「人々が他に検索する」という機能を利用してSEOを改善する7つの方法

更新者

Ye Faye

Jun 11, 2026に更新されました

TL;DR

**「人々も検索しています」（PASF）**は、検索結果をクリックして戻ってきた後に、ユーザーが一般的に探索する関連クエリを表示するGoogleのSERP機能であり、Googleが元の結果が彼らの意図を完全に満たさなかったと疑っているサインを示します。
PASFは「人々も尋ねています」（PAA）とは異なります：PASFはユーザーのバウンス行動によって引き起こされたフォローアップ検索クエリを表示し、PAAはランキングページから引き出された直接の回答を持つ関連質問を表示します — どちらも価値がありますが、異なるSEOの機能を果たします。
PASFデータを利用するための7つの最も価値の高い方法：ロングテールキーワードの機会を見つける、競合がカバーしているコンテンツのギャップを発見する、クエリレベルでのユーザー意図を理解する、トピカルクラスターを構築する、内部リンク構造を改善する、フィーチャースニペットの機会を特定する、ターゲットキーワード周りの意味的な近隣マッピングを行う。
PASFは、あなたのオーディエンスの意図の旅を明らかにします — 彼らが最初に検索したものだけでなく、満足しなかったときに次に検索したものも示します。この「次のクエリ」データは、GoogleのSERP機能から得られる商業的に実行可能な最も重要なシグナルの一つです。
2026年には、PASFに相当するAI検索が存在します：必要な情報が見つからなかった後に人々がChatGPT、Perplexity、Google AIモードに入力する実際のユーザーのプロンプトです — これらはキーワードツールやPASFが提供できないダーククエリであり、AIプラットフォーム内で発生するため、GoogleのSERP上には存在しません。

「人々も検索しています」とは？

**「人々も検索しています」（PASF）**は、検索結果ページ上の機能であり、結果をクリックして検索結果ページに戻った後にユーザーが一般的に探る関連クエリを表示します。2018年に導入されたPASFは、Googleがその結果に対する不満のサインを検出した際、クリックした結果の下に通常表示されます。

従来のキーワードリサーチがユーザーが最初に検索することから始まるのに対し、PASFはリファインメントジャーニーを明らかにします — 最初の結果が彼らのニーズを完全に満たさなかったときにユーザーが次に検索するものです。この「バウンストリガーされた」クエリデータは、検索ボリュームメトリックやキーワードの難易度スコアとは根本的に異なる意図のシグナルをキャプチャします。

PASFをGoogleのリアルタイムユーザー満足フィードバックメカニズムとして考えてください。ユーザーが結果からバウンスし、再検索する際、Googleはそのパターンをキャプチャし、同様の行動に対する最も一般的なフォローアップクエリを表示します — どの検索トピックにも意味的な近隣の窓を提供します。

PASFと人々も尋ねています：主な違い

機能	人々も検索しています（PASF）	人々も尋ねています（PAA）
トリガー	ユーザーが結果からバウンスした後に表示	初回のSERPで事前に表示
フォーマット	検索アイコン付きのクリック可能な検索クエリ	展開可能な直接回答のある質問
意図のシグナル	フォローアップ検索行動	関連質問の意図
最適な使用法	キーワード発見、コンテンツのギャップ	FAQコンテンツ、フィーチャースニペット最適化
データタイプ	リファインメントクエリ	質問-回答ペア

7つの方法でPASFデータをSEO戦略に活用する

1. ロングテールキーワードの機会を見つける

PASF用語は、あなたのシードキーワードのロングテール変種であることが多く、より具体的で競争が少なく、しばしば高いコンバージョン意図を持っています。広範な用語を検索し、PASF結果を分析することで、実際のユーザーが関心を持つ特定の角度や修飾語を発見することができます。

例えば、「プロジェクト管理ソフトウェア」を検索すると、「時間管理付きのリモートチーム向けプロジェクト管理ソフトウェア」といったPASF用語が浮かび上がるかもしれません。これは、一般的なキーワードリサーチツールでは過小評価されがちな、高い購入意図を持つロングテールキーワードの一例です。

実施方法: 上位10〜20のターゲットキーワードを取得し、それぞれをGoogleで実行してPASF用語を収集します。関連するPASF用語を意図別にグループ化し、現在サイトに専用ページがないクラスタを特定します。

2. 競合がカバーしているコンテンツのギャップを特定する

PASF分析は、あなたのテーマ領域においてユーザーが何を期待しているのかを明らかにします。ターゲットキーワードのPASF用語が既存のコンテンツが対処していない角度を一貫して含む場合、それはコンテンツのギャップであり、ユーザーが検索を洗練させるためにページから離脱する理由の一つです。

あなたのコンテンツのカバレッジを主要なキーワードのPASFランドスケープと比較します。あなたのトピックに関連するすべてのPASF用語で、サイトに対応するページがないものは、潜在的なランキング機会またはバウンス率を減少させるコンテンツ追加を表します。

3. クエリレベルでのユーザー意図を理解する

PASFは、検索の裏にある意図の旅を明らかにします — ユーザーがクエリを洗練させたときに実際に何を求めていたのか。例えば、「最高のCRMソフトウェア」の検索で、PASFが「月額$50未満の中小企業向けの最高のCRM」や「フリーランサー向けの最高のCRM」を示す場合、ユーザーが価格とスケールに対して非常に敏感であることがわかります。

この意図のインテリジェンスは、コンテンツの角度、製品ページのメッセージ、比較コンテンツの参照フレームを形作るべきであり、検索ボリュームデータだけでは明らかにできないものです。

