インハウスSEOやWebマーケティングの情報発信

12月

サイト改善を中心としたSEOのフロー

外部リンク依存型のSEOは費用対効果が低下し、サイト改善を中心としたより本質的なSEOが求められるようになってきた。(※1)
しかしサイト改善を中心としたSEOの具体的な方法論やフロー等の情報・ノウハウは業界内に極端に少ないため、どの様に行なっていけば良いのかが分からない方も多いだろう。自社内でSEOを試行錯誤し様々なナレッジを蓄積している企業も多いが、インハウスSEOに取り組もうと考えている全ての企業がそのレベルまで至るのは困難だ。
今回は筆者が考えるサイト改善を中心としたSEOのフローを記載する。

※1 過去記事参照:検索エンジンからのトラフィック構造を把握する

フェーズ	項目	内容
1	現状把握	•サイトのディレクトリ構造、リンク構造、インデックス数の内訳等を明確化 •各ページで上位表示を狙うキーワードを明確化 •KPIの具体的な指標を明確化
2	システムや環境面のボトルネックを探す	•クローラビリティの調査 •コンテンツの調査 •システムの調査
3	資産を探す	•社内web資産を探す •社外web資産を探す
4	コンテンツの追加	•市場で検索されているキーワードをグルーピングし、不足分をサイト追加 •公開可能なコンテンツをサイトに追加 •blog等の情報発信構造をサイト内に設置
随時	KPIに沿った効果測定	•キーワードの順位分布 •流入キーワード総数、LP数 •オーガニック検索からの訪問者数、CV等
随時	外部リンクビルディング	・webサイトにあった外部リンクビルディングを行う

1)現状把握～ボトルネックの改善

筆者の経験上、比較的大規模なサイトはシステム面や環境面で何かしらのボトルネックが存在する可能性が極めて高い。それは例えばDBとの連結部分の速度が異常に遅かったり、CGMで無駄なコンテンツが膨大な数生成されていたり、動的なコンテンツにユニークなURLを付与していなかったり、ディレクトリ構造が複雑で内部リンクが適切にサイト下層まで行き渡っていなかったりと、様々な要因がある。これらがwebサイトにとって致命的な問題点となっている場合は多々ある。
よって上記のフローでは、現状把握を終え、KPIを明確化した後にまずは最も改善のインパクトが高いと思われるサイトのボトルネックを探し、可能は範囲で改善する。

2)自社内外のweb資産を探す

次のフェーズでは社内や社外でのWEB的な資産を探す。具体的には自社が保有している別メディアからグループリングを付けることができないか、また親会社等の関係会社からグループリングを得ることが出来ないかを考える。それらのリンクは比較的容易に手に入れることができ、そしてナチュラルリンクの中でも価値の高い部類に入るためだ。

3)コンテンツを追加する

その次のフェーズにてやっとコンテンツの追加を考える。理由としてコンテンツ追加は手間とコストが掛かるし、中長期的な継続が前提にある施策だからだ。またこの際にはただ単純にコンテンツを追加するのではなく、市場で検索されているワードからマーケットイン的にコンテンツを企画したり、可能な限り希少性の高いコンテンツを企画したりする。社内に眠っている公開可能なコンテンツを探してみても良いだろう。

4)KPIに沿った効果測定を行う

効果測定は定期的に行う必要がある。（特に何かしらの施策を行った後はデータを注視する。）ここでは予め設定したKPIにしたがってデータを見ること。例えばサイト改善を中心としたSEOの場合、単体キーワードの順位ではなく、オーガニック検索からのトラフィック、webサイトへの流入キーワード総数やLPの総数、主要ワード群の順位分布などに変化があらわれる。もしそれらをKPIと設定していないのであれば、適切に効果測定することが出来ない。

