アンカーテキスト:データに基づくガイド(384,614WEBページ研究)

アンカーテキスト

この記事は、ahrefs blog(ahrefs.com)に掲載された以下の記事を、ahrefsの許諾を得て日本語化したものです。

 

 

アンカーテキスト

リンクが重要なランキング要因であることは誰もが知っています。しかし、リンクのアンカーテキストについてはどうでしょうか?

Googleのジョン・ミューラー氏の発言はこうです。

 

※翻訳者注釈
Most links do provide a bit of additional context through their anchor text . At least they should , right?ほとんどのリンクは、アンカーテキストによって追加のコンテキストを提供します。少なくとも、そうでなければなりません。

 

彼は、Googleがリンクの文脈を理解するためにアンカーテキストを使用しており、したがって、それは “ランキング要因” である可能性があるとほのめかしているようです。

驚くことではありません-Googleのオリジナルの特許は、ランキングに影響を与えるためにアンカーテキストを使用していると述べています。(詳しくは後ほど!)

 

アンカーテキストの重要性を再確認したジョンのツイートはこちら。

※翻訳者注釈
Yes, but anchor text (and image alt text) helps us quite a bit in understanding context, so I wouldn’t leave it out if you can avoid it.でも、アンカーテキスト(と画像のaltテキスト)は、文脈を理解する上でかなり役立つので、避けられるなら省かない方がいいと思います。

 

問題は、どのようなアンカーテキストを使うべきかということです。検索エンジンで上位表示したいのであれば、特定のタイプのアンカーテキストの使用を制限すべきなのか?アンカーテキストを操作する必要があるのでしょうか?

 

このガイドでは、384,614のウェブページのバックリンクのアンカーテキストを調査してわかったことを明らかにします。しかし、その前に、基本的なことを理解しておきましょう。

 

アンカーテキストとは?

アンカーテキストとは、あるウェブページを別のウェブページにリンクさせるために使用されるクリック可能な単語のことを指します。

anchor-text-example

例:上の文章では、青い文字部分がアンカーテキストです。

 

アンカーテキストの種類

誰かが私たちのバックリンク・チェッカーにリンクすることを決めたとします。
そのページの主要なターゲットキーワードは「バックリンクチェッカー」で、Ahrefsのキーワードエクスプローラーによると月間8万件の検索数があります。

Ahrefsのキーワードエクスプローラーにて

しかし、すべての人がこのページに同じようにリンクするわけではありません。ここでは、使用される可能性のあるアンカーテキストのバリエーションをいくつか紹介します。

 

Exact Match(完全一致):アンカーテキストは、ランクインしたいキーワードまたはフレーズに完全に一致しています。

AhrefsのBacklink Checkerは、私のお気に入りのSEOツールの一つです。

フレーズ一致:アンカーテキストにランクインさせたいキーワードのフレーズが含まれている。

AhrefsのBacklink Checkerは私のお気に入りのSEOツールの1つです。

部分一致:アンカーテキストにクエリに含まれるすべての単語が含まれているが、完全なフレーズとして含まれているわけではない。

AhrefsのBacklinkのCheckerは私のお気に入りのSEOツールの1つです。

Branded:アンカーテキストがブランド名になっている。

AhrefsのBacklink Checkerは、私のお気に入りのSEOツールの一つです。

URLをそのまま:アンカーテキストには、生のURLを「そのまま」使っている(つまり、ブラウザで表示されるのと同じ)。

AhrefsのBacklink Checker (https://ahrefs.com/backlink-checker/)は、私のお気に入りのSEOツールの一つです。

ランダム:アンカーテキストは、ターゲットキーワードを含まない、不特定かつ一般的なフレーズになっている(例:「ここをクリック」、「このサイト」、「この記事」等)。

AhrefsのBacklink Checkerは、私のお気に入りのSEOツールの1つです。こちらをクリックしてお試しください。

画像リンク:アンカーテキストは画像のaltテキストですGoogleの指示とおり)。

<a href=”https://ahrefs.com/backlink-checker”>
<img src=”/backlink-checker.png” alt=”Backlink Checker”/>
</a>

