Aggregator

ウェブ担当者フォーラムさんでも取り上げて頂きましたが、
サイバーエージェント、機械学習によるコンテンツと検索順位結果の関係の研究を開始
京都大学と共同で、機械学習によるWebサイトコンテンツと検索順位結果との関係に関する研究を開始させて頂くことになりました。

以下リリース文になります。

----------------------
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長CEO：藤田晋、東証マザーズ上場：証券コード4751）は、京都大学の飯山将晃准教授と機械学習によるWebサイトコンテンツと検索順位結果との関係に関する共同研究を開始いたします。

この度の共同研究は、サイバーエージェントが所有する、SEOに関するデータやノウハウと、京都大学の機械学習手法による分析技術を合わせることで、当社のSEOサービスの更なる向上を図るというものです。

今後、研究結果を当社のSEOサービスへ実装していくことで、全体最適化やリスク管理による検索結果への効果向上を目指してまいります。

■飯山将晃准教授とサイバーエージェントの共同研究について「機械学習によるWebサイトコンテンツと検索順位との関係の分析」飯山将晃准教授は、これまでコンピュータビジョンやパターン認識のテーマに関する研究をされております。
この度の共同研究では、検索エンジンの様々なデータや当社のノウハウを提供
し、機械学習手法を用いて検索エンジンに関する分析技術の開発を実施し、ソーシャルシグナルに対する評価なども行っていく予定です。
----------------------

CSS Nite LP24で渡辺さんも話されていましたが、
「データ分析で新たな役立つ発見があることはごくまれ」
であることは確かだと思います。
新しいランクに影響している要素（シグナル）が見つかるには、その予測を立てること自体がまず非常に難易度が高いですし、その上それを正確に分析する必要があります。
ただ、ソーシャルシグナルをはじめとして「実際はどうなのか？」ということがいまいちはっきりしていないものもあります。
そういうものを「知っておくこと」は決して損することではなく、施策の幅を広げられる可能性もありますし、検索エンジンの意図を汲み取ることに役立つと考えます。

SEOの本質がコンテンツにあることは疑いの余地はありません。
その上で、「データ分析が役に立つのか？」というご意見があるのは確かですが、
例えばひとつひとつの施策をなぜやらなければならないのか？を認識したり、
その優先度を付けたりすることには活用可能だと考えています。

また、ここに出てくるデータが本質から外れたり矛盾したりすることがあるかもしれませんが、
それを理解したうえでウェブサイトをより良い方向に改変していくということも重要だと思っています。

この共同研究で得た結果につきましては、可能な限りこちらでも公開できればと思っております。
お客様ならびにSEO界に何かしらの形でお役に立てられるよう努力したいと思いますので、
引き続きよろしくお願いいたします。

なお、本件のお問合わせは、
サイバーエージェントSEO局　木村までお願いいたします。

アメリカの上院議院の常任委員会の1つ、「上院通商・科学・交通委員会」がGoogleとBing、Yahoo!の大手検索エンジン企業に対して検索結果を不当に操作しているサイトの調査と対策を依頼する書簡を送っていたことが明らかになった。指摘対象となったサイトは不正なリンクによりサイトを上位表示させ消費者に不利益を与えていた。

- 米国議会の常任委員会がGoogleとBing、Yahooにウェブスパムの調査と対策を依頼 -

Posted on: 海外SEO情報ブログ - SuzukiKenichi.COM

1. AdWords アカウントにログインして [広告設定オプション] タブをクリックします。
2. プルダウン メニューで [表示: サイトリンク設定オプション] を選択します。
3. サイトリンクをクリックして、リンク先ページを確認します（このクリックは課金対象になりません）。
4. 同一のコンテンツや URL に誘導するサイトリンクが見つかった場合は、そのサイトリンクにカーソルを合わせ、鉛筆アイコンをクリックして修正します。
5. それぞれのキャンペーンで広告やキーワードのリンク先も確認し、サイトリンクのリンク先と見比べるとより確実です。