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TrendとComparison – 検索データの理解

ListeningMindが保有する検索データはその規模が非常に大きく、さまざまな情報形式を持っています。

  • キーワード
  • 検索量
  • 検索者のデモグラフィー
  • 広告価格と広告競争度
  • 検索結果ページの特性
  • 検索結果ページ間の関係
  • キーワードのシーケンスに基づいた検索経路
  • 検索経路のクラスタリングを通じて実現された中心キーワードのクラスター

などが現在リスニングマインドが提供している情報です。

これらの情報を総合的に理解し、分析することで検索ユーザーのインテントを把握し、実際のビジネスに適用することが可能です。しかし、そのプロセスは簡単ではありません。自社の使用事例を見ても、社員は自分の目的に合わせてデータを組み合わせ、分析して理解することが多いです。どのように使用すれば最も効果的か、という正解はないと言えるでしょう。ビジネスの現場でも、検索者の意図や市場のトレンド変化をより深く分析するために、データの相対的な価値を理解することが非常に重要だと考えています。

キーワード比較グラフ

最も一般的に知られている検索量を活用した情報です。特定のキーワードの検索量が時系列でどのように変化しているかを確認できます。では、Intentの観点からキーワードの検索量はどのような意味を持つのでしょうか?

特定のキーワードの検索量が増加しているということは、そのキーワードに対する市場の関心が高まっていると考えられます。ただし、この関心がどのような動機や目的に基づいているのかは分かりません。しかし、Intent Finderを活用すれば、市場全体のレベルでテーマキーワードに対する関心とIntentの変化を把握することが可能です。

Intent Finderの検索結果は、従来の検索サービスとは異なる結果を提供します。キーワードを入力すると、そのキーワード(トークン)を含むすべてのキーワードを表示し、それらの変化を示します。これにより、単なる特定キーワードの変化ではなく、そのキーワードを目的とするユーザーのIntentを把握することができます。

キーワード比較グラフは、Intent Finderの上部に表示される機能で、検索量が多い上位5つのキーワードを基に、6ヶ月(Trial)、1年(Basic)、2年(Standard, Advance)、4年(Standard, Advance)といった期間で比較が可能です。グラフに表示するキーワードは最大5つまで選択でき、ユーザーが自由に変更することもできます。

6ヶ月、1年、2年、4年という期間で提供している理由は、ユーザーの情報消費目的に応じて最適な期間が異なると考えているからです。もちろん、有料ユーザーの場合はExcel形式でデータをダウンロードしてグラフを構成することも可能ですが、深く研究する前に、少ない労力で必要な情報を把握できるようになっています。

以下は、同じキーワードの結果を6ヶ月、1年、2年、3年で比較した例です。
期間を設定することによって、データの解釈が変わることがありますが、迅速に状況を把握したい場合には、期間ごとの特性を理解しておくと非常に有用です。

データは「福袋」を入力して得られた結果を比較したものです。「福袋」は主に年末に販売が集中するため、年末に検索量が増加するという季節的な傾向が見られます。

6ヶ月のグラフ

1年間のグラフ

2年間のグラフ

4年間のグラフ

検索量の要約

キーワード比較グラフと同様に、検索量の要約の目的も、トレンドを迅速に把握できるよう支援するために作られたサービスです。他の文書でも述べたように、すべてのキーワードをまとめて見た場合、Head Keywordが大部分の検索量の変動を説明します。それに対して、Tail Keywordは検索量自体は小さいですが、新しい流れや問題を発見する手がかりを提供することができます。

この機能はIntent Finder、Path Finder、Cluster Finderで提供しています。以下はそれぞれの例です。

インテントファインダー

「丸亀製麺」で検索した結果です。検索量の変動を見てみると、「丸亀製麺 47都道府県」が人々の関心を多く引いており、「cm」も検索量が増加しているのが特徴的です。

増加率Top 5キーワードを見ても47都道府県当地うどんの人気が上がっているのがわかります。

パスファインダー

「丸亀製麺」で検索し、検索量の要約結果を見てみると、少し異なる結果が出ています。この結果から、丸亀製麺の地域限定メニューより、期限限定めにゅーに対する消費者の関心が高まっていることがわかります。

増加率トップ5を確認すると、アプリに対する関心が高まっていることがわかります。

クラスターファインダー

「丸亀製麺」を検索し、検索量の変動を見ると、インテントファインダーやパスファインダーとは異なる結果が表示されます。データの構成が異なるため、検索量の変動を見てみると、他の競争社の社名が出てきます。

増加率トップ5を確認すると、丸亀製麺のメニューに興味を持つ人が多いことがわかります。それに加えて、ドーナツへの関心も高まっていることが見受けられます。

まとめ

検索データを活用する際には、単一のキーワードの検索量やキーワードの経路、クラスタリングなどを利用できますが、データの規模が大きくなると、どのデータを見ればよいのかが分からなくなることもあります。その場合、検索量の変動規模や変動率を基に、まずは迅速にデータを把握し、業務効率を高めることができます。最初の検討では、トレンドがどのように変化しているのかを把握することを重視するのが良いと考えています。

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