検索やサイトで、見つけてもらおう

1検索の仕組みに、内容を伝わりやすくする

検索エンジンは、言葉などを入力して、関連するサイトや情報を探すための仕組みです。SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）は、検索エンジンが内容を理解しやすく、利用者が必要な情報を見つけやすいようにサイトを整えることです。

カフェなら、営業時間、場所、メニュー、予約方法などを正確に書き、見出しやリンクで探しやすくします。無関係な言葉を大量に並べることではありません。広告料金を払って自然検索の順位を買うものでもなく、上位表示が保証される方法でもありません。

検索結果の広告枠と、自然検索の結果は区別します。

2広告は、表示される形と目的を見る

インターネット広告には、いくつかの形があります。

• リスティング広告（検索連動型広告）：検索した語などに応じ、検索結果の広告枠に表示する。
• バナー広告：サイトなどの広告枠に、画像や文字などで表示する。
• オプトインメール広告：配信を事前に承諾した相手へ届けるメール広告。
• アフィリエイト：紹介などを通じて購入・申込み等の成果が生じた場合に報酬を支払う仕組み。

広告であることを明瞭にし、誤解を招く表示を避けます。デジタルサイネージは、店頭などの電子画面で映像や案内を表示する仕組みです。Webと連携する例もありますが、必ずインターネットに接続しているとは限りません。

3検索した言葉と、過去の行動を区別する

広告を選ぶ材料には、いま検索した言葉と、過去に閲覧・購入した履歴などがあります。行動ターゲティング広告は、利用者の閲覧や購入などの行動履歴を基に、関心に合いそうな広告を届けるものです。検索キーワードに連動するリスティング広告とは、着目する材料が異なります。

例えば、以前にコーヒー器具を見た人へ器具の広告を表示する場合は過去の行動に注目しています。「コーヒー器具」と検索した結果に広告を表示する場合は、検索語に注目しています。実際の広告サービスでは複数の条件を組み合わせる場合もあります。

メールの中の広告も区別しましょう。メールマガジン広告は、定期的に届く情報誌のようなメールの一部へ載せる広告です。オプトインメール広告は、事前に配信を承諾した相手に送るという受信承諾の条件に注目する言葉です。両方に当てはまるメールもあります。

履歴や連絡先は利用目的などの条件に沿って扱い、必要のない収集をしないようにします。

参考：IPA：2026年度の公開問題 ↗

参考：Google：サービスの仕組み ↗

4A/Bテストは、条件をそろえて比較する

A/Bテスト（二つの案を比較する実験）は、二つの案を比較して、目的に合う反応を調べる方法です。例えば、予約ボタンの説明文をA案とB案で変え、訪問者を無作為に分けて同じ期間に表示し、予約完了率を比較します。予約完了率は、対象となる閲覧などに対して予約を完了した割合です。

A案を平日、B案を休日に表示しただけでは、文言の違いと利用者の違いが混ざります。比べる指標と終了条件を先に決め、意図しない条件差を減らします。少人数でB案の結果が良くても、偶然かもしれません。「Bを1回試して多かった」だけで効果を断定せず、母数やばらつきも確認します。

5おすすめも、顧客の役に立ったかを見る

レコメンデーションは、閲覧・購入履歴や商品の特徴などから、利用者に合いそうな商品や情報を推薦することです。コーヒー豆を見ている人へ関連する器具を示す、といった使い方があります。必ず好みが分かる仕組みではなく、意外な用途や贈り物の購入もあります。

クリックが増えても、不要な購入を誘ったり、目的の情報を見つけにくくしたりすれば、よい体験とは言えません。案内した後に役立ったか、誤解や使いにくさがないかを確認します。履歴を使う場合は、利用目的やプライバシーへの配慮も必要です。

関連する候補を示しつつ、利用者が自分で探す経路も保ちます。

6反応を比べるテストと、不具合を確かめるテスト

A/Bテストは、例えば二つの予約画面でどちらが予約完了につながるかなど、反応の違いを比較します。一方、リグレッションテスト（Regression Testing：回帰テスト）は、ソフトウェアを変更した結果、以前は動いていた機能などに悪い影響が出ていないかを確かめるテストです。

予約ボタンの文言を変えて予約完了率を見るのはA/Bテストの例。画面を変更した後にも、従来の予約取消しや料金計算が正しく動くかを確かめるのは回帰テストの例です。良い反応が得られたことと、不具合がないことは同じ確認ではありません。

分析の名前も似ていますが、目的が違います。ABC分析（商品などを重要度に応じてA・B・Cに分類する分析）は金額などへの貢献度から重点管理の対象を分け、クラスタ分析は似た特徴のデータをまとめます。「二案の反応を比べる」「重要度で分ける」「似たものを集める」「変更の悪影響を確かめる」という行動に置き換えると区別できます。

参考：IPA：2022年度の公開問題 ↗

参考：IPA：シラバス Ver.6.5（学習範囲） ↗