 

例えば、バックリンクチェッカーを使ってAhrefsのSite Explorerでアンカーレポートを確認すると、上記のようなアンカーテキストの種類が多数確認できます。

サイトエクスプローラー > URLを入力 > Anchors

では、これらのアンカーテキストがランキングにどのような影響を与えるか見てみましょう。

アンカーテキストが検索エンジンのランキングに与える影響

Googleは外部のアンカーテキストを使用して、あなたのページが何について書かれているか、また、どのキーワードでランク付けされるべきかを理解するのに役立てています。なぜそれがわかるのでしょうか?

Googleアルゴリズムの基となった論文からの抜粋です。

Google employs a number of techniques to improve search quality including page rank, anchor text, and proximity information.

※翻訳者注釈
Googleはページランク、アンカーテキスト、近接情報など、検索品質を向上させるために多くのテクニックを採用しています。

 

つまり、私がこの記事から「ドッグビスケット」をアンカーテキストとしてページにリンクした場合、リンク先のページがドッグビスケットと関係がありそうだということをGoogleに示すことになるわけです。

 

ほかの人が同じことをすれば、そのページが「ドッグビスケット」でランクインする可能性があり、Googleの信頼度を高めることになるのです。結局のところ、ページがドッグビスケットとは何の関係もない場合、2つ以上の無関係なウェブサイトから同じアンカーテキストで同じウェブページにリンクする可能性はどれほどでしょうか?かなり低い確率のはずです。

 

アンカーテキストがランキング要因として理にかなっている理由がわかっていただけたでしょうか。

しかし、もちろん、SEOの世界では、それほど単純なことはありません。

初期のGoogleのアンカーテキストへの(過剰な)依存

アンカーテキストは、Googleのオリジナルのアルゴリズムで大きなウェイトを占めていました。

1998年の論文で、Googleの創業者であるSergey BrinとLarry Pageはこう説明しています。

The text of links is treated in a special way in our search engine. Most search engines associate the text of a link with the page that the link is on. In addition, we associate it with the page the link points to. This has several advantages. First, anchors often provide more accurate descriptions of web pages than the pages themselves.

※翻訳者注釈
リンクのテキストは、私たちの検索エンジンでは特別な方法で扱われます。ほとんどの検索エンジンは、リンクのテキストをリンク先のページと関連付けます。加えて、私たちはリンクが指し示すページと関連付けるのです。これにはいくつかの利点があります。まず、アンカーは多くの場合、ページそのものよりもウェブページの正確な説明を提供します。

また、アンカーテキストを使うことで、典型的なページ内シグナルが使えないメディア形式のトピックを、Googleが判断できるようになりました。

 

Second, anchors may exist for documents which cannot be indexed by a text‐based search engine, such as images, programs, and databases. This makes it possible to return web pages which have not actually been crawled.

※翻訳者注釈
第2に画像、プログラム、データベースなど、テキストベースの検索エンジンではインデックス化できない文書にもアンカーが存在する場合がある。これによって、実際にはクロールされていないウェブページを返すことが可能になる。

その論理は正しく、当時の競合他社に比べれば、その成果は素晴らしいものだった。

While a complete user evaluation is beyond the scope of this paper, our own experience with Google has shown it to produce better results than the major commercial search engines for most searches.

