株式会社ストックラボ
革靴買取専門店 LASTLAB(本社:東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203)は、BigQueryを中核に
GSC/GA4/サーバーログ/クローリング結果を統合し、
AI(クエリクラスタリング/意図判定)で検索カニバリゼーション(同一意図の複数ページが食い合う現象)を常時監視・解消するプログラムを導入しました。
これにより、革靴特有の情報粒度(
ブランド/モデル〔ラスト〕/サイズ・ウィズ/状態・修理履歴/付属品)に沿って
適切なランディングページ(LP)へ最短経路でユーザーを誘導し、
流入の取りこぼし/誤着地による離脱を抑止します。
実施の背景
ラストラボはこれまで、
「今日の参考価格」タイムスタンプ表示や**“今日の価格”可視化UI
など、価格の鮮度と説明可能性を高める施策を推進してきました。一方、革靴はブランド×モデル(ラスト)×サイズ/ウィズ×状態・修理履歴×付属品**の組合せで検索意図が分岐しやすく、
近接する複数ページが同じクエリを取り合う(カニバリ)課題が発生しがちです。典型例は以下です。
-
ブランドTOP × モデル(ラスト)詳細 × サイズ別ページの競合
-
相場解説記事 × 参考価格ページ × 買取強化カテゴリの競合
-
修理履歴(純正/非純正)や付属品有無に関するFAQとプロダクトページの競合
カニバリは
評価の分散・誤着地・体験断絶(“探す→理解→申込”の途中離脱)を招き、SEO/CVR両面の機会損失につながります。これを仕組みで常時是正するため、
BigQuery×AIを用いた監視・解消の標準プログラムを設計しました。
プログラムの要点
1) データ統合(BigQuery DWH)
- 取り込み:GSCクエリ/URL/位置/CTR/IMP、GA4イベント、ログ(リファラ/Agent)、クローリング結果(タイトル・h要素・内部リンク)
- 正規化:ブランド/モデル(ラスト)/サイズ帯・ウィズ/状態・修理履歴/付属品のファセット軸でURLをタグ付け
2) AIによる意図クラスタリング/カニバリ検知
- クエリを情報探索/比較/トランザクションに分類
- クラスタ内で複数URLの同時表示・順位入れ替わり・CTR乖離をスコア化し、**“食い合い度”**を算出
-
誤着地(情報意図なのに申込LPへ直着など)を自動フラグ
3) 解消オペレーション(標準手順)
- 統合:同意図URLを正規ページへマージ/canonical/noindex
- 正規化:タイトル/見出し/構造化データをファセット軸に準拠して再定義
- 内部リンク再配線:パンくず/関連記事/カードを意図→正規LPへ一本化
- 注記・FAQの分離:修理履歴・付属品・サイズ例外は根拠ボックス/FAQへ集約し、本文のノイズを削減
4) 自動トリアージとSLA
- 重大度A(ビジネス影響大):ブランド×モデルの主力クラスタ/TTF(Time-to-Fix)7営業日
- B:サイズ・ウィズの誤着地/TTF14営業日
- C:FAQ・記事間の軽微な食い合い/TTF30営業日
- SLO:検知→施策→再クロール→順位安定までの**TTU(Time-to-Update)**を四半期でレビュー(当社調べ)
株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント

「革靴は“ブランド×ラスト×サイズ×状態”の粒度で情報が分岐します。BigQuery×AIで“食い合い”を仕組みで正し、適切なLPに最短で導く。価格の鮮度と説明可能性に加えて、検索体験の正確さをサイトの標準品質にしていきます。」
◆会社概要
<株式会社ストックラボ>
設立日:2014年4月25日
古物商許可証:第304371408068号
所在地:〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容:リユース事業
買取ストックラボコーポレート
株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。
「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
インターネットと実店舗の両輪で、必要な人に必要な一品を届けます。
また、
出張買取や
真珠買取、
真珠販売、
古本買取、
毛皮買取、なども承っております。また、広告やSEO、CRMなど
店舗集客や
買取集客の面で
リユース企業のマーケティング支援を強化しています。
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お酒買取 ストックラボ
ブランド買取 ストックラボ
お酒買取専門店ストックラボ(新サイト)
東京の中古革靴専門店
LASTLAB(ラストラボ) を運営しています。
中古革靴の専門店『LASTLAB』では、
オールデン/ジョンロブ/エドワードグリーン/クロケット&ジョーンズ/チャーチ/ベルルッティ など名門ブランドの品揃えと、革靴の買取に対応。渋谷・原宿に実店舗、通販もご利用いただけます。
革靴の買取は LASTLAB へ
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