Pinterest の Google画像SEOグロースハックを読み解く

 (rankscience.com)
9 ポイント 投稿者 xguru 2020-07-07 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
  • Pinterestが、ユーザーがPinした画像についてGoogleでその画像を再度リバース検索し、メタデータ情報を集めたうえで、その情報を自分たちのサイトに再登録し、その写真の原典が自分たちであるかのように見せかけているという主張

→ つまり上位検索結果と同じ内容を持つ画像になるため、画像検索では常に最上位になりやすいということ

  • この主張が興味深い点

→ Googleは通常、自社サイトをスクレイピングされることを好まないため、これほど多くの画像についてブロックされずに実行できているのが不思議

→ こうしたダークなSEO戦略（blackhat）がTwitterなどで露出すると、Googleは通常、問題のあるサイトに不利益を与える形で手動対応を取る

（以前のRap Geniusの事例などで見られたように）

→ Pinterestは上場企業なので、Googleが不利益を与えれば株価に影響する可能性がある

  • コンテンツ関連性（Content Relevance）はGoogleの検索順位を決める要素。Googleが理解する方式に近い形で説明すれば、当然順位は上がる。Googleはこれをblackhatと規定して反応するのか？

  • Pinterest SEO Growth Hack の動作方式

  1. ユーザーが何のメタ情報もなく写真をアップロード

  2. PinterestがGoogleでその画像についてリバース画像検索

  3. その画像に関連するあらゆるテキストをスクレイピング

  4. Pinterestが自社ページの "What others are saying" セクションにこれらのテキストを表示

  5. Googleがこのページを読み込むと、その写真についてGoogleがすでに理解している内容を持っているため、関連性が高いと判断して順位を高く上げる

  6. これを数百万枚の写真に対して繰り返す

  • Googleの反応

→ 担当チームから直接の回答はないが、内部調査は進んでいるはず。

→ まだこれが有効なのは、Googleにとって画像検索の優先順位が高くないためだろう。

** コンテンツ関連性を利用して検索順位を上げる方法 **

→ Googleが各URLやコンテンツについて、特定の検索語やキーワードとの関連性を調べ、それを順位に反映することはよく知られている事実

→ 上のように、特定の画像についてGoogleがすでに知っている複数のテキストを集めた包括的なページを作れば、関連性は高くなる

→ 自分のサイトでPinterestがやっていることに近いことを行う方法として、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）と呼ばれるNLP手法を使う方法がある

→ TF-IDFは、特定の単語や句がその文書でどれほど重要かを明らかにするのに役立つテキスト分析技術

→ その画像について上位25件ほどのURLを取得し、文書全体にTF-IDFを実行して主要トピックを切り分けられる

→ こうして作った文言をあなたのページに入れれば、検索順位が上がる可能性があるという主張

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2件のコメント

 
xguru 2020-07-07

実際、Pinterestがあのようにしているらしいというのも一つの主張にすぎませんし、この人の文章も一つの主張にすぎないのですが、

Google画像検索がPinterestのせいで非常に見づらくなったのは確かだと思います。

私はフィギュアの塗装のために他の人のペイント作例をよく検索するのですが、

たいていPinterestが上位に出てくるので、クリックしてPinterestに行ってからまた探し直すのが日常になって久しいです。

Googleで"* 作例"と検索してみると、最上位はほとんどPinterestが占めています。

英語で検索するときに"ボードゲーム名 painting"で検索してみても、Pinterestが最上位になっていることが多いですね。
 
xguru 2020-07-07

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