Google FusionTablesに追加されていたインタラクティブチャートでデフォルトWordpressテーマのリンク構造を描画してみる
Google FusionTablesを利用している人は少ないと思います。Google FusionTablesはもともとGoogle Map用に作られたものなので、緯度経度情報と一緒にDBとしてつくり上げると、いろんなカスタマイズした独自のGoogle Mapを作成することが出来ます。
個人的にはもちろんGoogle Mapのカスタムとしても利用していますが、小さなDBとしても非常に有能だと思っていますので、数十万件規模のデータを保存しておいたり、それを利用したりと色々と利用しております。
そんなGoogle FusionTablesは、2年ほど前にデザインが変わったのですが、その変わった際に旧デザインで作成出来ていたインタラクティブなグラフが新デザインでは利用できなくなっていました。ついこの間使った時までは。
それが使えるようになっていました！
実際のデータがこれ。
少し見え方は違いますが、上の画像と全く同じデータです。
で、たぶんパッと見て気づいた人も多いと思いますが、このデータはWordpressのページのリンク構造です。
新しいバージョン4系のデフォルトテーマ、Twenty-Fourteenですが、基本的なヒエラルキー構造は2011年のものをそのまま踏襲しているので、特にリンク構造は前のバージョンと変化はありません。
実はリンク構造に関して言えば、Wordpressから学ぶことも多いので、みなさんなりにWordpressを分析されてみると良いと思います。
僕自身は、次にソースレベルを少し眺めてみようと思っています。
個人的にはもちろんGoogle Mapのカスタムとしても利用していますが、小さなDBとしても非常に有能だと思っていますので、数十万件規模のデータを保存しておいたり、それを利用したりと色々と利用しております。
そんなGoogle FusionTablesは、2年ほど前にデザインが変わったのですが、その変わった際に旧デザインで作成出来ていたインタラクティブなグラフが新デザインでは利用できなくなっていました。ついこの間使った時までは。
それが使えるようになっていました！
少し見え方は違いますが、上の画像と全く同じデータです。
で、たぶんパッと見て気づいた人も多いと思いますが、このデータはWordpressのページのリンク構造です。
新しいバージョン4系のデフォルトテーマ、Twenty-Fourteenですが、基本的なヒエラルキー構造は2011年のものをそのまま踏襲しているので、特にリンク構造は前のバージョンと変化はありません。
実はリンク構造に関して言えば、Wordpressから学ぶことも多いので、みなさんなりにWordpressを分析されてみると良いと思います。
僕自身は、次にソースレベルを少し眺めてみようと思っています。
大規模サイトにおけるサイト内リンク構造に関するメモ
先週一部SEO業者が入っていると思われる大規模ウェブサイトのサイト構造を追加調査を行っていたのですが、その中で当たり前といえば当たり前と思われるメモを共有します。
ウェブサイトのリンク構造を考える上で「サイロ構造」の話はとても有名ですが、知っていても実践は意外と難しいと感じていたりします。特に大規模サイトでは。
ウェブサイト構造が大規模な場合、サイロ構造はサイトの部分部分の構造を切り出して、最適化をしていき全体は最後に整えれば良いかなと考えていたのですが、他社サイトを見ているともう少し違った見方が出来るかもしれないと感じました。
もちろん、このやり方が正しいという事ではありませんが、クローラビリティの高いウェブサイトを構築する上では、思考を補ってくれるものになるかもしれません。
そのやり方ですが・・・
絵が分かりにくいとは思いますが、まずは青の部分からスタートして全体を説明すると、ある特定のディメンション、例えば何らかの「分類」による階層構造をサイロ構造を意識してリンクを構築していきます。そして最も深い「分類」階層からさらに絞込機能を通じて緑のページへたどり着きます。
緑のページももちろんサイトとして重要で、URLも正規化しておりSEO的にも重点を置きたいページだとすると、そのページのクリック階層を引き上げる為に、その緑に対する低階層化策としてクリックレベル1を用意し、「分類」側からだとクリックレベル4のページをクリックレベル3へ引き上げるリンクを貼ります。
※クリックレベルについてはこちらを参照
まぁ、当たり前といえば当たり前なのですが、結構クリック階層を浅くするためにどうしたらいいかなと考えている時に限って、頭から抜け落ちていたりします。
＜参考＞
Screaming Frog SEO Spiderとその使い方・活用法に関する記事はこちら