5)外部リンクビルディングを行う

外部リンクビルディングに関しては、SEOを行うwebサイトに合った方法を考え随時行なっていく必要がある。それには例えばウェブマスターツールからナチュラルリンクの増加率を調べて、どのような傾向のリンクが多いのかを分析したり、webサイトの属する業界の中で話題になっている事柄（またはニュース）などに言及したコンテンツをサイトに追加したりする必要がある。その場合コンテンツを発信するディレクトリのソーシャライズ化は必須だろう。

本質的なSEOは全てのwebサイトに共通する普遍的な部分もあるが（サイト構造や技術的な部分など）、一方自社業種ならではの強みを生かしたマーケティングを行わなければならない部分も存在する。（コンテンツ追加や外部リンクビルディング等）
そのため最も高くパフォーマンスを挙げるためには、自社のサービスや顧客、市場などを理解する必要があり、SEO業者では行えない範囲も大きいだろう。
普遍的な部分はSEO業者からノウハウを得て、マーケティング的な部分は自社で行えるようになるのが望ましいのではないだろうか。

6月

スマートフォンからの訪問者がメインストリームとなる日

By admin|webマーケ, web業界|Be the first to comment!

近年スマートフォンからサイトにアクセスするユーザーが急増していることに気がついているwebマスターは多いだろう。今回はある特定のサイトにおけるスマートフォンからの訪問割合の推移を取得し、同様の推移が今後起こりえるか、また起こり得た場合どの程度の期間でPCからの訪問を超えメインストリームとなるのかを推測する。

調査にはサンプルデータとしてサイトA(BtoCのサービスサイト)のデータを利用する。当サイトは20~40代の男女がメインユーザー層であり、かつ比較的リピート頻度の高いサービスを提供している。（従来の通りデータは資料性を損なわない範囲で多少改変してある。）

まずはサイトAにおける、スマートフォンからの訪問割合（セッション単位）の推移を取得した。対象期間は2010/7/1~2012/5/1である。(データ取得はGAにて”モバイルからのトラフィック”と定義されているもの)

資料:スマートフォンからの訪問者割合の推移

以下は、年毎の比較である。

資料:サイトA(BtoCのサービスサイト)解析データ

2010年．2011年．2012年と顕著に割合が増加していることが分かるだろう。2010年では全体のアクセスに占める5.21%がスマートフォンであったものが、2011年には18.39%、2012年には31.85%であり、なんと1/3程度の訪問者がスマートフォン経由となっている。

但しサイトによって上記の割合は異なるだろう。参考までに比較的傾向の異なる他サイトで同様のデータを取得した所、以下のような結果となった。

サイト種別	2010年	2011年	2012年
サイトA(BtoCサービスサイト）	5.21%	18.39%	32.85%
ポータルサイト	データなし	22.93%	28.10%
BtoBサービスサイト	0.52%	1.10%	1.40%
地域性の高いBtoCサイト	データなし	35.58%	34.69%

上記の通りBtoBサービスサイトでは大半の訪問者がPC経由であった。またBtoC関連のサービスサイトでは比較的サイトAと同様の訪問者割合になる可能性が高かった。サイトの特性によって、訪問者割合は変化する。管理しているwebサイトのスマートフォン訪問者割合は把握しておくべきだろう。

スマートフォンからのアクセスが増加している要因は、日本国内におけるスマートフォン普及率増加のためだろう。スマートフォン普及率は近年顕著に増加しており、2012年2月には23.6%に達している。※1
※1 株式会社ディーツーコミュニケーションズスマートフォン普及動向調査
http://www.d2c.co.jp/news/2012/20120418-1340.html

資料: 株式会社ディーツーコミュニケーションズスマートフォン普及動向調査

以下、スマートフォンの普及率をサイト訪問割合と比較してみる。

資料: 株式会社ディーツーコミュニケーションズスマートフォン普及動向調査,サイトA(BtoCサイト)の解析データ

参考までに[スマートフォンの普及率]と、サイトAの[スマートフォンからの訪問者割合]の相関程度を調べる。散布図は以下、相関係数(R)は0.99となり、極めて強い相関関係を示す。（※但し上記普及率に詳細なデータが見つからなかったため、散布図に用いたデータ個数は少ない。）

