データを見てSEOを行う際に気を付けたいこと | CyberAgent SEO Information

CyberAgent SEO Information - 2020年9月3日(木) 11:08
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"データを見てSEOを行う"ということについて気を付けるべきことを書きたいと思います。

 

最近、

 

"そもそもSEOを行うのにアルゴリズム分析をすることが間違っている"

"無意味な分析が多くてミスリードさせる"

"SEOの本質を分かっていないのに数字を一人歩きさせている"

 

といったご意見を良くいただくので、特に後ろ2つについて確かにそうかなと思う部分もありますので(私がSEOの本質をわかっていないかどうかは別に私が決めることではないので他の方の評価にお任せします)、ちょっと思うところを書きたいと思います。

 

表示されているものの傾向を分析するというのは、

これは売れるものがどんなものか分析するとか、

あることを行うのに適した物質がいくつかったらその組成を分析するということと基本的には同じようなことだと思っています。

以前Discovderに出ているものの傾向を分析した結果を記事にしましたが、

https://ameblo.jp/ca-seo/entry-12586320316.html

https://ameblo.jp/ca-seo/entry-12586792697.html

https://ameblo.jp/ca-seo/entry-12587532301.html

https://ameblo.jp/ca-seo/entry-12588017885.html

例えば、

これをさらっと読んでしまうと、

「そうか、文字数増やせばいいんだ!」

となりがちです。

「文字数を増やせばDiscoverに出るんだろうからとりあえずなんでもかんでもまわりくどく書いてトラフィック稼ごう!」

と思う人が出てきても不思議はありません。

私も反省すべき点として事実しか書いておらず、「まわりくどく長く書けば良いことではない」と記述すべきだったと思います。

 

Discoverと同じで、検索エンジンで上位に表示されているデータを見て、

すぐにそれに飛びついて、そのデータの通りのことをやってしまうとSEOというかウェブサイトとして失敗してしまうことが多いと思います。

 

こちらはDiscoverと同様に文字数とランキングの関係性です。

これだけを見てしまうと、

「上位にするために最低4000文字は書こう」

とか

「上位にするために4000文字以上6000文字以下くらいにしよう」

とかなりがちです。

例えば「電気二重層に適した電極の素材と処理方法」(あ、私の大学時代の卒業研究のテーマなんでなんでも構いませんのでテーマは置き換えてください)とかを4000-6000文字で書くと言ったら無理でしょう。

一方で、「おはようを英語で言うと」というテーマでは4000文字を書くのはなかなか大変ですし、例文をたくさん書く、語源を書くなどの多くの検索者が必要としない情報を含んだコンテンツにしないと4000文字はいかないかもしれません。

結局テーマ・トピックによって必要とされる文字数はまったく変わりますし、検索結果の上位が〇〇文字が多いからその文字数にしようというのは間違いです。

仮にSEOであがっても、来訪者が満足しないコンテンツとなり"ウェブサイトとして失敗""ウェブマーケティングとして失敗"するでしょう。SEOは手段であって目的ではないということを忘れている典型パターンに陥ります。

 

じゃあ、これらデータは無意味なのか?ということになりますが、

"見方と使い方による"と思います。

ウェブページにはTwitterであったり、ブログであったり様々なものが存在します。

それらは文字数が様々です。ブログでは数文字のものも存在しますし、情報コンテンツでは1万文字を超えるものも存在します。

その中で例えば

 

情報コンテンツ全体だと文字数が多い方が上がっている傾向にあるね
 ↓

なぜ文字数が多いほうが上がっている傾向にあるのか?

 ↓

 充実した情報をユーザーが欲しているから、情報量が多いほうが上がる傾向にあるのかな?

 ↓

 ただ、極端に多いものは少ないっぽいな

 ↓

 余計な情報があるとダメなんじゃないの?

 ↓

 ユーザーが必要としている情報をもれなく入れた情報コンテンツを作るべきだね

 

とその数字から背景を推測して仮説を立てて実行するためには有用だと考えています。

「そんなのなくたって仮説立てられるでしょ」

と言う方も多いのですが、実際に多忙な現場ではユーザーの需要を推測して仮説を立てるということがおろそかになることもあると思います。ユーザー需要の仮説を立てるためのきっかけとして使うこともできると思います。

 

また余談ですが、インハウスSEOの現場ではよく

「このブログ記事にAと書いてあるから、あなたがBと言っていることは間違っている」

みたいに、担当者よりもエヴィデンスが強い現象は良く起こることです。

データはそのときの説得材料には非常に有効です。

 

まとめると、

大切なのは、良く言う「データの裏を読む」ことでしょう。

 

表面上このデータが出てきたのは、

ユーザーがこういうものを欲しているからである

だからGoogleはこういう傾向のウェブサイトを好むのかもしれない

 

というように、データを額面どおり受け取らず、それがなぜそうなっているかの背景を必ず推測するようにすると、よりSEOの成果につながりやすいのではないかと思います。

 

こちらはPageSpeed Insightsのスコアとランキングの関係性ですが、(×100でPSIのスコアとなります)

データ通りにするということであれば、

じゃあ、あえてレンダリングブロックしたり、サーバの応答速度を下げたりして、

PageSpeed Insightsのスコアを下げますか?ということになります。

 

データには必ず背景があります。

2020年9月18日(金)にウェビナーを開催しますが、聞いていただける方はこちらに書いたことを頭に置いて聞いていただけたらうれしいです。

https://www.cyberagent-adagency.com/event/551/

 

 

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