※翻訳者注釈
完全なユーザー評価は本稿の範囲外ですが、私たち自身のGoogleの経験では、ほとんどの検索で主要な商用検索エンジンよりも良い結果を出すことがわかっています。

しかし、Googleはすぐにアンカーテキストが非常に操作しやすいものであることに気づきました。

あるクエリでウェブページを上位表示させるには、ターゲットキーワードをアンカーとして複数のリンクを張ればよいのです。

 

競合他社よりもキーワードリッチなアンカーテキストリンクが多い=勝ちとなります。

 

このため、「Google爆弾」という面白い例もあります。SEO担当者はアンカーテキストリンクを関連性のないページに向けることで、簡単にGoogleを操作し、そのページをランキングすることができました。

ジョージ・ブッシュが「miserable failture(惨めな失敗)」という言葉で1位になったのは「Google爆弾」が成功したことを示しています。

明らかに、事態は変化しなければなりませんでした。

 

Googleによる操作されたアンカーテキストへの反撃

2012年4月、Googleは今や悪名高いペンギンアップデートの第一弾を発表しました。

アンカーテキストはペンギンアップデートの主なターゲットの1つでした。

アンカーテキストと完全に一致するリンクで過度に攻撃的だった一部のウェブサイトは、一夜にして順位が急落しました。しかし、Googleによると、この影響は検索クエリの3.1%に過ぎないとのことです。

しかし、事態はそれだけにとどまりませんでした…。

Googleはその後のペンギンアップデートで、操作的なアンカーテキストスパムと戦い続けました。

現在、ほとんどのSEO担当者は、完全一致のアンカーテキストを控えめに、通常は1%から5%の間で使用することを推奨しているようです。

 

推奨される完全一致のアンカーテキストの例(他のSEOブログより)

では、実際はどうなのでしょうか?完全一致のアンカーテキストは最小限にとどめるべきでしょうか?完全一致のアンカーは避けたほうがいいのでしょうか?フレーズマッチや他のタイプのアンカーについては、どのように使用すべきなのでしょうか?

 

それを調べるために、私たちは2つの調査を実施しました。

 

研究1:19,840のキーワードにおけるアンカーテキストの影響力

アンカーテキストの種類とランキングの相関関係を調べるために、19,840のキーワードで検索結果の上位20位までを調査しました。

つまり、合計で384,614のウェブページを分析したことになるのです

補足:19,840 × 20 は384,614ではなく、396,800であることにお気づきの方もいるかもしれませんね。それは、いくつかのURLが、調査したキーワードのうち複数のキーワードでランクインしているからです。

これらのキーワードはすべて

  • 月間検索回数が2,000~5,000回(無作為に抽出しています)
  • 2~4個の英単語で構成されている
  • 特殊文字が含まれていない(!#@など)
  • 数字以外であること(電話番号などのキーワードは除外されます)

さらに、検索結果の上位10位までのURLレーティング(UR)値が類似しているキーワードのみを抽出しました。その狙いは、アンカーテキストの変数を「分離」することです。

 

粗い例で説明しましょう。

例えば、「best protein powder」の検索結果上位10件が次のようなものだったとします。

  1. 完全アンカーマッチ率: 100%. URスコア: 60
  2. 完全アンカーマッチ率:90%。URスコア: 55
  3. 完全アンカーマッチ率: 80%. URスコア:50
  4. 正確なアンカーマッチ率:70%。URスコア: 45
  5. 正確なアンカーマッチ率:60%。URスコア: 40
  6. 正確なアンカーマッチ率:50%。URスコア: 35
  7. 正確なアンカーマッチ率:40%。URスコア:30
  8. 正確なアンカーマッチ率:30%。URスコア: 25
  9. 正確なアンカーマッチ率:20%。URスコア: 20
  10. 正確なアンカーマッチ率:10%。URスコア:15

完全一致のアンカーテキストの割合が、順位と相関していることがわかります。このことから、完全一致率が順位に影響すると推察できます。

しかし、URの相関もあるため、これは誤解を招きやすい。

つまり、バックリンク(内部リンク)の数や質も、この相関の理由の一部であると考えられます。

一方、このような結果になった場合・・・。

  1. 正確なアンカーマッチ率:100 URスコア:30
  2. 完全アンカーマッチ率:90%。URスコア:25
  3. 完全アンカーマッチ率:80%。URスコア: 32
  4. 正確なアンカーマッチ率:70%。URスコア: 33
  5. 正確なアンカーマッチ率:60%。URスコア: 28
  6. 正確なアンカーマッチ率:50%。URスコア: 31
  7. 正確なアンカーマッチ率:40%。URスコア: 31
  8. 正確なアンカーマッチ率:30%。URスコア: 27
  9. 正確なアンカーマッチ率:20%。URスコア: 36
  10. 正確なアンカーマッチ率:10%。URスコア: 29

となると、バックリンク(または内部リンク)によって引き起こされる潜在的な相関関係の可能性は、かなり低くなります。

お分かりいただけましたか?

