ブランド検索と非ブランド検索のトラフィック

TL;DR — ブランド検索 は、ブランド名（近い綴りの間違い、または自社だけが販売する商品を含む）を含む検索です。非ブランド検索 はそれ以外で、まだ自社を知らない人による「おすすめのランニングシューズ」のような一般的なクエリです。二つを分けることが重要なのは、ブランドトラフィックが主に既存の知名度を反映する一方、非ブランドトラフィックが SEO の仕事で新しい訪問者を獲得できているかをより正直に示すからです。 Evidence for this claim Search Console query data can be filtered with regular expressions to create analyst-defined brand and non-brand segments, subject to anonymized-query and row limits. Scope: Current Search Console filtering; Google does not provide a universal brand classifier. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Search Console: Performance report filters Evidence for this claim Search Console measures search visibility and clicks, while analytics acquisition dimensions use separate attribution scopes; branded-query growth does not by itself identify the causal channel. Scope: Current GA4 traffic-source scopes and attribution distinctions. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Analytics: Traffic-source dimensions

二つの種類とは

オーガニックの訪問者は全員、検索欄に 何か を入力して到達します。その「何か」は次のどちらかです。

• ブランド検索 — 自社に言及します。「Nike shoes」「gmial」（Gmail の綴り間違い）や、自社だけが持つ商品名などです。検索者はすでに自社を知っていて探しています。
• 非ブランド検索 — 自社に言及しません。「防水ランニングシューズ」「遅いウェブサイトを直す方法」などです。検索者にはニーズがあっても、まだ会社を選んでおらず、検索結果で自社を 見つけます。

どちらも本物の訪問者です。ただし、意味は大きく異なります。

なぜ分けるのか

上司が「今四半期のオーガニックトラフィックは 20% 増えた」と見て SEO チームを褒めたとします。よさそうに聞こえますが、その四半期に会社が大規模なテレビ広告を出し、人気ポッドキャストでも紹介されていたと分かったらどうでしょう。増えた訪問者の多くは、どこかで聞いたブランド名を Google で検索しただけかもしれません。それは ブランド トラフィックで、SEO チームが生み出したものではありません。

SEO が機能していることを実際に示すのは 非ブランド トラフィックです。自社を知らなかった新しい人が、検索を通じて見つけています。二つを分けなければ、ブランド認知の大幅な上昇で SEO が大成功したように見え、実際には横ばいの非ブランドや、本当の非ブランド減少がブランドの増加に隠れてしまいます。

方法の簡単な版

• Google Search Console では、「ブランドクエリ」フィルターが組み込まれており、サイトの規模が十分で完全なドメインプロパティとして設定されていれば、二つを自動で分けます。
• 自分で行う方法は、ブランド名、よくある綴り間違い、商品名を含むブランド用語のリストを作り、クエリとトラフィックのレポートで含めるか除外することです。
• 報告のルールは、一つではなく二つの行を上司に見せることです。「ブランドトラフィック」と「非ブランドトラフィック」を別の数字にし、ブランド需要を SEO の結果と取り違えないようにします。

新しい Google フィルターの制限、regex と Looker Studio の方法、順位レベルのタグ付け、CFO への報告方法を含むエンタープライズ版は、Advanced タブに進んでください。

TL;DR — オーガニックをブランドと非ブランドに分けるのは、「どちらが優れているか」という議論ではなく、報告方法 の問題です。エンタープライズのブランド需要は主に SEO 以外の経路（PR、広告、口コミ、既存顧客）から来るため、混合したオーガニック数字は SEO が実際にしたことを体系的に過大評価したり隠したりします。非ブランドの方がコンテンツとテクニカル SEO の明確なシグナルです。分け方は三つあります。Google の GSC ブランドクエリフィルター（AI 支援、regex ではなく、2025 年 11 月開始、トップレベルプロパティのみ、完全な過去データの補完なし、カスタマイズ不可）、GSC／GA4 の regex または Looker Studio ダッシュボードで維持するブランド用語リスト、Ahrefs Rank Tracker の順位レベルのタグ付けです。二つを役員には別系列で報告し、収益と組み合わせ、ブランド増加を反射的に SEO の功績にしないでください。ブランドマーケティングや AI 引用が原因かもしれません。 Evidence for this claim Search Console query data can be filtered with regular expressions to create analyst-defined brand and non-brand segments, subject to anonymized-query and row limits. Scope: Current Search Console filtering; Google does not provide a universal brand classifier. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Search Console: Performance report filters Evidence for this claim Search Console measures search visibility and clicks, while analytics acquisition dimensions use separate attribution scopes; branded-query growth does not by itself identify the causal channel. Scope: Current GA4 traffic-source scopes and attribution distinctions. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Analytics: Traffic-source dimensions

「ブランド」の実際の意味（境界が曖昧な理由）

ブランドクエリは自社を名指しするクエリです。Google 自身の定義は明確で、“your brand name (for example, Google), variations or misspellings of the brand name (for example, Gogle), and brand-related products or services: (for example, Gmail).” (翻訳) 「ブランド名（例：Google）、ブランド名のバリエーションや綴り間違い（例：Gogle）、ブランド関連の商品やサービス（例：Gmail）を含むクエリです。」非ブランドはそれ以外で、検索者が自社を選んでいない一般的なカテゴリ・問題解決クエリです。

これをきれいな二択と考えるのが落とし穴です。実際には違います。「Apple」「Square」「Monday」のように一般語を社名にした会社は、通常の用法と衝突します。「Photoshop」を動詞として使う場合や、どんなティッシュにも「Kleenex」と呼ぶ場合のように、商品名も一般語になると境界がぼやけます。Google 自身も曖昧さを認め、“some queries may occasionally be misidentified.” (翻訳) 「一部のクエリはときどき誤って識別される可能性がある」と警告しています。どの方法を使うにせよ、グレーゾーンを見込んで判定方法を一貫させてください。四半期ごとに定義が変わると、トレンドが意味を失います。

