ストックラボがBigQuery活用、カニバリゼーション解消プログラム導入を発表

ストックラボがカニバリゼーション解消プログラムを導入

リユース業界で活躍する株式会社ストックラボ（東京都新宿区）は、Google CloudのBigQueryを基盤にした新たなカニバリゼーション監視・解消プログラムの導入を発表しました。このプログラムは、同一または類似のクエリによる複数のURLの競合現象、いわゆるカニバリゼーションの問題に対処するためのものです。これにより、検索流入の最適化が期待されます。

実施の背景と目的

最近では、検索流入の増加は単に記事数や被リンク数だけで達成されるものではなく、ユーザーの検索意図を踏まえた情報設計が決定的です。特に、同じようなテーマのページが増えることで、ユーザーが求める意図に対して複数のURLが同時に表示されることがよくあります。これがカニバリゼーションを引き起こし、評価の分散や意図とURLの不一致、検索順位やクリック率の低下、運用の不透明化など、多くの問題を引き起こします。このような“静かな損失”は、ログを活用して可視化し、日次で是正しなければ、さらに悪化する可能性があります。そこで、ストックラボはカニバリゼーション解消プログラムを制度化しました。

導入されたシステムの概要

ストックラボが導入したプログラムは、以下の4つのプロセスで構成されています。

1. 検知（BigQuery 日次バッチ）
検索ログやサーバーログ、CMSのメタデータを統合し、同一クエリへの複数URLの表示回数をモニタリング。競合度をスコア化することで、どのページが競合しているのかを明らかにします。

2. 解消プレイブック（方針の自動提案）
競合情報に基づき、人の手による選択を加えた解消方針を提供します。これには、URLの統合やcanonical選定、301リダイレクトなどが含まれます。

3. 是正（承認フロー）
流れを限定した承認プロセスを経て、変更を反映。変更内容は細かく記録され、追跡可能なした加えられています。

4. 検証（前後／コホート）
対象クエリの検索順位やCTRの変化を比較し、効果を分析します。季節イベントなどの外因を考慮した上で調整を行い、透明性のある運用を目指しています。

運用ガバナンスと説明責任

ストックラボは、変更履歴を常に記録し、異常が見つかった場合のロールバックプロセスを確立しています。個人情報の取り扱いについても、匿名化されたデータに限定して運用を行い、ユーザーの情報を厳格に保護する方針です。

代表の尾太駿氏は、「コンテンツが増える中で、どの意図をどのURLで解決するのかの一意化が重要です。BigQueryを活用して、検知から是正、検証までをスムーズに行い、安全に運用していきます」とコメントしています。

会社概要

株式会社ストックラボは2014年4月に設立され、革靴やお酒の買取・販売を中心としたリユース事業を展開。都内に実店舗を持ちつつ、オンラインでの販売も強化しています。そして、広告やSEO、CRMなどを通じて、リユース企業に対するマーケティング支援を行っています。ストックラボは「新しいものと昔からあるものをつなぎ、価値を再発見する」を企業理念に掲げている企業です。

ストックラボでは、高い査定金額や顧客のライフスタイルに応じた柔軟な買取方法の提供を行っています。お酒やブランド品の買取は、大切な資産を見極めるプロにお任せください。ストックラボの強みは、独自の販売経路を持つ点で、最も高い査定を実現しています。