では、結果を見てみましょう。

完全一致アンカーによる影響

まず、ランキング順位ごとに、URLへのバックリンク総数に対する完全一致のアンカー付きバックリンクの割合の平均値と中央値に注目しました。

ということは、かなり明確な相関関係があるように見えますよね?そうではありません。

相関があるように見える青い線は、平均値です。極端な値は平均を歪めやすいので、これは各ポジションに属する点を「偏った」形で表しているのです。

お分かりいただけたでしょうか?

ポジション#1について、次のようなページのサンプルがあると想像してください。

  • 1ページ目:完全一致のアンカーは0%。
  • 2ページ目: 完全に一致するアンカーは0%。
  • 3ページ目:完全一致のアンカーが0%。
  • 4ページ目:0%の完全一致アンカー
  • 5ページ目: 100%の完全一致アンカー。

このサンプルの平均的な完全一致アンカーは、20%です。

このサンプルでは、1つの値が平均値を大きく歪めているため、サンプル全体をあまり代表していないことがわかります。そこで、中央値もグラフに追加しました(オレンジ色の線)。各順位の中央値はゼロであることがわかります。

この点について、データサイエンティストのLoveme Felicildaは次のように語っています。

I would say the average is not a good way to represent correlation. That’s why I also show the median. The fact that the median across all positions is zero means there are lots of pages with no exact-match backlinks. If our median values were to show the same “pattern” as our average, then we would have a strong correlation. So if we want to present correlations, then we should plot all the points on the graph and add a line of best fit.
Loveme Felicilda, Data Scientist Ahrefs

※翻訳者注釈
平均は相関を表すのに適していないと言えるでしょう。そのため、中央値も表示しています。全ポジションの中央値がゼロということは、完全一致のバックリンクがないページがたくさんあることを意味します。もし、中央値が平均値と同じ「パターン」を示していれば、強い相関関係があることになります。ですから、相関関係を示したいのであれば、すべてのポイントをグラフにプロットし、最適な直線を追加する必要があります。
Loveme Felicilda, Ahrefsデータサイエンティスト

まさにその通りです。

これで、実際の相関はかなり弱いことがおわかりいただけると思います。

その点を補足するために、以下は相関関係のヒストグラムです。X軸はバケット化した相関値、Y軸は各バケットに属するSERP/キーワードの数を示しています。

一般に、グラフがベル型で左右対称であるほど、相関は中央の値(この場合はゼロ)に近いと言われています。右に傾いていれば、より正の相関がある。左に傾いている場合は、負の相関があります。

この場合、わずかに右に傾いているのがわかります。これは弱い正の相関を表しています。

どの程度弱いのでしょうか?スピアマン相関の結果です。

  • スピアマンの相関(平均):0.1436
  • スピアマンの相関(中央値):0.1869

結果:完全一致のアンカーリンクの割合とランキングの間には、比較的弱い相関関係があり、平均値と中央値の両方がこれを示しています。

参考までに。特定のニッチ(例:給料日ローン)は非常にアンカーテキストが多く、平均値を歪めている可能性があるため、スピアマン相関の中央値を含めました。

しかし、これはなぜでしょうか?

 

もしGoogleがアンカーテキストをランキング要因として、あるいは少なくともJohn Mueller氏が述べたようにページの文脈を理解するために使っているなら、もっと大きな相関があってもいいのではないでしょうか?