ウェブサイトのリンク構造を考える上で「サイロ構造」の話はとても有名ですが、知っていても実践は意外と難しいと感じていたりします。特に大規模サイトでは。
ウェブサイト構造が大規模な場合、サイロ構造はサイトの部分部分の構造を切り出して、最適化をしていき全体は最後に整えれば良いかなと考えていたのですが、他社サイトを見ているともう少し違った見方が出来るかもしれないと感じました。
もちろん、このやり方が正しいという事ではありませんが、クローラビリティの高いウェブサイトを構築する上では、思考を補ってくれるものになるかもしれません。
そのやり方ですが・・・
絵が分かりにくいとは思いますが、まずは青の部分からスタートして全体を説明すると、ある特定のディメンション、例えば何らかの「分類」による階層構造をサイロ構造を意識してリンクを構築していきます。そして最も深い「分類」階層からさらに絞込機能を通じて緑のページへたどり着きます。
緑のページももちろんサイトとして重要で、URLも正規化しておりSEO的にも重点を置きたいページだとすると、そのページのクリック階層を引き上げる為に、その緑に対する低階層化策としてクリックレベル1を用意し、「分類」側からだとクリックレベル4のページをクリックレベル3へ引き上げるリンクを貼ります。
※クリックレベルについてはこちらを参照
まぁ、当たり前といえば当たり前なのですが、結構クリック階層を浅くするためにどうしたらいいかなと考えている時に限って、頭から抜け落ちていたりします。
＜参考＞
Screaming Frog SEO Spiderとその使い方・活用法に関する記事はこちら
離脱改善指標に関するメモ
知らなかった事が少し恥ずかしいなと思いつつも、先日「離脱改善指標」について教えていただいた。
数式としては以下の通り。
離脱改善指標 ＝ (離脱数－直帰数）の2乗 ÷ PV数
要するに「離脱」と「直帰」は、その意味するものが異なるという前提のもと、純粋な「離脱率」を求めるというもの。
2乗する意味合いについては、まだ「分散」を見ているのだろうという理解程度にしかないわけですが、誤解を恐れずに勝手な解釈を少し加えるならば
離脱数はアンカーテキストや導線設計など回遊を促す各種リンク・バナー等に問題があると理解し、直帰とは別に対策を打つ必要があるというものです。
個人的には離脱率・離脱数という指標自体をそれほど重視はしてこなかったので、イマイチピンと来ていなかったりしますが、離脱の多いページ自体の問題なのか、それともその手前のページでの導線設計が原因なのかの切り分けは、もしかすると必要なのかもしれません。
また、少し話は変わりますが、海外では加重直帰率(Weighted Bounce Rate)というものもあるらしい。
計算式は
直帰率 x (ページビュー数 ÷ 全体のページビュー数)
即ち、直帰率を基準としてそのページがどのくらい閲覧されているかという割合を掛けあわせて、そのページの重要度を加味した直帰率を出すことで改善の優先順位を算出するというもののようです。
確かにこの指標は良さそうです。
数式としては以下の通り。
離脱改善指標 ＝ (離脱数－直帰数）の2乗 ÷ PV数
要するに「離脱」と「直帰」は、その意味するものが異なるという前提のもと、純粋な「離脱率」を求めるというもの。
2乗する意味合いについては、まだ「分散」を見ているのだろうという理解程度にしかないわけですが、誤解を恐れずに勝手な解釈を少し加えるならば
- 直帰数 : SEO的な意味合いが強く、ランディングしたものの目的の内容が書かれていなかった。
- 離脱数 : 回遊時に該当ウェブサイトで目的が満たされた、または目的のものが存在しないと理解された事を示す。
離脱数はアンカーテキストや導線設計など回遊を促す各種リンク・バナー等に問題があると理解し、直帰とは別に対策を打つ必要があるというものです。
個人的には離脱率・離脱数という指標自体をそれほど重視はしてこなかったので、イマイチピンと来ていなかったりしますが、離脱の多いページ自体の問題なのか、それともその手前のページでの導線設計が原因なのかの切り分けは、もしかすると必要なのかもしれません。
また、少し話は変わりますが、海外では加重直帰率(Weighted Bounce Rate)というものもあるらしい。
計算式は
直帰率 x (ページビュー数 ÷ 全体のページビュー数)
即ち、直帰率を基準としてそのページがどのくらい閲覧されているかという割合を掛けあわせて、そのページの重要度を加味した直帰率を出すことで改善の優先順位を算出するというもののようです。
確かにこの指標は良さそうです。
Chrome拡張の「Google Publisher Toolbar」にGoogle Analytics項目が追加されていました
