同じキーワードで検索しているのに、自分とクライアントで検索結果の順位や表示されるサイトが違うのはよくあります。
検索順位チェックツールでは上位表示できているのに、実際の画面を見せてもらうと順位が低かったり、そもそも自社サイトが見当たらなかったりするケースも。
これらの現象の背景にあるのが検索結果の個人化です。
昔から議論されてきたパーソナライズド検索と、現在のGoogleが実際に行っているユーザーの検索志向による検索結果(本記事ではユーザータイプ別検索と記します)の二つの概念を切り分けて整理します。
SEO担当者やWebライターがユーザータイプ別の検索結果を前提に、どのようにキーワード設計やコンテンツ戦略を見直せばよいのかを考える参考になれば幸いです。
まずは検索結果が人ごとに変わるしくみと用語の整理から始めます。
ユーザータイプ別の検索結果とパーソナライズド検索の基礎知識
パーソナライズド検索とは検索履歴・ブラウザでの閲覧履歴・位置情報などから、ユーザーごとに最適化した検索結果を表示するしくみであり、Google検索の機能のひとつです。
その機能が働くとAさんとBさんの検索結果が異なり、SEO担当者としては非常に都合が悪いんですよね・・・。
しかも現在のGoogleは検索履歴だけではなくデバイス・YouTube・Discoverでの行動など複数の要素を組み合わせてユーザータイプを推定して検索結果を変化させています。
簡単に言えば「履歴ベースのパーソナライズド検索」と「より広範囲の履歴ベースのユーザータイプ別検索」に区分できるので、丁寧にそれぞれ解説していきます。
なぜ同じキーワードでも検索結果が違うのか
たとえば福岡在住のユーザーと東京在住のユーザーがともに「新築一戸建て」というキーワードで検索しても、画面に並ぶサイトの順番は必ずしも一致するとは限りません。
さらに同じ地域に住んでいる二人が同じ端末で検索しても、片方には比較サイトが多く表示され、もう片方にはポータルサイトや地場の工務店サイトが目立つ場合もあります。
店舗検索やグルメ検索のようなローカルクエリでは、地図や店舗情報を含めて結果が大きく変わるため、違いはより分かりやすくなります。
このような差が生まれるのはGoogleがユーザーごとに行動履歴や位置情報を参照し、その人がクリックしそうな候補を優先して並べ替えているためです。
一般的な検索結果という考え方は、かつての検索エンジンではある程度成り立ちましたが、現在はあくまで一つの基準に過ぎず、ユーザーごとに結果が調整される前提で考える必要があります。
パーソナライズド検索（履歴型）とは何か
パーソナライズド検索という言葉は、もともと検索履歴や閲覧履歴に基づく順位の調整を指していました。
あるユーザーが過去に住宅ローン関連のページや不動産ブログを頻繁に閲覧している場合、金利というキーワードで検索すると住宅ローンの解説記事やシミュレーションページが上位に出やすくなります。
同じ金利というキーワードでも投資信託や株式の情報をよく見ているユーザーであれば、金融商品寄りのコンテンツがより前に並ぶといった違いが生まれます。
このしくみはGoogleアカウントに紐づく検索履歴やYouTubeの視聴履歴などをベースにしたもので、主に順位の微調整が中心です。
たとえば通常は8位に表示されるページが、そのユーザーにとっては6位に繰り上がるといったレベルの変化をイメージすると分かりやすいでしょうか。
重要なのはパーソナライズド検索はあくまで履歴に依存した限定的な調整であり、現在の検索結果の変化のすべてを説明できる概念ではないという点です。
ユーザータイプ別の検索結果（複合シグナル型）という考え方
現在のGoogleは履歴だけでなく複数のシグナルを組み合わせて一人ひとりのユーザータイプを推定し、そのタイプごとに検索結果の構成や優先順位を変えています。
先ほども触れましたが位置情報・利用しているデバイス・検索の時間帯・Googleマップの利用履歴だけでなく、YouTubeやDiscoverでどのような動画や記事に反応しているかなど多様なデータをベースにしていると考えます。
