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コンテンツマーケティングの方向性は止まらない

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検索ランキングの決定アルゴリズムへのmachineLearningの導入によりコンテンツの質を重視したマーケティングが重要になるという話。

3月に独ミュンヘンで開催されたSMX Munich 2016のSEO MOZの講演をまとめた記事に、Googleの検索順位のアルゴリズムにmachineLearning(マシーンラーニング)が導入されていくにあたっての変化と対応についてまとまっています。

機械学習を採用したGoogleのアルゴリズムにどのように対応すべきか from #SMX Munich 2016

露出を決定するエンゲージメントのレピュテーションをサイト・ブランドは獲得しなければならない。

エンゲージメントのレピュテーションとは、「投稿やコンテンツ、ランキングの質」を「クリックやいいね、シェアなどユーザーの反応」で割ったもの。

訪問者が戻るボタンをクリックするたびに、レピュテーションが奪われていく。

質が重要、その質の判断はユーザーの動きをもとにマシーンが解析していくということですね。

そのためのメインの価値判断が「戻る」ボタンをおされないことで、そのレバーとして考えられるのが下記(引用)。

  1. 訪問者の意図を理解し、それに応える
  2. その検索順位での平均的なCTRを上回る
  3. シグナルを最適化する: すべてのチャンネルでノイズの比率を下げる
  4. マーケティングではユーザー体験を最優先する
  5. ファンネルの最上部に無視できないCTAを作る

ユーザーの興味を引くコンテンツを用意し、そのユーザーの期待に応えるということですね。

フィッシュキン氏は、検索結果でのクリックがランキングに影響を与えると強く信じている1人です(幾度となく実験している)。
そのために、検索結果でのクリック率を高めること、と同時にクリックされたもののすぐに検索結果に戻ってしまわれないような体験をユーザーに提供する必要があると主張しているのです。

機械学習を取り入れることで、サイトでのユーザー体験の良し悪しをGoogleは判断できるようになっているともフィッシュキン氏は確信しています。

検索エンジンでの表示は、自然検索結果は広告枠とはいえないけれどもネイティブ広告枠におけるコンテンツ広告の露出と同じアプローチになっていくわけですね。

アルゴリズムとチートあるいは対策とがイタチごっこなわけですがよりユーザーのためになる情報整理というベクトルは相変わらず素晴らしいと思います。

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