ストックラボが推進する次世代ローカルSEO施策の実態

リユース事業を手がけるストックラボは、Google CloudのBigQueryを基盤にしたローカルSEOの統合システムを導入しました。これにより、店舗や在庫、レビュー、さらにはユーザーの検索行動に関するデータを一元的に集約することで、集客の効率を飛躍的に高めることを目指しています。

背景と課題

ローカルSEOの効果を最大限に引き出すためには、単にページを増やしたりリンクを獲得するだけでは不十分です。顧客が「近くの買取」「ブランド名＋駅名」といった検索を行った際に、エリアやカテゴリー、在庫状況といった情報を同時に正確に提示する必要があります。特に、地図や店舗情報を基にした検索では、情報の新鮮さや一貫性、再現性が重要です。

しかし現場では、個々の担当者やスプレッドシートによる手動管理が行われがちで、結果的に情報の不整合が生じることが多かったのです。例えば、営業時間が更新されたにもかかわらず、Google ビジネスプロフィールのデータが古いままであったり、在庫状況とページ情報の不一致が頻発したりするような問題がありました。

統合基盤の導入

これらの課題を解決するために、ストックラボはBigQueryを中心とした新たなデータ統合基盤を導入しました。GBPのインサイトやSearch Consoleの検索データ、自社サイトの行動ログ、在庫情報、そしてレビュー情報を日単位で集約し、正規化しています。このプロセスには、すべてのデータに店舗IDやエリアコードを付与し、正しい情報を一元的に管理する仕組みが含まれています。

1. データの統合と正規化

すべてのエンティティを単一の真実源として扱うための体制を整備し、情報の整合性を確保します。また、構造化データやsitemapの更新も同時に行うことで、ローカル検索の可視性を向上させ、一貫したユーザー体験を提供しています。

2. スコアリングと更新の自動化

ストックラボでは、BigQuery MLを活用して様々な指標に基づくローカルSEOスコアを算出しています。このスコアに基づいて、優先的に更新が必要なエリアを特定し、効率的な施策を展開しています。

3. セキュリティとプライバシーの確保

データの取り扱いにおいては、個人情報を特定しない形で集計・匿名化し、アクセス権限を最小限に留めることが徹底されています。また、四半期ごとに権限の見直しや操作ログの監査も実施し、コンプライアンスを確保しています。

代表の尾太駿からのコメント

ストックラボの代表である尾太駿氏は、「ローカルSEOの成功は内容の充実よりも、情報を正確かつ迅速に更新し続けることにかかっています。BigQueryを駆使したシステムにより、エリア毎の情報を日々最適化し、安定した集客を実現できるようになりました」と述べています。

今後、ストックラボはさらに詳細なKPIを公開し、顧客体験と安全を両立したローカル集客モデルを進化させていく考えです。データ駆動型のアプローチで、さらに高い成果を目指す姿勢が窺えます。