サイト訪問者数を2000%以上アップするgoogleapisとは何者か?

どうも、Tです。

いくつかブログを運営していますが、そのうちの1つで先日おかしいほどのアクセスアップが確認できました。

その数なんとユーザー数で前日比2000%以上のアップ!

切り捨てても20倍です。こいつはおかしいと思い、Googleアナリティクスを利用して調べてみました。

数値を出してもGoogleアナリティクスの規約違反にはならなさそうですが、個人的な精神安定のため、数値はぼかしております。

本記事はアクセスアップ手法の記事ではありません。

アクセスアップをちょっと調べただけの記事なのでご注意ください。

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なんでこんなにアクセスアップしてるの?

どっからアクセスされるんや・・・

お昼ごろにGoogleアナリティクスをみたら、あれ?なんぞこのおかしい値は?というところで気づいてそのあとはうなぎ上り状態。これはアタックでもされているのか?ということで、まずどっからアクセスされてるのか調べてみました。

トラフィックチャネルを見ると「Referral(以下、リファラ)」「Direct(以下、ダイレクト)」「Organic Search(以下、オーガニック)」が以上に伸びていました。

てっとり早くリファラ(参照サイト)みると、googleapis.comから凄まじい割合で流入してます。

もう少し見ると、「googleapis.com/auth/chrome-content-suggestions」が来てるっぽい。

でも、アクセスすると404です。

googleapisてどこや・・・

じゃあ結局どこや・・・と思いググってみました。

結果から言うと、スマホのGoogleChromeに表示されるニュース記事に載ったようです。

これは、僕のスマホのChromeのスクショです。

以下参考にさせていただいた記事です。

実際に掲載されたことを確認されていました。

Referralの参照元に「googleapis.com」アクセス元の正体は?
Referralの参照元「googleapis.com」の正体とは?詳細を調べたところ「Chromeアプリのおすすめコンテンツ(記事)」からのアクセスだということが判明しました。この記事では「googleapis.com」の正体が分かるまでの過程をお伝えします。

Chromeのソースコードからリファラを特定されていました。

https://did2memo.net/2017/04/09/googleapis-auth-chrome-content-suggestions-referer/

上記から、おそらくChromeからで間違いないでしょう。

どこにアクセスされとるや・・・・

本ブログも含めて可能な限りAMP対応しています。

上位アクセスは、特定の通常ページとAMP版ページに集中していました。

ちなみに、この記事の公開日は発生日当日でしたが、トレンド記事でもない普通の記事でした。

他の要素は?

実は、リファラからの流入は全体の4割程度でした。

このリファラからの増加とともに、ダイレクト・オーガニックからの流入も激増しています。

なんでダイレクト増えてるの?

さっぱりです。普段のアクセス数から考えると埋もれてしまう割合になるはずがバンバン増えていきました。

完全になぞです。

なんで、オーガニック増えてるの?

推測ですが、流入が増えたことによって検索順位にも反映→上位結果に→クリッククリック!という感じかなと。

ただ、あまり検索されるような記事でもなかったので、こちらも最終的になぞです。

いつまで続くの?

このたなぼたラッキーは、いつまで続くのだろうとウキウキしてましたが、当日だけでした。

翌日から、googleapis.comの多少の流入はあったもののかなり落ち着いてきています。

ネットをみても2日くらいの方が多いようですね。

まぁニュース記事なら日々流れていくので当たり前か・・・。

で、googleapisに記載されるには?

こんなに増えるなら、googleapis.comに毎回掲載されればお得じゃん!と誰でも考えますが、Googleのアルゴリズムで制御されているので、まったくわかりません。

気まぐれです。

みたいな結果で終わるのも嫌だったので、ちょっと調べたら海外のSEO会社から情報が出ていました。真偽のほどは不明なので参考程度ですが、記載しておきます。

Optimizing for Chrome's "Articles for You" Content Suggestions | Clickseed
Chartbeat recently shared some interesting data in a NiemanLab article indicating traffic generated by mobile Chrome’s “Articles for You” feature (also known as...

