OpenAIGoogle Search Central Blog2025/12/10 0:00

Introducing weekly and monthly views in Search Console

要点だけを先に読めるように短く再構成したセクションです。

元記事

Quick Digest

要約

要点だけを先に読めるように短く再構成したセクションです。

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Search Consoleに週次・月次ビューを導入

Key Points

  • 週次・月次集計を追加
  • チャート粒度を切替可能
  • エクスポート形式に変更あり

Summary

Search ConsoleのPerformanceレポートに週次・月次の集計表示が追加されました。チャート右上の粒度ドロップダウン(既定は「Daily」)から切り替え可能で、Search results、Google News、Discoverの各チャートに適用されます。日次ノイズを平滑化して期間比較を読みやすくすることが目的です。

Key Points

  • チャート粒度の切替: Performanceレポート内のドロップダウンで Daily → Weekly / Monthly に切替可能。
  • 比較の改善: 週次・月次は曜日ズレや短期スパイクを平滑化し、例:過去3ヶ月と前3ヶ月の比較が見やすくなる。
  • エクスポート影響: エクスポートファイル/タブ名、列ヘッダ、ソート順が粒度に合わせて変わる可能性があるため、既存のデータ処理やETLを確認すること。
  • 適用範囲とロールアウト: Search results、Google News、Discoverで利用可能。グローバルにロールアウト済み。
  • 推奨対応: ダッシュボードや自動集計で日付キー/グルーピングロジックを見直し、週次・月次集計での表示/比較テストを行うこと。

(公開日: 2025-12-10)

Full Translation

翻訳

原文の流れを保ったまま読める翻訳セクションです。

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Search Console に週次および月次ビューを導入

Search Console に週次および月次ビューを導入

公開日: 2025年12月10日
投稿者: Moshe Samet(Product Manager Lead, Search Console)

概要

検索トラフィックの傾向分析は SEO における重要な作業です。日次の細かいデータは即時の問題やスパイクを発見するために不可欠ですが、より大局的な動きを把握するにはノイズが多くなりがちです。日々の変動があると、サイトが長期的に成長しているのか減少しているのかを見極めにくくなります。

これまでは Performance report のグラフは日次表示のみでしたが、本日、Search Console の Performance report に新機能を追加しました: 週次および月次ビューです。

この機能により、任意のパフォーマンスチャートの時間集計を切り替えることで、日々の変動を平滑化し、サイトへのトラフィックの全体的な傾向に注目できるようになります。

週次 / 月次集計の有効化方法

  • Performance report のチャート領域に新しい粒度(granularity)セレクタがあります(Search results、Google News、Discover の各レポートに対応)。
  • デフォルトで表示されているドロップダウン「Daily」をクリックし、希望する表示(週次または月次)を選択してください。
  • 選択するとチャートが新しい表示に更新されます。

この切替は日付範囲比較を行う際に特に有効です。例えば「Last 3 months」と「Previous 3 months」を比較しようとすると、週末がずれているため日次の比較チャートは解釈が難しくなることがあります。週次または月次の粒度に切り替えることで、チャートがより見やすくなり、曜日ごとのズレに気を取られずに期間間のパフォーマンスを比較できます。

エクスポートに関する注意

今回の変更に伴い、エクスポートファイルの構成が一部変更されます。エクスポートを行うと、ファイル名やタブ名、一部の列ヘッダ、並び順が選択した粒度に合わせて変わる可能性があります。既存のワークフローでデータを扱っている場合は影響を確認してください。

ロールアウト

新しい粒度オプションは本日より全 Search Console プロパティに対してグローバルに展開されます。

お役に立てば

このアップデートがより分かりやすいインサイトの発見や、データを用いたストーリーテリングの改善に役立つことを願っています。ご意見があれば、LinkedIn でコメントするか、Google Search Central Community に投稿してください。

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