エンタープライズ規模で重要になる理由

認知がない新しいサイトでは、ほとんどすべてが非ブランドで、分けるものがほぼありません。ブランドが大きく定着するほど、問題は深刻になります。

• 大きなブランドには、SEO 以外からのブランド需要が組み込まれている。 テレビ、PR、既存顧客、他のマーケティングチャネル、カンファレンス、創業者のポッドキャスト巡回などです。どれも SEO チームの仕事ではありませんが、すべてブランド検索としてオーガニックに現れます。
• そのため混合した見出しの数字は、主にブランド需要の物語になる。 大企業の「オーガニックセッション 20% 増」はほぼブランドだけかもしれず、SEO チームの本当の追加貢献が隠れます。私の 最大成長のための Enterprise SEO 戦略 で述べたように、“a quick pie chart showing branded vs. unbranded traffic is likely to show that most organic visitors come from branded terms, and you should be more focused on unbranded terms.” (翻訳) 「ブランドと非ブランドのトラフィックを示す簡単な円グラフでは、オーガニック訪問者の大半がブランド用語から来ていることが分かる可能性が高く、非ブランド用語にもっと集中すべきです。」
• ブランドトラフィックは悪くない。ただし自分の成果として独占できるものではない。 同じ記事で、“Branded traffic is a good thing. It’s high-quality and converts well, but you should be getting it even without SEO help.” (翻訳) 「ブランドトラフィックはよいものです。品質が高くコンバージョンしやすいですが、SEO の助けがなくても得られるはずです。」と説明しています。分ける目的はブランドトラフィックを否定することではなく、仕事を測る数字を隠させないことです。

非ブランドの成長は、より明確なシグナルです。自社を知らなかった 新しい 人が検索で見つけているかを示し、コンテンツの関連性に加えて クロール、インデックス登録、テクニカルな健全性が意図どおり機能しているかを純粋に読む手がかりになります。エンタープライズ SEO の ROI と同じ筋道で、報告する指標は SEO が実際に引き起こしたものを分離しなければなりません。

Google が現在どのようにネイティブ表示するか

長年、この作業は手動で行うしかありませんでした。2025 年後半に変わり、Google は Search Console の Performance レポートに ブランドクエリフィルター を追加しました。この機能は “designed to help analyze the queries driving traffic to your site by automatically differentiating between branded and non-branded queries.” (翻訳) 「サイトへのトラフィックを生むクエリを分析し、ブランドクエリと非ブランドクエリを自動的に区別する」ために設計されています。Google の AI が似たクエリをまとめる Query groups の 1 か月後に提供され、2026 年 3 月には対象となるすべてのサイトへ拡大されました。

依存する前に理解しておくべきことは四つあります。

1. regex ではなく AI 支援。 Google は明記しています。“The classification of branded versus non-branded is NOT based on a regular expression method of including or excluding keywords… It is determined by an internal, AI-assisted system.” (翻訳) 「ブランドと非ブランドの分類は、キーワードを含めるか除外する正規表現の方法に基づくものではありません。内部の AI 支援システムが決定します。」すべての言語のブランド名、綴り間違い、ブランド名なしで固有の商品を指すクエリも対象です。そのため、設計上、手作業の regex と一致しません。
2. カスタマイズできない。 John Mueller は Search Engine Journal の報道を通じて、サイト所有者がブランド用語を追加したり AI に教えたりできないことを確認しました。“At the moment, I’m not aware of plans to provide customization, but feedback in the tool is always welcome!” (翻訳) 「現時点ではカスタマイズを提供する計画を把握していませんが、ツールへのフィードバックはいつでも歓迎します。」特定の用語をブランドとして扱うよう AI に学習させられるかと直接聞かれても、現時点ではできないと答えました。
3. 完全な過去データ補完はない。 Mueller によると、“there’s a point when the data starts being tracked, and you’ll see that in the report if you look far enough back.” (翻訳) 「データの追跡が始まる時点があり、十分に過去へさかのぼればレポートで分かります。」古い数年分を後から分けることはできません。
4. 対象には制限がある。 “This is only available for top level properties (and not for URL path properties… or subdomain properties),” (翻訳) 「トップレベルプロパティでのみ利用可能で、URL パスプロパティやサブドメインプロパティでは利用できません。」さらに “sites with a sufficient volume of queries and impressions.” (翻訳) 「クエリと表示回数が十分にあるサイト」に限られます。サブプロパティと低ボリュームサイトは対象外です。

もう一つ、関係者に必ず伝える注意点があります。フィルターは “has no effect on how Google Search ranking works.” (翻訳) 「Google 検索のランキングの仕組みには影響しません」。分析用のレンズにすぎません。

Bing に相当機能はありません。 Bing Webmaster Tools の Search Performance レポートにはクエリ、表示回数、クリック数、CTR、掲載順位という同じ素材がありますが、ネイティブのブランド／非ブランド分割はありません。Bing のデータでは Excel、Looker Studio、regex フィルターなどで後から手動分類します。二つの検索エンジンがここで一致すると決めつけないでください。

自分で分ける方法

ネイティブフィルターは最初の確認に便利ですが、定義をチーム間・時間をまたいで説明可能かつ一貫させるなら、維持する社内方式も必要です。実務で使う構成は、私の Enterprise SEO のストーリーテリング で説明したものとほぼ同じです。“I typically split branded and non-branded terms with Looker Studio and a custom list of branded terms. You can use either GSC or Ahrefs data for it.” (翻訳) 「通常は Looker Studio とブランド用語のカスタムリストでブランドと非ブランドを分けます。GSC または Ahrefs のどちらのデータも使えます。」

