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ストックラボ、カニバリゼーション監視・解消プログラムを導入- BigQueryで検知→方針提示→是正→検証をワークフロー化。クエリ‐URLの“一意化”で検索運用を再現可能に

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株式会社ストックラボ


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/66534/138/66534-138-b01326aaaf74149924faa6d63bef41b9-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


リユース事業を行うストックラボ(本社:東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203)は、カニバリゼーション(同一・類似クエリで複数URLが競合する現象)の監視・解消プログラムの導入を検討開始しました。Google Cloud BigQuery に検索ログ・サーバーログ・クローラーログ・CMSメタ・構造化検証結果を集約し、日次で検知、解消プレイブック(統合/canonical/noindex/301/内部リンク再設計)の提案、Human-in-the-Loopでの承認・反映、効果検証までをワークフロー化。クエリ→URLの一意化と“説明可能な変更履歴”を両立させます。

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/66534/138/66534-138-f6b1479d42ab59875149a0091fe10bd9-1265x444.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


実施の背景
検索流入の伸長は「記事数」「被リンク」だけでは決まりません。ユーザーが抱く検索意図(情報収集/比較検討/取引直前)に対して、どのURLで解答するかをサイト内で一意に定義し、内部リンクや構造化データまで含めて矛盾のない情報設計を維持できるかが重要です。
ところが、カテゴリ拡張やコンテンツ増に伴い、似たテーマのページが自然増殖し、同一・近縁クエリに複数URLが同時出現(カニバリゼーション)しがちです。これにより、

- 評価の分散(リンク/行動シグナル/クロール配分の分割)
- 意図‐URLの不一致(本来狙うべき意図に最適なページが選ばれない)
- 順位・CTRの低下(検索面での自家競合によるクリック損失)
- 運用の不透明化(どのページを“主筋”にするか場当たり対応になり、再現性が落ちる)

が起き、伸びしろを食い潰します。

この“静かな損失”は、どこで競合が発生しているかを全量ログから可視化し、日次で継続的に是正しない限り、カテゴリが増えるほど指数関数的に拡大します。そこで当社は、BigQueryを基盤に、検知→方針提示→是正→検証までを一気通貫で運用できるプログラムとして制度化しました。

取り組み(今回導入した仕組み)
1. 検知(BigQuery 日次バッチ)
- データ統合:Search Consoleのクエリ‐URL到達、サーバーログ、クロールログ、CMSメタ(タイトル・見出し・カテゴリ)、構造化検証結果をBigQueryに日次取り込み・正規化。
- 競合抽出:
- 同一クエリで複数URLが表示/クリック
- 類似クエリ集合(AIクラスタ)へ複数URLが重複到達
- タイトル/見出しの語彙近接+内部リンク衝突を検知し、競合強度スコア(表示・クリックの分散度、意図クラスタの一致度、リンクグラフの重なり)を算出。

2. 解消プレイブック(方針の自動提案)
競合強度・到達意図・既存リンク網に基づき、Human-in-the-Loopで選べる解消方針を提示
- 統合(マージ):重複度が高い派生記事を主記事へ統合、見出し再配置/本文差し替え。
- canonical:近接テーマの補助記事は正規化参照で主URLへ評価集中。
- noindex:アーカイブ・重複度高・成長可能性が低いページを一時的に非インデックス化。
- 301リダイレクト:明確な置換関係があり、流入・被リンクを主URLへ移譲したいケース。
- 内部リンク再設計:ハブ&スポークを再構成し、主URLへリンク・アンカーを集中。各案には影響範囲(被リンク・到達深度・回遊・関連子URL)とロールバック手順を添付。

3. 是正(承認フロー)
- すべての提案は担当者が承認・編集して反映。自動即時公開は行いません。
- 変更はジョブID/コミットIDで記録(誰が・いつ・何を・どのロジックで)。
- 影響が大きい場合は段階ロールアウト(テストコホート→全体)を実施。

4. 検証(前後/コホート)
- 前後比較:対象クエリ群の平均順位/CTR/クリック数/到達深度の前後差を評価。
- コホート比較:同一カテゴリ内の競合未解消クエリ群を対照群に設定。
- 補正:季節イベント・外れ値は週次補正し、期間・母数・算出法を併記して四半期にサマリ公開(当社調べ)。


運用・ガバナンス
- 変更履歴の常設:解消方針・承認者・反映用コミットID・影響範囲・復旧手順をチェンジログに記録。
- ロールバック標準化:順位/CTRが悪化するなど逸脱検知時は、差し戻し→再生成→再配信を手順化。
- 個人情報の不使用:SearchOpsの全データは集計・匿名化された技術ログのみを扱い、個人を特定する情報は対象外。


株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/66534/138/66534-138-fba4dc5c663ac6b61d3a64d89e90f224-275x183.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

「コンテンツを増やすほど、“どの意図を、どのURLで解くか”の一意化が重要になります。BigQueryを基盤に、検知→方針→是正→検証の循環を仕組み化し、人の判断(Human-in-the-Loop)で安全に配信します。変更の履歴を残し、説明できる運用で、検索の再現性を高めていきます。」




◆会社概要
<株式会社ストックラボ>
設立日:2014年4月25日
古物商許可証:第304371408068号
所在地:〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容:リユース事業
買取ストックラボコーポレート

株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。

「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
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