 

必ずしもそうではありません。ジョン・ミューラーは、Googleがアルゴリズムでアンカーテキストをどの程度重要視しているのかについては述べていません。

 

さらに、私たちのデータには、潜在的な、ある程度避けられない欠陥があり、それについて透明にしておきたいと思います。それについては、すぐに説明します。

 

まず、他のアンカーテキスト・タイプの数字を見てみましょう…

フレーズマッチのアンカーが与える影響

要約すると、フレーズ一致アンカーは、ターゲット・クエリを含むアンカーです。

例えば、キーワードが「SEOツール」だった場合、「最高のSEOツール」または「私のお気に入りのSEOツール」は、どちらもフレーズマッチ・アンカーになります。では、これらのアンカーをどのように組み合わせるか見てみましょう。

ここで目立つのは2点。

  • 平均値の「相関」は、完全一致と似ています。
  • フレーズマッチのアンカーの平均的な割合は、完全一致の場合よりもわずかに高くなっています。

しかし、やはり「本当の」相関を見るためには、いくつかの異なるグラフを見る必要があります。

今回は完全一致のアンカーよりもさらに相関が低くなっています。

スピアマン相関(平均):0.1057
スピアマン相関(中央値) :0.1393

結果:フレーズマッチのアンカーの割合と順位には、非常に弱い相関があることがわかります。

部分一致アンカーによる影響

部分一致アンカーとは、クエリに含まれるすべての単語を含むが、完全なフレーズではないアンカーを指します。

例えば、キーワードが「SEOツール」だった場合、「SEOに最適なツール」または「私のお気に入りのSEO対策は、Ahrefsのこのツールを使うことです」は、どちらもフレーズマッチアンカーとなります。

 

それでは、これらのアンカーをどのように組み合わせるか見てみましょう。

平均値に関しては再び同様の相関があるようで、中央値はやはりゼロで横ばいになっています。

さらに、部分一致キーワードの平均的な割合は、完全一致とフレーズ一致の両方の割合と比較してかなり高くなっています。

これは、部分一致が完全一致とフレーズ一致の両方のキーワードを取り込んでいるためで、理にかなっています。

以下は、相関関係をよりよく表した2つのグラフです。

ここでの相関は、フレーズマッチ相関とほぼ同じである。

スピアマン相関(平均):0.1076
スピアマン相関(中央値) :0.1393

結果:非常に弱い相関。

 

ランダムアンカーの影響力

ランダムアンカーとは、不特定または一般的なフレーズを含むアンカーを指します。ターゲットキーワード(またはその要素)を含んでいません。

キーワードが「SEOツール」であれば、「ここをクリック」または「この記事」はどちらもランダムアンカーとなります。

 

それでは、これらのアンカーがどのように積み重なるか見てみましょう。

まず、ランダムアンカーの平均的な割合が、調査した他のタイプのアンカーテキストと比較して超高いことに気づくでしょう。これは、ランダムアンカーが、いくつかの非常に特殊なアンカー以外の、ほとんどすべてのアンカーを取り込んでいることから、理にかなっています。

 

また、平均値は、順位とランダムアンカーの割合の間に(弱いながらも)何らかの相関関係があることを示していることにお気づきでしょう。

これは、平均値を見ることがなぜ悪い考えなのかを示す最良の例だと思います。

真の相関関係を判断するために、もっと信頼できるグラフを見てみましょう。

ヒストグラムは、左右どちらにも傾いていないことがわかります。つまり、相関は中間の値、つまりゼロに向かう傾向があるということです。

以下は、スピアマン相関です。

  • スピアマン相関(平均):0.0161
  • スピアマン相関(中央値):0.0130

結果:事実上、相関はありません。

これは驚くことではありません。

研究2:16,000ページにおけるリンクテキストの影響力

Ahrefs Site ExplorerのBacklinksレポートをご存知であれば、リンクのアンカーテキストとその周辺のリンクテキストの両方を表示していることをご存知でしょう。

Ahrefsのサイトエクスプローラー

なぜそれが関係あるのでしょうか?

