Googleの検索アルゴリズムはまだ謎に包まれていますが、その仕組みのいくつかの秘密は明らかになっています。 Googleが検索結果を選択する方法を学びます。

eコマースのウェブサイトはビジネスのために開かれていますが、顧客はどのようにそれを見つけることができますか？有料広告や口コミに加えて、オンライン訪問者はGoogleなどの検索エンジンを使用してビジネスを発見する傾向があります。検索エンジンの結果ページ（SERP）でランクが高いほど、新しいビジネスを獲得する可能性が高くなります。

Googleは毎月数十億件の検索を処理し、数百の基準に基づいて複雑なアルゴリズムを使用して結果をランク付けします。それでは、このアルゴリズムは正確にどのように機能しますか？検索クエリ、主要なランキング要素、サイトの可視性を向上させる方法をよりよく理解するために、アルゴリズムの内部を少し見てください。

Googleアルゴリズムとは何ですか？

Google検索アルゴリズムは、ユーザーのクエリに応答してGoogleのインデックスからコンテンツを検索する進化を続けるシステムです。 Googleのインデックスには100兆以上のウェブページが含まれており、その数は増え続けています。 Googleのランキングアルゴリズムは、検索クエリに最も関連性の高いページを予測してリストにまとめ、最も関連性の高い結果を一番上に配置します。一般的に、Googleのアルゴリズムは単一であると言われていますが、実際には複数のアルゴリズムが同時に動作しています。

Googleアルゴリズムは検索結果をどのように選択しますか？

Googleのランキングシステムを駆動する技術は秘密ですが、Googleは検索結果をランク付けする際にアルゴリズムが考慮する5つの主要なカテゴリについて公開しました：意味、関連性、品質、使いやすさ、コンテキスト。各カテゴリの詳細な説明は次のとおりです。

意味

Googleのアルゴリズムは、言語モデル（人間の言語を学習したAIシステム）を使用して検索クエリの意図を推測します。これはスペルを修正し、同様のコンテンツに関連する同義語を適用します。

さらに、アルゴリズムは、ユーザーの好みの言語とメディアの種類（画像や動画など）を測定し、検索結果で地域ビジネスを優先するように地域性を考慮します。クエリにトレンドキーワードが含まれている場合、Googleのアルゴリズムは現在のイベントと速報に焦点を当てたページのランクを上げます。

関連性

Googleのアルゴリズムは、インデックス付きサイトの関連性を評価すると、「Webページがユーザーの検索クエリにある単語を使用していますか？」という質問を本質的に投げます。クエリキーワードがページの単語と一致すると、より関連性が高い可能性が高くなります。

アルゴリズムはここでさらに、機械学習システムに入力された集計された匿名相互作用データを使用して他の関連コンテンツを予測します。ページの関連性、専門家のソースへの依存度、位置の近接性などの要素は、アルゴリズムのクエリの意味と意図の解釈に基づいて重み付けされます。

品質

Googleのアルゴリズムは品質テストに合格した結果を優先し、品質をユーザーにとって最も便利なものとして定義します。品質を判断するために、Googleは経験、専門知識、権威、信頼性（EEAT）を見つけます。よく知られた専門家が権威あるウェブサイトに記事を書くと、そのページは高いEEATスコアを受け取る可能性が高いです。

バックリンク

他の信頼できるウェブサイトがあなたのウェブページにリンクするとき、アルゴリズムはそのページがより信頼できると結論づけ、ランクを上げます。ユニークで便利なコンテンツを作成すると、バックリンクを構築する可能性が高くなります。

使いやすさ

コンテンツが意味、関連性、品質テストに合格した後、アルゴリズムはユーザビリティを測定します。つまり、Web コンテンツにはアクセスしやすく、モバイルフレンドリーで、すばやく読み込まれ、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供する必要があります。

コンテキスト

コンテキストには、地理的な場所、検索履歴、検索の好み（たとえば、デフォルトの言語や「安全な検索を有効にする」など）が含まれます。

たとえば、フィラデルフィアのユーザーが「ホッケー」を検索すると、フィラデルフィアのプロホッケーチームであるFlyersに関連する結果が表示される可能性があります。スペイン語で書かれた検索は、スペイン語の結果を返します。 Google のアルゴリズムでは、最近の検索アクティビティもコンテキストの一部と見なされます。

Google アルゴリズムがサイトのランキングに影響を与える要因

Googleアルゴリズムの内部の仕組みは依然として謎に包まれていますが、5つの主要なランキング要素が検索ランキングで重要な役割を果たしていることを知っています。これらの要素が検索ランキングにどのように影響するかを見てみましょう。

権威

トピックに関連する権限を持つWebサイトにあなたのWebページにリンクするリンクが含まれている場合、サイトはSERPでより高いランクを占める可能性があります。たとえば、権威あるサイトのブログ投稿や高品質の製品レビューにバックリンクが表示されることがあります。他の信頼できるウェブサイトからリンクしたいと思う便利で魅力的なコンテンツを作成し、バックリンクを積む確率を高めます。

最新性

アルゴリズムは新しく更新されたページを好みます。ただし、この要素は状況によって異なり、一部のブログ投稿は最新である必要はありません。たとえば、「マグストライプとは何ですか？」などの用語の定義を探している場合は、古いページが他の指標で高いスコアを取得し、最新のページよりも高いランクを獲得できます。コンテンツの正確性を定期的に確認し、必要に応じて人気のある投稿を更新して最新性を維持します。