単純に僕が知らなかっただけだとは思いますが、Chrome拡張の「Google Publisher Toolbar」にGoogle Analyticsの連携メニューが増えていました。
現在閲覧しているページの解析が出来るようですが、ページ解析といえば最近Googleから「Page Analytics」がリリースされたばかりですよね。
ブログを書いている人などはAdsenseの拡張のほうがよく見るのかもしれません。
ぜひ利用してみてください。
現在閲覧しているページの解析が出来るようですが、ページ解析といえば最近Googleから「Page Analytics」がリリースされたばかりですよね。
ブログを書いている人などはAdsenseの拡張のほうがよく見るのかもしれません。
ぜひ利用してみてください。
Screaming Frog SEOのクリック階層の概念を単純構造のウェブサイトを使って整理する
Screaming Frog SEO Spiderで何度かクロールバジェット的な意味で重要だと言ってきた「クリック階層」について、ちゃんと理解をすべく調べてみました。
まずは単純なサイト構造を容易してクロールをさせるとクリック階層を表す「Level」はこのようになりました。
.png)
実際のデータはこんな感じです。
では、リンクをこのように一本加えて、もう一度クロールしてみます。
%2B(1).png)
そうすると、Level3にあった「1-3.html」がLevel2へ昇格しました。
以上のことから、以下のことが分かります。
ぜひ皆さんの会社のウェブサイトも、実際のクリック階層を意識してみてください。
<ご参考>
Screaming Frog SEO Spiderとその使い方・活用法に関する記事はこちら
まずは単純なサイト構造を容易してクロールをさせるとクリック階層を表す「Level」はこのようになりました。
.png)
実際のデータはこんな感じです。
もちろん、これをツール内の「Depth Stats」でグラフにするとこうなります。
では、リンクをこのように一本加えて、もう一度クロールしてみます。
%2B(1).png)
そうすると、Level3にあった「1-3.html」がLevel2へ昇格しました。
Depth Statsも同様です。
以上のことから、以下のことが分かります。
- Screaming Frog SEOのクリック階層は最短ルートのLevelを表す
- Screaming Frog SEOでクリック階層が深いページ群は本当に横導線などが存在しなくページが深い。そして深いページはIndexされにくい。
これを踏まえて前回お見せした、複数社のウェブサイトを見ると各社のSEO担当者、委託業者の頑張り具合が分かるといった言葉の意味が少し分かっていただけるかなと思います。
ぜひ皆さんの会社のウェブサイトも、実際のクリック階層を意識してみてください。
<ご参考>
Screaming Frog SEO Spiderとその使い方・活用法に関する記事はこちら
SEOに強いだろうと思われるウェブサイトのクリック階層調査
これまた、クリック階層だけでSEOの何かが語れるわけではありませんが、クローラーに対するクロールバジェットの点からもクリック階層はできるだけ浅いほうがいいと思います。
SEO業者やWEB担当者がちゃんと仕事をしているかどうか、そしてポリシーや方針、努力具合が実は一目瞭然になったり・・・ならなかったり・・・
いや、どのサイトも頑張ってるとは思うんです。僕の見ているウェブサイトなんて酷いものなのですが、少しずつ改善に近づけていますし（白目
それでもpixivさんはもう少しやりようがあるのかなぁと思ったりします。
zozoさんは逆にUX命でSEOは本命じゃないと思っていたので、実は少しは意識してたのかな？と思ったり。
ちなみにpixivさんは5万ページ全体の階層はすごい深すぎるので、16階層目でぶつ切りしたデータを利用しています。
いや、本当にこの指標だけで測れるものではありませんよ。
でも、検索順位を上げるのには結構効果が出たりするのも確かなので・・・
SEO業者やWEB担当者がちゃんと仕事をしているかどうか、そしてポリシーや方針、努力具合が実は一目瞭然になったり・・・ならなかったり・・・
いや、どのサイトも頑張ってるとは思うんです。僕の見ているウェブサイトなんて酷いものなのですが、少しずつ改善に近づけていますし（白目
それでもpixivさんはもう少しやりようがあるのかなぁと思ったりします。
zozoさんは逆にUX命でSEOは本命じゃないと思っていたので、実は少しは意識してたのかな？と思ったり。
ちなみにpixivさんは5万ページ全体の階層はすごい深すぎるので、16階層目でぶつ切りしたデータを利用しています。
いや、本当にこの指標だけで測れるものではありませんよ。
でも、検索順位を上げるのには結構効果が出たりするのも確かなので・・・