下記は、きになった部分の抜粋です。

How to Measure Articles for You Traffic

Notwithstanding the fact that the precise source of this traffic isn’t entirely clear, you can get a quick-n-dirty (and directionally valid) sense of how much traffic you’re getting from Google’s content suggestions by isolating Articles for You traffic. We know for sure the referrer for that source will show up in your analytics as:

https://www.googleapis.com/auth/chrome-content-suggestions

How Does Google Determine What Articles to Suggest?

Before I dug into this, my initial thought was that article suggestions would be based on Google News settings. It makes sense, after all, since many Google News users have already taken the time to specify their interests and preferred sources. But from what I can tell, Google News doesn’t appear to play a role in these content suggestions. I digress to make this point because I think it’s strange that Google doesn’t leverage existing technology from Google News, but instead appears to be developing separate (and frankly superior) ways of surfacing personalized article content in parallel with Google News. I’ll save my speculation for another post, but I will say this: there’s starting to be an awful lot of redundancy between Google News and the AI-powered Google content discovery features we’re talking about here, and redundancy in business usually results in consolidation. Just sayin’.

So how does Google determine what to suggest? From my research and experimentation, there are two main types of article recommendations:

  1. Personalized: your personal search history, Gmail, and location are three of the primary sources used to generate personalized articles recommendations. Google could certainly bring in other data sources, like pretty much anything you’d find in My Activity, but those three are the ones that really stand out to me at this time.
  2. Trending: trending articles were introduced when Google retired Google Now and replaced it with the updated Feed experience. Presumably everyone sees the same trending article cards, but I’m not able to confirm that yet.

How Do You Optimize for Content Suggestions?

Now we get to the million dollar question: how exactly do you optimize for these article suggestion features? A few suggestions:

  • Implement Google AMP, if you haven’t already, and make sure your pages are error free. AMP isn’t required, but since 72% of these results are AMP, it’s probably a darn good idea to use AMP if you want to show up here.
  • Implement feature-specific strategies and tactics — personalization aspects aside, what works in Articles for You and Cards will be similar to what works in Google News, Top Stories, QDF results, etc. The thing all of those features have in common is they have a heavy bias toward recency, and they’re not subject to the link-influenced algorithms that are still important in Google’s regular organic results. To put it another way, don’t use an evergreen SEO strategy and expect to show up in features and SERPs that only show fresh results.
  • Get more email subscribers. Many publishers have prioritized this in 2018 already in an effort to become less dependent on the big platforms. But the fact that Gmail is a significant source of personalization data (there’s literally a “Cards based on your Gmail” setting in the Google App) means getting your links in your user’s inboxes might also mean you’ll show up more in their personalized article recommendations.
  • Implement robust Schema.org markup on the article level and train editors to use it effectively to help Google connect the dots.

この中で、個人で対応できるレベルとしてAMP対応は、大いに賛同できる内容です。

それには、下記2つの理由からです。

  • 今回発生した僕のページはAMP対応していた。
  • Chromeの記事を見ていると通常ページとAMPページがあればAMPページが掲載されており、AMPの掲載割合が多いように感じる。

よかったことは?

1回こっきりだけど、よかった所感です。

メディアの力はすごいと感じた

僕がやってる弱小ブログでも、有名メディア(今回はGoogle記事)に載るだけで数千は軽く閲覧されるということを身近に感じました。

大手の力はさすがとしか言いようがない。

リピーターがかなり増えた

リピーターの数がかなり増えました。集計は様子見ですが、パッと見で倍以上のリピートがあります。

1度見てもらうのも大変なので、非常にありがたいことです。

サーバーが割と耐えれるとわかった

何となく始めたブログなのでサーバーの非常にピーキーで負荷テストもしてなかったのですが、1万PV/日くらいは余裕で耐えれそうなことがわかったので参考になりました。

理論値では、3万PV/日くらいを見積もっていたのですが、少し安心。

まとめ

このブログも含め、みんなに見てもらえるようにコツコツ積み上げていこうと思います。

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