キーワード

通常、インデックス付きページに関連するキーワードが頻繁に表示されるほど、そのキーワードのランクが高くなります。キーワードは、本文の内容に加えて、ページタイトルとメタタイトルに表示される必要があります。関連キーワードの言及を増やすためにページを最適化することができますが、繰り返しのキーワードの使用量が多すぎる（つまり、キーワードスタッフィング）は実際には有害です。キーワードを文章に自然に統合することで、キーワードスタッフィングによるスコアの低下を避けます。

ページ体験

Googleはユーザーエクスペリエンス（UX）を非常に重視しています。アルゴリズムは、ページの読み込み速度を測定し、サイトのナビゲーションの容易さを判断し、モバイルのアクセシビリティを確認し、ページのコンテンツに一致するメタタグを探します。読み込みに時間がかかる大きな画像を使用したり、ウェブページに広告をたくさん埋めたりすることを避け、ユーザーエクスペリエンスをスッキリ維持します。

eコマースサイトとしてどのように目立つのでしょうか？ ShopifyのSEOリーダーであるKyle Risleyは、人々が検索するユニークな製品を販売することを提案しています。 「これらのクエリはランキングが簡単になります。これは効果的に供給されていない市場/ニッチを特定することです。このパスを選択すると、オンページ最適化が最も価値のある作業になります。別の選択肢は、競争が激しいニッチ市場で何かを販売することです。 Kyle氏は、「このシナリオでランク付けするには、オンページの最適化とバックリンクの取得が必要になります。必要なバックリンクの品質と数量は、そのニッチ市場の競合サイトのバックリンクプロファイルによって異なります」と述べています。彼はまた、ページ体験が常に重要であることを思い出させます。

重要な Google アルゴリズムの更新

Google は常に検索ランキングルールを調整します。一部は主要なアルゴリズムアップデートであり、他のものはほとんど目立たないマイナーアップデートです。

平均して毎年2〜3回のメジャーアップデートが行われ、これを広範囲のコアアルゴリズムアップデートと呼びます。これらの更新は検索結果のランキングに大きな影響を与える可能性があります。 SEOランキングのパフォーマンスに大きな変化がある場合は、コアアップデートがその理由かもしれません。

以下は、最も重要なGoogleアルゴリズムアップデートの歴史です。

Panda(パンダ)

パンダアルゴリズムのアップデートは2011年初頭に導入され、2016年にコアアルゴリズムに統合されました。パンダはウェブページを評価し、品質スコアを与え、重複ページ、盗作、キーワードスタッフィングなどのスパムコンテンツを含むページを降格させます。

ペンギン（ペンギン）

ペンギンは2012年春に発売され、リンクファームからバックリンクを購入するなどの否定的なリンク構築を制限するために作成されました。また、関連性のないページとスパムリンクを分析します。

Hummingbird (ハミングバード)

この2013年のアップデートは、キーワードスタッフィングと表面的なコンテンツへの対応として導入されました。自然言語処理を使用してユーザーの意図を推論することで、検索クエリの解釈を改善しました。

ハミングバードのおかげで、ページが検索用語と正確に一致しない場合でも、Webページのセマンティック要素（同義語および隣接用語）が検索の意味と密接に関連している場合、ページのランクが上がる可能性があります。

Pigeon(ピゾン)

2014年、Googleはローカル検索結果の精度を向上させ、それを他のランキング信号にリンクするアルゴリズムを発表しました。これは、Googleマップ検索とウェブ検索で顕著に表示されます。

Mobile-first indexing (モバイル優先インデックス)

2015年4月、Googleはウェブサイトのモバイル版をデスクトップ版よりも優先するようにインデックスを再編成しました。モバイルプレゼンテーションや機能が不足しているサイトはランクが低くなりました。 2016年に公式に発表されたMobile-First Indexingは、2018年と2020年の最新アップデートで、高速で利用可能なモバイルWebページの重要性を強化しました。モバイル優先インデックスは、ページのどのバージョンがスコア付けとランク付けに使用されるかを変更しました。

RankBrain (ランクブレイン)

2015年10月、RankBrainはハミングバードアップデートの派生であり、検索クエリとの関連性、低いコンテンツ品質、および悪いユーザーエクスペリエンスという3つの検索結果の問題を解決しました。 RankBrainは機械学習を使用して、検索クエリの後に隠された意味を探ります。

Google は RankBrain の内部の仕組みについて詳しくは明らかにしていませんが、これは結果ページをランク付けするために使用される 3 番目に重要な要素であると述べました。アナリストは、RankBrainが検索用語の文脈を考慮すると推測します。

Intrusive Interstitials Update (UX を損なうインタースティシャル広告の更新)

2016年、Googleはウェブページのコンテンツを覆う妨害的なインタースティシャル広告（ポップアップ広告）に対応し、検索インデックスでこれを処理し始めました。これは、すべてのインタースティシャル広告が悪いことや検索エンジンのランキングに害を及ぼすという意味ではありません。そのうち、画面が小さいモバイルデバイスでユーザーエクスペリエンスを悪用するケースは、非常に深刻な問題です。最も深刻なページは2017年から降格しました。

BERT

2019年10月に導入されたBERTアップデートは、自然言語処理を大幅に活用し、文脈が貧弱で焦点が合わない不都合なテキストを識別してダウンランクし、よく書かれたコンテンツを補償します。 BERTは、パンダ、ハミングバード、ランクブレインなどの以前のアップデートの頂点です。