1. ブランド用語リストを作り、維持する。 すべての手動方式の基礎です。次を含めます。

• 正確なブランド名と、法的名称／DBA のバリエーション。
• よくある綴り間違いとタイプミス（キーボードの隣接ミスや音に基づく綴り。「gogle」「gmial」など）。
• スペースとハイフンのバリエーション（「wellsfargo」「wells fargo」）。
• 自社に固有に結びつく商品名とサービス名。
• グローバルブランドなら、各国の綴りと音訳。

バージョンを付けます。コードと同じように扱ってください。静かに変わる定義は前年同期比較を壊します。Google の AI フィルターが肩代わりしてくれる部分だからこそ、説明可能な報告のために自分のリストを持ち続けます。

2. GSC と GA4 で regex を使う。 GSC の Performance レポートには「Filter by query」のカスタム（regex）オプションがあり、GA4 ではランディングページのクエリを使ってフィルターやオーディエンス／セグメントを作れます。ブランド用語に一致させてブランドトラフィックを取り出し、逆に一致しないものを非ブランドにします。GA4 にはブランド／非ブランドのネイティブレポートがありません。そのため、維持したリストに対する regex が GA4 で分類する 唯一の方法 であり、GSC にネイティブフィルターがあっても自分のリストが必要な理由です。適応しやすい regex と Looker Studio フィールドは Scripts レンズを参照してください。

分割を報告する前に、データの盲点を把握する。 regex フィルターが実行され、ネイティブフィルターが分類するクエリレベルの GSC データは、匿名化クエリを除外します。プライバシーリスクなしに個別表示できるほど検索者が多くないクエリ（2〜3 か月の期間で数十人程度）です。Google 自身の例では、クエリ集合に用語を含めると 175 クリック、同じ用語を除外すると 275 クリックになり、二つを足すと 450 行相当になる一方、匿名化クリックも数えるグラフの合計は 550 になります。ブランドクリックと非ブランドクリックを足しても、サイト全体のオーガニッククリックには一致しません。これは壊れた用語リストや計算ミスではなく、想定されたプライバシー処理です。二つの割合はサイト全体の未フィルター合計ではなく、分類済み合計（項目化された行の合計）を分母にして報告し、方法論の注記にも書きます。また Performance レポートの UI はエクスポートを 1 000 行に制限します。Search Analytics API はリクエストあたり最大 25 000 行を返し、startRow でページ分割して 1 日 50 000 行の上限まで取得できます。大規模サイトが完全なクエリリストを分けるには、画面上の表ではなく API または BigQuery エクスポートが必要です。

3. Looker Studio で一度作る。 毎月手動で再フィルターする代わりに、GSC（または Ahrefs）のデータを Looker Studio ダッシュボードに接続し、リストに基づいて各クエリをブランドまたは非ブランドにタグ付けする計算フィールドを作ります。分割が保存されたビューになり、作業ではなくなります。

4. タグで順位レベルにも分ける。 分ける価値があるのはトラフィックだけではありません。Ahrefs Rank Tracker ではキーワードにタグを付け、クリックだけでなくブランド／非ブランドの 順位と可視性 を見られます。同じ記事で述べたように、“Rank Tracker allows for custom segmentation via a flexible tagging system” (翻訳) 「Rank Tracker では柔軟なタグシステムによるカスタム分類ができます」。ブランド／非ブランド、商品ライン、事業部、著者など、報告に必要な単位でタグを付けられます。

5. 長い履歴が必要なときだけ BigQuery を使う。 GSC の UI が保持するのは約 16 か月です。複数年のトレンドが必要なら、GSC データを BigQuery に一括エクスポートしてそこで regex を実行します。社内チームの多くには重いエンジニアリング作業なので、標準ではなく「約 16 か月を超える履歴が必要」な場合の選択肢と考えます。GSC BigQuery エクスポートの詳しい解説も参照してください。

役員に報告する

分割は報告が伝わって初めて価値があります。ルールは三つです。

• 一つに混ぜず、必ず二つの行にする。 ブランドと非ブランドを別系列で報告します。スライド上で合計し直した瞬間に、分けた目的が消えます。
• 収益または競争上の文脈と組み合わせる。 生のトラフィック数だけでは役員は動きません。非ブランドの成長をパイプライン、収益、シェア・オブ・ボイスに結びつけます。エンタープライズ SEO レポートと ROI に通じる同じ規律です。
• 可視化は極めて簡単にする。 私の定番はブランドと非ブランドを示す単純な円グラフです。「オーガニックの大半はブランド需要だから、非ブランドを伸ばそう」という主張を一目で伝えます。誰も読まない精密なグラフより、記憶に残るグラフが有効です。

スライドに載らない注意点：ブランドの増加は自動的に勝利ではない

ブランド検索が増えると成功に感じますが、必ずしも自分の仕事が原因とは限りません。2026 年には、自分の功績だと主張できないものが原因になるケースが増えています。PR の話題、広告キャンペーン、カンファレンス登壇、AI Overview や AI 検索の回答で引用されたことによる想起の形成などで、ブランド／ダイレクトトラフィックが増えることがあります。クリックなしで記憶に残り、数日後にブランドを検索して Direct として到達する流れです。ブランド増加を SEO の功績にする前に、非ブランドも動いているか確認します。ブランドが上がって非ブランドが横ばいなら、それはブランド認知の物語であり、SEO 戦略が機能した証拠ではありません。AI の回答がファネルを変えるほど、分割は より 重要になります。AI トラフィックのアトリビューションと、広いダークファネルの問題にもつながります。

