革靴買取LASTLABがBigQuery導入でローカルSEO強化

革靴買取LASTLABがビッグデータで革新するSEO戦略

東京都新宿区に本社を構える株式会社ストックラボが運営する革靴買取専門店LASTLAB（ラストラボ）は、Googleのビッグデータ処理サービスであるBigQueryを導入し、ローカルSEOの強化を図ることを発表しました。この新しい取り組みは、顧客に対する情報提供を大幅に向上させ、来店誘導を促進することを目指しています。

ビッグクエリの導入背景

1. 競争が激化するローカル検索の現状

近年、消費者はお店を選ぶ際に、単にページ数や被リンク数に依存することなく、様々な情報をもとに判断しています。「近くの靴屋」「いま空いている店」など、具体的な検索意図に基づいた情報を求めているのです。これに対応するためには、複数のデータポイントを一元管理し、リアルタイムで情報を更新することが必要です。

2. 運用の効率化

旧来の手法では拠点毎に異なる情報管理を行っていたため、更新情報の非一致や更新タイミングのずれ、不統一な表記、さらにレビューへの応答の遅れなどの問題を抱えていました。これらの要因が積もり、顧客の期待を大きく裏切ってしまう事例も増えていきました。

3. 鮮度とローカル需要

また、季節やトレンドによって需要が急変するリユース事業においては、情報の「鮮度」を維持することが不可欠です。特に、タイムリーな情報提供ができない場合、顧客は他の店舗に流れてしまう恐れがあります。

BigQueryを中核にしたデータウェアハウスの構築

このような課題を解決するため、ストックラボはBigQueryを中心にデータウェアハウス（DWH）を構築し、以下の項目を一元的に管理します：

- Google Business Profileの営業時間、投稿、属性
- ストックや価格
- 構造化データ、CWVデータ
- 口コミ情報（評価、本文、感情分析）

これにより、データを正規化し、異常値の処理を行い、全データの情報を統合した一次層に集約。また、更新を自動化することでリアルタイム性の確保が可能となります。

統合アーキテクチャの効果

この新しいシステムによって、最後の強みとして「一貫性」と「クリアな運用フロー」が確立されます。データの整合性を保ちながら、どのデータがどのタイミングで更新されたのかを履歴として残せるため、変更履歴も追跡可能です。
これにより、今時期における最適な検索結果を提供し、店舗来店へと誘導することが容易になります。

未来への展望

さらには、今回の施策は生成AIやAIサマリー（SGE）などの新しい技術にも対応する土台となると考えられています。今後、AIによるデータ分析・情報価値の高い提示が進む中で、構造的なトータル・ヘルスも保たれる形が期待されています。

ストックラボの代表、尾太駿氏は「ローカルSEOの成功には運用スキルだけではなく、仕組みを整えることが不可欠です。BigQueryを用いた新しいプロセスはそれを可能にし、透明性の高い運営ができる」と語っています。
今後、LASTLABの取り組みは、他の店舗やブランドにも波及していくことでしょう。