コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
フレキシブル サンプリングに関する一般的なガイダンス
販売促進のためにパブリッシャーが実施するサンプリングの量や頻度を変えることで、Google ユーザーと定期購入モデルが受ける影響をよく理解するために、Google はパブリッシャー パートナーと協力して一連のテストを開発しました。これらのテストから判明したのは、現在のサンプリング レベルをわずかに変更しただけでも、ユーザー エクスペリエンスを低下させる可能性があり、ユーザー アクセスが制限されるにつれて、Google 検索での記事のランキングに意図しない影響を与える可能性があるということです。
Google が提案するサンプリングの提供方法は 2 種類あります。1 つは、ユーザーに一定数の記事を提供した後、購読を続けるには定期購入またはログインが必要であると勧誘し、ペイウォールを提示する「メータリング」です。もう 1 つは、記事を完全には公開せず、一部だけを無料で見せる「リードイン」です。
パブリッシャーには、サンプルの量をさまざまに変えながら、慎重にテストを行うことをおすすめします。以下に、フレキシブル サンプリングの実装に関する一般的なガイダンスをご紹介します。
メータリング
一般に、1 日単位ではなく 1 か月単位で設定する方が柔軟性が高く、安定した環境でテストできると考えられます。たとえば、1 日に 3 件のサンプルを提供するよりも 1 か月に 10 件提供する方が、1 件の変更がユーザーに及ぼす影響が小さく、件数を柔軟に調整できるからです。また 1 か月単位のメータリングには、新規ユーザーや関心の低いユーザーにペイウォールを経験する前にコンテンツの価値を知ってもらう一方で、定期購入する可能性の高い、関心の高いユーザーによるペイウォールへの到達を重視できるというメリットがあります（この文脈では、コンテンツへのアクセスに定期購入を求める障壁と、登録のみを求める障壁のどちらにも「ペイウォール」という用語を使用しています）。
コンテンツの量
最適なサンプル数は、ビジネスによって異なります。ただし、ほとんどのデイリー ニュース メディアについて、Google は 1 人のユーザーに対して 1 か月あたり 6～10 件の記事という数値を想定しています。関心の高いユーザーのコンバージョンを増やしながら、新規のユーザーにサイトのコンテンツを十分に体験してもらうため、ほとんどのパブリッシャーはこの範囲で数値を見つけることができると考えられます。
調査の出発点として、Google 検索ユーザーに 1 か月あたり 10 件の記事を提供し、そこからテストを繰り返すことをおすすめします。実際の数については、そのビジネスの具体的な需要について最も理解できる立場にある、各パブリッシャーの裁量に任されます。ペイウォールに到達した検索ユーザーの現在の割合を分析し、同様の結果を達成する 1 か月の数値を選択するようおすすめします。安定的な状態であるという確信が持てたら、後でいつでも数値を小さくすることができます。
リードイン
メータリングに加えて、一部のパブリッシャーは、メータリングの終了後にペイウォールの「スクロールせずに見える範囲」の上に記事の最初の数行を表示しています。これはおすすめの方法です。記事のリードを見せることで、ユーザーにコンテンツの価値を体験してもらえるため、コンテンツを完全にブロックしたページよりも、ユーザーに提供される価値が高くなります。また、記事の続きがどうなるのかユーザーの興味をかき立てるため、コンバージョンを助ける可能性もあります。
変更を加える
パブリッシャーはさまざまなサンプリング値でテストを実施し、参照トラフィックやコンバージョンへの影響を割り出してください。
Google のユーザー調査によると、わずかな量のコンテンツしか体験していないユーザーが定期購入を求められた場合、その商品への興味は大幅に減少することがわかっているため、この点に留意してください。Google の分析によると、10% 以上の機会でペイウォールが表示されると、ユーザーの全般的な満足度は大幅に低下し始めます（これは一般に、オーディエンスの約 3% にペイウォールが表示されていることになります）。まだコンテンツの価値を確信していないユーザーを遠ざける可能性があるため、この限度への近づき方に注意を払うようおすすめします。
高度な技術リソースを投入できるパブリッシャーには、関心の高いセグメントにいる特定のユーザーに的を絞って注力することをおすすめします。1 か月の割り当てを継続的に使い果たしているユーザーを特定すると、そのユーザーをターゲットとして、サンプルの割り当て量を個別に減らすことができます。ただし、ユーザー全体の行動と満足度が低下するリスクを避けるため、ターゲット以外のユーザーの割り当て量は増やしてください。
ペイウォール コンテンツを示す方法
ペイウォール コンテンツを構造化データで囲んで、Google がペイウォール コンテンツとクローキングを区別できるようにします。クローキングとはこの場合、ユーザーに配信されるコンテンツとは異なるコンテンツを Googlebot に配信する行為を指します。
配信時にブラウザからコンテンツにアクセスできないようにしたい場合は、ペイウォール コンテンツをブラウザに提供しないペイウォール実装を選択してください。
詳しくは、構造化データを使用してペイウォール コンテンツを示す方法、および JavaScript を使用してペイウォール コンテンツを実装するためのガイダンスを参照してください。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-09-02 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-09-02 UTC。"],[[["\u003cp\u003eFlexible sampling, including metering and lead-in, allows publishers to test the impact of paywalls on user experience and subscriptions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMetering, offering a monthly quota of free articles, is recommended over daily metering for greater flexibility and user engagement.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePublishers should experiment with sampling, starting with around 6-10 free articles monthly and adjusting based on user behavior and conversion rates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eShowing a lead-in, or a portion of the article before the paywall, can enhance user experience and encourage subscriptions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eExcessive paywall encounters can negatively impact user satisfaction, so publishers should monitor and adjust sampling strategies accordingly.\u003c/p\u003e\n"]]],["Publishers should experiment with metering and lead-in sampling for paywalled content. Metering, preferably monthly, grants a set number of articles before a paywall appears; 6-10 monthly articles is recommended, starting at 10. Lead-in shows a portion of the article above the paywall. Cautious experimentation is crucial as excessive paywalls (over 10% of user interactions) reduce user satisfaction. Publishers can target engaged users with stricter metering and should indicate paywalled content using structured data.\n"],null,["Flexible Sampling general guidance\n\nIn order to better understand the potential impact of sampling changes on Google users\nand publishers' subscription models, we developed a series of experiments in cooperation with\nour publishing partners. From these experiments we learned that even minor changes to the\ncurrent sampling levels could degrade user experience and, as user access is restricted,\nunintentionally impact article ranking in Google Search.