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データマイニングで検索エンジン(Yahoo!,Google)のアルゴリズムを解析

データマイニングで検索エンジン(Yahoo!,Google)のアルゴリズムを解析

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検索アルゴリズム解析のアプローチ方法には、大きく分けて2 つあります。1つは、特定の(多くの場合、自分が管理している)ウェブサイトに上位表示に効果があると思われる施策を施し、順位が上がる(下がる)かどうかの実験と検証を繰り返す方法です。この場合は、次のようなステップで行います。

1.自分が管理しているウェブサイト(ウェブページ)に対して、上位表示に効果があると思われる施策を施す。
2.施策を施したウェブサイト(ウェブページ)を一定期間観察し、検索順位の動向をチェックする。
3.順位推移を見て、順位が上がった場合は効果があり、順位に変化がない場合や下がった場合は効果がないと判断する。

この方法は、自分でいくつかのウェブサイトを管理さえできれば誰でも簡単に実験と検証を行うことができるため、多くの人はこの方法でSEO の効果検証を行い、効果のあるなしを判断しながら検索アルゴリズムの解明を行っています。

しかし、この方法には大きな落とし穴があります。

例えば、「H1 タグにキーワードを入れると順位が上がる」ということを検証するとします。
この場合、上記のステップを踏むと次のような工程になります。

1.H1 タグに上位表示を狙うキーワードを含ませる。
2.検索エンジン順位の動向をチェックする。
3.順位の推移をみて「H1 タグにキーワードを入れると順位が上がる」を判断する。

仮に上記の条件で順位が上がったとします。しかし、同時に次のような疑問点が浮上します。

Q.この実験をしている間に、検索アルゴリズムに変化があって、新しい要素が効いて順位が変動したのではないか?
Q.この実験とは無関係に、上位ページの順位変動が起こり、自分の順位が押し上がったために順位が上がったように見えただけではないのか?
Q.H1 タグにキーワードを入れたこと以外の要因で順位が上がったのではないか?

この実験を同条件の下、1000 ウェブサイトで行えば、信頼性のある検証データが取れると思いますが、”同条件”のウェブサイトなどこの世の中に存在しません。そのため、不確定要素は残るものの、このような実験から得られた情報をもとに検索エンジンアルゴリズムを予測しているのが、現状のSEO です。

データマイニングという手法

検索アルゴリズム解析の2つ目のアプローチ方法は、すでに上位表示されているウェブサイトを大量に収集し、上位表示されている傾向をあらゆる側面から分析して傾向を導き出すデータマイニングという方法です。

seoマスターは、検索順位ですでに上位表示されているウェブページの特徴を項目ごとに横断的に分析することで、ある一定の特徴を見出す「データマイニング」によって検索アルゴリズムを解析するアプローチをとった、はじめてのSEOソフトウェアです。

seoマスターでは次のような手順で検索アルゴリズムを分析・予測しています。

1.ランダムに選んだ250 個のキーワードにおいて、検索エンジン(Yahoo!,Google)上位50 位までの計12,500 ウェブページを取得します。
2.取得したウェブページのSEO 上重要とされている項目に対して横断的に統計分析を行います。
3.得られたデータから、検索順位とその項目が相関関係にあるかどうかを検定結果にもとづいて判断します。

例えば、タイトルタグに検索キーワードを設置したほうがよいかどうかを判断するために、取得したウェブページのタイトルタグだけを抜き出して、次のような項目に対して計測します。

・タイトルタグの文字数
・タイトルタグに含まれるキーワード数
・タイトルタグに含まれるキーワードの位置

計測したものを統計的に分析して、順位グループ間で偶然性の有無を判断するための検定を行うことで、次のような結論を導き出すことができます。

・タイトルタグの文字数は33 文字前後が最頻値
・タイトルタグに含まれるキーワード数は1 個が最適値
・タイトルタグに含まれるキーワードの位置は80%の割合で前方に出現する

このようなデータマイニングのメリットは、大量の母数をもとに一つ一つの項目に対して統計的に分析するため、具体的な数値化が可能な点と、主観がまったく入らない客観データのため、信頼性が高いという点です。
seoマスターは、このデータマイニングを駆使してSEO で重要とされている100項目以上(EXPRESSは約50項目)についてアドバイスを表示します。

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