株式会社くすりの窓口／ SEOマーケター（メディア）

大規模DB型サイトのテクニカルSEO。事業KPIで成果を語れる人向け

求人基本情報

企業名: 株式会社くすりの窓口
職種名: SEOマーケター（メディア）
想定年収: 600万円〜 840万円
働き方: 出社
雇用形態: 正社員
勤務地: 東京都豊島区池袋2-43-1 池袋青柳ビル4F
媒体: 自社採用ページ
確認日: 2026-08-05
求人URL: https://kusurinomadoguchi.co.jp/recruit/?job_id=500

必須要件

2年以上のSEO実務経験 / BigQuery・Google Data Studio・GA4・Search Consoleを用いたデータ抽出・検証の分析経験 / 検索エンジンのアルゴリズム調査や競合調査を行い、自身でデータの収集・集計・加工・分析を行った経験 / データから課題を洗い出し、仮説を立て、改善策の立案・実施・検証を行った経験

歓迎要件

会員獲得・リード獲得・認知向上を目的としたSEO施策の経験 / ライティングの実務経験 / SEO以外のWebマーケティングの実務経験 / HTML・CSS・JavaScript、およびSEOのためのサーバーサイドスクリプト言語に関するWeb開発技術の概念の理解

minoの見解

見るべきポイント

求人票には「2年以上のSEO実務経験」と書いてあるが、実態は大規模DB型サイト（74,000件超の薬局・ドラッグストアを掲載する検索プラットフォーム）のテクニカルSEO運用経験がほぼ前提。小規模サイトやコンテンツSEO中心の経験だけでは厳しい。 BigQueryが必須要件に入っている時点で、GA4とSearch Consoleだけで完結する規模のサイトではない。そしてBigQuery必須＝SQLを自分で書ける前提。誰かがセッティングしたダッシュボードを見ていただけでは厳しい。自分でクエリを書いてデータを抽出し、課題を特定し、「なぜそのテーマを攻めるのか」をロジカルに説明できる人を求めている。BigQueryは分析ツールとしてではなく、意思決定プロセスの証拠として必須。「事業責任者直下」は良い環境に見えるが、裏を返すとSEOの成果を事業KPIで語れるかを常に問われる環境。セッション数や平均順位が上がりましたではなく、「事業が伸ばしたいエリア・サービス・KPIに対してSEOでどう貢献したか」を語れないと評価されない。事業戦略→SEO戦略→施策→CV→売上の一気通貫で成果を報告できる人が求められている。テクニカルSEOの引き出しの多さよりも、「なぜその課題に取り組んだのか」「BigQueryでどう分析して、その結論に至ったのか」というプロセスの説得力が評価される。

採用側が期待していそうな役割

テクニカルSEOの「作業者」ではなく、事業戦略からSEO戦略を逆算し、データで課題を特定して施策を設計・実行・検証できる人。 BigQueryを使って74,000件超の店舗データ × ユーザー行動データを掛け合わせた分析ができ、「なぜこのテーマを攻めるのか」をロジカルに説明できる人。 SEO経由のCV・売上への貢献を定量で報告でき、かつそのプロセスに再現性があると思わせられる人。「事業戦略がこうだからSEO戦略はこう設計し、結果としてSEO経由のCVがこれだけ伸び、売上がこのくらい伸びた」と語れるレベル。開発チームとの連携では、SEO施策の優先順位を事業インパクトで整理できるか、オーバースペックな依頼をしていないか、エンジニアの工数を減らすためにどんな工夫をしていたかが見られる。「エンジニアと話せます」ではなく「エンジニアがスムーズに開発できるようにどうディレクションしていたか」を語れるかどうか。

魅力

74,000件超の大規模DB型サイト。テクニカルSEOの経験値としては国内トップクラスの環境。事業責任者直下でSEO戦略の上流から関われる。経営視点が身につく。開発チームが同部署内にいるため、施策の企画から実装まで一気通貫でスピード感を持って回せる。将来は事業企画・事業責任者へのキャリアアップが明記されている。SEOスペシャリストで終わらないキャリアパスがある。

注意点

「2年以上のSEO実務経験」と書いてあるが、実態は大規模DB型サイトの運用経験がほぼ前提。コンテンツSEOだけの経験では対応が難しい。事業責任者直下＝常にSEOの成果を事業KPIで問われる。「トラフィック伸びました」だけでは評価されない環境。年収600〜840万と幅がある。BigQuery分析・開発ディレクション・事業KPIへの貢献度で上限に近づくかが決まるはず。池袋出社で固定勤務時間（9:00〜18:00）。リモート不可の可能性が高い。

向いている人

DB型サイト（不動産検索、求人検索、飲食検索など）でテクニカルSEOの実務経験がある人。 BigQueryやGA4で大量データを分析し、そこから施策の優先順位を決めてきた経験がある人。「事業戦略→SEO戦略→施策→CV→売上」のストーリーを語れる人。エンジニアへの要件定義・ディレクションで、工数を意識した設計ができる人。

