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シミラーウェブの「パートナー リコメンデーション エンジン」で最良のアフィリエイトパートナーを探す

シミラーウェブの「パートナー リコメンデーション エンジン」で最良のアフィリエイトパートナーを探す

今回は、シミラーウェブ の「パートナー リコメンデーション エンジン」をご紹介致します。簡単なシングルクリック操作で、潜在的なアフィリエイトパートナーを見つけ出す、新しいマーケティングツールです。

「パートナー リコメンデーション エンジン」について

分析対象とする主要サイトの競合情勢に基づいて、シミラーウェブが類似する製品・サービスを提供する競合サイトを特定します。同様に、訪問するオーディエンスに関連性が高いと判断されるウェブサイトを特定します。

続いて、このように特定されたサイトグループに対して、具体的にどのサイトからトラフィックが流入しているかを分析します。更にその中から、最も分析主要サイトに関連の高いトラフィックを送っているサイトを特定し、下記のようなパラメータを適用します。

  • 特定されたサイトが送るトラフィックボリュームと、その送信先。送信トラフィックの割合が多ければ多いほど、アフィリエイトサイトである可能性が高いと言えるでしょう。
  • サーチトラフィックの全体シェア、そして非ブランドキーワードからのシェア。良質なアフィリエイトサイトは、サーチトラフィック、特にロングテールキーワードから流入するトラフィックが多いことが特徴として挙げられます。例えば、TripAdvisorがトラベル業界において獲得しているトラフィックシェアの多さが良い例です。

上記の条件を考慮して、分析主要サイトがパートナーとして連携すべきドメインをリストアップするのが、「パートナー リコメンデーション エンジン」です。

Nike.com の例

リテール(オンライン小売)は、非常に競争の激しい業界です。巨人ともいえるビッグプレーヤと、数えきれないほどの小規模プレーヤーがひしめき合い、更にクーポンサイト、比較サイトなども含めるとその競争は熾烈です。例えば、Nike社が、シューズの販売促進を目的として新規パートナーを探しているとします。シミラーウェブ を使って、どのように分析するのが良いでしょうか。
直接競合するサイトは、おそらくadidas、Foot Locker、Puma、Reebokなどになるでしょう。こうした競合サイトが、どこから、どのようにリファラルトラフィックを獲得しているかを知るには、まず、マーケティング ワークスペースでこれら競合サイトを含めたアリーナを作成します。ワークスペースの左側メニューから「パートナーリスト」を選択し、[+] ボタンをクリックして「パートナーリストを追加」します。

“Partner List” within the Workspace

ワークスペース内の「パートナーリスト」イメージ

入力した競合セットに基づいて、プラットフォームのアルゴリズムが即時に、分析主要サイトにとって優良と判断されるリファラルサイトをリストアップします。
今回の例では、下記のリストが生成されました。

The list of recommended affiliates

リコメンドされたアフィリエイトサイトのリスト

このように生成されたリストの中から、自社がパートナーシップを組むべき、つまり自社にとって価値あるアフィリエイトサイトを評価するには、下記の指標に着目しましょう。

  1. 流出トラフィック – サイトから流出するトラフィックのボリュームです。言い換えると、そのサイトから獲得しうる最大のトラフィックボリュームということになります。
  2. 前月比変化 – 流出トラフィックの対前月比変化率です。この指標で、そのサイトからの流出トラフィックのトレンドー上昇あるいは減少傾向などーを把握します。トラフィックが上昇トレンドにあるほど、そのサイトが高く評価できるでしょう。
  3. トラフィックのリーダー – アフィリエイトからの流入トラフィックを最もおおく受け取っている上位サイトです。ここでは、自社と激しく競合するサイトがわかると同時に、どのアフィリエイトサイトとパートナーシップを組むべきかの重要なヒントを得ることができます。

下記イメージ右下の「Analyze the list(このリストを分析する)」ボタンをクリックすると、「トップキーワード」「トラフィックのリーダー」「流出トラフィック」などの指標別に生成されるサイトのフルリストが表示されます。

Analyze the list

例えば、「トラフィックのリーダー」をクリックすると、サイトごとのトラフィックボリューム、サイトでの滞在時間、ページビュー数といった指標でサイトを評価することができます。ここから、潜在的なアフィリエイトパートナーのパフォーマンスを理解できるだけでなく、こうしたデータに基づくパートナーとの交渉に役立てることができます。

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