資料:株式会社ディーツーコミュニケーションズスマートフォン普及動向調査,サイトA(BtoCサイト)の解析データ

現在日本国内におけるスマートフォン普及率は23.6%であり、プロダクト・ライフサイクルでは成長期、ユーザーはアーリーマジョリティの段階である。まだまだ市場は広く、ここから更に普及率が高まっていくと推測される。それに伴い相関関係の極めて強い”サイトへのスマートフォン訪問割合”も同様に上昇していくだろう。サイトAにおける現在のスマートフォン訪問者割合の上昇率から今後の推移を単回帰分析にて推測すると、以下のようになる。

資料:株式会社ディーツーコミュニケーションズスマートフォン普及動向調査, サイトA(BtoCサイト)の解析データ

上記グラフでは、2013年2月にスマートフォンからの訪問者が50%を超え、PCを超えている。※但し単回帰分析の特性上、あくまで参考値とする。

前述した内容をまとめると、以下のようになる。
現在スマートフォンの普及率は23.6%であり、プロダクト・ライフサイクルでは成長期、キャズムを超えたアーリーマジョリティの段階である。ここから更に市場に広がっていく可能性は高い。特にスマートフォンの普及率は2011年から顕著な上昇を見せており、今後も更に高い上昇率となることが推測できる。（※1 野村総研は2015年頃には携帯電話契約件数の半数がスマートフォンになると予測している。）
またスマートフォンの普及率と、サイトへのスマートフォン訪問割合は極めて強い相関関係があり、前者が増加すれば、必然的に後者も増加する。
現在のサイトAに対するスマートフォン訪問割合から今後を推測すると、2013年2月には50%以上となり、PCを超える可能性が高い。サイトAではこの時期に（あるいはそれより早く）スマートフォンからアクセスがメインストリームとなっているのだ。サイトの訪問者のメインストリームがスマートフォンとなる日が、もうすぐそこまで迫ってきている。

※1 ITロードマップセミナー 2012 スマートデバイス最前線より http://www.nri.co.jp/publicity/mediaforum/2012/pdf/forum174_4.pdf

先日Googleはスマートフォンに最適化されたwebサイトの構築方法をオフィシャルブログで発表した。ここでは最も検索エンジンに認識されやすいスマートフォンサイトは、レスポンシブ・ウェブデザインを利用したサイトだと記載されている。レスポンシブ・ウェブデザインに対応するには初期構築コストが高くなるが、スマートフォンが今後のメインストリームとなる以上、最大限考慮すべきだろう。

4月

トラフィックをアトリビューション分析する。

By admin|SEO, webマーケ|Be the first to comment!

webサイトのトラフィックを経路別にセグメントして比較することはアクセス解析の基本である。その比較によりユーザーの行動や、改善点を把握することが出来る。

但しこのトラフィック分析も、従来のラストクリックモデル（※1)からのデータでは適切な数値が出ない可能性がある。

近年はテクノロジーの進歩により、アナリティクス等でも簡単に、CVに至るまでの過程（パス）を把握し、間接効果を知ることが出来るようになった。（このような”特定の効果に対する要因、導線などの間接効果を分析すること“をアトリビューション分析という。ただしアナリティクスで測定できるのはあくまでクリックベースのものだけである。）

今回はGoogleアナリティクスのマルチチャネル機能を使いアトリビューションを分析する。トラフィックを均等配分モデル(※2)と従来のラストクリックモデルで比較してみる。

今回はサンプルデータとしてサイトA(BtoCサイト)のデータを利用する。まずラストクリックモデルではトラフィック毎のCV数は以下のようになる。

※1 ラストクリックモデルとは”CVに至る直接のクリックのみ”を分析対象とした一般的なモデル。
※2 均等配分モデルとは、初回の流入元、中間の流入元、ラストの流入元のそれぞれに対してCVへの貢献度を均等に振り分けるモデル。（つまりCVの過程に経たクリックも、CVへのクリックと均等に評価して貢献度を割り振る）