2004年、Googleは 「Ranking base on reference contexts」と題した特許を申請しました。

以下は、その特許からの興味深い抜粋です。

[…] Data surrounding the link, data to the left of the link or to the right of the link, or anchor text associated with the link may be used to determine the context associated with the link.

※翻訳者注釈
リンクの周囲のデータ、リンクの左側または右側のデータ、あるいは、リンクに関連するアンカーテキストは、リンクに関連するコンテキストを決定するために利用することができる。

 

言い換えれば、実際のアンカーテキストがリンク先のページとは無関係でランダムな場合、Googleは周囲のリンクテキストを見て、そのページが何について書かれているかを理解するのに役立てることがあります。

上のスクリーンショットの例では、そのようなことが起こり得ます。アンカーテキストはランダムで一般的なものですが、周囲のリンクテキストは何らかのコンテキストを提供しています。

このことを念頭に置き、順位と周囲のリンクテキストに含まれるキーワードの出現率との間に何らかの相関関係があるかどうかを調査することは、興味深いことだと考えました。

そこで、私たちは次のようなことを行いました。

調査1と同じキーワードを使用し、ランダムなアンカーを持つページ、つまり、完全/フレーズ/部分/などのアンカーリンクのないページのみを対象としました。

その結果、27,156のウェブページが得られました。

バイアスを最小限に抑えるため、サンプルをさらに減らし、各ポジション(1~20)で800ページずつ、計16,000ページとしました。これは、相関関係が各ランキング順位で同じ数のページに基づいていることを確認するためです。

では、その結果を見てみましょう。

リンクテキストの完全一致キーワードの影響力

ターゲットキーワードが「SEOツール」であるとします。

周囲のリンクテキストに完全一致キーワードが含まれるリンクの例です。

AhrefsのBacklink Checkerは、私のお気に入りのSEOツールです。

では、結果を見てみましょう。

ここでは、ほぼ相関がないことがお分かりいただけると思います。

スピアマンの相関(平均):0.0640

結果:周囲のリンクテキストに完全一致のキーワードがあっても、ランキングに目立った効果はないようです。

周辺リンクテキストにおける部分一致キーワードの影響力

今回は、ターゲットキーワードの全単語の出現率と順位との相関関係、つまり部分一致について見てみました。

例えば、キーワードが「SEOツール」であった場合、このリンクは意味がありません。

AhrefsのBacklink CheckerはSEOのための私のお気に入りのツールです。

お分かりいただけましたか?

これがその結果です。

スピアマンの相関(平均):0.0205

結果:順位と周囲のリンクテキストに含まれるクエリの全単語の出現率との相関はほぼゼロ。

ターゲットクエリの1語以上がリンクテキストに含まれる影響力

最後に、順位と周囲のリンクテキストに含まれるターゲットクエリの1語以上の出現率との相関関係を調べました。

例えば、キーワードが「SEOツール」だった場合、これらのリンクはすべて意味がありません。

AhrefsのBacklink Checkerは私のお気に入りのマーケティングツールです。
AhrefsのBacklink CheckerはSEOのバックリンクをチェックするのに一番気に入っている方法です。
Ahrefs’ Backlink Checkerは、SEOのためのお気に入りのツールです。
AhrefsのBacklink Checkerは、私のお気に入りのSEOツールです。

これには、完全一致、フレーズ一致、部分一致も取り入れられているのがわかりますね。

以下はその結果です。

興味深いことに、周囲のリンクテキストにターゲットクエリの単語が1つ以上含まれるリンクの平均割合は、すべてのランキング順位で20~25%と非常に高い数値を示しています。

しかし、中央値はゼロであり、調査したページのほとんどが、周囲のテキストにターゲットクエリの単語を1つ以上含むリンクがなかったことを意味することに留意する必要があります。

順位との相関については

スピアマン相関(平均):-0.0701

結果:若干の負の相関があるが、ゼロに近いので、これは事実上相関なしと言える。

なぜこれらの研究は両方とも潜在的に欠陥があるのか

完璧な研究など存在しないし、私たちの研究も例外ではありません。その理由を説明しましょう。

例えば、メールアドレスを探すためのガイドに対してアンカーが完全に一致するバックリンクがいくつあるか知りたかったとします。

これは簡単なことのように聞こえますが、その記事が7000以上のキーワードでランクインしていることを考えると、そうではありません。

では、7,205のキーワードのうち、どのキーワードを完全一致フレーズとして調査すべきなのでしょうか?