向かない人

コンテンツSEO中心で、テクニカルSEO経験が少ない人。 SEOの成果をトラフィックや順位だけで語る人。CV・売上まで追った経験がないと厳しい。小規模サイトでの経験しかない人。74,000ページ超のクロール管理・インデックス制御は規模が違う。 SEO施策をエンジニアに丸投げする人。自分で要件定義を書けないと厳しい。

求人票の読み解き方をもっと知りたい方へ

Webマーケ経験はあるのに、職務経歴書にすると弱く見える人へ — 経験の棚卸しと求人票の読み解き方をまとめました

職務経歴書への変換

応募するなら見せる経験

大規模DB型サイト（掲載数万件以上）でのテクニカルSEO施策の実績。サイト規模と具体的な施策内容をセットで語れること。 BigQueryを使ったデータ分析から課題特定→施策優先順位決定のプロセス。「なぜその課題に取り組んだのか」のロジックが重要。 SEO経由のCV・売上への貢献を定量で示せる実績。「事業戦略がこうだからSEO戦略をこう設計し、結果としてCVがX%伸び、売上がY円伸びた」のストーリー。エンジニアへの要件定義・ディレクションのエピソード。優先順位マトリクスの作成、仕様書の自作、最小実装での効果検証→本実装の流れなど。

今足りないなら積むべき実績

BigQueryでのデータ分析経験がなければ、現職で導入を提案するか、個人でBigQueryのSandbox（無料）を使って練習する。 SEO成果をCV・売上で報告していないなら、今すぐ計測の仕組みを作る。GA4のコンバージョン設定を整備し、SEO経由のCV数を可視化する。エンジニアへの施策依頼を「口頭ベース」でやっているなら、仕様書やチケットの形で残す習慣をつける。テクニカルSEOの知識が弱いなら、Lighthouseレポートの読み方、構造化データの実装、クロールバジェットの概念を押さえておく。

After（刺さる書き方）

「掲載数万件の不動産検索サイトで、BigQueryによるクローラビリティ分析から、カテゴリページのURL正規化とXMLサイトマップ再設計を実施。クロール効率が改善し、インデックス率が○%向上、SEO経由のCVが前年比○%増加」「事業戦略で注力エリアに指定された○○地域のローカルSEOを強化。店舗詳細ページの構造化データ実装と内部リンク設計を開発チームにディレクション。JSON-LDのサンプルを自作して渡し、開発工数を削減。結果として対象エリアの検索流入が○%増、問い合わせCVが○件増加」「ページ表示速度改善プロジェクトで、Lighthouseレポートから優先施策を3段階に分類。画像圧縮→CSS最適化→サーバーサイドキャッシュの順に段階実装し、LCP○秒短縮。エンジニア工数を最小化しながらCore Web Vitalsを改善」

面接対策

想定質問

これまで担当したサイトの規模と、どのようなSEO施策を行い、どのような成果を出したか具体的に教えてください。 BigQueryをSEO業務でどのように活用していましたか？具体的な分析事例を教えてください。 SEO施策の優先順位をどのように決めていましたか？事業戦略とどう接続していましたか？エンジニアへのSEO施策の依頼で、開発工数を抑えるためにどんな工夫をしていましたか？ SEOの成果をどのようなKPIで報告していましたか？ CV・売上まで追っていましたか？当社のサイト（EPARKくすりの窓口）を見て、SEO観点で気づいたことはありますか？

見せるべき観点

テクニカルSEOのスキル一覧ではなく、「なぜその課題に取り組んだのか」→「どうデータで裏付けたのか」→「結果どうなったのか」→「御社でも再現できる」のストーリーで語る。 SEOの成果をトラフィックや順位ではなく、CV・売上で語る。「事業戦略がこうだからSEO戦略をこう設計し、結果としてSEO経由のCVがX%伸び、売上がY円伸びた」が最強の回答。エンジニアへのディレクション力は、具体的なエピソードで見せる。canonical設定の修正でURLリストとルールを表にまとめて渡した、構造化データの実装でJSON-LDのサンプルを自作した、Lighthouseレポートから優先施策を3段階に分けて最小実装から進めた、など。プログラミングできる必要はないが、「分かってますよ感」は出したい。具体的には、GTMのカスタムHTMLやJavaScriptトリガーの設定を自分で書ける or 仕様を書けるレベル、データベースのテーブル構造を理解した上で「この情報をこういう条件で抽出したい」とSQLで書ける or 要件を正確に伝えられるレベル。BigQueryでクエリを書いてデータ抽出・分析した経験があればなお強い。

差がつくアクション

面接前にEPARKくすりの窓口（kusurinomadoguchi.com）を実際にSEO観点で分析しておく。クロール状況、構造化データの実装状況、内部リンク構造、ページ表示速度などを自分で調べて仮説を持っていく。ただし「ここがダメです」と指摘するのではなく、「この設計にはこういう狙いがあるのかなと思いました。もし自分が担当するなら、こういう仮説を検証してみたい」というトーンで伝える。相手のサイトをリスペクトしつつ、自分の分析力を見せるのがポイント。「社内データが見れていないので仮説ベースの提案です。実際にはBigQueryで裏付けを取ってから施策の優先順位を決めるスタイルです」とセットで伝えること。データドリブンな姿勢と、暴走しない謙虚さの両立を見せる。

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