媒体	Cv数	割合
有料検索	48	12.31%
ノーリファラー	89	22.82%
オーガニック検索	183	46.92%
参照元サイト	70	17.95%
合計	390	1

※上記データは資料性を損なわない範囲で多少改変してある。

上記を見ると、最もCVが発生しているのがオーガニック検索で、その次にノーリファラー、参照元サイト、有料検索と続く。このデータを見ると、今後の施策としてCV発生数の高いオーガニック検索でのトラフィック増加を優先順位高く設定するのが通常ではないだろうか。
⇒ちなみにノーリファラーからのCV数がこれだけ高いのは、当モデルサイトが比較的リピーターが多く、かつ積極的にメールマガジンを配信しているからである。

今度はマルチチャネルからCVの導線レポートをエクスポートし、全ての導線を均等配分モデルにてスコアリングしてみる。
データを取得した2ヶ月間で導線は約250パターンあり、パス数は1~50程度まであった(※1)

※1 CVの導線は各コンバージョンやトランザクション到達前の 30 日間でのコンバージョン経路や一連のインタラクションを基に作成される。

媒体	CV貢献度	割合
有料検索（貢献度）	27.4	6.89%
ノーリファラー（貢献度）	219.0	55.15%
オーガニック検索（貢献度）	116.4	29.31%
参照元サイト（貢献度）	30.5	7.69%
（その他）（貢献度）	1.7	0.42%
ソーシャルネットワーク（貢献度）	2.1	0.53%
合計	397	1

上記のグラフを、左記ほどのラストクリックベースと比較し、その差分を算出してみる。(CV数の合計が先ほどのデータと7件異なるのはアナリティクスの性質上、データ取得方法によって誤差が生じるためだと思わえる。CV7件の誤差では全体的な影響は少ないため、ここではこのまま分析を進める。）

媒体	ラストクリックモデル	均等配分モデル
有料検索	48	27.4
ノーリファラー	89	219.0
オーガニック検索	183	116.4
参照元サイト	70	30.5
（その他）	0	1.7
ソーシャルネットワーク	0	2.1
合計	390	397

※ここではマルチチャネルのCV導線レポートに表記されるソーシャルネットワークと(その他)を敢えて、他の指標に加えず残している。（貢献度は低いのでそこまで全体の数値に変化がないと思われる。）例えば本来であればソーシャルネットワークはラストクリックモデルでは参照元サイトからのトラフィックに入るだろう。

アトリビューション・スコアの比較（資料:BtoCサイト解析データ）

上記からラストクリックモデルと均等配分モデルでは大きく数値が異なることが分かる。具体的にはノーリファラーの数値が大きく上昇し、有料検索、オーガニック検索、参照元サイトの数値が減少している。ラストクリックモデルではオーガニック検索が全体のCVに占める貢献度が高かったが、均等配分モデルにて間接効果も把握すると、ノーリファラーが最も高くなる。つまりノーリファラーはCVを発生させるアシストにおいて大きな効果を示す。
※勿論このデータはサンプルサイトAのものであって、全てのサイトが普遍的にこの様な状態になるということではない。（但し従来のラストクリックベースを変えると、ほぼ間違いなく何らかの数値変化は起こるだろう。)

上述した通りこのサイトにとってノーリファラーからのCVの大半はメールマガジンである。メールマガジンがこれだけCV貢献度が高いのであれば、改善するために投資する価値は十分ある。「メールマガジンの開封率（またはサイトへの流入率）を数%上昇させるだけでCV数を大きく上昇させられる」と仮設立てすることが出来る。
アトリビューション分析はまだまだ議論の余地がある手法だが、データを解釈する精度が高まればそれだけ効率の良くサイト運用することが出来る。(そして間違いなくアトリビューションはデータ解釈の精度が高まる概念である。）

