO、両面から見る関連記事の価値

UX視点

項目	説明
滞在時間の延長	関連記事で次の関心を示せると離脱率が低下する
満足度の向上	深掘り情報を提供することで「役立った」と感じられる
情報設計の明確化	トピックの広がり・深さを視覚的にも体感できる

SEO視点

項目	説明
内部リンク構造の強化	クローラーの巡回効率向上／トピッククラスタ形成に寄与
関連性の提示	検索意図との合致精度が高まり、順位向上の根拠になる
トラフィック分散	集中アクセスを他ページへ流すことでサーバー負荷や直帰を低減

理想的な関連記事の要件

1. 内容的に関連性が高い（文脈・キーワード・検索意図）

2. 表示位置・タイミングがユーザー行動に合致している

3. 表示形式が視覚的で誘導力が高い（画像・紹介文・自然なラベル）

4. GA4やヒートマップで検証し改善されている

成果を生む「関連記事設計」のフレームワーク

R-A-I-Dモデル（関連記事設計の4ステップ）

ステップ	名称	内容
R	Relevance（関連性）	内容・検索意図・読者層に合ったリンク設計
A	Appearance（見せ方）	カード形式・画像・ラベルなど視認性を意識した表示スタイル
I	Integration（設置）	記事構成・UXフローに自然に組み込む設置場所とタイミング設計
D	Data（検証）	GA4やヒートマップによるトラッキングとPDCAの実行

まとめ：関連記事は「設計→実装→検証→改善」の循環が命

関連記事は“配置するだけ”では成果は出ません。

ユーザーの心理に合う導線
検索意図を踏まえた構成
視覚的工夫による誘導
継続的な検証による磨き込み

これらが揃って初めて、SEOにもUXにも効果的な「成果を生む関連記事」と言えるのです。

この記事が、あなたのサイトにおける関連記事設計の指針となり、成果向上に貢献できれば幸いです。

最後に

今回の記事では関連記事について解説しました。
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関連記事とは何か？基本と役割を解説

関連記事の定義と目的

関連記事の主な役割と効果

内部リンクとの違いと関係性

内部リンクと関連記事リンクの比較表

初心者でも分かる関連記事の選定基準と仕組み

関連記事の選定手法の分類表

関連記事の進化と今後の展望

関連記事がSEOに与える影響とは

関連記事がSEOに貢献する理由

SEOにおける関連記事の直接的・間接的効果一覧

ユーザー行動指標への影響

検索エンジンからの評価の高まり

関連記事とE-E-A-Tとの関係

まとめ：SEO設計とUX設計を両立する「戦略的リンク」へ

関連記事を表示するメリット3選

なぜ関連記事表示が重要なのか？

メリット1：他記事への遷移促進とPV向上

関連記事によるPV変化の比較（例：あるオウンドメディアの事例）

UX設計上の補足ポイント：

メリット2：ユーザー満足度とCVRの改善

満足度向上に貢献する関連記事の要素

メリット3：古い記事の再活用と資産最適化

コンテンツ資産の再活用フロー

古い記事を再活用した事例

まとめ：関連記事は“情報提供＋資産運用”のダブルエンジン

関連記事の最適な設置場所とタイミング

なぜ設置場所が重要なのか？

主な設置パターンとその特徴

① 記事下部（記事末尾）

② 記事本文内（段落の間など）

③ サイドバーや補助導線

表示位置別の効果比較

タイミングの考え方：読者の行動パターンに基づく

行動段階別の設置ポイント

まとめ：設置場所とタイミングは“設計”が命

関連記事として「選ぶべき」記事の条件

関連記事に何を表示するかで成果が決まる

関連性の判断基準（カテゴリ・キーワード・内容一致）

表示順や出現頻度の最適化ロジック

AIやレコメンドエンジンを活用した選定の例

自動関連記事選定の流れ

最適な選定方法の組み合わせ（ハイブリッドモデル）

まとめ：選定精度がクリックとCVを左右する

WordPressで関連記事を表示する方法

WordPressで関連記事を導入する目的とは？

方法1：プラグインを使った関連記事表示

代表的な関連記事プラグイン比較表

実装手順（例：YARPP）

方法2：テーマ機能による表示（テーマ依存）

利用例

メリット・デメリット

方法3：テーマ編集によるカスタム表示（中〜上級者向け）

基本的な処理フロー

注意点

まとめ：自サイトに最適な方法を選ぼう

関連記事の設置でやってはいけないこと

関連記事は「良かれと思ってやる」ほど危険が潜む

NG1：関連性の低い記事を表示する

よくある失敗例

影響

NG2：nofollowタグを設定してしまう

なぜNGなのか？

NG3：既存記事に新規記事のリンクを設置しない

よくあるパターン

解決策

NG4：見出しや表示スタイルに工夫がない

悪い例

工夫すべきポイント

まとめ：関連記事にも“品質管理”が必要

成果を出す関連記事表示の工夫と検証方法

関連記事の“表示するだけ”から“成果を生む”設計へ

工夫1：「関連記事」ラベルを工夫する

単調なラベルはCTRを下げる

工夫2：表示形式を改善する

表示スタイルで“感情的なクリック”を促す

工夫3：表示数・順番・構成の最適化

検証1：GA4でクリック率や行動データを測定

必須トラッキング設定例