【2020年10月アフィリ収益】内部リンク施策の分析をやってみた

初めまして。ぽっこりんと申します。

前回の収支報告では、20万円台に下がってしまったことを報告しました。

が！しかし、10月の発生はかなり良かったので、確定さえしてくれれば大きく収益を伸ばせると期待しています。

ということで、今回は10月の収益報告についてのご報告です。

サイト管理人

あと、前回の収支報告で「内部リンク施策をやったよー」と書きましたが、今回はこの施策がサイトにどう影響したのか？なんてことを分析してみようかなと思います。

2020年10月アフィリ収益

ここからは、2020年10月の収益報告です（確定ベース・税込）。

2020年10月の確定額は、こんな感じで363,581円した！

サイト管理人

ちなみに、先月11月分の収益はまだ未確定件数が多いため、来月にまた報告します。

これまでのアフィリ収益

2020年度の収益はこんな感じで推移しています（確定ベース・税込）。

SEO対策として内部リンク強化ってやるべき？効果は？

内部リンク施策って、要するにサイト内記事の内部リンクの数を増やしていくってことなんですが、その効果はどうなんでしょうか。

もちろん、サイトを見に来たユーザーに適切な場所、適切なタイミングで必要な情報を届けなきゃいけないんで、内部リンク施策は絶対にやるべきだとは思います。

ただ、頑張ってやって、やりっぱなしだと今後に生かせないですし、アフィリは一人で孤独な作業を繰り返すんで、フィードバックは自分で自分にしないといけないなあと最近強く感じます。

前置きが長くなりました。
ということで、9～10月あたりにやっていた内部リンク施策について、今日は分析してみようかと思います。

先月の収支報告記事で書いた通り、内部リンクは以下の感じでペタペタと貼っていきました。

イメージとしては、下図のような感じですね。

単純に、すでにGoogleから評価されて検索ページからアクセスの多いエース記事から優先的に内部リンクを貼って、他記事の評価も上げていくイメージで進めました。

このことから、以下のポイントを分析すれば、効果の有無は調べられるんじゃないか？と考えました！

サイト管理人

順番に説明していきます。

①PV数がアップしてるかどうか

PV（ページビュー）は、サイトにきたユーザーが開いたページの数を表した数値です。

たとえば、1ユーザーが3つの記事を開いたら、3PVとなります。
ということは、内部リンクを増やしてサイト内を回遊するユーザーが増えれば、PVはアップするハズ。

ですので、単純に内部リンク強化を始めた9月から月ごとのPVを比較していけば、何となく効果があった・なかったの全体像が見えるのではないでしょうか。

ということで、調べた結果がこちらです。

おお！すごい伸びてる！

と一瞬喜びましたが、最近とあるエース記事が単ワードで上位表示したので、その結果アクセス増➡PV増につながっただけかもしれません。

これだけでは、内部リンク効果があったかどうか判断がつかないですね。

②アクセスの多いエース記事からの直帰率が下がっているかどうか

サイトを訪れたユーザーがどれくらいサイト内に留まってくれたかを示す指標に直帰率があります。

直帰率とは、最初にサイトへアクセスしてから、他のページへ移動せず離脱した割合を示す数値です。

内部リンクを踏まずに離脱しているユーザーが多いほど、直帰率が高くなるので、この数値を下げることが今回の目的となりますね。

まずは、サイト全体の直帰率について、9月から11月までの推移を調べました。

サイト全体の直帰率は、9月から11月の期間で1.47%下がっていますね。

ただ、サイトの直帰率を月ごとに比較する大ざっぱな分析ではマズイと思うので、こっからもう少しアナリティクスと格闘してみます。

今回、アクセスの多いエース記事から他の記事へ内部リンクで流すことを目的にやってきました。

なので、エース記事ごとにこんな感じで直帰率を比較してみました。

サイト管理人

※ちなみに、エース記事の定義としては、月のPVが1,000を超えているかどうかを基準に選びました！

エース記事ごとに、直帰率の増減をまとめると、下表のとおりです。

エース記事全体で、直帰率は7.25%下がっています！

今回やってみた検証の結論としては、こんな感じです。

サイト管理人

直帰率については、「高い」「低い」の基準がとくに決められないですが、エース記事④⑤の90%台はさすがに高すぎな気がしますね。

【終わりに】今後の戦略的な話

戦略というか戦術のお話になりますが、今後はサイトのトップページを作成します。

トップページの作成方法としては、とにかく「初めてサイトに訪れたユーザーをガイドする」を目的として、ユーザーの属性ごとにおすすめするコンテンツや、サイト内のカテゴリを案内するイメージで進めます。

サイト管理人

ユーザーの属性というのは、「性別」「年代」といったフィルターをかけるということです。

トップページの作りこみをやっていくことで、改めてターゲットとなるユーザー像が分かってきたり、「まだこのキーワードで記事書いてなかった！」といった漏れに気づきやすいと思っています。

トップページ作成と並行して、避けては通れないのが被リンク対策ですね。
正直、これが一番大変でやりたくないですが、被リンクがなければGoogle様に評価してもらえない、そんな切ない世の中です。

すでに動き始めたものもあるので、この辺の効果測定も1～2か月先でやりたいですね。

これからアフィリで儲けるには、どんな手段でもいいからサイトの露出を増やすことがテーマとなるのかなと思っています。
分かりやすい例でいえば、SNSによる拡散とかですね。

ともかくアクセスしてもらえないことには、今回のようにデータの検証すらできないので。

では、今回はこの辺でお暇したいと思います。

サイト管理人

12/4にGoogleあっぷでえとが始まったようですね。
気のせいか私のサイト、順位が下がっている気がしますが、それは気のせいなので気にせず頑張りましょう。

【おまけ】サイトの滞在時間も調べられる

こっからは備忘録的な内容です。

アナリティクスでは、ユーザーがどれだけサイト内を回遊したのかを示す指標として、滞在時間も調べられるようですね。

この滞在時間は、アナリティクスを使うと「ユーザー単位」と「記事単位」の2つの観点から調べることができるようです。

ただ、アナリティクスで滞在時間データを調べるとき、注意しないといけないのが最後に訪れたページの滞在時間はカウントされないことです。

アナリティクス上の滞在時間についてのデータは、平均セッション時間と平均ページ滞在時間の2つがあります。

平均セッション時間

たとえば、一人のユーザーがサイト内の「A」「B」「C」の記事をそれぞれ見たとします。

上表のように記事を読んで、記事Cを読んだあと離脱したとしたら、一見「20+60+40」で120秒間滞在していたように思います。

しかし、アナリティクス上では最後の秒はカウントされないので、滞在時間は「20+60」で80間滞在していたことになるんです。

アナリティクスの平均セッション時間とは、この考え方で平均値が計算されています。

つまり、「(20+60)÷2」で平均セッション時間は40秒ですね。

平均ページ滞在時間

先ほどと同じく、一人のユーザーがサイト内の「A」「B」「C」の記事をそれぞれ見たとします。

アナリティクス上では、最後にサイト外へ離脱した記事の滞在時間はカウントされないので、記事Cの滞在時間は0秒と計測されます。

つまり、平均ページ滞在時間は、「記事A：20秒」「記事B：60秒」「記事C：0秒」になります。