メインターゲットのキーワードは明らかに「メールアドレスを探す」ですから、そのフレーズをアンカーテキストとするバックリンクの数を調査すべきですよね?

これは論理的な仮定ですが、2つの問題があります。

まず、このページはメインターゲットのキーワードがわかっているので簡単にできますが、384,614のウェブページに対して同じことを大規模に行うのはどうでしょうか?なぜなら、これらのページがターゲットにしている主要なキーワードを確実に知る方法がないからです。

 

QUICK NOTE
Ahrefs Keywords Explorerでは、SERP overviewでターゲットキーワードのランキング上位10ページと、”Top keyword “を含む多くのSEO指標を表示しています。

AhrefsキーワードエクスプローラーのSERP概要「Top keyword」とは、そのページへのオーガニックトラフィックをもっとも多く占めるキーワードのことです。

では、この指標を利用して、アンカーテキスト研究の最初の問題を克服してはどうでしょうか?

答え:「トップキーワード」は、そのページにもっとも多くのオーガニックトラフィックを送っているキーワードを示すだけであり、それは必ずしも著者がランクインすることを意図しているキーワードとは限りません。

また、多くのアンカーリンク、特に完全一致のアンカーリンクは、「リンク操作」の結果であると言ってもいいと思います。

この2つを合わせると、なぜ「トップキーワード」を使っても問題が解決しないのかがわかると思います。

 

次に、384,614ページのサンプルは、19,840のキーワードの上位20ページを調べた結果です。しかし、これらのキーワードはすべて、月間の検索ボリュームが2,000~5,000という初期条件にマッチしています。この基準だけでは、メインターゲットのキーワードを除外しているページがあるのは確かです。実際、米国での月間検索ボリュームが5,500である「find email address」がそうでした。

さて、私がこの点を説明するために使用したページは異常値であり、ほとんどのページがこれほど多くのキーワードでランクインしていないと仮定する前に、これを見てみてください。

300万件のランダムな検索クエリを調査した結果、ランキング上位10ページは、平均して、400から1,300のほかのクエリでもランクインしていることがわかりました

このように、明らかに大規模な現象が起こっているのですが、私たちの研究では考慮されていません。

ここで、みなさんが待ち望んでいたであろうセクションを紹介します。

2019年は特定のアンカーでリンクを構築すべき?

仮に、調査した各ページの主要なターゲットキーワードを知ることができる魔法のような方法があったとしたら、それで何かが変わるでしょうか?そうとは言い切れませんが、それは正しい質問でしょうか?

そうは思いませんし、キーワードリッチなアンカーの構築を目指すことが、2019年の良い戦略であるとは思いません。

その理由を3つ紹介します。

1) Topicsのほうがkeywordsよりも重要

ここで興味深い事実があります。

Ahrefsブログの全記事を平均すると、メインターゲットキーワードからのトラフィックは22%(~⅕)に過ぎません。

つまり、私たちの研究に欠陥がなく、例えば13%の確率で完全一致のアンカーを使用することがターゲットキーワードでランキングする秘訣であるとわかったとしても(事実ではありませんが)、論理的には、キーワードに富んだリンクを構築することに焦点を合わせるべきではありません。

なぜなら、そのページ全体のトラフィックのごく一部を占めるに過ぎない1つのキーワードのランキングを上げることに力を注ぐのは、明らかに見過ごしだからです。

しかし、なぜこのようなことが起こるのでしょうか?なぜ、私たちのページやほかのページでは、主要なターゲットキーワードからのトラフィック全体の割合が高くならないのでしょうか?

