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2017年の新常識?!データドリブンSEOで上位化を目指す最新プロセス

データドリブンSEO

2017年の新常識「データドリブン SEO」を分かりやすく解説します。

SEOは科学であり、上位表示の実現はデータサイエンスから導き出すことが可能です。AI(人工知能)や機械学習(マシンラーニング)が凄まじい進化を遂げる中で、データドリブン SEOを理解することは最重要となるでしょう。

データドリブン SEOとは?

データドリブン SEOとは、検索クエリをはじめ、関連データをさまざまな角度から解析しアクションを起こすなど、データ分析を起点にしたSEO 施策のことです。

データサイエンスとは?

データサイエンス(Data Science)とは、データの研究を行う学問のことを言います。分野として、数学、統計学、計算機科学、情報工学、パターン認識、機械学習、データマイニング、データベース、可視化などがあります。機械学習やデータマイニングは、SEOに関係する重要なデータサイエンスとなります。

データドリブンとは?

データドリブン(Data Driven)とは、効果測定などで収集したデータをもとに分析・解析を行い、予測モデルを立て、次のアクションを起こしていくマーケティング手法です。

SEOにおけるデータドリブンのアプローチ

データドリブン SEOでは、まず以下3つの視点から、データの分析を行います。

  1. ユーザーの検索行動の傾向を知る
  2. サイト状況を知る(競合サイトを分析する)
  3. ユーザーインサイトを知る

ユーザーの検索行動の傾向を知る

検索クエリから、ユーザーの検索行動の傾向を把握します。

関連キーワードをクラスタリングする

ユーザーの検索行動の傾向を知るために、Googleサジェスト キーワードを調べます。

片頭痛 片頭痛 あ

Googleサジェストで取得したキーワードを、各クラスタごとに以下のような表にまとめます。

検索キーワード(クラスタ分け) 月間検索数 関連キーワード数
片頭痛 薬 1,300 109
片頭痛 病院 390 9
片頭痛 予防薬 480 15
片頭痛 ツボ 590 22
片頭痛 食べ物 140 10
片頭痛 原因 1,900 7
片頭痛 吐き気 210 7
片頭痛 症状 390 21

ここから、検索ユーザーの傾向をまとめると以下のようになります。

  • 片頭痛 薬 ⇒ 即効性のある症状軽減を望んでいる
  • 片頭痛 病院 ⇒ 症状に悩んでおり治療を望んでいる
  • 片頭痛 予防薬 ⇒ 片頭痛にならないように予防したい
  • 片頭痛 ツボ ⇒ 頭痛の軽減を望んでいる
  • 片頭痛 食べ物 ⇒ 食生活での症状改善を望んでいる
  • 片頭痛 原因 ⇒ 片頭痛になる原因を知りたい
  • 片頭痛 吐き気 ⇒ 辛い吐き気に悩み、軽減方法を探している
  • 片頭痛 症状 ⇒ 片頭痛かも?と疑問を持ち、どんな症状なのか知りたい

サイト状況を知る(競合サイトを分析する)

検索キーワードとユーザーニーズがわかったところで、続いては、上位サイトの状況を見ていきます。

「片頭痛 原因」で検索した際に、上位5サイトが扱うキーワードをまとめたものが、以下の表となります。

順位 出現率の多いキーワード
1位 血管、前兆、対策、症状、拡張
2位 治し方、痛み、対処法、方法、緩和、血管
3位 緊張、痛み、筋肉、首、血管、頭、予防法
4位 刺激、しくみ、痛み、血管、三叉神経
5位 内科、症状、方法、対処法、神経

「片頭痛 原因」で上位表示されているサイトのキーワードを調べてみると、「血管/筋肉/神経」といった原因を説明するワードだけでなく、「対処法/予防法」といった改善方法のトピックを扱っていることが分かります。

上位表示を目指す場合には、「血管/筋肉/神経」や「対処法/予防法」といったキーワードで評価されるコンテンツを保持していることが、条件になっていると考えられます。

ユーザーインサイトを知る

ユーザーインサイトとは、「○○が欲しい」「○○を探している」といったユーザーの本質的な欲求や本音のことです。

前述では、検索キーワードのバリエーションやニーズがわかりましたが、関心層の行動を紐解いて集計したデータを、キーワードに落とし込んでみます。

ユーザーインサイト

「片頭痛 症状」と「片頭痛 病院」と検索するユーザーではユーザーインサイトが異なるため、アプローチの仕方も当然異なります。

まとめ

データドリブンSEOは、データサイエンスを効率化してSEO対策を施すプロセスであり、大きな可能性を秘めています。

いきなり広義なキーワードで上位表示を狙うのではなく、計画的にクラスタごとのキーワードを網羅していくコンテンツを、展開していくことが望ましいでしょう。

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