AI 要約

Advanced 版を短くまとめます。

• ブランドクエリ = ブランド名、バリエーション／綴り間違い、または自社に固有の商品を含みます。非ブランド = それ以外です。一般語を社名にしたブランドでは境界が曖昧なので、グレーゾーンを想定します。
• 分ける理由： エンタープライズ規模ではブランド需要の大半が SEO 以外（PR、広告、口コミ、既存顧客）から来ます。混合した「オーガニック 20% 増」は SEO の実績を過大評価または隠します。非ブランドの成長が、コンテンツとテクニカル SEO のより明確なシグナルです。
• Google の GSC ネイティブブランドクエリフィルター（2025 年 11 月開始、2026 年 3 月拡大）は二つを自動で分けます。AI 支援で regex ではなく、カスタマイズ不可、完全な過去補完なし、十分な量のある トップレベルプロパティのみで利用できます。ランキングには影響しません。
• Bing に相当機能はありません。 Bing のデータは手動で分けます。
• 自分で行う方法： バージョン管理したブランド用語リスト（名前、綴り間違い、商品名、国際的なバリエーション）を維持し、GSC／GA4 で regex を適用します（GA4 にネイティブ分割はないため、ここでは唯一の方法です）。GSC／Ahrefs データで Looker Studio ダッシュボードを一度作り、Ahrefs Rank Tracker で順位レベルのブランド／非ブランドをタグ付けし、GSC の約 16 か月を超える履歴にだけ BigQuery を使います。
• 報告： ブランドと非ブランドを一つに混ぜず二つの行にし、収益またはシェア・オブ・ボイスと組み合わせ、円グラフなど簡単な可視化を使います。
• データの仕組み： Search Console は匿名化クエリをクエリレベルの表とフィルター済みビューから除外しますが、グラフ合計には含めます。そのためブランドと非ブランドのクリックは未フィルターのオーガニック合計に一致しません。壊れたリストではなく想定された挙動です。分類済み合計を分母にします。UI のエクスポートは 1 000 行に制限されるため、大規模サイトでは Search Analytics API または BigQuery を使います。
• 注意： ブランド増加は PR、広告、AI 引用によることもあり、SEO の勝利とは限りません。功績を主張する前に非ブランドを確認します。
• 基準を捏造しない。 「よい」ブランド／非ブランド比率に普遍的な値はなく、ブランドの規模と成熟度で変わります。

公式ドキュメント

クエリの分割とパフォーマンスデータの読み方に関する一次資料です。

Google

• Search Console のブランドクエリフィルターの紹介 — フィルターの内容、AI 分類の仕組み、制限を説明する公開記事（2025 年 11 月開始、2026 年 3 月に対象サイト全体への提供を追記）。
• Search Console Insights の Query groups の紹介 — ブランドフィルターの 1 か月前に提供された、AI が似たクエリをまとめる機能。関連しますが別の機能です。
• Search Console の Performance レポート — クリック、表示回数、CTR、掲載順位、手動分割に使う「Filter by query」（regex を含む）の説明。
• Search Console のパフォーマンスデータのフィルタリングと制限 — 匿名化クエリ（ブランドと非ブランドを足してもサイト全体のクリックに一致しない理由）と、UI の 1 000 行エクスポート上限および API の日次行数制限の一次資料。
• BigQuery への一括データエクスポート — UI より長い履歴の Search Console データをエクスポートし、規模に応じて自分のブランド／非ブランド regex を実行する方法。

出典からの引用

Google による記録に残る説明です。各 Google ブログのリンクは、引用箇所へ移動する深いリンクです。

Google — ブランドクエリフィルターの内容と分類方法

• “This new feature is designed to help analyze the queries driving traffic to your site by automatically differentiating between branded and non-branded queries.” (翻訳) 「この新機能は、サイトへのトラフィックを生むクエリを分析し、ブランドクエリと非ブランドクエリを自動的に区別するために設計されています。」 — Google Search Central Blog。 引用へ移動
• “A branded query is a query that includes your brand name (for example, Google), variations or misspellings of the brand name (for example, Gogle), and brand-related products or services: (for example, Gmail).” (翻訳) 「ブランドクエリとは、ブランド名（例：Google）、ブランド名のバリエーションや綴り間違い（例：Gogle）、ブランド関連の商品やサービス（例：Gmail）を含むクエリです。」 引用へ移動
• “Branded queries typically lead to higher-ranking pages from your site and result in higher click-through rates, whereas non-branded queries offer organic growth, as they show how new users find your content without any initial intent to go to your site.” (翻訳) 「ブランドクエリは通常、自サイトの掲載順位が高いページにつながり、クリック率も高くなります。一方、非ブランドクエリは、最初からサイトへ行く意図のない新しいユーザーがコンテンツを見つける方法を示すため、オーガニック成長をもたらします。」 引用へ移動
• “The classification of branded versus non-branded is NOT based on a regular expression method of including or excluding keywords, which is already available in the ‘Filter by query’ section. It is determined by an internal, AI-assisted system.” (翻訳) 「ブランドと非ブランドの分類は、『Filter by query』ですでに利用できる、キーワードを含めるか除外する正規表現の方法に基づくものではありません。内部の AI 支援システムが決定します。」 引用へ移動

Google — 関係者に伝えるべき制限

• “Due to the dynamic and contextual nature of brand classification, some queries may occasionally be misidentified. This filter is designed to make it easier for you to segment and analyze your data within Search Console; it has no effect on how Google Search ranking works.” (翻訳) 「ブランド分類は動的で文脈に依存するため、一部のクエリがときどき誤って識別される可能性があります。このフィルターは Search Console 内でデータを分割・分析しやすくするためのもので、Google 検索のランキングの仕組みには影響しません。」 引用へ移動
• “This is only available for top level properties (and not for URL path properties such as https://example.com/path or subdomain properties such as developers.google.com). This is only available for sites with a sufficient volume of queries and impressions for our signals.” (翻訳) 「これはトップレベルプロパティでのみ利用でき、https://example.com/path のような URL パスプロパティや developers.google.com のようなサブドメインプロパティでは利用できません。シグナルに十分なクエリと表示回数があるサイトだけが利用できます。」 引用へ移動

