この記事はAhrefs公式ブログの日本語訳です。
原文：Can You Spot Google Updates with XmR Charts?
（著者：Ryan Law/ 編集：Patrick Stox 原文の最終更新日：July 22, 2024）
※フルスピード註：この記事は2024年7月22日時点の記載をもとに翻訳しています。Ahrefs公式ブログの記事は今後追記・再公開されることがありますことをご了承ください。
Webサイトのトラフィックデータは通常、次のような傾向となります。
浮き沈みがあり、頂点と谷底もあります。
私たちが仕事を適切に行えば、通常、トラフィックは時間の経過とともに上昇傾向になることが予想されますが、特定の月において、トラフィックの山と谷、どちらに注意を払うべきかを判断するのは困難です。
何か良い施策をして、新たな成長段階を引き起こしたのか？ Googleの新しいアップデートの恩恵を受けたのか？ それとも、これは単なる通常の変動であり、自社のWebサイトを見つける人たちの自然な増減の一部なのかどうか？
あるいは、コンテンツプロセスに変更を加えて、古いコンテンツを削除してリダイレクトしたところ、翌月にトラフィックが減少したとしましょう。この減少は変更によるものだったのでしょうか、それとも単なる偶然だったのでしょうか。
※フルスピード注記：日本語ブログ版『コンテンツのプルーニング: なぜ機能するのか、そしてどのように実行するのか』もございます。
私は、これらの質問に答えるために設計されたシンプルな統計ツール、XmR チャート(プロセス制御チャートとも呼ばれます) を試してきました。
ヒント：
これらの XmR チャートはすべて、Cedric Chin による Xmritを使用して生成されました。
XmRチャートの簡単な説明
以下の図が、XmRチャートです。
XmRチャートは、時系列の任意のデータポイントが通常の変動 、つまり「日常的な変動」 によって発生したものか、何かが発生して調査する必要があることを示す兆候 、つまり「例外的な変動」 であるかを示すように設計されています。
XmR チャートは、Xプロットで構成されます。※生産されたウィジェットや成立した販売など、私たちが関心を持つ「もの」であるx 値にちなんで名付けられました
そして MR プロット もあります。移動範囲にちなんで名付けられ、基本的には各データポイント間の「ギャップ」のことを指します。
最も単純な使い方としては、データをグラフにプロットし、データが上限と下限を越えずに中央線の周りで上下に揺れる場合、問題がないと判断しています。これらの上下は、通常の変動を表している可能性があります。
ただし、上限または下限の外側に表示されるポイント (赤い点で表示) は、調査が必要な異常として扱う必要があります。
上記のXプロットでは、最初の赤い範囲外のポイントが表示される1月16日まで、定期的な変動を示しているようです。
XmRチャートは、 16日に何かが起こり、私たちの生産プロセスに混乱を招いたことを示しています （良くも悪くも）。私たちの仕事は、その理由を調査することです。
注釈：
中央の線はデータセットの平均値です。上限と下限は平均からの3標準偏差 ( 3 シグマと呼ばれる) を表します。これらの上限と下限の外側にあるポイントは、異常である可能性が高く、元の確率分布の一部ではありません。
XmRチャートには、他にも「シグナル」が表示される場合があります (たとえば、平均線の片側にある 8 つの連続したポイントは、別の種類の例外的な変動を表します)。ただし、それらについては、ご自身でお調べください。
参考文献
トラフィックデータにXmRチャートは使えるか？
XmRチャートについて読み始めたとき、1つの明らかな用途が思い浮かびました。それは、Googleアルゴリズム更新の影響を特定することです。
サイトのトラフィックがゼロになった場合、「手動ペナルティを受けた」と言うのは簡単です。しかし、数か月連続でトラフィックが減少するなど、小さな変化の場合は、原因を突き止めるのが難しくなります。Googleのアップデートに巻き込まれたのでしょうか？ 季節的な要因でしょうか？ それとも、将来的にはトラフィックが正常に戻る可能性が高い、単なる偶然でしょうか？
以下は、 Ahrefsのサイトエクスプローラーから取得され、XmRチャートにプロットされた、Ahrefs ブログの2年間にわたる月間オーガニックトラフィックデータです。
さて、これは特に役に立ちません。
予想範囲（赤）外には大量のデータポイントがあり、四分位限界（オレンジ）よりも中心線に近いデータポイントはごくわずかです。
XmRチャートは、一貫したプロセスにおける例外的な変動を示すはずですが、この画像では、ほぼすべてのデータポイントが例外的な変動を示しています。これはなぜでしょうか。
XmRチャートの限界
プロセスチャートは単純な製造プロセスに基づいて設計されており、プロセスの予想される出力が一定である場合に非常に有効に機能します。
毎週10,000個のウィジェットを製造することが目標である場合、XmRチャートは、その5,600個のウィジェットの月が、通常時においてよくある「一時的な」異常であったか、または調査が必要な「本当に問題のある」異常によって発生したものであったかを判断するのに役立ちます。
一方、Webサイトのトラフィックはより複雑です。トラフィックに影響を与える変数は下記の通り数多くあります。
- 各トピックの検索ボリュームの変動
- （ページ単位の）個別検索順位
- 新しい競合記事
- 検索機能
- 季節性
- 記事の公開頻度
- Google アルゴリズムのアップデート
つまり、長い一連のトラフィックデータに対してXmR分析を実行しても、あまり役に立たないでしょう。「ブログ作成という製造プロセス」は、長期間安定した状態を保てない可能性が高いのです。