4. トピカルクラスタを構築する

PASFは、あなたのテーマ領域におけるクエリ同士の意味的関係を自然にマッピングします — ユーザー意図で集まるキーワード、近い同義語、専用のページにする価値のある明確なサブトピックを示します。

PASFデータを使用して、ピラーページのトピック（多くの関連PASF変種を持つ広範な用語）とクラスターページのトピック（個別にカバーされるべき具体的なPASF変種）を特定します。これにより、SEO理論ではなく、実際のユーザー行動に基づいたトピカルオーソリティアーキテクチャが生成されます。

5. 内部リンクのアーキテクチャを改善する

PASFの関係性は、あなたのサイト上で内部リンクすべきページを明らかにします — これは、ユーザーが自然に流れるクエリを表しているからです。PASFが「プロジェクト管理ソフトウェア」のフォローアップとして「リモートチーム向けのプロジェクト管理」を示す場合、あなたのリモートチームのページはメインのソフトウェアページから内部リンクされるべきであり、その逆も然りです。
内部リンクはPASFパターンから構築され、実際のユーザーの意図の流れを反映し、サイト滞在時間を改善し、PASF自体が追跡するバウンス行動を減少させます。

6. フィーチャードスニペットの機会を特定する

多くのPASF用語は質問形式や比較クエリとして表現されています — まさにフィーチャードスニペットを獲得するためのフォーマットです。「CRMとERPの違いは何ですか？」のようなPASF用語はフィーチャードスニペットの機会を表しています。この正確な質問に対して直接的で構造化された回答を書けば、その方向で検索を絞り込むユーザーのためにスニペットを獲得できるかもしれません。

PASFの発見とフィーチャードスニペットの最適化を組み合わせることで、複利的な利点が生まれます：ユーザーがPASFクエリにバウンスするのをキャッチし、彼らがどこかをクリックする前に意図を満たすフィーチャードスニペットを提示できます。

7. AI検索のためのセマンティック・ネイバーフッドをマッピングする

2026年におけるPASFの最も先見の明のある使用法：あなたのキーワードの周りのセマンティック・ネイバーフッドをマッピングし、ユーザーがAIプラットフォームにもたらす関連クエリを理解することです。

Googleで検索してバウンスし、PASFに遭遇するユーザーは、AI検索の採用を促進する同じ意図の不満を経験しています。その多くのユーザーは、Googleで絞り込む代わりに、直接ChatGPTやPerplexityに「本当に欲しかった」クエリを持って行く傾向が強まっています。PASFデータは、AI検索が埋めるために設計された意図のギャップを示すウィンドウです。

Dageno AI: PASFのAI検索における相当物

Dageno AI: すべてのローカルSEOチェックリストに欠けているステップ — AI検索の可視性

PASFは、結果に満足できなかったときにユーザーが次に検索した内容を浮き上がらせるためのGoogleのメカニズムです。これは、ユーザーが最初に問い合わせた内容と実際に必要とした内容との間の意図のギャップを示す窓です。

AI検索では、同様の現象がありますが、それはChatGPT、Perplexity、Google AIモード内で見えない形で起こります。Google SERP上で観察できるわけではありません。Googleを通じて必要なものを見つけられないユーザーは、次第に絞り込んだ具体的なクエリをAIプラットフォームに直接持ち込むようになっています。これらの「ダーククエリ」—ユーザーがAI検索ツールに入力する本当のプロンプト —は、PASFデータが部分的にしかマッピングしていない完全な意図の風景を表しています。

従来のキーワード調査ツールとPASF分析は、これらのダーククエリを浮き上がらせることができません。なぜなら、それらはGoogle上ではなくAIプラットフォームで発生するからです。これらはGoogle Search Console、Google Keyword Planner、およびGoogleの検索データに依存するツールに見えません。

Dageno AIは、120M以上の実際のAI会話データを活用したIntent Insights機能を通じて、PASFデータのAI検索における相当物を提供します。Intent Insightsは、あなたのカテゴリー内のChatGPT、Perplexity、その他のAIプラットフォームにユーザーが入力する実際のプロンプトを浮き上がらせます — 具体的で絞り込まれたクエリを含め、あなたの高価値なAI検索機会を示します。
SEOチームがPASFを使用して、Googleの結果に満足できなかったときにユーザーが本当に何を求めていたのかを発見するために、Intent InsightsはAI検索のための同様のインテリジェンスを提供します：ユーザーがあなたのカテゴリーに関する直接的で統合された回答を求める際に、AIプラットフォームに本当に尋ねていることです。これは、従来のキーワードツールがアクセスできないプロンプトリサーチであり、推測ではなく実際のユーザー行動に基づいたGEO（Generative Engine Optimization）戦略の基盤です。

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結論

**「People Also Search For」**データは、従来のSEOにおいて最も活用されていない意図インテリジェンス源の1つであり、実際のユーザーの精緻化の旅を明らかにし、コンテンツのギャップを露呈し、ロングテールの機会を浮き彫りにし、キーワードボリュームデータのみによって見逃されるトピカルクラスタをマッピングします。

2026年、PASFにはAI検索の同等物があります：ユーザーがChatGPT、Perplexity、およびGoogle AIモードに入力するダーククエリは、PASFがGoogleでキャプチャするのと同じ「私が本当に欲しかった」意図を表します。DagenoのIntent Insightsは、このAI側の意図インテリジェンスを提供し、PASFが始めるが完結できないユーザー意図の地図を完成させます。

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