直帰率や滞在時間をランキングシグナルとしてGoogleは使っているのか? アルゴリズム評価には使っているが個々の検索結果を変更する目的では使わない

[レベル: 初〜中級]

Googleは、検索結果でのクリック率や直帰率、サイトでの滞在時間をランキングに反映させているのでしょうか?
たびたび出てくるこの質問にGoogleのJohn Mueller(ジョン・ミューラー)氏が直近のウェブマスターオフィスアワーで答えました。

検証には使っているが、個々のレベルでは使っていない

次の質問が尋ねられました。

Googleは、ランキングシグナルとして直帰率を使っていますか?

ミューラー氏はこう答えます。

直帰率みたいなものは、Googleアナリティクスのようなツールで昔から計測されている指標だ。でも、私たちはGoogleアナリティクスを検索順位を決めることにはまったく使っていない。検索に対しては通常は使っておらず、結びつけてはいない。

(クリックや直帰など)そういったデータを実際に使っている1つの場面は、アルゴリズムを評価するときだ。

概して、どちらのアルゴリズムがいいかを検証するときに使う。数百万の検索結果、数百万のさまざなサイトにわたって検証することができる。そして、「概して言えば、集計データに基づくとこちらのアルゴリズムのほうがうまくいってるな」と言うことができる。

だが、もっと狭い範囲では、そういうことは本当には簡単にはできない。私が知る限りでは、直帰のようなものはランキングには使っていない。

質問が続きます。

たとえば、1,000人のユーザーが訪問したとします。

300人のユーザーは探していたものを見つけた。400人のユーザーはそこそこ時間をサイトで費やしたけれど、また検索を続けた。400人はすぐに検索結果に戻った。

こういったユーザー行動の状態をGoogleは見ていますか? 検索順位を変化させますか?

ミューラー氏の回答は次のようでした。

基本的には先ほども言ったとおりだ。

非常に幅広く集約されたデータにおいては、そういったもののなかには見ているものも確かにある。何百万ものサイト、何百万もの検索結果を見たときには、そこから妥当な有用性を得ることができると思う。

しかしページ単位では、そういったことは普通は簡単にできるものではないだろう。

Googleアナリティクスのデータを検索には使っていない、これは信じていいでしょう。

すべてのサイトがGAを導入しているわけではありません。
ウェブ全体を考えれば、むしろ導入していないサイトのほうが多いのではないでしょうか。

そういった限られたデータを利用することは信頼性に欠けます。

一方で、検索結果でのクリックなどユーザー行動を実際に利用している場面があります。
それは新しいアルゴリズムを導入したり、アルゴリズムに改良を加えるときです。

検索品質評価者や、あるいは一般ユーザーを対象にしたテストで、新しい検索結果が良いものかどうかを判断するときの材料にしています。

たとえば、以前よりもユーザーがクリックしなくなったり再検索が増えたりしたとしたら、新しい検索結果は品質が返って落ちたと判断されるかもしれません。
テストで良い結果が得られれば実際に導入されるだろうし、良い結果が得られなければ導入は見送られるかもしれません。

アルゴリズムの改良や品質のチェックにクリックなどのユーザーデータが使われることは、GaryがGoogle Dance Tokyoで日本に来たときも説明していました。

さて問題は、個々のサイト/ページにおける検索結果でのユーザー行動がランキングに直接反映されるのかどうかです?
特にここ2、3年盛り上がっている(?)トピックです。

ミューラー氏によれば、ものすごく限られたデータだから簡単には利用できないとのことでした。
何百万もの検索結果とサイトを基にした集計データはアルゴリズムの評価に役立つけれど、1つのページや1つの検索結果だけのデータをそのまま検索結果には反映させることには問題があるからです。

あなたはどう思いますか?
僕はジョンを信じることにします。:)

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リピータの多いブログで設定したい、滞在時間を考慮したGoogleアナリティクスの直帰率の計測方法


訪問者が一定時間、たとえば15秒以上滞在したら直帰とはみなさなくするGoogleアナリティクスの設定を紹介する。英語版のGoogleアナリティクス公式ブログで紹介されていた方法。イベントの発生を目標に設定して一定以上の滞在をコンバージョンに割り当てることも可能。

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スクロールしたかしないかによってGoogleアナリティクスで直帰率を調べる方法


Googleアナリティクスの直帰率は1ページだけの閲覧が対象となるためブログでは高めの数値になる。そこで「スクロールした」ことを計測し「スクロールしなかった」ことを直帰と見すようにするためのイベントトラッキングを設定してみる。

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パンダ・アップデートは直帰率や滞在時間を見ていない、直接的にはネ


パンダ・アップデートは直帰率や滞在時間を見ているとの分析がある。しかしパンダ・アップデートの開発中心人物たちの論文を見ると直接見てはいないようだ。高い直帰率や短い滞在時間をもたらしてる原因を見つけ出していると思われる。

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Googleはやはり直帰率(正確には「クリックバック」)を見ているかも


直帰率の高さが、パンダ・アップデートでは質が低いとみなされるという考えがある。Googleは、検索結果ページへの瞬時の直帰「クリックバック」をどうやら本当に見ている可能性が高そうだ。

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直帰率が高いページはパンダ・アップデートで質が低いとみなされる?


検索結果をクリックして訪問されたけれど戻るボタンですぐに検索結果ページに帰られてしまうページ、つまり「直帰率」の高いページはパンダ・アップデートでは質が低いと判断されてしまうかもしれない。

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離脱数・離脱率の高いページをお金に変える方法


1)Google Analyticsで離脱数の多いページを調べる、2)そのページにアドセンス広告を貼る、このようにしてページから去っていくユーザーにアドセンス広告をクリックさせることで貢献度の低いページを収益化に役立ててしまおうというGoogle Analytics公式ブログからの提案。

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