例を挙げると新築一戸建ての検討期にあるユーザーは、住宅展示場や建売情報を繰り返し検索し、地元の不動産会社のマップをよく開き、住宅ローン解説動画を視聴するといった行動を取ります。
Google側から見ると、こうした行動パターンを持つユーザーは、住宅購入を検討しているタイプのユーザーという一つのグループとして扱えます。
そのため同じ新築一戸建てというキーワードでも、このタイプのユーザーには建売物件情報やローン解説記事を優先的に表示し、投資用不動産に関心が高いタイプのユーザーには収益性や税務面を扱う記事を多めに見せるといった調整が可能になります。
このように行動シグナルや位置情報を束ねてユーザータイプを推定し、そのタイプ別に結果を切り替える状態を、この記事ではユーザータイプ別の検索結果と呼びます。
履歴だけに依存しない点がポイントで、ログインしていない状態でも位置情報やデバイス情報をもとに結果が変わるケースがあります。
平均的な検索順位という発想とのギャップ
SEOの現場では長らく平均的な検索結果という前提で戦略を考え、施策の実行をしてきました。
順位チェックツールで特定のキーワードを計測し、3位ならクリック率はおおよそ何パーセントといった統計と経験則を用いて、流入数を予測する手法が典型例です。
しかしユーザータイプ別の検索結果が当たり前になった現在では、同じキーワード、同じ3位というラベルでも、実際にユーザーが目にしている画面は必ずしも一致しません。
あるタイプのユーザーに対しては3位に近い位置に表示されていても、別のタイプのユーザーには6位前後として扱われることもありえます。
モバイルでの閲覧が中心のユーザーと、デスクトップで仕事中に検索するユーザーでも、検索結果に表示される要素の比重は変わります。
モバイルではローカルパックやショッピング結果、動画サムネイルなどが大きな面積を取るため、通常の青いリンクが画面の下に押し出されるケースが生じますよね。
順位チェックツールの数値はあくまで標準化された一つの指標に過ぎず、実際のユーザータイプ別の検索結果とはズレがあるかもしれないという前提は、今後のレポーティングや施策評価では欠かせないのです。
SEO担当者やSEOライターが順位の数字だけを見て成功か失敗かを判断すると、ユーザータイプによる見え方の違いを無視した評価になり、改善の方向性もずれてしまうことでしょう。
なぜユーザータイプ別の検索結果が強まっているのか
Googleがなぜユーザータイプ別の検索結果を重視するようになったのか、その背景を紐解きます。
検索エンジンがユーザーの行動や位置情報を参照して結果を変えることは以前からありましたが、現在の変化は過去の延長線というより検索のしくみそのものが大きく転換していると考えるほうが実際の動きに近くなります。
特に昨今ではAI Overview(AIによる概要)をはじめGoogleの各サービスが横断的に連動し、そのユーザーに合う最短ルートの情報提供を目指す設計にシフトしていると考えたほうがよさそうです。
Googleのユーザー中心設計が検索にも拡張
Googleは元々、ユーザー中心設計を重視する会社です。
YouTubeでは視聴履歴に基づいて最適な動画を提案し、Googleマップでは移動パターンに応じて店舗やルートを調整するなど、利用者ごとの行動から価値を読み取るしくみを積極的に取り入れてきました。
このユーザー中心の考え方が、検索にも拡大されたと考えると合点がいきます。
検索クエリ単体では意図を読み取れないケースが増えている背景も無視できません。
たとえば注文住宅と検索しただけでは購入検討段階なのか、建売と比較しているのか、費用を調べているのか、建築会社を探しているのかは分かりません。
そこでGoogleは周辺行動や興味関心を合わせて読み取り、ユーザータイプごとに結果を調整して意図に近い情報を先回りして提示するようになりました。
そのためユーザー中心設計が検索結果の並びそのものに影響するようになり、結果としてタイプ別の見え方が強くなっています。
検索クエリだけでは意図を読み切れない
