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関係ネットワーク基盤キーワードリスト抽出API(/cluster_finder/keyword_list) 活用ガイド

関係ネットワーク基盤キーワードリスト照会API(cluster_finder/keyword_list)は、消費者認識・関係ネットワーク分析API(/cluster_finder)と同一のパラメーターをサポートしますが、関係ネットワーク(rels)および消費者認識グループ(communities)の詳細構造の代わりに、関係ネットワークに登場するキーワードリスト(string[])のみを返します。Cluster Finder収集前の段階で候補キーワードを素早く収集したい場合、または大規模なキーワードプールを低コストで確保したい場合に活用します。

  • 詳細構造分析が必要な場合、/cluster_finder
  • キーワードリストのみ必要な場合、/cluster_finder/keyword_list

/cluster_finder vs /cluster_finder/keyword_list 比較

区分/cluster_finder/cluster_finder/keyword_list
返却形式{ rels: [][], communities: {} }string[] (キーワードリスト)
含まれる情報関係構造、クラスターグループを含むキーワードリストのみ（構造情報なし）
課金150クレジット 入力 + 50クレジット/関係30クレジット 入力 + 2クレジット/キーワード
主な活用目的認識グループ・関係ネットワーク分析キーワードプールの素早い収集

⚠ Cluster Finder Listはキーワードリストのみを返します。クラスターグループ構造(communities)や関係(rels)が必要な場合は、必ず /cluster_finder をご使用ください。

核心特徴まとめ

項目詳細
エンドポイントPOST /cluster_finder/keyword_list
リクエストキーワード数1個（単一キーワード）
返却形式data: string[]（関係ネットワーク登場キーワードリスト）
デフォルト返却件数500件
最大返却件数1,000件（limit基準）
課金方式入力1回あたり30クレジット + 出力キーワード1個あたり2クレジット

関係ネットワーク基盤キーワードリスト照会API(/cluster_finder/keyword_list) いつ使うか

状況活用方法
/cluster_finder 収集前段階のキーワード事前探索詳細クラスター分析前にキーワード範囲を確認 → コスト削減
/keyword_info 大量照会の準備関係ネットワークキーワードを一括収集後、詳細指標を分析
競合キーワードカバレッジ確認特定キーワードがネットワークに含まれるか素早く確認
Intent Finder/keyword_list + Cluster 補完2つのAPIの関連キーワードを合算し、より広いプールを確保

リクエストパラメーター (Request)

パラメーター詳細

パラメータータイプ必須デフォルト値説明
keywordstringY–分析の中心キーワード（単一）
glstringY–国コード: "kr" / "jp" / "us"
time_pointstringNcurrデータ時点: curr / 3m / 6m / 9m / 12m
limitintegerN500返却キーワード数（1〜1,000）
hopintegerN2関係拡張の深さ（1〜3）
orientationstringNUNDIRECTED関係方向: UNDIRECTED / NATURAL / REVERSE

✔ hopとorientationパラメーターは/cluster_finderと同様に適用されます。hop=1に設定すると、直接接続されたキーワードのみを素早く収集できるため、探索初期に有効です。

リクエスト例

基本リクエスト

{
"keyword": "OO 冷蔵庫",
"gl": "jp"
}

hopを絞り込んで素早く探索

{
"keyword": "OO 冷蔵庫",
"gl": "jp",
"hop": 1, "limit": 200
}

順方向関係キーワードのみ収集

{
"keyword": "OO 冷蔵庫",
"gl": "jp",
"orientation": "NATURAL", "limit": 300
}

レスポンスデータ構造 (Response)

レスポンスデータ構造まとめ

フィールドタイプ説明
resultstring"OK" または "FAILED"
cost_detailobject入力30Cr + 出力2Cr × 返却キーワード数
remain_creditsintegerリクエスト後の残クレジット
dataarray[string]関係ネットワークに登場したキーワードリスト

レスポンス例

{
"result": "OK",
"cost_detail": { "input_cost": 30, "output_cost": 100, "total_cost": 130 },
"data": [
"OO 冷蔵庫 オブジェ", "OO 冷蔵庫 価格",
"ディオス 冷蔵庫",    "OO 冷蔵庫 口コミ",
"省エネ1等級 冷蔵庫"
]
}

課金構造の詳細

区分基準単価例
入力課金リクエスト1回あたり30クレジット固定費用
出力課金返却キーワード1個あたり2クレジットキーワード500個 → 1,000クレジット
合計（デフォルトlimit: 500）–1,030クレジット30 + 1,000
/cluster_finder vs /cluster_finder/keyword_list 課金比較
/cluster_finder（limit: 500）25,150クレジット
/cluster_finder/keyword_list（limit: 500）1,030クレジット
削減額（推定）約24,120クレジット（約96%削減）

✔ クラスター分析が初めての場合は、/cluster_finder/keyword_listでネットワークキーワードをまず確認し、有望なキーワードに対してのみ/cluster_finderを呼び出す2段階戦略を推奨します。

活用シナリオ

段階別クラスター分析戦略

段階使用API目的コスト
第1段階: キーワードプール収集/cluster_finder/keyword_list関係ネットワークキーワードリストの確保低
第2段階: 注目キーワードの深層分析/cluster_finder または /keyword_infoクラスター構造の把握または詳細指標の確認選択的

Intent_finder/keyword_list と Cluster_finder/keyword_list の統合活用

2つのAPIを組み合わせることで、より広いキーワードプールを確保できます。ただし、重複キーワードが多数存在するため、二重課金が発生する場合があります。

API収集観点特徴
Intent Finder Keyword List検索意図基盤の関連キーワード一緒に検索されたキーワード（意図中心）
Cluster Finder Keyword List関係ネットワーク基盤のキーワード接続構造基盤のキーワード（関係中心）
統合2つの結果を合算 + 重複除去より包括的なキーワードプール

連携API

連携API活用方法得られるインサイト
/keyword_info収集キーワードを一括入力検索ボリューム、CPC、意図、人口統計の詳細確認
/cluster_finder選別キーワードで詳細クラスター分析消費者認識グループおよび関係ネットワーク
/path_finder/keyword_list経路キーワードと合算ジャーニー＋関係統合キーワードプールの構成

よくある質問 (FAQ)

Q1. /cluster_finder/keyword_list の結果と /cluster_finder から抽出したキーワードは同じですか？

同一のパラメーター基準では、含まれるキーワードのセットは同じです。違いは、/cluster_finder が rels/communities 構造まで含む点です。

Q2. orientation: NATURAL と REVERSE のキーワードリストは異なる結果が返されますか？

はい。NATURALは中心キーワードの後に探索されたキーワード、REVERSEはその前に探索されたキーワードを基準に関係ネットワークを形成するため、返却されるキーワードリストが異なる場合があります。

Q3. hop=3とhop=2の結果キーワード数の差はどれほどですか？

hopが1増えるごとに結果数が数倍〜数十倍に増加する可能性があります（推定：ネットワーク密度により大きく異なります）。limitパラメーターで最大返却数を制限して管理してください。

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