\n\nThere are two types of sampling we advise: **metering** , which provides users\nwith a quota of articles to consume before requiring users to subscribe or log in, after\nwhich paywalls will start appearing; and **lead-in**, which offers a portion of\nan article's content without it being shown in full.\n\nWe encourage publishers to experiment cautiously with different amounts of sampling.\nHere is some general guidance for implementing flexible sampling.\n\nMetering\n\nIn general, we think that monthly, rather than daily metering provides more flexibility and\na safer environment for testing. The user impact of changing from one integer value to the\nnext is less significant at, say, 10 monthly samples than at 3 daily samples. Monthly\nmetering also has the advantage of focusing paywall views on your most engaged users, who are\nthose most likely to subscribe, while allowing your newer and less engaged users to become\nacquainted with the value of your content before experiencing a paywall. (\"Paywall,\" in this\ncontext, applies equally to barriers that require either subscription or merely registration\nfor content access.)\n\nHow much content?\n\nThere is no single value for optimal sampling across different businesses. However,\nfor most daily news publishers, we expect the value to fall between 6 and 10 articles per\nuser per month. We think most publishers will find a number in that range that preserves a\ngood user experience for new potential subscribers while driving conversion opportunities\namong the most engaged users.\n\nAs a starting point for your explorations, we encourage you to provide 10 articles per month\nto Google search users and iterate from there. We leave the exact number to the discretion of\nindividual publishers, who are best positioned to understand the particular demands of their\nbusinesses. We encourage publishers to analyze the current percentage of search users who land\non their paywalls, and select a monthly number that achieves a similar result. You can always\nlower the value later, after you have some confidence that you are on a stable footing.\n\nLead-in\n\nIn addition to metering, some publishers show the first few sentences of an article \"above\nthe fold\" of their paywall after the meter has run out. We think this is a good practice. By\nexposing the article lead, publishers can let users experience\nthe value of the content and so provide more value to the user than a page with completely\nblocked content. Lead-in also generates user curiosity about how article continues, which\nmay assist in conversion.\n\nMaking Changes\n\nPublishers will want to experiment with different sampling values to determine their\neffect on referral traffic and conversion.\n\nBear in mind that our user studies have shown that when users who have experienced only a\nsmall amount of content are required to subscribe, their interest in the product diminishes\ngreatly. Our analysis shows that general user satisfaction starts to degrade significantly\nwhen paywalls are shown more than 10% of the time (which generally means that about 3% of\nthe audience has been exposed to the paywall). We recommend caution in approaching that limit,\nbecause you may start to alienate users who have not yet become convinced of the value of your\ncontent.\n\nPublishers with more advanced technical resources may want to focus their efforts more\nnarrowly on those specific users in the engaged segment. By identifying users who\nconsistently use up the monthly allotment, publishers could then target them by reducing the\nsample allowance for that audience specifically, and, by allowing more liberal\nconsumption for other users, reduce the risk that overall user behavior and satisfaction is\ndegraded.\n\nHow to indicate paywalled content\n\nEnclose paywalled content with structured data in order to help Google\ndifferentiate paywalled content from the practice of [cloaking](/search/docs/advanced/guidelines/cloaking),\nwhere the content served to Googlebot is different from the content served to users.\nIf you don't want the content to be accessible to the browser at the time of serving, choose a\npaywall implementation that doesn't supply the paywalled content to the browser.\n\nLearn more about how to [indicate paywalled\ncontent with structured data](/search/docs/appearance/structured-data/paywalled-content) and refer to our [guidance on using JavaScript to implement paywalled content](/search/docs/crawling-indexing/javascript/fix-search-javascript#paywall)."]]