検索キーワードから読み取れるユーザー意図は限定的です。
かつてはキーワードと意図の対応が比較的ストレートに結びついていたため、キーワードの検索数や出現パターンからユーザーニーズを推定する手法が一般的でした。
しかし現在ではキーワードと意図の結びつきが以前よりも複雑になっています。
例を挙げると「断熱」というキーワードを検索するユーザーを想像してみると、以下のような多様な目的が考えられます。
- 自宅の断熱性能を向上させたい
- ZEH基準と比較したい
- 省エネ住宅の基準を知りたい
- 補助金の有無を知りたい
目的は一人ひとり異なるはずなんです。
キーワード単体ではこれらの違いを読み切れないため、Googleはユーザーの過去の行動や位置情報、閲覧履歴を参照して検索意図を深掘りする必要が出てきたといったところでしょう。
だからこそ意図をより正確に読むために、ユーザータイプごとの情報提供が不可欠になっているといえそうです。
Google DiscoverやYouTubeの行動データが検索に影響
Googleは検索だけでなくDiscoverやYouTubeの行動も検索結果の判断材料に使っています。
ユーザーがどのジャンルの動画をよく視聴しているのか、Discoverでどのカテゴリの記事を読みがちなのか、といった情報は現時点でユーザーが何に興味関心があるのかを示す強力なシグナルです。
これらの行動データが検索結果に直接反映されるケースが増えています。
AI Overviewがユーザータイプ別構成を強化
GoogleのAI Overview（AIによる概要）は、従来の検索ランキングよりもはるかに多くの情報を参照し、ユーザーにとって適切な要約とリンクを構成します。
AI Overviewは検索クエリだけではなく、ユーザーがどのような状況にいるのかを推測し、その状況に最も合う情報を要約して並べて回答を構成します。
そのためユーザーの行動傾向が似ているタイプ同士では似た結果が出やすくなり、逆に行動が異なるタイプ同士では結果が大きく異なる傾向です。
AI Overviewの導入はタイプ別最適化の象徴ともいえるでしょう。
デバイスと利用シーンの違いが検索結果に影響しやすくなった
モバイル中心の世界では検索結果の見え方がユーザータイプによって大きく変わります。
モバイルユーザーには動画やローカル情報の表示が目立ち、デスクトップユーザーには比較表や詳細テキストの表示が優先されるといった違いも見えます。
Googleは利用シーンに応じた情報の最適化を行うため、ユーザータイプ（デバイス分類）による検索結果の差が強まりやすい構造になっていると考えてよさそうです。
この点は店舗検索や地元情報のクエリで顕著ですので、ほぼ間違いないかなと・・・。
モバイルでは位置情報の精度が高いため、ローカルパックやマップ情報の影響が大きくなり、ユーザータイプ別の検索結果がさらに強調されます。
指標がページ単体からサイトの情報のまとまり(コンテクスト)へ移行
Googleはページ単体の評価だけでなく、サイト全体がどのジャンルに強いのかという「情報のまとまり(コンテクスト)」での評価を重視しているようにもみえます。
県別の住宅情報を継続的に発信しているサイトは、住宅に関心があるユーザータイプに対して優先的に表示されやすくなるといったイメージです。
ユーザータイプと情報のまとまりとの親和性が高いサイトほど検索結果の上位に入りやすくなるため、この傾向は今後も強まると考えられます。
この先のSEOではコンテクスト重視でのコンテンツ運用が、ユーザータイプ別の検索結果との相性を高める重要な方向性ではないかと考えています。
ちみなにコンテクストとは「文脈」と言い換えられるケースが多いのですが、わかんないですよねぇ・・・。
個人的には、あるキーワードにおける「関連ワード」「共起語」「類義語」などを含んだまとまりであるとイメージさせてます。
意外とわかってくれますよ。
正しさよりも用語の意味を仮押さえレベルでも頭に入れておいたほうがいいですからね。
そもそも「文脈」で検索するとバラバラな答えがでるんですから・・・。