Google — ブランドと非ブランドを足してサイト全体のクリックにならない理由

• “Some queries (called anonymized queries) are not included in Search Console data to protect the privacy of the user making the query. Anonymized queries are those that aren’t issued by more than a few dozen users over a two-to-three month period.” (翻訳) 「匿名化クエリと呼ばれる一部のクエリは、検索したユーザーのプライバシーを守るため Search Console データに含まれません。匿名化クエリとは、2〜3 か月の期間に数十人を超えるユーザーが発行していないクエリです。」 — Google Search Central Blog「Search Console のパフォーマンスデータのフィルタリングと制限」。 引用へ移動
• “While the actual anonymized queries are always omitted from the tables, they are included in chart totals, unless you filter by query.” (翻訳) 「実際の匿名化クエリは表から常に除外されますが、クエリでフィルターしない限り、グラフの合計には含まれます。」 — Google Search Central Blog、同じ記事。 引用へ移動

John Mueller（Google）（Search Engine Journal が Google の回答を報じたものを経由した説明で、Google の一次記録ではありません）

• 自分のブランド用語を追加することについて：“At the moment, I’m not aware of plans to provide customization, but feedback in the tool is always welcome!” (翻訳) 「現時点では、カスタマイズを提供する計画を把握していませんが、ツールへのフィードバックはいつでも歓迎します。」
• 過去データについて：“Yes, there’s a point when the data starts being tracked, and you’ll see that in the report if you look far enough back. As a smaller site starts to grow, they might also start seeing this data at some point.” (翻訳) 「はい、データの追跡が始まる時点があり、十分に過去へさかのぼればレポートで分かります。小さなサイトが成長すると、ある時点でこのデータを見始めることもあります。」 報道を読む

ブランドと非ブランドの分割チェックリスト

ブランド／非ブランドの数字を誰かに提示する前に実行します。

説明可能な定義にする

• 正確なブランド名と法的名称／DBA のバリエーションでブランド用語リストを作った
• よくある綴り間違いとタイプミス（キーボード隣接・音によるもの）を含めた
• スペース／ハイフンのバリエーション（「wells fargo」／「wellsfargo」）を含めた
• ブランドに固有に結びつく商品／サービス名を含めた
• 国際的な綴り／音訳を含めた
• リストをバージョン管理し変更履歴を追跡している
• 曖昧な用語（一般語と同じブランド名）のルールがある

方法を選んで適用する

• GSC のネイティブブランドクエリフィルターを確認した（トップレベルプロパティで、量は十分か）
• 手動ビュー用に GSC の「Filter by query」で regex フィルターを適用した
• 同じ regex で GA4 を分割した（GA4 にネイティブ分割はない）
• ブランド／非ブランドの計算フィールドを持つ Looker Studio ダッシュボードを作った
• Ahrefs Rank Tracker で順位レベルのタグを適用した（ブランド／非ブランド）
• 約 16 か月を超える履歴が必要な 場合だけ BigQuery エクスポートを設定した
• 大規模サイトの完全なクエリリストには、1 000 行の UI 表ではなく API または BigQuery エクスポートを使った

正しく報告する

• ブランドと非ブランドを 二つの別行 で示し、混ぜていない
• 生のトラフィックだけでなく、収益、パイプライン、シェア・オブ・ボイスと組み合わせた
• SEO の増加を評価する前に非ブランドをブランドと照合した
• 普遍的な「よい」比率はないため、ベンチマーク比率を捏造していない
• ブランド＋非ブランドをサイト全体の未フィルター合計ではなく分類済み合計に対して報告した（匿名化クエリのため一致しない）

メンタルモデル

1. ブランド = すでにある需要、非ブランド = 獲得中の需要。 ブランド検索は主に PR、広告、口コミ、既存顧客など別の経路で作られた認知を反映します。非ブランドは検索で自社を見つける新しい人を反映します。SEO の影響を報告するとき、非ブランドが仕事を分離して示す数字です。

2. 混合した数字は省略によって嘘をつく。 ブランド需要だけで一つのオーガニック合計が増えることがあり、ブランドの増加の背後に非ブランドの減少を隠せます。分割は、見出しの数字が事実でない物語を語るのを防ぐためにあります。ブランドが大きいほど影響も大きくなります。

3. ネイティブフィルターと維持リストは別の仕事。 Google の GSC フィルターは、設定不要ですぐ使える最初の確認（AI 支援、カスタマイズ不可、過去補完なし）です。自分のバージョン管理した用語リストは、チーム間・時間をまたいで定義を説明可能かつ一貫させるときに使います。両方使い、結果が一致すると決めつけないでください。

4. トラフィックと 順位 の両方を分ける。 GSC／GA4／Looker Studio のトラフィックレベルの分割は「誰が訪れているか」に答えます。Rank Tracker の順位レベルのタグは「どこで見えているか」に答えます。別の問いなので、相手が全体像を必要とするなら両方を報告します。

5. ブランド増加は勝利ではなく仮説。 SEO の功績にする前に非ブランドを確認します。ブランド増加＋非ブランド横ばいは、ブランド認知または AI 引用の物語であり、コンテンツ／テクニカル SEO が成果を動かした証拠ではありません。

