複数の地域拠点を持つ分散型の金融ネットワークが、検索可視性の共通認識と比較可能なレポートを必要としていました。顧客名とネットワークの詳細は公開していません。
大規模ネットワークのローカル可視性と定期報告を統一する。
拠点プロフィールと地域ページの基準を揃え、データ収集を自動化し、異なる役職の管理者にも分かりやすい報告形式を整える必要がありました。
インフラ整備として課題に取り組みました。まず共通ルールとデータ収集の自動化を整え、そのデータに基づいて可視性を管理します。
- 拠点プロフィール、地域ページ、情報源間のデータ整合性など、ネットワークのローカル可視性を監査しました。
- 名称、住所、カテゴリ、拠点とウェブサイト・サービスページとの紐付けに関する共通ルールを標準化しました。
- 検索プラットフォームのAPIを使った自動収集を設定し、各拠点の表示回数、クリック、順位を手動エクスポートなしで一元保管します。
- ネットワーク全体の概要、地域・拠点別の内訳、異常値のシグナルを共通の定期レポート形式にまとめました。
- 定期的なチームレビューを導入しました。レポートは自動生成し、担当者がシグナルを解釈して判断します。
- 情報の不備から個別拠点の順位下落まで、典型的なローカル可視性の問題に対応するプロセスを整えました。
インフラを整えるアプローチはすぐに効果を発揮しました。プロフィールの標準化と自動収集はレポート作成を速めただけでなく、ローカル可視性を個別の手修正ではなく継続的なプロセスとして管理できるようにしました。経営陣は初めて全拠点を比較できる状況を得ました。
自動化により、ネットワーク全体のレポート作成は2日から確認に15分へ短縮されました。支援期間中に店舗プロフィールのローカル表示回数は40%増加しました。顧客名とネットワークの詳細は非公開です。
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| ネットワークレポートの作成 | 2日 → 15分 |
| 支援期間中のローカルプロフィール表示回数 | +40% |
| 共通基準を適用した拠点 | 対象となる全拠点 |
指標はケースの元資料から転記しています。比較期間は、元資料に記載がある場合に示しています。
今後の展開として、次の領域があります。
- ローカル順位のシグナルとして、各拠点の評価や口コミを体系的に管理します。
- 都市や地区単位の需要に合わせたサービスページを整備します。
- 地域の金融に関する質問へのAI回答で、ネットワークのGEOプレゼンスを高めます。