皆さん、こんにちは。今日はトラフィック減少についてお話しします。SEOトラフィック管理は、実際にはトラフィック増加と減少防止という2つの側面から捉えることができます。インターネット上のコンテンツの多くはトラフィック増加に焦点を当てているため、今回はSEOトラフィック減少の防止と、トラフィック減少の問題への対処方法について解説します。

まず、ウェブサイトのSEOトラフィックを長期間担当してきた方であれば、SEOトラフィックは静的でも常に増加しているわけでもなく、動的なプロセスであることに気付くでしょう。短期的には、主要な祝日や週末にSEOトラフィックが減少する可能性があります。長期的には、検索エンジンのアルゴリズムの更新やウェブサイトの不具合もSEOトラフィックの減少につながる可能性があります。したがって、SEOトラフィックの減少を経験することは、実際にはごく普通のことです。パニックになったり不安になったりする必要はありません。むしろ、理性的かつ客観的に受け止めるべきです。

前述のように、SEO トラフィックの減少には多くの理由がありますが、一般的には次の 3 つが挙げられます。

1. トラフィック統計の異常。統計コードの欠落、他のチャネルからのトラフィックの誤算、統計基準の調整などが含まれる場合があります。

• SEO トラフィックが 2 倍になったプロジェクトに遭遇しましたが、PPC トラフィックが誤って SEO トラフィックとしてカウントされていたことが判明しました。

• Chrome のアップグレード後にリファラー フィールドが失われ、チャネル データが異常になるケースもありました。

2. 検索エンジンのアルゴリズムの更新や主要な祝日などの外部要因。

• たとえば、2021 年 6 月と 7 月のコア アルゴリズムの影響は、多くの Web サイトで非常に明白でした。

• たとえば、ラマダンは、クリスマスや春節と同様に、イスラム諸国に非常に大きな影響を与えます。

3. ウェブサイトの SEO コードの欠落、サーバーまたはウェブサイトの故障などの内部的な原因。

• たとえば、開発者が誤ってページタイトルを変更し、その結果、コアキーワードのランキングが失われるという状況に遭遇したことがあります。

• あるいは、検索サービスに不具合があり、リストページへのトラフィックが大幅に減少している場合もあります。

つまり、こうした状況はあまりにも頻繁に発生し、あまりにもありふれているため、私は自分の考えを整理し、これらの問題を回避し、発生した場合には迅速に解決する方法を見つける必要があります。そこで、SEOトラフィックの低下を回避、分析、そして修正する方法という次のテーマに至りました。

防火業界の「予防第一」のアプローチと同様に、SEOトラフィックの問題も予防を第一に、つまり可能な限り問題を回避することで対処する必要があります。私たちは、こうしたトラフィックの問題を防ぐために3層構造のアプローチを採用しています。第1層は検査システムで、ウェブサイトのSEO要素と機能が適切に動作していることを確認します。このシステムは主にウェブサイトの要素を定期的に自動チェックし、問題が見つかった場合は警告通知を送信します。例えば、検査システムには以下の機能を設定しています。

• ウェブサイトの TDK 構成 - コア要素が正しくレンダリングされているかどうかを確認します。

• 統計コードの確認 - トラフィックが適切にカウントされていることを確認するために、統計コードが正しく機能しているかどうかを確認します。

• Web ページ スタイル チェック - ページ レイアウト エラーがないか確認します。

• リストページの製品数 - 検索機能が正しく動作していることを確認します。

• 200 ステータス コードがあるかどうか、リンク切れがあるかどうかなどの基本的な機能チェック。

さらに、検査システムはGoogleクローラーと米国IPアドレスからのアクセスをシミュレートできます。問題が発生した場合は、すぐにメールとDingTalk通知を送信できます（テストチームとバックエンドチームのおかげです）。

2層目はデータアラートです。交通異常が発生した際にタイムリーなアラームを発動し、交通問題を未然に防ぎます。主に1時間ごとのリアルタイムデータを参照し、前週の同時期のデータと比較します。そして、増加/減少が10%を超えるとアラームが送信されます（しきい値は設定可能です）。これにより、問題を可能な限り迅速に検出できます。

