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「QDF (Query Deserves Fressness)」と呼ぶ、より新しいタイムリーな情報を検索結果の上位に表示するというアルゴリズムがGoogleには存在する。QDFがどのくらい重要なのかをGoogleのマット・カッツ氏が説明した。

- 最新のコンテンツを上位表示するGoogleの「QDFアルゴリズム」はどんなサイトに対しても重要なのか？ -

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9月27日に、トライバルメディアハウスのプランナー高野修平（通称：ヒゲ）が音楽ビジネス×ソーシャルメディアの本 『音楽の明日を鳴らす －ソーシャルメディアが灯す音楽ビジネスマーケティング新時代－』（エムオン・エンタテインメント）を出版致しました。

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高野は、音楽が好きで好きで大好きです。自分の人生を創り、彩り、大きな影響を与えてくれた音楽に恩返しがしたい。何とかいまの音楽ビジネスが抱える課題解決の役に立ちたい。確かな答えなんてないかもしれないけれど、音楽とソーシャルメディアがうまく融合し、音楽がいまよりもさらに大きな力を手に入れるためには、こんな方法があるのではないか。そんな試行錯誤と熱い想いで書きあげていました。

至らないところもあるかもしれません。でも僕は、彼が本書を書きあげる上で最も大きな原動力になっていた「情熱」と「青臭さ」を誇りに思います。ぜひ書店で手にとって頂き、まずはイントロダクションと「あとがき」を読んでやってください。音楽や音楽ビジネスに対する高野のほとばしる情熱と熱帯雨林的暑苦しさを感じて頂けるはずです。

ぜひ。

Googleは、低品質の「Exact Match Domain」（完全一致ドメイン）が検索結果の上位に出てこないようにするようにアルゴリズムを更新した。Exact Match Domainとは検索されるであろうキーワードをそのまま使ったドメイン名のこと。質が低いにもかかわらず完全一致ドメインのサイトのページがしばしば上位に表示されていた問題に対処するため。

- 低品質な完全一致ドメインの評価を下げるようにGoogleがアルゴリズムを変更 -

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　ネット広告業界の人なら、昨今、やたらとリタゲ流行りなのを認識している人は多いだろう。リスティング広告の隆盛は、広告を消費者の興味関心行動にカウンターで出すことが初めて出来て、そこに大きな価値を生んだからである。そして、この市場はまだまだ拡大基調にあるものの、一部の広告主では、何百万というキーワードを設定し、しかも上位掲載を確保しながらも、予算消化に至らないケースも増えている。
　そこで、リターゲティング広告とあいなる訳だが、ユーザーから見ると、あまりにも自分のWebブラウジングがリターゲティング広告ばかりになると、広告によって新しい情報に出会うチャンスを失っているという見方もできる。
　従来、AIDMAの入り口の認知は、広く多くのリーチをもってするものだった。ということはノンターゲティング的な広告が新規に認知を獲得するものという感覚があったと思う。

　しかし、２つのことで従来と異なる状況がある。ひとつは、「認知」は必ずしもペイドメディアである広告が独占的に担うものでもなくなっているということ。そして、新規の顧客獲得のための第一段階の「認知」訴求でもターゲティングされるべきものになっているということだ。
　
　リターゲティング広告とリタゲ拡張広告に、同等の効率（しかも即時効果）を求めてしまう広告主も多いだろうが、なにしろリタゲ拡張の配信対象はサイト訪問履歴のないユーザーだ。即、関心が顕在化して訪問者同様の行動を期待するのは無理がある。是非リタゲ拡張ターゲットの間接効果や時間を置いたコンバージョンパスを確認してみてもらいたい。

　というのも、直近の履歴ばかり追いかけることで、サイト訪問まではいかないレベルの多くの「興味」にインプレッション効果を発揮するチャンスを奪うと、ネット広告の効果は中長期で落ちていく気がする。そして、広告の大事な役目である新たな情報との出会いをつくることの機会拡大につながらなくなる。

　ネット広告のターゲティングはこれからが見せ場だ。精度の高いリタゲ拡張や3drパーティンデータによるオーディエンスターゲティングの活用は、ユーザーにとっては新たなブランド、新たな情報との出会いでありながら、それは極めて精度の高いターゲティングがされているということになるだろう。

　ベムは日本で最初にリタゲ拡張配信実験をした経験があるが、こうした仕組みは単にロジックとかアルゴリズムが良いだけでは結果は出せない。何度もチューニングしていくことが重要で、多くの事例、案件で学習したものが勝つ。

　広告主企業も自社サイト訪問者（サイト訪問者をすべて同じ評価としたり、セッションベースでだけ測るのではなく、履歴内容やパス解析で評価仕分ける）の分析から、どんなユーザーなら、まだ認知しなかったり、まだ興味関心をもっていなくても反応が期待できるユーザーなのかと見極めることについて、そのターゲティング手法とチューニングによって精度を磨くということに取り掛からないといけない。

　関心を顕在化したユーザー（購買行動を起こしたユーザー）を分析し、期待値の高い新規顧客（未認知者、未関心者）をターゲットする技術を早く手に入れることで、ユーザーに新たな情報との出会いの機会を奪わない、そういうネット広告に早くならなければいけない。