ListeningMind x ChatGPTで検索データから広告戦略を設計・分析するTIPS

日本市場の消費者がどのような検索経路を辿って購入を決断するのか、今ではデータとAIを活用することで、誰でも簡単に可視化・分析できる時代になりました。本記事では、ListeningMindで抽出したリアルタイム検索パスと出現回数データをChatGPTと連携して自動分析し、すぐに実務で活用できるコンテンツや広告戦略まで具体的に導き出す方法を事例ベースで解説します。

使用したプロンプト

「日焼け止めおすすめ」のキーワードの検索パス、出現回数をAPIで取得し、購買ジャーニーの流れ（一般おすすめ→用途・価格・購入場所→比較・検証→ランキング・効果→最終おすすめ／購入）で分析してください。

各ステップごとの主な検索パターンとその頻度を表でまとめてください。それぞれの段階に合った具体的なコンテンツ・広告アイデアも提案してください。最後に結果をグラフ化してください。

リスニングマインドのAPI通信を開始する段階で、以下のような確認画面が表示されます。「確認」をクリックします。

なぜこの方法が必要なのか？

従来、日本の消費者がどんな検索経路で商品を比較し、どこで購入を決めているかを把握するのは非常に難しい課題でした。データチームに個別に依頼したり、外部リサーチレポートを発注したり、マーケターが結果を自分で戦略に落とし込むのに膨大な時間がかかっていたはずです。

しかし今は、ListeningMindとChatGPTを連携させるだけで、リアルタイムの検索パスデータから自動で分析・戦略設計・グラフ化まで一気通貫で実現できます。日本語のキーワードさえ入力すれば、日本の顧客購買フローが即座に把握できる──これこそ現場で感じる最大のメリットです。

従来、日本の消費者がどんな検索経路で商品を比較し、どこで購入を決めているかを把握するのは非常に難しい課題でした。データチームに個別に依頼したり、外部リサーチレポートを発注したり、マーケターが結果を自分で戦略に落とし込むのに膨大な時間がかかっていたはずです。

しかし今は、ListeningMindとChatGPTを連携させるだけで、リアルタイムの検索パスデータから自動で分析・戦略設計・グラフ化まで一気通貫で実現できます。日本語のキーワードさえ入力すれば、日本の顧客購買フローが即座に把握できる──これこそ現場で感じる最大のメリットです。

「日焼け止めおすすめ」主要検索パスと出現回数

以下のデータは、「日焼け止めおすすめ」というキーワードにおける主要な検索パスと、その出現頻度を示しています。

ジャーニーのパターン分析

上記の検索パスデータから、ユーザーの購買ジャーニーにおけるパターンを分析します。

情報探索（Informational）

多くのユーザーは「日焼け止めおすすめ」から検索を開始し、すぐに「プチプラ（日焼け止めおすすめの低価格帯）」「顔（日焼け止めおすすめの顔用）」「ドラッグストア」など、用途・価格・購入場所別に絞り込みをかけています。この段階では「日焼け止め 比較」や「検証系ユーチューバー」といった比較・検証・レビュー系のコンテンツも頻繁に検索される傾向にあります。

比較・評価（Evaluation）

次の段階では、「顔日焼け止め おすすめ」から「日焼け止め ランキング」へと進み、さらに「40代」「焼けない」「からだ用」「最強」など、ターゲット層や効果別に具体的な比較検討が行われます。

最終決定・購入（Decision/Transactional）

購入直前の段階では、ほとんどの検索経路が再び「日焼け止めおすすめ」に戻ってきます。この時点で、「ランキング」「焼けない」「最強」といった信頼性の高いレビュー・比較・ランキング系コンテンツが、最終的な購入意思決定に大きな役割を果たしていることが分かります。

特に購入直前の段階で「ランキング」「おすすめ」といったキーワードの検索が集中し、信頼性の高いユーチューバーによる実験動画や比較情報、ドラッグストアでのレビューなどが重要な意思決定要素となっています。

オールビュアルダイアグラム（Alluvial Diagram）による可視化

分析で得られた購買フローや各経路の出現頻度は、オールビュアルダイアグラムなどのグラフで可視化することで、より直感的に理解できます。

プロンプト: Plotlyを使ってAlluvial Diagramで視覚化してください。

これにより、検索パス全体の流れや各段階のボリュームが一目で分かり、どのポイントで顧客が比較や意思決定をしているかが直感的に把握できます。現場のレポートや施策会議でも、グラフ一つで意思疎通や説得力が高まります。

Plotlyとは、Pythonのグラフライブラリで、プロンプトで「Plotlyを使って」と指定すると、ChatGPTがPlotlyライブラリを使用してインタラクティブなデータ可視化の結果をHTMLで提供してくれます。Plotly公式サイト： https://plotly.com/python/

データから導かれる戦略

実際の検索データに基づけば、以下のような具体的な広告戦略を設計できます。

1. 「日焼け止めおすすめ」から検索を開始したユーザーは、「プチプラ」「顔」「ドラッグストア」など多様なニーズで細分化される傾向があります。
2. 比較、ランキング、効果といった検討段階を経て、最終的に再度「日焼け止めおすすめ」というキーワードで購買意思決定を行うことが多いです。
3. 購入直前には、ランキング、効果、レビュー、比較に関連するキーワードの検索が集中します。

つまり、各段階ごとに最適なコンテンツや広告を配置することで、購買転換率を最大化できることがデータで証明されました。

各段階ごとのおすすめコンテンツ／広告施策

ユーザーの購買ジャーニーの各ステージにおいて、効果的なコンテンツや広告施策を提案します。

まとめ

本記事では、実際の検索データとListeningMind、ChatGPTを連携し、日本市場における「日焼け止めおすすめ」キーワードをベースに消費者の検索経路と購買フローを自動分析し、各段階に応じたマーケティング戦略と可視化方法まで具体的にご紹介しました。

業務で使用したプロンプトは、「日焼け止めおすすめのキーワードの検索パス、出現回数をAPIで取得し、購買ジャーニーの流れ（一般おすすめ→用途・価格・購入場所→比較・検証→ランキング・効果→最終おすすめ／購入）で分析してください。各ステップごとの主な検索パターンとその頻度を表でまとめてください。それぞれの段階に合った具体的なコンテンツ・広告アイデアも提案してください。最後に結果をグラフ化してください。」という内容でした。

データドリブンな分析やマーケティング自動化の可能性を実際に体験してみたい方は、ぜひListeningMindの無料トライアルまたはデモ相談をお申し込みください。

※ 本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。

本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。