3層目は情報プッシュで、主に各国の祝日情報やGoogleのアルゴリズムに基づいた情報をプッシュし、ユーザーがコア情報をいち早く理解できるようにします。

各国の祝日に関するデータを収集し、毎朝自動的にメールを送信しています。祝日の影響を受ける国があった場合、その原因を即座に特定できます。また、GoogleのTwitterやブログからもリアルタイムでデータを収集し、更新があればすぐにプッシュ通知でお知らせすることで、アルゴリズム情報を最短時間で把握することができます。

回避しようと努力しているにもかかわらず、異常なトラフィックが発生した場合、どのように分析すればよいでしょうか？いくつかの手順をご紹介します。

まず、データの問題を確認します。問題が日常的に使用する統計ツールに起因している場合もあるためです。この場合、GAやGSCなど複数のプラットフォームのデータを比較し、問題が実際に存在するかどうかを確認する必要があります。さらに、BIチームに統計定義が調整されているかどうかを確認し、さらに検証するために、基になるデータを手動で再編成する必要があります。

この手順は、広範な分析を実行して結果が単なるデータ統計の問題であったことが判明し、時間と労力を無駄にすることを避けるために必要です。

さて、問題が発生したことは確認できたので、実際に何が起こったのかを確認しましょう。主に、影響の大きさ、影響範囲、そして発生時期を特定する必要があります。

1. 影響の大きさ。これは減少の絶対値、つまりおおよそ何パーセントに相当するかを示します。これは影響の深刻度を理解するのに役立ち、その後の詳細な分析における比較を容易にします。

2. 影響範囲。どのチャネル、国内ウェブサイト、PC/モバイルプラットフォームなどが影響を受けているか、そして減少がユニークビジター数（UV）なのかコンバージョン率なのかを包括的に評価する必要があります。

3. この問題はいつ発生しましたか？ここ数日で発生したのでしょうか、それとも長い間存在していたのでしょうか？これにより、対処の優先順位と期間も決まります。

この時点で、データ概要の層を剥がして、どの層が問題を引き起こしているのかを特定する必要があります。一般的に、問題の原因は3つのタイプに分けられます。

1. ディメンションセグメンテーション。前述の通り、端末、チャネル、国、業界といったディメンションに基づいてデータをセグメント化し、比較する必要があります。さらに、ディメンションをまたいだセグメンテーションも必要です。例えば、分析の結果、モバイルトラフィックが減少していることが判明した場合、問題がモバイルリストページにあるか、商品詳細ページにあるかを見極めるために、チャネルをさらに細分化する必要があります。

2. このプロセスには、ユーザージャーニーのセグメント化が含まれます。一方では、クロール、インデックス作成、露出、ランキング、クリック率、トラフィックといった検索エンジンのコアジャーニーに沿ってセグメント化を行います。他方では、商品リストページへのアクセス、商品詳細ページへのアクセス、注文ページへのアクセス、注文の送信、支払いといった、ユーザーのコンバージョンジャーニーに基づいたセグメント化と分析も必要です。

3. キーワードの種類によるセグメンテーション。一般的に、キーワードはブランドキーワード、アダルトキーワード、人気/ニッチキーワードに分類されます。ブランドキーワードのトラフィックはホームページだけでなく、リスティングページや商品詳細ページにも分散していることに留意することが重要です。例えば、「ブランドキーワード + 商品キーワード」といったキーワードが挙げられます。

一般的に、上記の 3 つのサブカテゴリに従うことで、トラフィックの問題を基本的に特定できます。

トラフィックの問題が特定されたら、次のステップは具体的な原因を特定することです。これには仮説検証と検証が必要です。一般的に、検証には以下の情報が役立ちます。

• プロジェクト開始日。一部のトラフィックの問題はプロジェクト開始時に発生するため、AMP がオフラインになったことによるトラフィックの変動など、プロジェクトの具体的な状況と合わせて検証する必要があります。

• GSCデータ検証。コア検索エンジンの問題やサーバーの問題はGSCを使用して検証できます。

• Googleのアルゴリズム。方向や時間といったアルゴリズムの詳細な情報を組み合わせることで、最終的な問題を決定します。

交通問題が特定されると、解決策は基本的に決定されました。

• トラフィック統計や Web サイトの障害などの内部の問題については、対象を絞った修復で十分です。

• 外的原因の場合、休日関連の例外は単に待つだけで回復できます。

• 外部リンクの更新など、特定の指示を伴うアルゴリズムの更新が修正の対象となる場合があります。

• コアアルゴリズムのアップデートなど、方向性のないアルゴリズムアップデートには、実際には有効な解決策がありません。通常、この低下を補うには、他の段階的なプロジェクトが必要になります（この種のアルゴリズムの低下は、回復することもあります）。

