Free cookie consent management tool by TermsFeed Update cookies preferences 大沢翔己 × 小川卓 対談 (3)分析とSEOの近い未来 | 株式会社HAPPY ANALYTICS

大沢翔己 × 小川卓 対談 (3)分析とSEOの近い未来

クヌギ社 SEOコンサルタント 大沢翔己 × HAPPY ANALYTICS 小川卓 対談 (3)分析とSEOの近い未来

クヌギ SEOコンサルタント 大沢翔己 × HAPPY ANALYTICS 小川卓 対談

HAPPY ANALYTICSの小川卓対談企画。
第11回のお相手は小川卓が講師・主宰をつとめる提案型ウェブアナリスト育成講座第1期卒業生で株式会社クヌギの大沢 翔己 氏。全3回でお届けします。

全3回の最終回となる今回は、師弟アナリストがフリーで話しています。GA4を見据えたBig Queryニーズの高まりと勉強法、分析の着想や好きなGAレポート、SEOの今後についてなど。

対談のお相手

大沢 翔己
Shoki Osawa

株式会社クヌギ SEOコンサルタント・アクセス解析
歌舞伎(子役)、葬儀専門の花屋を経てSEOコンサルタントに。2017年11月株式会社クヌギSEO事業部に入社。提案型ウェブアナリスト育成講座の第1期卒業生。Twitter@kuma_aspiration

※本対談は2021年7月に行われました。進行役はエスファクトリーウェブディレクター兼HAPPY ANALYTICS 広報の井水朋子が務めます。

第3回 分析とSEOの近い未来

GA4とBig Queryニーズの高まり

最近取り組んでいるのが、Ingestlyという分析用のアクセスログを溜められるものがありまして・・・

インジェストリ?

生ログデータ収集ツールみたいなものですね。

サイトURL:https://ingestly.dev/ja/

生ログデータをBig Queryに落とし込んで吐き出すんですけど、Big Queryの定型文的なものしか書けないのと、パズルっぽいところが難しくて全然できなくて・・

Big Queryは難しいよね。どういう風にデータを組み合わせればいいのかとか、このディメンジョンと指標でそもそも組み合わせていいんだっけとかね。

そこで手どまりしていますね。

まだそこまでしている人ってなかなか少ないですよね。今後はGA4(Googleアナリティクス4)になってそういうのが必要になってくる人たちも増えるとは思いますが。

GA4が出たので、「Big Queryをやらないと」と勉強したんですけど、難しいですね。

私も今頑張ってやり方を覚えていますね。もともとGA360という有償版のGoogleアナリティクスではBig Queryとつなげられたんですよ。ただ、データの構造とかはGA4とは違うんですよね。だからGA360とGA4では書き方もやり方も変えないといけないのでなかなか難しいですね。

そこが違うんですね。

そもそもBig Queryを使う会社さんがどれくらいいるかっていう話もありますよね。Big Queryを使うということは他のデータと連携して色々したいというニーズだと思うので、そこまでしていきたい企業がどれくらいいるかという話もありますね。
弊社のクライアントさんはCDP(Customer Data Platform)の要件を整理したいということで、一緒に設計から入って、「Salesforceに何が入っているの?」「Eloquaに何が入っているの?」というのをまとめ構造を整理。その時にGA4もBigQueryが利用できるということで、提案したのですが、今はその実装と設計を担当させてもらっています。
今後はこういうニーズが出てくるのかなと。大沢さんがBig Queryを使えるようになるとクヌギでもそういう案件を受けられるようになると。

え(笑) でも実績がないから・・・

実績はどこかで作るしかないから、クライアントさんと一緒に実績を作るしかない(笑)

たしかに。

Big Queryの勉強法

SEOをメインにしている会社がBig Queryまで扱うのかと驚いたんですけど、そのあたりはどうして?

