革靴買取の新時代到来！LASTLABがAIで検索カニバリゼーションを解消

革靴買取の新時代到来！LASTLABがAI技術を導入

東京都新宿区に位置する革靴買取専門店LASTLABは、革靴買取のプロセスに革命をもたらしています。革靴の購入や売却を考慮している人々にとって、選択肢の多さや情報の複雑さがしばしば課題となります。これに応える形で、LASTLABはBigQueryを活用した人工知能(AI)による新たな検索カニバリゼーション監視・解消プログラムを導入しました。

革靴買取業界の問題とその対策

革靴は「ブランド×モデル（ラスト）×サイズ・ウィズ×状態・修理履歴×付属品」という複雑な要素から構成されており、それが検索時に「同一意図の複数ページが食い合う」（カニバリゼーション）という現象を引き起こすことがあります。このような状況が生じると、サイトの訪問者が求める情報へスムーズにたどり着けず、不満や離脱を招いてしまうのです。

典型的なカニバリゼーションの例としては
1. ブランドTOPページとモデル（ラスト）詳細ページ、サイズ別競合ページの複雑な関係
2. 相場解説記事と参考価格ページ、買取強化カテゴリ間の競争
3. 修理履歴や付属品に関するFAQとプロダクトページの混同

このような問題を解決するために、LASTLABはAIを取り入れたプログラムを設計しています。

検索カニバリゼーション解消プログラムの要点

プログラムの大きな魅力は、以下の4つのステップで構成されていることです。

1. データ統合: まず、Google Search Console(GSC)やGoogle Analytics(GA4)から得られるデータを集約し、ユーザーの検索傾向を把握します。URLの位置情報やCTR（クリックスルー率）などのデータが含まれます。

2. AIによる意図クラスタリング: ユーザーの検索クエリを情報探索、比較、トランザクションに分類し、各クラスタ内での統計を取り、カニバリゼーションの度合いを算出します。これにより、誤ったランディングページへの誘導を防ぎ、より精度の高いユーザー体験を提供します。

3. 解消オペレーション: 同様の意図を持つページを統合し、正規ページとしての認識を強化します。また、タイトルや見出し、内部リンクを適切に再設定し、ユーザーが情報を探しやすい環境を作り出します。

4. 自動トリアージ＆SLA: 導入後は、問題の重大度に応じて、迅速に対応できる仕組みが整っています。ビジネスに与える影響が大きい問題の場合は、7営業日内に解決することを目指します。

LASTLABの将来へ向けて

代表の尾太駿氏は、「革靴は複雑な情報が分岐するため、AIで全体を俯瞰的に把握し解消することで、ユーザーが最適な情報へたどり着きやすくなる。価格の鮮度や説明可能性も大切だが、検索体験の正確さを向上させることが、当社の目指す新たな品質基準です」と述べています。

革靴買取におけるLASTLABの取り組みは、今後さらなる進化が期待され、他のリユース業界へも波及していくことが予想されます。興味を持った方は、ぜひLASTLABのウェブサイトや店舗を訪れてみてください。新たな革靴の価値を再発見する機会が待っています。