最近では、「機械学習」をさせるという運用が、
業界内では流行ってきているのではないでしょうか？
僕の周りのリスティング広告運用者も、
テクニック重視の毎日手がかかる運用スタイルから、
自動化できる機械学習をさせる運用スタイルへ
シフトする人が増えてきました！
もちろん、毎秒700〜7000くらいのシグナルが飛んでいる機械に、
人間の手が勝てることもなく・・・。
100％機械学習をさせる運用スタイルにした方が、
間違いなくメリットが大きいですね。
しかし、機械学習をさせる運用スタイルを行う上で、
アルゴリズムの構造を間違えて認識する方も多いです。
アルゴリズムの認識の間違えは今後の運用にも響いてきます。
もしかしたら、成果が出ない理由は
「アルゴリズムの仕組みの誤認」かもしれません。
今回は今後の機械学習させる運用スタイルを行ってく上で必要な
「アルゴリズムの仕組み理解」について、お話ししたいと思います。
Googleアルゴリズムの大前提
そもそも皆さんはGoogleアルゴリズムをどう理解しているでしょうか？
「SEOのアルゴリズムはこうで、リスティングのアルゴリズムはこうだ！」
と断定的な判断をしていては、成果が出ません。
SEOだからこのアルゴリズムだ！とか
リスティングだからこれは関係ない！とか
そもそも幻想です。笑
SEOのアルゴリズムとか、リスティングのアルゴリズムとかの区分は存在しません。
アルゴリズムはアルゴリズムです。
SEOのトレンドがリスティングにも影響する可能性がありますし、
リスティングの機能の変更がSEOに影響するかもしれません。
SEOもリスティング（広告）の動向を知らないと、
本質的なアルゴリズムの理解はできないかもしれません。
アルゴリズムの解釈は誰が正解か、何が正解かはありません。
しかし、本質的には全て同じです。
Googleアルゴリズムの最大の目標は
「ユーザーにとって良いコンテンツを提供する」ということです。
この最大の目標から逆算して、SEO、リスティングの動向を考えた方が良いです。
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「ユーザーにとって良いコンテンツを提供する」から逆算する
アルゴリズムの目的を理解すると
Webマーケティング施策が明確になります。
「ユーザーにとって良いコンテンツを提供する」
という最大の目標があってのトレンドです。
本来トレンドファーストではなく
目標ファーストです。
どういうことか。
「E-A-Tを網羅すれば順位が上がり、弊社のコンテンツがよくみられるぞ！！」
上記みたいなことを行っているマーケターの方。
このマーケターは、目標ファーストですか？
それとも、トレンドファーストですか？
無論。トレンドファーストの考え方です。
・自分たちがE-A-Tを網羅すれば、自分たちのコンテンツが上位表示され成果が上がる
ではなく
・Googleがユーザーにとって良いコンテンツを提供するために必要な基準がE-A-T
が目標ファーストです。
トレンドファーストになってしまうと、
あたかも自分たちでコントロールしているように思えます。
しかし、アルゴリズムというのはコントロールすることができません。
目標に沿って良いコンテンツ、悪いコンテンツを見分けていますので、
E-A-Tを網羅したからと言って、
良いコンテンツという訳ではないのです。
あくまでも、ユーザーにとって良いコンテンツを提供するための
指標としてのトレンドにすぎません。
ここを忘れないようにしましょう。
E-A-Tを網羅したからといって、
網羅している内容が自分の私生活のことだったら
ニーズはありません。
自己満の内容でE-A-Tを網羅しても、
ユーザーにとって良いコンテンツと認識されない可能性があります。
トレンドに沿って全てを行ったからといって、
100％上位表示されるという訳ではないのです。
Googleはベビーアルゴリズムの集合体
E-A-T スコアや YMYL スコアというような指標を Google は内部的に持っていない。E-A-T や YMYL というのは、アルゴリズムをわかりやすく概念化したものだ。
10 月 7 〜 10 日に米ラスベガスで開催された Pubcon Pro Las Vegas 2019 の Q & A セッションで Google の Gary Illyes（ゲイリー・イリェーシュ） 氏はこのようにコメントしました。
左は Google の Gary Illyes 氏、右はモデレータの Jeniffer Slegg 氏
上記は「E-A-Tスコアはあるのか？」という質問に対しての
返答になります。
E-A-TのスコアやYMYLのスコアをアルゴリズムは持っていません。
またゲイリーは、コア アルゴリズムを説明するのに面白い比喩を使いました。
アルゴリズムはいくつものコードで構成されています。
その中で最小の働きを持つ 1 行のコードは言わば “Baby Algorithm”（赤ちゃんアルゴリズム）であり、コア アルゴリズムは何百万という Baby Algorithm の集合体で構成されています。
Baby Algorithm が一体となってシグナルを見つけ、ランキングを決定します。
こうした全体的なコンピュータプログラムの仕組みを評価者にわかりやすく説明するために、E-A-T と YMYL という概念を用いているのです。繰り返しますが、E-A-T も YMYL もそれ自体はアルゴリズムではありません。
引用元：https://www.suzukikenichi.com/blog/there-is-no-eat-score-or-ymyl-score-pubcon/
上記の通りですが、
コアアルゴリズムは、ベビーアルゴリズムの集合体で構成されており、
E-A-TアルゴリズムやYMYLアルゴリズムなどは
そもそも存在しません。
E-A-TもYMYLもアルゴリズムではないのです。
あくまで一部の要素でしかないのです。
いろんな要素の集合体だからこそ、専門的になる必要はない
Googleアルゴリズムはいろんな要素の集合体です。
なので、「SEO専門家だ！」とか「リスティング専門家だ！」とか
専門性を極める必要もなく、
全てを俯瞰的に見れる視点が成果向上の糸口になるのではないでしょうか？
SEOで影響があることは広告でも影響があるかもしれないし、
広告で影響があることはSEOでも影響があるかもしれない。
なので、全てを俯瞰してみる目が必要だと思っております。
今後の時代は
「俺専門家！」っていうのが恥ずかしい時代がくるかもしれません。
専門家を語ることで、逆にその分野しかできない人という
認識をされてしまわないように、
いろんなことを俯瞰的にやってみましょう！！
ほしむらまひろ
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