SEOで流入してきたユーザーに対して、サイト分析でコンバージョンに至るのかを見るという使い方をしていたんですが、昨年の秋にGA4(Googleアナリティクス4)がリリースして、おそらく3、4年後にBig Queryに移っている人が多くなっているというのを考えると、今からやっておこうと思ったのがきっかけですね。

勉強とかスキルアップですね。私は大沢さんの一歩うしろを行っていて、「Big Queryをやらないといけないよな、でもまだいいかな」で止まっていますね。

このあたりは勉強して身につけるのは結構ハードルが高いかもしれませんね。他にすることがたくさんあって忙しい中で、それをしても会社に直接貢献できないのもありますし、実際の案件じゃないとコピペしてきたSQLを出して終わっちゃったりするんでね。
だからお客さん案件をやるしかないと。そうしたらもう死ぬ気でやるしかないじゃない。だから実際に案件が来た時に学ぶのが一番だと思う。

やらないといけない時ってそうですよね。

勉強でBig Queryを使ってSQLを書いたとしても、結局その数値ってGA4の画面ですぐに出ることの再現になるケースも多いなと。そうなると何のためのBig Queryなのかなと。なので実際の案件で要件が明確な状態で取り組むのが良いなと。だから案件が来た時にやらせてくれってがっとつかみに行くのがいいかなって。胃は痛くなると思うけど(笑)

キリキリきそう・・

私がSQLを触るようになったのはサイバーエージェントの時で、あの時はコミュニティやソーシャルゲームのデータは、自社のログシステムを利用していました。GAも入っていたんだけど、取得できるデータの違いがありました。
そこで先人が作ったSQLのレシピ本みたいなのを使って、最初はそこからコピーして、徐々に変形させていった感じですね。その後、Amazonに移ってからもSQL使っていましたね。Amazonの自社のデータベースがあってそこから売上やユーザー行動をとるのにSQLを書いてデータを取りにいっていて、そうやって覚えていきましたね。

なるほど。

英会話や統計学と一緒ですよね。このふたつは、勉強をしようと思っても無理!

一同:(笑)

3年に1度くらいは再燃するんですよ、ちゃんと統計を学びたいなと。ガッツリABテストをするとそう思うんですよね。できるようになったらいいなぁとか思うんですけどね。Big QueryやSQLもその一種だと思っていて、仕事でやらざるをえなくなったらやるんでしょうけどね。

やらないといけない時ってそうですよね。ちょっとくだらない例ですけど、私も学生時代の時に友だちとゲームをやっていたんですよ。マインクラフトっていうゲームなんですけど。友だちと遊びたいけどそれにはサーバーを立てないといけない、でも一般人はサーバーの立て方なんて知らないじゃないですか。そこで初めて仮想サーバーを立てることを覚えたんですけど、そういうことですよね。

そうそう。Big Queryダイスキ!とかではない限りは、そうやって必要にならないとやらないよね。今後、GA4の案件が増えてきたら、そういう機会も増えてくるんですよね。

分析の着想はどこから

大沢さんは積極的に分析をしているようですが、この数値をGAで見よう!という着想はどこから?

サイトを見ていて、「あれ、もしかしてこのサイトではこういう行動が多いんじゃないかな」っていう仮説から「この数値をとればそれが証明できるぞ」というところですね。仮説があって証明するためのデータをとって、さらに反論に答えるためのデータもとって・・・という感じですね。

なるほど。

まず「サイトを改善したい」という想いがあって、そこから「このユーザーについてもっと知りたいな」とか、「こんなことがわかったらいいな」と。まずはできるかできないかは別として、そういう発想ですよね。

そうですね。

ユーザーがどう思っているか、どう行動しているのか、それがわかる近いデータはどれなのか。たとえばユーザーのスクロール率や読了率をGTMでとったとしても、実際にユーザーが最後まで読んだとは限らないですけど、それでも数字をとらないよりはいいよねっていうのでとるわけですよね。大沢さんが言ったように何を見たいかだよね。

Googleアナリティクスの好きな機能

ちょっとマニアックな質問ですが・・・Googleアナリティクス(GA)の中でこのレポートが好きとかこの指標をよく使うというのは?