ブランドと非ブランド — チートシート

ブランドに含めるもの

• ブランド名・法的名称／DBA のバリエーション・綴り間違いとタイプミス・スペース／ハイフンのバリエーション・自社固有の商品／サービス名・国際的な綴り

三つの分割方法

GSC ネイティブフィルターの細則

• AI 支援、regex ではない・カスタマイズ不可・完全な過去補完なし
• トップレベルプロパティのみ（パス／サブドメインプロパティは不可）・十分なクエリ量が必要・ランキングに影響しない

報告のルール

• 二つの別行にし、一つに混ぜない
• 生のトラフィックではなく収益／パイプライン／シェア・オブ・ボイスと組み合わせる
• ブランド増加を SEO の功績にする前に非ブランドを確認する

しないこと

• 普遍的な「よい比率」を引用しない。ブランドの規模・成熟度・市場で変わるため、普遍値はない
• GSC フィルターと自分の regex リストが一致すると考えない。設計上、一致しない
• ブランド成長を自動的に SEO の功績にしない（PR／広告／AI 引用かもしれない）
• ブランド＋非ブランドクリックがサイト全体のオーガニック合計になると期待しない。Search Console は匿名化クエリをすべてのクエリレベルビューから除外する

どの分割方法を使うべきか

上から始め、当てはまる最初の分岐に進みます。

Q1 — 今すぐ設定なしで、素早く確認したいだけか。 → GSC のネイティブブランドクエリフィルターを使います。ただしサイトが十分なクエリ量を持つトップレベルプロパティの場合です。社内の簡単な確認には十分です。定義を説明可能にする必要がなければ、ここで止めます。

Q2 — チーム間・時間をまたいで定義を一貫して説明可能にする必要があるか（役員報告、チーム横断 KPI など）。 → バージョン管理したブランド用語リストを自分で作り、維持します。 Google の AI フィルターはカスタマイズできず、「一部のクエリはときどき誤って識別される可能性がある」ため、CMO が承認した定義との一致を保証できません。

Q3 — GSC だけでなく GA4 も分けるか。 → GA4 にネイティブ分割はないため、regex で用語リストを適用します。GA4 ではこれが唯一の方法です。

Q4 — 毎月、または定期的な相手に報告するか。 → GSC または Ahrefs データからブランド／非ブランドの計算フィールドを作った Looker Studio ダッシュボードに接続します。毎月の作業ではなく保存したビューになります。

Q5 — トラフィックではなく 順位／可視性 レベルで分ける必要があるか。 → トラフィックレベルのビューと並べて、Ahrefs Rank Tracker でキーワードにタグを付けます（ブランド／非ブランド）。

Q6 — 約 16 か月を超える履歴が必要か。 → GSC データを BigQuery にエクスポートして、そこで regex を実行します。UI の保持期間で足りない場合だけ行う、重い方法です。

実務では： ほとんどのエンタープライズチームが、GSC のネイティブフィルターと維持する Looker Studio ビューを横並びで使います。フィルターは速さのため、リストは説明可能性のためです。

ブランド／非ブランドの regex と数式

ネイティブ GSC フィルターは AI 支援でカスタマイズできません。それ以外の GA4、Looker Studio、BigQuery、Excel では自分のリストで分けます。再利用できるパターンは次のとおりです。ブランド名の regex メタ文字（ドットやハイフン）をエスケープし、GSC／GA4 の regex フィルターが RE2 で動くことを覚えておきます。RE2 は既定で大文字と小文字を区別します。RE2 の構文リファレンスでも i フラグは「大文字・小文字を区別しない（既定値 false）」とされているため、下記の明示的な (?i) 接頭辞か、綴りと大文字小文字のバリエーションが必要です。RE2 は先読みや後方参照にも対応しないため、例のような単純な OR にとどめます。

ブランドクエリに一致させる（OR の内容を自分の用語リストに合わせる）

(?i)brandname|brand name|brandnaem|bran dname|productname

非ブランド = ブランドパターンに一致 しない すべて。 GSC の「Filter by query」で、同じパターンを使ってカスタム（regex）フィルターを “Doesn’t match regex” に設定します。GA4 ではセグメント／探索のフィルターで一致を反転します。

GA4 の探索／セグメント — 同じ regex で ランディングページのクエリ（または GSC 連携レポート）を、一度は含める（ブランド）、一度は除外する（非ブランド）ようにフィルターします。GA4 にはブランド／非ブランドのネイティブディメンションがないため、これが唯一の経路です。

Looker Studio の計算フィールド — 各行にタグを付け、ピボットできるようにします。

CASE
  WHEN REGEXP_MATCH(LOWER(Query), '(?i)brandname|brand name|brandnaem|productname')
  THEN 'Branded'
  ELSE 'Non-branded'
END

BigQuery（GSC 一括エクスポート） — UI に表示されない全履歴に対して同じ考え方を実行します。

SELECT
  CASE
    WHEN REGEXP_CONTAINS(LOWER(query), r'brandname|brand name|brandnaem|productname')
    THEN 'Branded'
    ELSE 'Non-branded'
  END AS segment,
  SUM(clicks)      AS clicks,
  SUM(impressions) AS impressions
FROM `your_project.searchconsole.searchdata_site_impression`
WHERE query IS NOT NULL
GROUP BY segment;

Excel／Sheets — スプレッドシートにエクスポートした場合の行ごとのフラグです。

=IF(REGEXMATCH(LOWER(A2), "brandname|brand name|brandnaem|productname"), "Branded", "Non-branded")

OR のリストを一か所（名前付き範囲、変数、タブなど）に置き、4 つすべてで再利用して、どの画面でも同じように分けます。その共有リスト自体が定義なので、バージョン管理してください。