今回書きたかったことはアトリビューション的な視点がないと今後のwebマーケティングにおいて正確なデータ解釈が出来なくなるということだ。例えばSEOにおいても、オーガニック検索内でのユーザー行動に貢献度をスコアリングをすると、今までとは状況が異なる可能性がある。
マルチチャネルを見ていると分かるが”刈り取り形”と言われる検索行動内でも認知的なキーワード、または直接CVするキーワードと傾向があり、単純にCVRやトラフィック量のみでキーワードのパフォーマンスを測定することは出来ない。例えば従来では費用対効果が悪いと判断されたキーワードも、実はアシスト的な意味でパフォーマンスが高かった、などと分かるようになる。その辺りも今後検証したい。

2月

検索エンジンからのトラフィック構造を把握する

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最近Googleは意図的な外部リンクをかなりシビアにチェックしている。（過去記事参照）
そのため特定の検索キーワードにおいて大きく順位を下げたサイトは多いだろう。

そしてもしかしてこういう状況もあるかもしれない。”日々定点観測し重要な指標として追ってきたあるキーワードの検索順位が下がっても、不思議なことにトラフィックは思った程には下がらない”。もしそんな状況に心当たりがあれば、SEOに対する姿勢を変えるべきかもしれない。そのためにはまず運営サイトの検索エンジンからのトラフィック構造を正確に把握するべきだ。今回はトラフィック構造把握の重要性について解説したい。

適切なサイト設計ができていて、ロングテール的なキーワードで集客が行われているサイトは、そもそも単体のキーワードが全体のトラフィックに占める割合は小さい。

例えば上記を見ていただきたい。

これはあるポータルサイトの、検索エンジン経由でトラフィックが発生しているキーワードを上から順番に並べ、それらが一体どの程度全体の検索トラフィックに影響を与えているかを表したグラフだ。トラフィックが多い順に、上位10位、11～100位、101～500位、501～1000位、それ以降（1001位以降のキーワード）と比較してある。（データはGoogleアナリティクスなどのアクセス解析ツールから簡単に取得可能。）
こうして見るとわかるが、上位10位のキーワードが占める割合は、ほんの数%程度である。またそれに対して1001位以降のキーワードが占める割合は、実に62.5%ある。

※同様の主張はseomozの過去記事（web担の日本語訳ver）にも記載されている。

ページボリュームやコンテンツが多いポータルサイトでは検索エンジンへの露出が広く、それゆえに単体キーワードが全体的なトラフィックに占める割合は小さい。よって例え上位1キーワードが順位下落しても全体のトラフィックに与える影響は少ない。
（もちろん単体キーワードの上位表示に”意味がない”と言っているわけではない。ただしその影響を過大評価し、過度に時間やコストを投資するのは非効率的だ。）

もう一つの例を見てみよう。下記も僕が定点観測している、比較的小規模なBtoCサイトの同様のデータだ。

同じ観点から見ると、上位10位までのキーワードが全体のトラフィックに占める割合がかなり高いことが分かるだろう。（なんと52.9%も占めている）このサイトにおいて、もし上位10位の中で幾つかのキーワードの検索順位が下がった時、サイト全体のトラフィックは大きく減少するだろう。

こちらを見て「一般的なサイトはコンテンツも少なく、検索エンジンへの露出も少ないため、比較的上記のようなパレート的(偏りのある）トラフィック構造になるのではないか」と考える方もいるかもしれない。確かに傾向としてそれはあるかもしれないが、一概に断定はできない。小規模サイトでも適切に設計されたサイトであれば、ロングテール的な集客構造に近づくのだ。

上記のサイトは、ページボリューム的には、2番目に挙げた小規模なBtoCサイトとあまり変わらない。(約1000ページ程度)
しかし上位10位のキーワードがトラフィックに占める割合は低く、1001位以降キーワードの割合の高さから、さまざまなキーワードで集客できていることが分かるだろう。（実際に検索からのトラフィック数も2番目のサイトより大きい。業種が違うので単純に比較はできないが、検索経由のUU数は倍近く有る。）