説明しましょう。

Googleは、自然言語によるクエリをかつてないほど理解しています。これは、2013年に導入されたハミングバードのおかげです。ハミングバードは、ウィキペディアによると、「個々のキーワードよりも文脈や意味を考慮し、自然言語によるクエリーをより重視する」ものです。

このため、ターゲットキーワードで上位表示されるページは、ロングテールのバリエーションでも上位表示される傾向があり、これらを合わせると、そのページへのトラフィックの大部分を占めていることが多いのです。

一例として、Ahrefs Site Explorerで調べた、弊社のEメール検索ガイドへの米国内のオーガニックトラフィックの合計をご紹介します。

そして、ターゲットキーワードからのオーガニックトラフィックは以下の通りです。

1,076 / 6,200 = ターゲットキーワードからのトラフィック全体の17%に相当します。

というわけで、これを一通り説明すると。

完全一致のアンカーは、定義上、1つのキーワードしかターゲットにできません。2019年、1つのキーワードでランキングすることは、SEOのすべてではありませんし、第一目標にするべきではありません。

おすすめ記事How To Do Keyword Research for SEO — Ahrefs’ Guide

とはいえ、この議論に考えられる欠点を見出した方もいるかもしれません。より正確には、反論です。

それは、次のようなものです。

もしあなたが「x」をアンカーテキストとするリンクを構築することで、あなたのページがxに関するものであるとGoogleに確信させることができ、ハミングバードがxとy、zを関連付けるとしたら、キーワードリッチなリンクを構築することは、あなたのページがxだけでなくy、z、その他の関連クエリの関連結果としての役割を果たし、全体的にランキングとトラフィックを増加する可能性を秘めているのではと、Googleは間接的に確信させるのではないですか。

それは事実かもしれませんが、そのような結果を得るにはリスクが高く、不必要に困難な方法であることは確かです(特にペンギンアップデート以降)。

オンページSEOをおこない、トピックに関連するキーワード(つまり、xだけでなく、yやzも含めて)に対して最適化する方がはるかに簡単でしょう。

 

2)リスク

キーワードリッチなアンカーでリンクを構築するのは危険です。

リンクを構築するということです…。

アンカーに正確なターゲットキーワードを使用して、誰かがあなたのページに自然にリンクすることは、稀なことだと私たちは皆知っていると思います。そこで、関連するポイントになります。

PBN(private blog network)を使用するような低品質のブラックハット戦術に頼らずに、そのようなリンクを構築することは困難です。

3)相関関係が弱い

潜在的な欠点はさておき、今回の調査結果から、2019年のランキングに関しては、アンカーテキストの役割はかなり軽微であることがわかりました。

最後に

アンカーテキストは、複雑なトピックです。この業界では、平均よりも高い完全一致のアンカーを使い続ける人が多い一方、私のように安全側に置いた方が良いと考える人もいます。

中には、現在上位にランクされているページのアンカーテキスト比率を分析し、その結果を基に自分のアンカーテキスト比率を決める人もいます。

しかし、それは、ある包括的な理由から、私たちが推奨することではありません。

ホワイトハットなリンク構築戦略では、アンカーテキストをコントロールすることはできません。実際、ゲストブログはリンクのアンカーテキストを選択できる唯一の戦略であり、少なくとも著者の経歴については、ブランデッドリンクを使用すべきです。

結論、バックリンクプロファイルのアンカーテキストの比率を自然にするための最善の方法は、Googleが見たいと思うような、シンプルなものです。アンカーテキストの比率を操作しようとしないことです。

 

 

この記事は、ahrefs blog(ahrefs.com)に掲載された以下の記事を、ahrefsの許諾を得て日本語化したものです。

原文:Anchor Text: A Data‐Driven Guide (384,614 Web Pages Studied)by

この記事の筆者:

Head of Content @ Ahrefs (or, in plain English, I’m the guy responsible for ensuring that every blog post we publish is EPIC).

 

joshua Hardwick

 

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