サードパーティのトラフィック見積もり vs Google アナリティクス: Rand Fishkin の分析が信頼できない理由
公開: 2023-01-24
Rand Fishkin は、SEO 業界で最も尊敬されている名前の 1 つであり、それには正当な理由があります。 SEO ソフトウェア分野の大手企業の 1 つである Moz を立ち上げて管理した後、10 年以上にわたってコンテンツ分析会社 SparkToro を設立しました。
私は長い間、Fishkin の作品のファンでした。 2015 年に自分のデジタル マーケティング エージェンシーを立ち上げたとき、SEO ゲームをレベルアップするために彼のホワイトボード フライデーのビデオに夢中になったことを覚えています。 そして、彼の Twitter アカウントは、ビジネスの知恵の塊を得る私の頼りになる情報源です。
フィッシュキンからの私のお気に入りのツイートは次のとおりです。
何かを売る最善の方法は、何も売らないことです。 購入する可能性のある人々の認識、尊敬、信頼を獲得します。
— ランド・フィッシュキン (@randfish) 2015 年 2 月 4 日
彼の回顧録Lost and Founderは、彼のビジネスと SEO の経験に光を当てています。 これは私のお気に入りのビジネス書の 1 つであり、ビジネスを開始または成長させ、それに伴う浮き沈みを乗り越えようとしている人にとって必読の書です。
最近、Fishkin は、SparkToro ブログで、サードパーティのトラフィックの見積もりと Google アナリティクスのトラフィック データを比較した詳細な調査を公開しました。 この調査は、SEO コミュニティで多くの話題を呼んでおり、反応はまちまちです。
分析自体は称賛に値するものですが、結果は傾向があり、バイアスを完全に排除できていないようです。
分析を評価する際には、方法論、データ ソース、および潜在的なバイアスを批判的に検討することが不可欠です。
この記事では、Fishkin の分析を分析し、データが SEO ユーザーにとって信頼できない理由を調べます。
類似ウェブとのコラボレーション
この調査の目的で、SparkToro はトラフィック推定データの 4 つのプロバイダー (Semrush、Datos、SimilarWeb、および Ahrefs) からメトリックを取得し、これらを Google Analytics の報告された数値と比較しました。
しかし、この記事で言及されていないことは、Fishkin と SparkToro がこのプロジェクトで Similarweb と密接に協力したという事実です。 そのため、完全に公平ではありません。
それを証明するFishkinからのツイートは次のとおりです。
これらの潜在的な偏見と制限を考えると、この分析の結果を一粒の塩で取ることが重要です。
方法論の欠陥
記事の中で、Fishkin は、1,000 人以上の参加者が Web サイトの Google Analytics トラフィック データを SparkToro と共有したと主張しています。
フィッシュキンによると：
「1,053 の Web サイトがトラフィックを共有していましたが、分析を実行する前にこのデータセットを大幅にクリーニングしました。 サードパーティがデータを持っていないサイトを除外しました。」
彼らがデータセットを大幅にクリーンアップした理由は明らかではありません。 どのツールにもデータがなかったすべてのサイトを削除しましたか? もしそうなら、これは結果に影響を与える可能性があります。
すべての Web サイトが調査に含まれていた場合、数値は異なっていた可能性があります。
Similarweb には小規模な Web サイト (5,000 回以上の訪問) のデータがないことに注意してください。 これは、サンプルに偏りがあり、ランダムなドメイン セットではないことを示しています。
この調査のもう 1 つの論点は、サードパーティの SEO ツールが提供するトラフィックの推定の種類が明確でないことです。
この苦境についてフィッシュキンは次のように説明しています。
「Ahrefs と Semrush が全体的なトラフィックを推定しようとしているのか、それとも単に検索トラフィックを推定しようとしているのか、Web サイトから判断するのは困難です。 後者の場合、特に Semrush は、競合分析ゲームへの参入を検討する可能性があります。」
Fishkin の主張とは異なり、Semrush と Ahrefs が推定するトラフィックの種類を見つけることはそれほど難しくありません。
Ahrefs は、オーガニック トラフィックのみを推定します。 これは、Ahrefs の CTO である Tim Soulo のツイートで、それが証明されています。
Ahrefs は、検索トラフィックのみを推定します。