ここで重要な点はサイトのトラフィック構造によって、SEO的に注視する点は変わるということだ。例えば大規模なポータルサイトや、小規模だけれどもロングテールで集客できているサイトを運営していて、数十程度のキーワードの検索順位をKPIとして定点観測しているだけでは、まさに木を見て森を見ずな状態となる。（そういう場合は検索トラフィックの具体的な数値をKPIとするべきだろう。）

また2番目に挙げたような集客キーワードに偏りがあるサイトは、選択と集中の観点からトラフィックの半数程度を占める上位10位程度のキーワードに積極的に投資してもよいかもしれない。（ただし単体SEOのブラックハット性による検索順位低下というビジネスリスクや集客効率の悪さ考えれば、長期的にはロングテール型に以降するためサイト改善は必要かもしれない。）

SEOに対する方向性や集客面でのリスクを明らかにするためにも、現状のトラフィック構造の把握は有意義だ。

1月

勝手に「おおいた萌えおこしプロジェクト」を効果検証してみた

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はてなブックマーク - 勝手に「おおいた萌えおこしプロジェクト」を効果検証してみた

おおいた萌えおこしプロジェクト(おおいた18Lover’s) をご存知だろうか。 (名前から大体こんなものだろうと想像した方、恐らく大体そんなイメージで合っています。)

大分萌えおこしプロジェクトイメージ

超絶にざっくり説明すると、大分県の”萌えキャラを使った町おこしキャンペーン”である。平成23年の4月から開始されているので、時期から見てGWでの観光客増加を狙ったのだろう。（このせいで大分県は大痛県、なんて言われていたｗ）

詳細は以下から。
大分県の18市町村が美少女に！「おおいた萌えおこしプロジェクト」で町おこし

(引用開始)「おおいた萌えおこしプロジェクト」は、“萌えキャラ”による地域活性化を目的とした事業です。大分市や別府市、由布市など18市町村を、それぞれの特徴を生かした美少女キャラクターに擬人化しています。公式サイトでは、全身のビジュアルのほか、誕生日や年齢、身長、趣味といった細かな設定が公開されています。（引用終了）

webを中心としてリアルでもキャンペーンが行われた。このようなキャンペーンがどの程度の効果を生むのか、ソーシャルなバズ発生事例として効果検証してみたい。バズの発生状況とSEO的な効果から、今後のwebマーケの参考になる可能性がある。

キャンペーンサイトはこちら。

対象サイト:おおいた萌えおこしプロジェクト(おおいた18Lover’s)

URL :http://moemore.jp/

なお検証項目は以下
1)どの程度バズが発生したか
2)どの程度実際の観光客増加に結びついている
3)seo的な効果はどの程度あったのか
4)当キャンペーンの結論

1)どの程度ソーシャルバズが発生したか
当キャンペーンでどの程度のソーシャルなバズが発生したのかを調査してみた。
具体的な数値は以下。

メディア	項目	値
Twitter	公式(@moemoreMaster)	1001フォロワー
	ツイート数(moemore.jp) ※1	2531
	ツイート数(moemore.jp/index.html)	3202
	ツイート数(www.moemore.jp)	152
ソーシャルブックマーク	hatena	69user
ソーシャルブックマーク	Yahoo	2人
Facebook	いいね数(moemore.jp) ※2	110
	いいね数(moemore.jp/index.html)	495
	いいね数(www.moemore.jp)	110
検索エンジン	フレーズ検索”おおいた萌えおこしプロジェクト”	約99300件
	完全一致での検索ボリューム	下図を参照
	外部リンク	356

※1 ツイート数についてはtospyのAPIより取得。Urlの正規化がされていなかったため、それぞれ調査
※2　「いいね」数に関してはfacebookのAPIから取得