ブランドと非ブランドを分けるツール

• Google Search Console — ネイティブの ブランドクエリフィルター（トップレベルプロパティでの速い AI 支援の最初の確認）と、自分のリストを使う手動の 「Filter by query」regex 操作。どちらも生データは Performance レポートです。
• GA4 — ネイティブ分割はありません。セグメント／探索でブランド用語の regex を適用します。クリック前の GSC クエリデータとサイト内コンバージョンを組み合わせられます。
• Bing Webmaster Tools — GSC と同じクエリ／表示回数／クリック／CTR の生データがありますが、ネイティブのブランド／非ブランド分割はありません。後段で分けます。
• Ahrefs Rank Tracker — キーワードに タグを付け、トラフィックだけでなく順位と可視性のブランド／非ブランドビューを作ります。Ahrefs データを Looker Studio の分割に使うこともできます。
• Looker Studio — GSC または Ahrefs のデータからブランド／非ブランドの 計算フィールドを一度作り、定期報告を手動再フィルターなしの保存ビューにします。
• BigQuery — GSC の約 16 か月の UI 保持期間を超えるデータ用です。一括エクスポートに regex を実行します。GSC BigQuery エクスポートの詳しい解説も参照してください。

ブランド／非ブランドの報告で起きる間違い

混合したオーガニック合計を一つ報告する

なぜ失敗するか： 広告、PR、既存顧客、AI 引用からのブランド需要で合計が増えても、非ブランドの発見は横ばいまたは減少していることがあります。

代わりにすること： ブランドと非ブランドを別系列で示し、それぞれをコンバージョンまたは収益に結びつけます。

すべての商品名をブランドとして扱う

なぜ失敗するか： 商品名の一部は一般語だったり競合と共有されていたりするため、ルールによってカテゴリ需要までブランドバケットに移ることがあります。

代わりにすること： 用語が会社を固有に識別するかを文書化し、曖昧な名前には明示的なグレーゾーンのルールを設けます。

バージョン管理せず用語リストを変える

なぜ失敗するか： 検索需要が変わったのではなく、分類が変わったことで見かけのトレンドが動く可能性があります。

代わりにすること： 用語リストをバージョン管理し、追加と削除を記録します。定義が大きく変わったら過去比較を再計算するか、注記を付けます。

Google のネイティブフィルターを正解として扱う

なぜ失敗するか： Google の AI 支援分類器はカスタマイズできず、一部のクエリが誤って識別される可能性があると Google 自身が認めています。

代わりにすること： ネイティブフィルターは速い確認に使い、繰り返し役員報告する場合は維持する社内リストを使います。

普遍的な目標比率を公開する

なぜ失敗するか： ブランドの成熟度、カテゴリ、市場、キャンペーン構成が分割を決めます。他社から借りた割合では、因果関係のない目標になります。

代わりにすること： 自社の基準値を作り、収益、シェア・オブ・ボイス、既知のブランドキャンペーンと並べて変化を判断します。

ブランド／非ブランド分割のよくある問題

GSC のネイティブブランドフィルターが見当たらない

症状： Performance レポートにブランドクエリの操作がありません。

考えられる原因： プロパティが URL プレフィックスのパス／サブドメインプロパティであるか、サイトのクエリと表示回数が十分ではありません。

修正と確認： トップレベルプロパティと対象資格を確認します。フィルターが引き続き利用できない場合は、エクスポートした GSC データに維持するブランド用語 regex を適用し、出力でブランドクエリにタグが付くことを確認します。

一般語のブランドが無関係な検索を取り込む

症状： ブランドバケットに、文脈上は会社を指していない一般的なクエリが含まれます。

考えられる原因： 広すぎる完全一致の名前パターンが、通常の名詞や曜日のような語のすべての用法に一致しています。

修正と確認： 既知の一般的な文脈には限定句または除外を追加し、解決しないケースを文書化したグレーゾーンレビューに移し、新しく分類されたクエリをサンプル確認します。

GSC、GA4、ダッシュボードの分割が異なる

症状： ブランド比率が、報告する画面によって大きく変わります。

考えられる原因： Google のネイティブ分類器、regex リスト、ディメンション、日付、データ保持期間がツール間で一致していません。

修正と確認： 日付範囲とフィルターをそろえ、手動方式では一つのバージョン管理した用語リストを使います。ネイティブ GSC ビューを別の方法論としてラベル付けし、無理に一致させません。

ブランドの増加を SEO の勝利と取り違える

症状： キャンペーンや引用の急増後にブランドトラフィックが増え、非ブランドトラフィックと可視性は横ばいです。

考えられる原因： 最終訪問が検索経由だったというだけで、レポートが既存または新しく生まれたブランド需要をオーガニック最適化の成果として扱っています。

修正と確認： PR、広告、ローンチ、AI 引用のイベントを注記し、功績を割り当てる前に非ブランドのクリック、コンバージョン、可視性を比較します。

ブランド＋非ブランドのクリックがオーガニック合計に一致しない

症状： regex フィルターまたは GSC のネイティブフィルターでブランドと非ブランドに分けたクリック数を足すと、Search Console の別の場所に表示されるサイト全体のオーガニッククリックより少なくなります。

考えられる原因： Search Console は、プライバシーリスクなしに個別表示できるほど検索者が多くない 匿名化クエリ を、すべてのクエリレベル表とフィルター済みビューから除外します。一方で、クリック数はグラフ合計には数えます。同じクエリフィールドに含めるフィルターと除外フィルターを実行しても、そのクリックは両方から抜けます。

修正と確認： 差は想定されたプライバシー処理であり、壊れた用語リストではないと扱います。ブランド／非ブランドの割合はサイト全体の未フィルター合計ではなく、分類済み合計（項目化された行の合計）を分母にし、提示時に方法論を注記します。