そして、私の知る限り、Similarweb と Semrush はどちらも全体的なトラフィックの見積もりを提供しています。 pic.twitter.com/GnXhd0o4ch
— ティム・スーロ (@timsoulo) 2022年11月22日
一方、Semrush には 2 種類の利用可能なデータがあります。 1 つ目は SEO ツールのオーガニック トラフィックで、2 つ目は .Trends ツールです。
Semrush の Domain Analytics は、キーワードの位置とその推定トラフィックのみに基づいて推定を行いますが、Traffic Analytics は、検索を含むすべてのトラフィック ソースのクリックストリーム データを分析して推定を行います。
SparkToro は完全に異なる競合他社を比較し、おそらく異なるデータ セットを比較したため、調査の方法論と分析には完全性と透明性が欠けていました。
さらに、Fishkin は、この特定の研究に使用された国に関する情報を提供していません。
SparkToro が米国の交通データを分析していたとしか思えません。 ただし、Similarweb でデフォルトで使用できるデータは世界規模のデータだけであるという事実があります。 各国の個別データは別途ご購入ください。 その結果、この研究でどのデータを比較に使用したかは明確ではありません。
ウェブサイトのカテゴリ/ニッチについても言及されていません。
また、研究にはいくつかのグラフがあります。 Fishkin は、以下のチャートがお気に入りだと考えています。
このグラフは、4 つのデータ プロバイダーのそれぞれと、トラフィック指標がその月に Google アナリティクスで報告されたユーザーの 30% 以内だった回数の割合を示しています。 Web サイトは、受信するトラフィックの量に基づいてセグメント化されています。
ここで私の質問は、フィッシュキンが 30% を選択した理由は何ですか? なぜ 20% や 40% ではないのですか? 番号の背後にあるアイデアは何ですか?
この調査で選択された 30% のパーセンテージの背後にある理由は、主観的なもののようであり、この正確な数値が選択された理由について明確な説明はありません。 これは、この調査のために特別に選んだランダムなパーセンテージです。
30% の偏差は許容されますが、パーセンテージが減少または増加した場合の結果がどうなるかは不明です。 結局のところ、この質問に対する答えは謎のままです。
次に、25 万人以上の月間 GA ユーザーを持つ 46 サイトのサードパーティ トラフィックの推定範囲を示すこのグラフがあります。
このチャートは正直なところ無意味であり、ユーザーに何の価値ももたらしません。 2 つの特定の Web サイトのデータを比較し、Google アナリティクスのデータに基づいて最大の差異と最小の差異を示すことを目的としています。 結論を導き出すこの方法は、46 の Web サイトのみに基づいているため、非常に信頼性が低く、サンプル サイズは非常に小さくなります。
SEO コミュニティからのフィードバック
Rand Fishkin は、この調査のために、市場で最も人気のある SaaS SEO ツールの 4 つを使用しました。 そのため、結果に対して多くのフィードバックが寄せられることは避けられませんでした。
そして、SEO コミュニティは期待を裏切りませんでした。
一部の専門家は、この研究の洞察が有用であることに気づきましたが、コミュニティの大部分は、研究の脆弱な方法論と固有のバイアスに疑問を呈しました.
デジタル マーケターの Kris Roadruck 氏は、この調査では、オーガニック アクセスを報告するツールに対して Google アナリティクスをベンチマークする際に、セッションやページビューではなく、ユーザーを優先指標として使用していると指摘しました。
なぜユーザー (セッションやページビューではない) なのか? オーガニック検索/訪問を報告するツールと比較するとき、奇妙な選択に思えますか?
— クリス・ロードラック (@KrisRoadruck) 2022 年 11 月 22 日
そして、記事自体へのコメントがあります。 あるユーザーは、Ahrefs のトラフィック データ (実質的ではない) を Semrush や Similarweb のトラフィック データと比較する奇妙な方法論についてコメントしました。
最終的な考え
Fishkin の調査はいくつかの貴重な洞察と情報を提供しますが、サードパーティのトラフィック推定の精度をテストする際には、他の視点や情報源を考慮することが不可欠です。
結果を他のツールや方法論と相互参照し、1 つのソースだけに依存しないことを常にお勧めします。この場合、Similarweb に有利に偏っているようです。
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