ある程度の検索ボリュームも発生している。

「おおいた萌えおこしプロジェクト」等検索ボリューム推移

萌えなんて今更珍しくねーよもはやコモディティだよ、なんて思っていたのですが、上記の通りかなりのバズが発生している模様。また当サイトはソーシャライズされていなかったため(共有ボタン等が無かった）、主に各プラットフォームのAPIを使ってデータを取得した。ソーシャルでのバズを狙っておきながら各snsでの共有ボタンを設置していないことで、恐らく大きく損失が発生しているだろう。

2)どの程度実際の観光客増加に結びついているか
大分県の観光客数（ここでは宿泊客数のデータを利用）を平成22年と23年で比較してみた。

資料:大分県観光統計調査

キャンペーンが始まったのが4月後半、狙いは恐らく5月の連休だろう。4,5月に注目して比較データを見ても、目立った宿泊客増加は起きていない。むしろ若干低下している。
但しご存知平成23年の日本は3月に東北大震災や九州新幹線の全線開業があり、単純に前年度と比較して結果を出すことは出来ない。そのため大分県の近隣県（宮崎県,熊本県,福岡県,福岡県）の宿泊客数も調べた。平成23年4,5月の各県宿泊客数を前年度と比較してある。

県名	4月	5月
大分県	-7.60%	-4.70%
宮崎県	-8.18%	-8.15%
熊本県	+2.16%	-3.75%
福岡県	+0.60%	-3.11%
長崎県	-9.75%	-4.66%
平均	-3.79%	-4.92%

資料:観光庁宿泊旅行統計調査
※但し前出の大分データとは数値の取得定義が若干異なる。よって各県前年度比較数値に注目してもらいたい。

基本的にどの県も観光客数（宿泊客数）は低下していて、大分県との顕著な数値の違いは見られない。
近隣県との傾向に変化がないということは、大分萌えおこしプロジェクトは、ソーシャルなバズが発生し認知はされたが実際の観光客増加には繋がっていない、と考えられる。

3)seo的な効果はどの程度あったのか

ではネット上で発生したバズが、どの程度SEOに効果があったのか調べてみる。

	項目	値
検索エンジン関連データ (2012/01/20現在)	キーワード：萌え	17位
	キーワード:萌えキャラ	圏外
	キーワード:萌えおこし	1
	インデックス数	219
	ページランク	3
	外部リンク　※1	356
	ドメイン取得日	2011/4/14

※1 seomozのoseから取得

ある程度ビッグキーワードである、”萌え”で17位(2012/01/20現在)にランクインしている。ドメインの登録年月はまだ浅いが、ページランクも3ついており、（ナチュラルな外部リンクの多さが分かる）当キャンペーンはSEO的に大きく効果があったのではないかと思える。既にキャンペーン開始から半年以上経過した現在でもこの順位であるということは、バズの発生により一時的ではなく、ある程度長期間・継続的にSEO的な効果を得ている、と考えらる。素晴らしいナチュラルリンクの例となるだろう。

4)当キャンペーンの結論
ネット上でバズは発生したが、それが実際の観光客増加までには至っていない。と言うことはネット上でのバズとリアルでの集客はまた別ものということだろう。(例えばリアルで集客したいのであれば、それなりのメリットを付加する必要があるのかもしれない。ネットでの認知だけではリアルなアクションのモチベーションには繋がりにくいのだ。)

但し目標をサイトの流入・認知、SEO対策とすれば、今回のキャンペーンはある程度効果が発生していると考えられる。
⇒もちろん掛かった予算が分からないので、費用対効果のほどは分からないが。。

バズを発生させナチュラルな外部リンクを集める、という観点からは良い事例になるのではないだろうか。萌えというのはある程度コモディティ化したイメージがあるが、まだまだ見せ方としては需要があるのかもしれない。

スト☆ウェブ(Strategic-Webmarketing)

デジタルマーケティングやテクノロジーの分析・研究