私が先ほど出したチャートの場合、この特定の2年間のデータによるスナップショットは、おそらく単一の安定したプロセスから得られたものではなく、複数の確率分布が隠されている可能性があります。
複数の確率分布を分析できるか
しかし、分析をさらに有用なものにすることは可能です。
XmR チャートのベストプラクティスは、プロセスが比較的静的であったことがわかっている期間に分析を制限し、何かが変化したと思われる場合に再計算することです。
以下のデータ移動範囲チャートを見ると、11月と12月にトラフィックの大きな変動が発生しています。これは、考えられる原因を調査する必要があります。
Ahrefs社の記事公開頻度は比較的安定していたことはわかっており、コンテンツの出力がいきなり2倍になったことは絶対にありません。季節性によりトラフィックが急増するのではなく、減少します。私たちが書いているのはSEOに関するもので、ホリデーギフトのガイド記事ではないからです。
しかし、12月の初めにはGoogleの大きなアップデートがありました。
この時期にブログのプロセスに何かが起こった……おそらくGoogleのアップデートによるトラフィックの変化、という仮定に基づいて作業する場合、XmRチャートに区切り線を追加できます。
トラフィックを単一のプロセスとして分析するのではなく、2つのプロセスとして扱い、XmRチャートを個別に計算することができます。
これで、最初のプロセスは安定しているように見えます (すべて黒い点で表示）。2番目のプロセスもそれほど極端ではない変動 (赤い点) を示していますが、安定しているように見せるには中程度の変動 (オレンジ) がまだ多すぎます。内部に別のプロセスが潜んでいる可能性があります。
XmR チャートを分析する際の経験則によれば、 「XmR チャートの期間は、データの「長期」が平均ラインより上または下のままである場合に再検討する必要があります。」この傾向は夏の終わりに始まります (これは、Googleが別のコアアップデートを発表した時期でもあります)。
この「長期」データの先頭に別の区切り線を追加して、3つの個別XmR分析を作成できます。
そうすることで、3つの分析結果はすべて安定し、極端な差異は見られませんでした。言い換えれば、トラフィック データ内で発生する3 つの異なるプロセスをうまく捉えることができたようです。
この分析から、Googleが行った2つの主要なアップデートの時期に、トラフィックが外部要因の影響を受けた可能性が高いと思われます。
とは言え、XmRチャートは実際に役に立つのか？
さて、これは基本的に事後的なデータへの拷問です。この分析から因果関係を推測することはできませんし、他の任意の分割でも同様の結果が出る可能性は十分にあります。
ですが心配いりません。これらのグラフでは、トラフィックがなぜ変化したのかを明確かつ具体的に示すことはできませんが、どこを確認すればいいのかが判明し、トラフィックの減少や急増のトラブルシューティングに時間を費やす価値があるかどうかを判断するのに役立ちます。
モデルの有用性を測る究極の基準は、物事を予測する能力です。XmRチャートは、将来Ahrefsブログをより良く運営するのに役立つと思いますか？
私はYesと答えます。
私の「ブログ記事製造プロセス」が比較的安定していると仮定すると (同じ頻度で公開し、同じトピックをターゲットにし、同じ競合他社と競争する)、将来のトラフィック数に追加のコンテキストを提供するために使用できる「安定した」データ セットが手に入ります。
その後数か月で、トラフィックの減少や急増が通常の変動によるものなのか、それともGoogleのアップデートのように、注意が必要な変更があったのかを判断できるようになります。
たとえば、来月トラフィックがこれを実行するとしたら…
この分布を考えると、トラフィックの減少は、通常の目立った変化ではない可能性があることはわかっています。
しかし、もしこれが起こったら……
おそらく何か別の事態が起こっているのでしょう。
トラフィックの大幅な変化があった場合、通常はトラフィックチャートを「目視」して何が起こったかを推測できます。しかし、XmRチャートはより微妙な変化に役立ち、1か月分のデータだけを特定して対応できる可能性があります。これはかなり素晴らしいことでしょう。
まとめ
トラフィックの変化に対するトラブルシューティングは、SEO担当者やコンテンツマーケティング担当者にとって大きな課題です 。Ahrefs社は、トラフィックデータのノイズの中から、シグナルを識別できるようにするため、いくつかの方法に取り組んでいます。
その間、私はXmRチャートがツールキット内の興味深いツールであることに気付きました。これは、月次レポートの数値を文脈に沿って説明し、業績が低迷している月のトラブルシューティングにエネルギーを費やすべき 、または費やすべきでない 時期を判断するのに役立ちます。
少なくとも、XmRチャートは、前月のトラフィックが8%減少したことを不満に思うVP（※訳者注：ヴァイスプレジデント）が、午前3時にぶっきらぼうなメールを送ってきたときに、「私を責めるのをやめてください」と言える自信を与えてくれるかもしれません。
注釈：
XmR チャートを紹介してくれた Podia のマーケティング担当ヴァイスプレジデント
Benyamin Elias氏に感謝します。
著者プロフィール
Ryan Law は、Ahrefs のコンテンツ マーケティング ディレクターです。Ryan は、ライター、コンテンツ ストラテジスト、チーム リーダー、マーケティング ディレクター、VP、CMO、代理店創設者として 13 年の経験があります。Google、Zapier、GoDaddy、Clearbit、Algolia など、数十社の企業のコンテンツ マーケティングと SEO の改善を支援してきました。また、小説家であり、2 つのコンテンツ マーケティング コースの作成者でもあります。
