専門領域
計測とアトリビューション
その仕事がうまくいったとして、どうやって分かりますか。分かるまでに、どれだけかかりますか。
どういう領域か
計測とは、何を数えるかを決め、数える手立てをつくることです。アトリビューションとは、変わったものを、それを引き起こしたものにつなげることです。検索と AI の可視性では、どちらも有料チャネルより難しくなります。回答するシステムは理由をほとんど明かさず、判断とその効果のあいだの間隔は月単位だからです。
なぜ重要か
解析は一度入れて、そのあとは信用されます。タグは、誰かが設定した時点で存在していたページには入っていて、そのあと足されたページには入っていません。目標は何年も検証されないままです。動いている製品が、そのページを誰も計測していなかったせいで失敗に見えることがあります。失敗している取り組みが、誰も総流入しか読まないせいで健全に見えることもあります。計測なしの判断は高くつきます。壊れた計測に基づく判断は、もっと高くつきます。情報に基づいている感触があるからです。
どこまで御社の手の内か
- 御社の手の内
- 何を数えると決めるか、計測が本当に動いているかどうか、そして始める前に基準値を記録する規律。
- 手の届かないところ
- プラットフォームが何を開示すると決めるか。AI は、ある情報源を他より引く理由をほとんど明かしませんし、どれだけ計測を整えてもそこは変わりません。
私たちがすること
- 実際に何が記録されているかを検証します。全員が思っているものとは、しばしば違います。
- 判断を変えうる少数の指標だけを選び、残りは落とします。
- 始める前に基準値を記録します。前もって誰も測っていない変化は、あとから成果として主張できません。
- ブランドと非ブランドを分けます。多くの企業にとって、何かが効いているかどうかを語る唯一の数字です。
動いていたのに、ほとんど見えなかった製品
ある関与で公開した診断ツールが、数週間でそのカテゴリーの検索結果 1 ページ目に入りました。解析が記録したのは、100 を超える検索表示に対してわずか 1 件の閲覧でした。そのページに計測タグが一度も入れられておらず、問い合わせの目標も検証されていなかったからです。製品は動いていて、数字は何も起きていないと言っていました。コンバージョン 0 は、需要がない証拠ではなく、計測の失敗でした。
フレームワークの使い方
デジタル・リアリティ・ギャップは距離であり、距離とは測るものです。測らなければ、閉じたというのは主張にすぎません。ここは、残りすべてを反証可能にする部分です。
フレームワークの全体を見るよくあるご質問
見るべき数字をひとつ挙げるなら。
多くの企業にとっては、自然検索クリックのうち非ブランドが占める割合です。総流入はすべてを隠します。仕事をしているのがブランド名だということも、市場に季節性があることも、名前を知らなければ誰にも見つけられないサイトだということも。
効果が分かるまで、どのくらいですか。
自然検索なら数週間ではなく数か月で、基準値は始める前に存在している必要があります。有料は同じ問いのいくつかに数日で答えるので、それだけでも並走させる理由になります。
AI での可視性は測れますか。
部分的には測れます。システムが御社について何を、どのくらいの頻度で、どの情報源から語るかは測れます。なぜ御社を選んだのかは測れません。開示されていないからで、測れると言う道具は推測しています。
市場に見えているものから始めましょう。
閉じるべきギャップがあるかどうかは、一度の会話で分かります。