SEOトラフィックデータに注目することは、SEO運用を成功させるための基本的なスキルだと私は考えています。そこで、3つのヒントをご紹介します。

• 毎日手動で記録してください。手動で記録することで、データを直接的に把握できます。

• 変化が3%を超える場合は調査が必要です。週ごとの増加または減少が3%を超える場合は分析が必要です。3%は単なる変動ではなく、データの変化を示しているためです。

• プロジェクトの開始時間を記録します。各プロジェクトの開始時間と大まかな内容を記録しておくと、後々データの帰属やプロジェクトの概要作成が容易になります。そうしないと、以前のトラフィックカーブを見たときに、何をしたのか思い出すのが非常に難しくなります（GAではカーブに注釈を追加できるので、非常に便利です）。

ウェブページの配置ミス、タイトルの欠落、検索機能の異常など、多くのトラフィック異常を経験してきました。加えて、頻繁な国際祝日の影響もありました。その中でも、特に記憶に残っているトラフィック異常が2つあります。1つはmade-in-china.comが経験した外部リンクペナルティ、もう1つは9月のalibaba.comのプロモーション中に発生したクローラーのブロックです。ここでその2つについてご紹介します。

初期のSEOでは、バックリンクの購入は一般的な手法でした。バックリンクなしでもランキングを争うには不可欠だったからです。made-in-china.comも例外ではありませんでした。しかし、Googleのペンギンアルゴリズムが突然現れ、この業界で広く普及している最適化手法にペナルティを課しました。当時、私はmade-in-china.comでSEOエンジニアとして働いていましたが、ウェブサイトのトラフィックが40%も急落しました。私は以前からバックリンクに疑念を抱いていました。ブログやフォーラムに定期的にバックリンクを投稿し、常に似たようなコンテンツをコピー＆ペーストしていました。なぜこのような手動で生成された「インターネットのゴミ」がページのランキングを向上させるのか、そしてなぜそれをやめるとランキングが下がるのか、疑問に思っていました。これは果たして理にかなっているのでしょうか？そこでペンギンアルゴリズムが導入された時、私は同僚たちに購入したバックリンクの問題に対処するよう強く勧めました。しかし、彼らは耳を傾けず、むしろ健全なバックリンクをいくつか削除しました。それから間もなく、私はその職を辞しました。ランキング低下の原因は明白でした。バックリンクです。しかし、どのタイプのバックリンクに問題があり修正する必要があるかを同僚に納得させるのに十分な証拠を提供できませんでした。

これはすべて、私がアリババに入社したばかりの頃の経験から始まりました。アリババのオフザジョブトレーニングプログラムに参加していた時、チームと火鍋を食べようとしていたところ、突然電話がかかってきて、SEOトラフィックが大幅に減少したため、すぐに対応が必要だと告げられました。9月のセールシーズン（天猫の独身の日のような時期）で、その減少幅は相当大きいと理解していました。そこで、レストランでパソコンを起動し、状況を分析し始めました。しかし、いくら分析しても原因は特定できませんでした。その後、開発者に最近開始したプロジェクトについて尋ねたところ、サーバーの安定性を維持するためにウェブクローラーをブロックしていたことが偶然判明しました。最終的に原因は特定できましたが、大規模なセール期間中のトラフィック減少は依然として深刻な問題であり、私の業績評価にも影響が出ました。しかし、業績評価が必ずしも悪い結果だったわけではありません。その後、私はより強いオーナーシップを持つようになり、努力を重ね、翌年には挽回することができました。

最後に、SEOトラフィックの本質は、増加と減少の防止の両方にあると繰り返し述べさせていただきます。今回の共有は主に減少の防止に焦点を当てており、上記は異常なトラフィックに関する数多くの経験に基づいた要約です。皆様のプロジェクトに少しでもお役に立てれば幸いです。

トラフィックの減少を経験した皆様の体験談もぜひ共有してください。

-終わり-