indeedアルゴリズムについて考える

indeedアルゴリズムについて考える

 

現在求人広告を運用する中で、indeedも運用を行っています。分類としてはデータフィード広告になりますが、Google同様に検索ロジックが存在します。アルゴリズムに関する情報サイトがあまりなかったので、思考整理がてらまとめておきます

Indeedの強さ。

Indeedは求人媒体としては特殊なサイトになっています。サイト自体はUIUXを考慮してなのかGoogleのように検索窓がメインコンテンツとなっています。しかしこのサイト自体がめちゃくちゃSEOについ良いサイトになっています。このあたりの考察は、また後日やっていきます。

indeedの推奨する求人とは?

Indeedは少し前から「*Indeed の品質基準を満たさない求人広告は表示されません」という一文が追加されています。おそらく求人の「質」という部分にかなり優先度をおいていることが考えられます。Indeedの目指す世界は「1分で転職が終わる世界」ですからね。低品質な求人はその思想に反するんでしょうね。Googleのコンテンツ評価アルゴリズムに似ていますね。Indeedの公式ブログにはこんな内容が掲載されています。

抽象的なコンテンツは避ける
注目を集めようとするのではなく具体的に
自社と関係のない職務内容は記述しない
実際の仕事だけを掲載する
Indeedのシステムを乱用しない
正確な情報を記載する
本当に人材を採用する場合に利用する
幅広い候補者を検討する
支払いは確実且つ公平に
求人応募の手続きはシンプル且つ透明に
候補者のプライバシーを尊重する

 

indeedの広告運用のポイント

Indeedの広告運用の基本は2つのポイントを突き詰める事にあります。
  • データフィードの中身:求人情報
  • キャンペーン設定:求人のまとめ方
一つ目の求人に関しては、上記ポイントなどを元にタグをしっかり埋めることが大切です。
Indeedが読み込みやすい形で記述することで、適切に情報を渡します。そうすることでIndeedの機械学習により求人情報に合った人材に優先して表示されます。ここまではルール通りの運用です。しかし2つ目のキャンペーン設定は、ルールが開示されていません。ここでは様々仮説に基づいて、設定を行う必要があります。考えるべき基準は「エリア設定」と「相場」です。

indeedキャンペーンのエリア設定

Indeedの広告設定画面には「勤務地」の項目が存在します。Indeedが重要視しているかがわかりますね。Indeedの出木場さんが講演でも話していましたが、Indeedは”働けるエリア”を機械学習によって最適化しています。居住地からどこまでだったら働けるのかを算出しています。
利用者数2億人 世界最大の求人サイト、Indeedの日本人CEOが語る「採用進化論」 – ログミー : https://logmi.jp/236943
更に講演の内容からは単純な距離ではなく、道路、鉄道などの移動経路まで参考にしていることがわかります。つまり表示される求人も現実的に通勤できる範囲のものが優先して表示されます。ここから考えると”実際に通勤できる近隣エリア”で求人をまとめる事が効果的です。そうすることで次の「相場」もうまくコントロールが出来ます。

indeed広告の相場

インディードは検索型求人広告です。仕事条件は地域によって大きく違います。賃金の差が地域によってあるように、採用費の差も地域によってあります。そのためエリア、地域によって入札相場が全く違います。地方都市では30~70円程度のクリック単価になります。しかし関東近辺では100~200円程のクリック単価になりCPAも大きく変動します。このときにエリアに合わせた入札を行うことがCV(応募)増加の肝になります。
そこで聞いてくるのが前述したエリア設定です。通勤圏内ということは入札相場も近くなり、無駄クリックを防ぐことが出来ます。そうすることCPA抑制に繋げられます。

indeedは自社運用できる

インディードで求人を出して人を採用したい人事担当者も多いと思います。掲載自体は無料なので自社で試しに運用してる方もいらっしゃいますね。広告自体もクリック課金になり、比較的安価にスタートすることができます。募集規模によっては自社運用で問題ありませんが、規模が大きくなると代理店での運用も検討されると思います。その前にぜひ自社運用をやりきっていただければと思います。

Indeedアルゴリズム

それでは実際運用していく上でどんな方法で募集を増やしていくか考えましょう。下記内容は私が日々運用している中で気づいた点をまとめたものです。(気付きが増えたら随時更新します。)

①KW✕エリアが検索窓で強調。エリアに関するアルゴリズムは強化されていると見るべき。

②データフィードによる入稿:Criteo同様、データフィードとLP記載情報の差異注意が必要。アルゴリズムによりネガティブ要素になり得る。

③入札:入札金額によりプラス評価のアルゴリズムが存在。高い入札はアルゴリズムでも優遇される様子。

④シソーラス:入札で関連キーワードでの順位が上昇するという話。入札を上げると配信キーワードが広がる。つまり入札上げすぎるとターゲットが逸れて効率悪化もあり得る・・・

⑤PC/SPでの仕様差異:PC/SP共に広告はLPに直リンク。オーガニックではPC直リンク、SPディスクリプション経由。その為オーガニックでのコンバージョン比率が基本的に高い。

⑥検索結果のユニーク化:検索結果はクッキー情報やIPアドレスでユニークになる。スマホ、PCでも結果に差異があるため。検索場所は大きく影響を及ぼす様子。

⑦重要KWの含有率:最も参照している部分はタイトル(職種)。ただし装飾文字(未経験歓迎など)はマイナス評価の可能性がある

⑧重複ペナルティ:掲載内容が重複によりペナルティが存在する。引っかかるとオーガニックで表示されない。ペイドサーチは残る。

⑨求人の認定:フィード情報、サイト情報を「求人情報」という風に認識しないとindeedに反映されない

⑩タイトル文字数(40文字)※SPは18文字

⑪クリック率の影響:リスティング広告同様、CTRが高いほうがアルゴリズム上優遇される可能性がある。

⑫ディスプリクションの表示箇所:検索KW(部分一致含む)から前後10文字程度が表示される。訴求文言はKW前後の文章にする。

⑬駅名:stationタグは市区町村以上に細かいエリア設定が可能。しっかり最寄り駅名を入れる必要がある。

⑭キャンペーン設定:もっとも重要な部分は「含有求人数」と「エリアのまとめ方」

⑮スコア:スコア評価はおそらく求人単位

⑯掲載日:日付が古い求人はオーガニックでは表示されない事がある。

参考図書

Indeedでの求人広告、Criteoのデータフィード運用などはこちらの本画最初に読むならおすすめです。データフィード広告の基本がかなり丁寧に解説されているので、まずは読んでいただきたい一冊。