ユーザータイプ別前提のキーワードとペルソナの設計
ユーザータイプ別の検索結果を踏まえたキーワードとペルソナの設計についての考え方を整理します。
ユーザータイプ別の最適化が当たり前になるほど、従来のキーワード中心の設計だけでは意図を読み取るのが難しくなります。
しかも現在のGoogleは、ユーザーの行動や位置情報、閲覧傾向など複数のシグナルを組み合わせてタイプを推定しているため、特定のキーワードに対してどのタイプが反応するのかを読み違えると、流入の成否に大きな差が生まれます。
キーワードを言葉ではなくタイプで分類する
従来のSEOでのキーワードは検索数や競合状況を軸とした分類が一般的でした。
ユーザータイプ別の検索結果の提供が進む現在では、同じキーワードでも閲覧者がまったく異なるタイプが前提と考えると、検索数だけで判断する方法は最適とは言えません。
仮に「注文住宅」というキーワードで検索するユーザーにおいては検討初期の人・間取りに悩んでいる人・住宅会社を比較している人・補助金情報を探している人など複数のタイプが混在します。
キーワードを目的別・タイプ別に分類し、ユーザータイプとのマッチングが設計精度を高めるポイントになります。
キーワードの表面的な意味ではなく、そのキーワードを打つ人がどういう状況にいるのかという文脈を重視した分類が重要です。
ユーザータイプ×キーワードの組み合わせで設計する
検索意図が複雑化する中で、ユーザータイプとキーワードの掛け合わせで設計する方法は、内容のズレを防ぎやすく効果的です。
前述のキーワードを「注文住宅」とした例では以下のようなタイプ分けができます。
- 検討初期
基本的なメリットや費用相場に関する情報を求める傾向 - 住宅会社の比較
地域ごとの会社情報や特徴を求める比率が高くなる - 補助金や制度に関心
省エネ基準や地域の補助金額など具体的な数字を知りたい
キーワードとタイプの組み合わせで記事テーマを決定すると、特定タイプに対して最適化された記事を作りやすくなります。
Googleがタイプベースで最適化を行っている現状では、この方法は検索結果で上位に選ばれやすい構造と相性が良いといえます。
ユーザータイプ別にコンテンツ深度を変える
ユーザータイプは必要とする情報の深さにも直結します。
検討初期のユーザーは広いテーマに触れる記事を求め、直感的に理解しやすい内容が望ましいでしょう。
すでに検討が進んでいるユーザーは、より専門的な比較資料・具体的な数値・条件を求めている可能性が高いため、深い内容だと納得してくれると考えます。
コンテンツを作る場合は、どのタイプのユーザーに向けた記事なのかを明確にし、深度の異なる複数のページ構成が効果的です。
トップページで全体像を提示し、内部リンクで深堀りページへ誘導する構造は、ユーザータイプ別最適化ともっとも親和性が高い構成になります。
ペルソナは一人ではなくタイプで作る
これまでペルソナは架空の一人の人物像を詳細に設定する方法が主流でした。
あくまでも主観ですがユーザータイプ別の最適化では、まずタイプごとの行動パターンの違いを分析するほうが成果につながりやすくなるのではないかと。
住宅購入なら検討初期タイプ・比較検討タイプ・契約直前タイプという三つのタイプに分けて、それぞれが求める情報をモデル化すると設計しやすいんですよ実際に。
一人の架空人物を想定するなら、タイプの代表という位置づけが良さそうです。
いわゆる「タイプ別ペルソナ」をもとに導線設計や内部リンクを含んだページ構成なら、Googleが推定するユーザータイプとの距離が縮まって、上位表示の確度が高まるという仮説の検証をやる価値が出てきます。
検索ボリュームよりもマッチ度を重視する
検索ボリュームは依然として重要な指標ですが、ユーザータイプ別検索の時代では検索数よりもタイプとのマッチ度を優先したいものです。
検索数が多いキーワードでも、対象タイプとまったく異なる意図で検索されている場合は、上位表示されても期待する流入にならないのはよくあります。
反対に検索ボリュームが少ないキーワードでも、特定のタイプとの親和性が高い場合は高いCVを生むケースもあります。
