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テクニカルSEOの最新5大トレンド【2021年版】構造化データ+自動化+データ分析(後編)

2021年のテクニカルSEO 5大トレンド、後編では、残りの3つ「スキーマや構造化データ」「自動化」「分析とレポーティング」を解説する

テクニカルSEOの最新トレンドを解説するこの記事は、前後編の2回に分けてお届けしている。後編となる今回は、「スキーマや構造化データの利用」「自動化の活用」「分析とレポーティング」の3点について、専門家の意見を聞いてみよう。

テクニカルSEOの最新トレンド3
スキーマや構造化データを戦略的に利用する

多くのSEO担当者は構造化データやスキーマのフレームワークを利用してすべてを整理している。検索エンジンのクローラーがサイトのコンテンツを読み取って、インデックスを作成し、検索ユーザーに表示できるようにするのを助けるための施策で、進めるべきだ。

しかし、構造化データを実装するにあたっては、専門家たちも同意しているように、単に実装できるからするのではなく、特定の目標を達成することを念頭に置こう

マイヤーズ氏は言う:

構造化データの中には、検索結果や、グーグルがサイトを処理して理解する方法に重要な影響を与えるものもあれば、いかなるサイトにもまったく無関係だったり、目に見える影響はなかったりするものもある。

成果を上げるには、明確な意図と目的を持って構造化データを使用する必要がある。

レイ氏も同じ意見で、業界内でのスキーマに関する議論を指摘している:

SEOのコミュニティの中では、このトピックについてさまざまな意見があり、

  • あらゆるものをマークアップしたいと考えるSEO担当者

もいれば、

  • リッチリザルトが得られないのならスキーマは重要ではないと考える人

もいる。

個人的には、たとえスキーマによってリッチリザルトが生成されなくても、クライアントのウェブサイトに含まれている要素について、検索エンジンにより多くのコンテキストを提供できると思われる場合には、構造化データを適用したい。たとえば、ブランドや作成者に関するスキーマ属性を追加することは、グーグルのナレッジグラフの情報を強化するのに役立つ優れた方法だと思う。

重要なことは、目標を明確にして、戦略に有効なら構造化データを実装することだ。求める結果が得られないまま、君やチームに不要な作業が発生するだけなら、「あらゆるものをマークアップ」するのはやめよう。

テクニカルSEOの最新トレンド4
自動化を活用して処理する

新たな技術は必ずしもすべてが定着するとは限らない。しかし、イノベーションのなかでもしばらくは継続して有用であろうものの1つに、Pythonなどの言語を使い、データの分析や調査といったさまざまなワークフローの自動化に役立てることがある。

レイ氏は言う:

テクニカルSEO業界では、ここ数年で新しいアイデアやイノベーションが爆発的に増えている。特に大規模なデータ分析やSEOプロセスの自動化に関するものは多く、その結果として、Pythonなどのプログラミング言語が注目を集めるようになっている。

なぜ自動化が重要なのだろう? その理由は、自動化が日々の仕事をより簡単に、より効率的にするだけでなく、ビジネスにもプラスの効果をもたらすからだ。

EruditeでSEO担当責任者を務めるミラクル・アイナメティ=アーチボング氏は言う:

私は依然として、タスク完了までの時間を改善すること(パフォーマンスの最適化)が、あらゆるビジネスの中核を成すと考えている。

2021年に予定されているページエクスペリエンスアップデートだけが理由なのではなく、それがすべてのチャネルに影響を及ぼし、主要な意思決定者が関心を寄せるビジネスの最終的な成果(売上高やリード)に直接影響を及ぼすからだ。

2021年には、テクニカルSEOとより広範なビジネス目標の両方をより効果的に実現するために、自動化をどう役立てられるかを模索しよう。

テクニカルSEOの最新トレンド5
分析とレポーティングを忘れてはいけない

SEOの成果は徐々に少しずつ現れるものであり、取り組みの効果が明確に見えるようになるまでに、通常は数か月から数年かかる。だが、もし何か問題が起きたら、どうすればいいだろうか? そんな疑問に対するドクター・ピートの例えは言い得て妙だ:

実際のところ、テクニカルSEOは皿洗いのようなものだ。やっても誰もほめてくれないが、何かを壊すとすぐに気づかれる。

テクニカルSEOは、他のあらゆるSEO施策の基礎となるものだ。とはいえSEOに関わっていない同僚や上司は、「物事がうまくいっているとき」よりも「うまくいっていないとき」のほうに注意を向けるだろう。

こうした問題を軽減できるよう、ドクター・ピートは、次のように提案している:

インデックス化されたページ数などの「vanity metrics」(無意味な指標)は使わないようにする。

追うべき数値は、明確な行動計画が、いかにして関連する「検索順位」「トラフィック」「売上」の向上につながったかを示すものだ。

では、そうした数値はどのようにすれば入手し、分析し、レポートできるのだろうか。

すべてのキャンペーンで、大枠としてどのような指標を使い、目標値をどれぐらいにするのかを、最初に概要として定めよう。そうすることが取り組みの指針となって、その枠組みを基に、経過報告がしやすくなる。

また、結果に影響を及ぼしている可能性のある外部要因を考慮することも忘れないでほしい。

Mozのシニア検索サイエンティスト(英語ではシニアサーチサイエンティストと、早口言葉にぴったりの肩書きだ)であるトム・カッパーは述べている。

オーガニック検索トラフィックは、多くの外部要因や、他のテクニカルSEO以外のキャンペーンから影響を受けることもある。

SEOのスプリットテストや、より原始的なレベルで予測(counterfactual forecasting)などの戦術は、多くの場合においてこれらの効果を分離するのに役立つ。

また、嬉しいことに技術的な変更は、より迅速かつ直接的な影響を及ぼす傾向がある(他の種類の変更は、次のコアアップデートまで効果が現れないことが多い)。

したがって、分析やレポーティングの際には、量と質は必ずしもイコールではないことを忘れず、インサイトを得る前に全体像を把握しよう。

まとめ

2021年もテクニカルSEO施策の中核は変わらないが、次のような多くの機会がある:

  • 基礎的スキルの構築と向上
  • 構造化データと自動化の実装
  • 結果を分析して報告する方法の明確化
  • Core Web Vitalsの適用に向けた計画

テクニカルな作業は孤独に感じることもあるが、チーム間のコラボレーションが成功のカギであり、自分も同じような目標を持つSEOコミュニティの一員であることを忘れないでほしい。

コミュニティといえば、アリージュ・アブアリ氏とWomen in Tech SEOネットワークの素晴らしい活動に触れないわけにはいかない。

「自分を女性と自覚している人は、Women in Tech SEOのSlackチャンネルに参加して、ニュースレターを購読しよう」とアイナメティ=アーチボング氏はアドバイスしている。「私もキャリアの最初の頃にこのようなコミュニティがあればよかったと思う。テクニカルSEOの問題だけでなく、メンタリングや機会の共有など、常にたくさんの人が支援の手を差し伸べてくれる」

専門家への質問や、ここにないアドバイスがある人は コメント欄で教えてほしい。

用語集
Python / SEO / インデックス / オーガニック検索 / キャリア / キャンペーン / クローラー / 外部要因 / 検索エンジン / 構造化データ
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