データ分析を元にしたSEOとは（セミナーのご案内含む） | CyberAgent SEO Information

SEOセミナー開催についてご案内しているように、来週より順次セミナーを開催させて頂きます。

今回のセミナーは、データ分析をもとにしたSEOの話を含むわけですが、
そもそもSEOにおけるデータ分析の考え方について書きたいと思います。

CSS Niteで渡辺隆広さんも仰っていましたが、多くの人にとってSEOに取り組むうえで
アルゴリズムをキャッチするためのデータ分析や解析は不要だと思います。
かつては、キーワード含有率何%が一番効果が良いとか、
h1ではなくてh2にキーワードが一回入っているのが良いとか
そういう都市伝説的なアルゴリズムがあったように思います。
（もう昔のことで忘れましたし、確かにそれに従って効果も出ていたことがありますが、たまたまだったのかもしれません）
しかしながら今は、アルゴリズムもかなり複雑になり、Aがαという数値だからランクが上がるとかいう単純な話ばかりではなくなったと思います。
複雑化したGoogleは、キーワードとコンテンツの関連度をより深く認識するために、
キーワード云々の関係性だけではなく、キーワードに近い領域の情報を判断したり、
キーワードに属する情報を判断したりすることで、
ユーザーが欲している可能性のあるコンテンツを持つURLや、そこにたどり着きやすいURLを上位に表示できるように変化してきています。

その中では、確かに「コンテンツ」というものが最強であり、
「コンテンツ」がなければランクが上がらないというのは周知の事実ですし、このブログでも何度も触れてきました。
属に言う、「Content is King」というやつです。

では、なぜ我々がわざわざ京都大学の力まで借りてデータの分析からアルゴリズムを解析しようとしているのか？ですが、（当然バリューを高めたいとか、好奇心とかは否定しませんが）
大きく2つを考えています。
ひとつめは、間違いのないSEOをしたいということです。

複雑化したGoogleは、パンダアップデートやペンギンアップデートを導入し、低品質なサイトのランクを上げない努力をしています。また、人工リンクに対してペナルティを与えることで、低品質なサイトが上がってこないように防御しています。
このアルゴリズムが導入されたことで、サイト上やSEO上で「してはいけないこと」や「やったら危険なこと」が増えたと思います。
例えば、スクレイピング（ミラー,重複）コンテンツはパンダアップデートでランクダウンする可能性があります。（実際はパンダでなくても落ちていると思いますが）
とは言え、なんらかの理由でコンテンツを重複させなければいけなかったり、別サイトから引用しなかったりしなければいけないケースがあると思います。
その際に、どうすれば良いのか？どうしてはいけないのか？
それをデータという根拠を持って理解しておくことで、最大限間違いを防ぐことができると考えています。
「やってはいけないこと」が分かれば対処法が見えてきます。場合によっては危険な部分にnoindexを入れるということだってできるでしょう。
ただ、そういう行動には勇気が必要です。そのための根拠をしっかりと持ち、間違いをおかさないということを果たしたいと考えています。

ふたつめは、無駄のないSEOをしたいということです。

こちらは実際に京都大学のほうで分析してもらってもので、
我々が考えるランク決定因子となっているであろうと思われるもののうち、数値化できるものの重要度を分析したものです。
セミナーでは、どのような項目が重要なのかを説明したいと思いますが、
ここで説明させて頂くのはもうちょっと待ってください。
セミナーで空席が目立つのは悲しいので（笑）
こちらを見ると何が分かるかというと、SEOで行うべき優先度が分かります。
まったく効かないことをやってもそれはSEOの成果に対しては、時間と労力の無駄になってしまいます。
多くの企業のSEO担当者やSEO会社の人間は皆多忙だと思います。
特に各サイトのSEO担当者はSEOだけを担当している方は少なく、リスティングやら制作やら運用やら様々なことを担当されていることが多いと思います。
そのような場合、やるべきことをSEO会社から言われたけど、なかなか実行に移せないというケースもよくあることです。
そんな状況で、無駄な時間や工数をとられるのは非常にもったいない。
なので、最短距離で効果を出すために、重要な項目をはっきりさせておくということは非常に重要だと思っています。
ですので、このデータ分析で言えば、分析能力を高めて施策の精度を上げるというよりは運用効率を上げることが目的なわけです。

もちろん、施策の精度を高めて「何をどうすればもっと効果が高まるか」ということは重要ですが、それ以上にこの2点には気を配っていきたいと思っています。
実際、何かをすればランクが上がるというところは、先ほどのコンテンツ部分か、ぶっちゃけリンクに依るところが大きいのが事実でしょう。（データ分析＋実感値で）
なので、データ分析によって分かることが最も役立つのは、
・間違いのないSEOを行う
・無駄のないSEOを行う
の2点を念頭にいれたいと思っています。

なお、セミナーではこの項目別の重要度の話と、それぞれの最適値がどうなっているのか（これは予測部分が中心ですが）、さらにはそれらを理想的な形にしていく方法について時間が許す限り皆様と考えていきたいと思っています。

なお、このセミナーはビッグデータの解析手法についてのセミナーではありませんので、
データ分析手法についてはほとんどふれませんし、それらをご質問頂いても回答できませんのでご了承ください。
あと、トレンドについてお話するときに、どうしてもリンクペナルティの話に触れざるを得ないのですが、ここらへんは今回はかなり薄くします。
リンクペナルティまわりのところは、それだけで1回セミナーやらないと厳しいくらいなので（笑）

では、最後に宣伝になりますが、ご興味おありの方は、是非セミナーにお越し下さい。
SEOセミナー開催について
※大変申し訳ありませんが無料セミナーにつき、同業者の方はご参加いただけません。すいません。
ちなみに、京都大学との共同研究は現在進行形どころか始まったばかりです。今回のセミナーで「これだけ？？」と思う方もいらっしゃるかもしれませんが（逃げ？w）2回目3回目と、研究が進むにつれて分かってきたことをどんどんセミナーしていきたいので、初回は広い心で聞いて頂ければと思います。

木村賢