ロングテール攻略に近いものがありますね。
問題はSEO担当者がキーワード選定において検索数と同じかそれ以上に、タイプ別のマッチ度を評価軸として扱うように舵を切れるかどうかです。
ユーザータイプ別検索を踏まえたサイト構造・コンテンツ設計
ユーザータイプ別の検索結果を前提としたサイト構造とコンテンツ設計の考え方を整理します。
タイプ別に情報を整理し、目的別に適切なページへ導く構造の整備が、検索対策とユーザー体験の両面で欠かせません。
テーマのまとまりを中心にした構造設計が重要になる
ユーザータイプ別検索の傾向が強まるほど、ページ単体ではなくサイト全体のテーマのまとまりが評価されやすくなります。
たとえば省エネ住宅に関する記事を継続的に発信しているサイトは、そのテーマに強いサイトとして位置づけられます。
そこで省エネ住宅に関心があるタイプのユーザーに対して、同テーマの複数ページが上位に選ばれやすくなります。
テーマ群単位でページ同士が連動し、サイト全体で一つの専門領域をカバーする構造にすることが重要です。
トップページはタイプ別導線を意識する
トップページはサイトの全体像を提示するだけでなく、ユーザータイプごとの導線を分ける役割も持ちます。
不動産ジャンルのサイトであれば検討初期・比較検討・契約直前といったタイプ(カテゴリ)ごとに導線を用意し、それぞれの目的に合わせたページへ誘導します。
トップページに目的別の入り口が、各個人ごとに必要な情報へスムーズにアクセスさせる効果が期待できます。
道路でいえば大通りから交通標識を出して目的地への案内板を出すイメージですね。
Googleは行動パターンを重視するため、タイプ別に深く読み進めるユーザーの行動が累積されるとサイトの評価にもプラスに働きます。
内部リンクは深度の最適化を意識する
内部リンクはページ同士の関連性を示すだけでなく、ユーザータイプ別の動線設計として機能します。
- 初期検討タイプ：基礎知識ページや全体像を示すページへ
- 比較検討タイプ：比較記事や地元企業の一覧ページへ
- 契約直前タイプ：より細かい条件比較や実例ページへ
※不動産系サイトの場合
Googleはリンク構造が整理されているサイトほど、タイプ別の最適化と一致させやすくなるはず。
この導線設計はUXとSEOを同時に満たす効果の高い手法だと考えます。
コンテンツは広く浅いページと深い専門ページとの組み合わせ
ユーザータイプごとに求める情報の深さは異なるため、コンテンツ設計では深度の違うページを用意すると効果的です。
検討初期のタイプに対しては方向性を示す簡潔で広い内容を扱うページが適しています。
具体的な選択肢を探しているタイプには、詳細な比較記事や数値を扱うページが強く刺さります。
広い内容のページから専門的なページへ内部リンクでつなげ、深度の異なるタイプに対応しつつGoogleにも評価されやすい構造が理想的です。
単なるトピッククラスターのようにも見えますが、キーワードベースではなくタイプ別な点に違いがあります。
タイプ別に記事タイトルと見出しを調整する
記事タイトルや見出しにユーザータイプに合わせた表現を入れましょう。
タイプとのマッチ度を高められます。
省エネ住宅の記事なら検討初期向けには基礎知識を中心に据え、比較検討タイプにはメリットとデメリットの対比を強調する表現が適しています。
契約直前タイプには条件比較や補助金制度など具体的な情報を盛り込むと反応が良くなります。
タイトル・見出しの段階でタイプを意識するとクリック率の向上だけでなく、Googleのタイプ別最適化とも整合性があり、上位表示につながる要素の一つになります。
まとめ
ユーザータイプ別の検索結果はパーソナライズド検索と似たようで異なる仕様なのは、おそらくご理解できたかと。
ちょっとややこしい記事テーマですが、サイトや記事作成の本質はユーザーの状況に合う情報の提供です。
その土台が設計力。
体系的な構造と蓄積型の運用を身に着ければ、ユーザータイプごとの検索結果にも強く、長期的な成果を生みやすいメディアに近づきます。