普段SEOをしているので、流入数は一番見ますね。セグメントで自然検索に絞ったりして。

好きなものはセグメント?(笑)

はい、セグメントは基本作りすぎちゃいますね。年末にだいたい整理しています。

ユーザーのことをよく知れる機能だよね~井水さんは?

私はコンテンツ屋さんなので、ナビゲーションサマリが好きですね。小川さんは?

コンバージョンかな!

一同:(笑)

あとは好きな機能はユーザーエクスプローラーだね。

ちょっと面倒くさいですけど、あれはいいですよね。

アクセス解析そのものからは改善提案が出てこないけど、ユーザーのことがわかると改善提案が出てくるから、そういうレポートっていいなと思いますよね。

GAって癖がでますよね、人によって。

人によって違いますよね。ショートカットキーを多用する人もいるし。「d30」っておすと直近30日間のレポートが出たりするし。

そうなんだ!知ってました?

知りませんでした!いただいた資料にあったかもしれませんが・・・

「d30」は書いていなかったかもしれないな・・・。

一同:(笑)

あとはセグメントの名称のつけかたも、人によって癖がでるよね。

それは、わかります!

セミナーでLive解析といって、その場でGAの画面を見ながら分析していくことがあるんですけど、そのあたりも見られるので、ニーズがあるのではと思いますね。他の人が分析している風景を見ることってなかなかないわけじゃない。同じ会社の人の分析するのを見れても他社の人のはみれないのでね。提案型ウェブアナリスト育成講座はそういう面ではいいところですよね。私自身も学ぶところが多いから。

SEOと今後のニーズ

今後はどうしていきたいですか?もっとSEOを突き詰めていきたいとか・・・

もっとSEOを突き詰めていきたいというのが一番かなと思いますが、果たしてSEOで今後30年もあるものかと考えていますね。

一時期、ユーザーがInstagramやSNSで検索行動をするようになって、検索エンジンは相対的に需要が下がるのではないかっていう話がありましたよね。
また、日本では流行っていないけど音声検索が出てきていますけど、その辺はどうですか?

ユーザーの検索という行動自体は変わらないと確信していますね。

なるほど。

私たちがSEOする時にすることがどう変わってくるのかなと。

そこでいうSEOは、Google?ほかのYouTubeの動画検索やAmazonの商品検索やInstagramでの検索というのはSEOの範疇(はんちゅう)に入るの?

そこは入らないですね。まわりからはSEOというと動画検索やGoogleマップ検索など全般的に上位に出せると思われがちなんですけど、個人的には検索エンジンだけなのかなと。

となると、それ自体がなくなるということはないということですよね。ちなみに、検索エンジンってずっとGoogleなのかな?

向こう5年くらいはGoogleなのではないかと思っています。Yahoo!JAPANも伸びてきていますけど、裏側はGoogleと同じエンジンを使っているので。

5年後とか10年後って、SEOの人は何しているんだろう?

違う仕事でエンジニアや解析界隈に移っている人もいるのではと思いますね。

10年後も「コアアップデートが来た」とかやっているのかな?(笑)

どうなんですかね。 一歩進むのであれば、マーケターとかクライアントの売上を上げるという側にいくのかなと。

そこはビジネスがある限りなくならないよね。

SEOでやっていることって、ユーザーの最適化なので、そこの知識や考え方は変わらないのかなと。

たしかに。そこは応用がきく話だし、SEOと解析は相性がよさそうだから、アクセス解析をしてSEOで上げていくというのはセットな感じがするよね。


以上、株式会社クヌギで活躍する大沢翔己さんとHAPPY ANALYTICS代表の小川卓さんの対談でした。

– 今日はありがとうございました –

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