ブランドと非ブランド検索の指標

非ブランドのオーガニッククリックとコンバージョン

• 指標： 非ブランドに分類されたクエリからのクリックと、その後のコンバージョン。
• 分かること： 既存のブランド認知に頼らず、新しい検索需要がサイトを見つけ、有用な成果を生んでいるか。
• 取得方法： バージョン管理した用語リストの除外を GSC クエリデータに適用し、得られたランディングページを GA4 のコンバージョンと結合または比較します。
• 基準／現実的な範囲： 普遍的な目標はありません。市場、デバイス、季節ごとに自社の基準値を作り、同条件の期間を比較します。
• 頻度： 運用レビューでは月次、戦略では四半期ごとに、キャンペーンとアルゴリズム更新を注記します。

ブランドと非ブランドのオーガニッククリック比率

• 指標： 各セグメントのクリックを分類済みオーガニッククリックで割った値。
• 分かること： 成長の上位ラインが既存のブランド需要によるのか、広い検索での発見によるのか。
• 取得方法： 同じ GSC エクスポートと同じバージョン管理ルールから二つの割合を計算し、未分類／グレーゾーンのクエリも見えるようにします。
• 基準／現実的な範囲： ブランドの成熟度、カテゴリ、キャンペーン構成で変わります。業界から借りた比率ではなく、社内の過去範囲を使います。
• 注意： どちらの割合もサイト全体の未フィルター合計ではなく、分類済み合計（項目化された行）を分母にします。Search Console はすべてのクエリレベルビューから匿名化クエリを除外するため、ブランド＋非ブランドは未フィルターの数字になりません。
• 頻度： 月次、用語リストを変えたとき、または大規模なブランドキャンペーンを始めたとき。

トピック別の非ブランド検索可視性

• 指標： タグ付けした非ブランドキーワード群の表示回数、順位分布、またはシェア・オブ・ボイス。
• 分かること： 検索者がまだブランドを知らない段階で、サイトがカテゴリの可視性を獲得しているか。クリックが遅れて現れるケースも含みます。
• 取得方法： Rank Tracker でキーワードにタグを付け、非ブランドの GSC 表示回数をクエリ群またはランディングページのトピックと組み合わせます。
• 基準／現実的な範囲： 自社で追跡するトピックと指定競合を基準にします。すべての市場に当てはまる一つの可視性比率はありません。
• 頻度： 監視は週次、関係者への報告は月次。

役立つリソース

私の関連する記事

• Enterprise SEO Storytelling：指標、レポート、ダッシュボード — 「ブランドと非ブランドの内訳」を扱う節があり、Looker Studio＋カスタムリスト方式と Rank Tracker のタグ付けの出典です。
• 最大成長のための Enterprise SEO 戦略 — 「オーガニック訪問者の大半はブランド用語から来るため非ブランドに集中する」という円グラフの説明と、SEO がなくても得るべき「よいもの」としてのブランドトラフィック。
• Enterprise SEO の現実と間違い — ブランド需要が上位ラインを曖昧にする状況で、SEO 作業のビジネスケースを作る方法。
• 社内 SEO の現実 — 関係者への報告と、SEO 指標を会社の目標に合わせる方法。

私の講演

• Enterprise SEO Chaos（SMX）— エンタープライズ計測における「KPI と曖昧な数学」の現実を含み、ブランド／非ブランド分割が中心的な例です。

業界の資料

• Search Console のブランドクエリフィルターの紹介（Google Search Central）— ネイティブフィルター、AI 分類、制限の一次資料。
• Google が Search Console のブランドクエリフィルターについて回答（Search Engine Journal）— カスタマイズ、対象資格、過去データに関する John Mueller の追加回答。
• GSC のブランドクエリフィルターが SEO の報告と分析をどう変えるか（Search Engine Land）— 文字数制限、言語バリエーション、綴り間違い、共有標準がないため手動 regex が完全ではなかった理由と、非ブランドが最も明確な発見の代理指標である理由。
• SEO のブランドと非ブランドトラフィックを分ける方法（SEOmonitor）— 手動方式の BigQuery＋Apps Script＋Looker Studio の詳しい手順と、GSC の約 16 か月の UI 保持期間の出典。
• ブランドと非ブランドトラフィック：SEO では何が重要か（seoClarity）— 定義と「ブランド名とバリエーションを含まない」フィルター方式。
• ブランドと非ブランドトラフィックの違い（Corey Morris、Search Engine Journal）— 順位、表示回数、トラフィック、コンバージョンを報告で分ける理由。
• ブランド検索と非ブランド検索（Mateusz Makosiewicz、Ahrefs）— 違いの概念的な入門（注：同僚の記事で、私の執筆ではありません）。

引用できる統計

意図的に短い一覧にします。このテーマで広がる具体的な割合（例：「検索の 45.7% がブランド」「ブランドは 2〜3 倍コンバージョンする」）の多くは特定可能な一次資料にたどれないため、繰り返しません。検証できるのは次の内容です。

• 普遍的な「よい」ブランド／非ブランド比率はない。 ブランドの規模、成熟度、市場で変わります。新しいサイトはほぼ非ブランドで、定着したブランドはブランドに大きく偏ります。固定のベンチマークが引用されていても、ほぼ確実に出典がありません。数字が必要なら競合コンテンツの再利用ではなく、自分の GSC／Ahrefs データから新しく取得します。
• Google のネイティブ分割は AI 支援で regex ではなく、本人も不完全だと認めている。 “some queries may occasionally be misidentified” (翻訳) 「一部のクエリはときどき誤って識別される可能性があります。」 とあるため、公式の数字も絶対的な正解ではなく概算として扱います。 出典
• GSC の UI は約 16 か月のデータを保持する。 複数年のブランド／非ブランドのトレンドには BigQuery エクスポートが必要な理由です。 出典

自分で確認する：ブランドと非ブランド検索トラフィック

オーガニック検索の分割と報告についての簡単な 5 問です。それぞれ回答を選んでから確認してください。

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