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データドリブン分析からブログのアイデアを抽出するには?

データドリブン分析からブログのアイデアを抽出するには?

ブランドが、自社に強い関連性を持ったコンテンツを配信することは、今日の市場で注目を集め、想定しているユーザー層にアピールするための必須事項です。

ここで「強い関連性」という言葉に注目してみましょう。

コンテンツ配信においてユーザーを惹きつけ見込み客や購買者にステップアップさせるためには、ユーザーが求める正確な情報を提供することが求められます。

 

しかし、多くのマーケターにとっては難しいことです。

 

その要因の1つに、記事の制作方法が間違っていることが挙げられます。

想定するユーザーの課題を調査する段階で、多くのマーケターはデータを無視することが多いようです。

その結果、仮定のみに基づいて記事を書くようになり、偶然仮定が当たっていたときを除いて品質の良い記事を作成することができなくなります。

本記事では、我々のプラットフォームであるseoClarityを用いて、データを参照しながらブログ記事のアイデアを抽出するやり方をお伝えします。

なぜブログ投稿のアイデアにデータを参照するの?

確かに、クリエイティブな発想や仮定でブログ記事を書くことでユーザーを惹きつけることは可能でしょう。

QuoraやTwitterを見てユーザーの抱える問題を考えることは、膨大なデータを参照するより楽しくやりがいがあるかもしれません。

競合のブログを参照にすれば、迅速に作業を進めることもできるでしょう。

 

しかし、そうした方法には問題があります。

 

QuoraのQ&Aを参照しても、その質問の背景はわかりません。

誰が質問しているのかもわかりませんし、質問者があなたの想定する購買者に成り得るかもわかりません。

結果的に、QuoraのQ&Aを基に仮定を組み上げても、想定するユーザーとの関係性が低くなってしまい、ユーザーのニーズを満たすコンテンツをつくることも難しくなります。

Twitterでも同じことが言えます。

SNSを用いて潜在的な購買者を探し出すことも、彼らのニーズを探ることも、どのようなコンテンツが求められているのか調べることも困難を極めます。

(SNSで多く拡散されている投稿からコンテンツのアイデアを考える方法についてはあえて触れていません。そうした手法の解説は本記事では行いませんので、ご注意ください)

似たような事例として、競合のブログを分析し自らのブログのアイデアを抽出しようとする試みもあるでしょう。

これは「競合調査の手始め」としては有効です。

ただし、競合のブログ記事が十分な品質を保持しているという前提がなければ、効果が発揮できません。

そして、この前提が正しいと証明することは非常に困難です。

このことを意識しないまま競合ブログ分析を行えば、まったく的外れな結論を出してしまうかもしれません。

1つ明確にしておきたいのは、私はQuoraやTwitter、競合ブログの分析が間違った手法であると主張しているわけではありません。

こうした手法は、想定するユーザーのニーズを確定するための正確な情報源ではないと主張しているのです。

 

では、正確な情報を得るにはどうすればいいのでしょうか。

 

ブログのアイデアを出す方法――段階的プロセス

例えばあなたがピザ業界の大手企業で働いていて、コンテンツ作成の工程を考えているという状況を考えてみましょう。

工程表をどのように作成しますか?

1.基本となるキーワードを調べる

最初に、基本となるキーワードについて分析します。

あなたが販売する商品や業界に関連するフレーズを用いてユーザーのニーズに関するデータを明らかにします。

今回の具体例では、基本のキーワードは「pizza」です。

seoClarityのトピック検索機能を利用して、もっとも検索ボリュームの多そうなフレーズを入力します。

今回は9万2000近くのキーワードが抽出されました。

(seoClarityのTopic Explorerレポート)

 

これらのフレーズは入力したキーワードと関連性のあるものを表示しているにすぎないので、もっと深く分析してみましょう。

基本のキーワードに関連するフレーズを自動学習アルゴリズムが分析し、トピックごとにグループ化するトピック検索機能があります。

これはボタンをクリックするだけで膨大なキーワードをカテゴライズすることができます。

 

「pizza」の例では以下のようになりました。

 

この表をわかりやすいグラフに変えることもできます。

(Topic Explorerが分析したキーワードの分野別表示グラフ)

2.トピックの微調整をする

上記のデータから、基本のキーワードに関連するフレーズで、最も検索されているものをトピックごとに抽出することができます。

例えば、

・Hut(ピザハットの意)

・Menu

・Delivery

・Recipe

・Coupons

・Dough ……等々。

 

最初に表示されたキーワードリストから「Hut」のようなブランド名を取り除きます。

こうして残ったキーワードはユーザーニーズと関連性があると考えてよいでしょう。

次に、各キーワードの分野をさらに詳しく分析します。

seoClarityの本部はシカゴにあるので、この例におけるピザブランドもシカゴにあることにします。

シカゴに関連するコンテンツも探ってみましょう。

(注意:上記のスクリーンショットでは2番目の結果ページに位置するため、「Chicago」は表示されません。今回使用する2番目の結果ページは以下をご覧ください。)

キーワードにマウスカーソルを移動させると小さな「+」アイコンが表示されるので、クリックします。

すると「pizza」と「chicago」両方に関連するキーワードグループにアクセスできます。

すると、以下のように表示されます。

これらのキーワードを統合することで、「Chicago Pizza」のトピックをカバーするフレーズを発見できます。

例えば、以下のような形になります。

  • Chicago Pizza
  • The best pizza in Chicago
  • Best pizza downtown Chicago
  • Best late-night pizza Chicago
  • Best pizza Chicago suburbs
  • Deep dish Chicago pizza
  • Best Chicago style pizza

これらのフレーズはコンテンツのトピックになり得ます。

しかし、実際にコンテンツをつくるためにはもう1つ段階を踏む必要があります。

3.データからブログ記事の見出しを考える

これまで、基本のキーワードからブログのトピックを考えてきました。

その仕上げとして、ユーザーが求めている課題の解決法を特定しましょう。

そのためにはContent Ideasという機能を用いて、ユーザーが求めている情報と制作するコンテンツに関連性があるかを確認します。

これはトピックを入力すると、それに関する質問をオンラインで調査し、ユーザーが求めている解をアドバイスしてくれるツールです。

例えば、「best pizza in Chicago」というフレーズを検索した時の結果を見てみましょう。

ユーザーを惹きつけるコンテンツを制作し必要なアプローチを探るため、これらの結果を分析します。

その後、書くべき内容を微調整してコンテンツ制作を始めます。

制作段階でもSEOデータを参考にしてみましょう。

AIベースのコンテンツ編集機能であるContent Fusionを用いて、制作中のコンテンツに足りない視点を補うこともできます。

まずはコンテンツに含まれるべき情報を明確にします。

(Content Fusionを用いてseoClarityが判別したコンテンツ意図の表示)

 

上記の情報によって、どんなタイプのコンテンツを作るべきか把握することができます。

今回のケースでは、情報提供型のコンテンツが適切だということがわかります。

次に、コンテンツの表示順位を高めるためのセマンティックタームを表示させます。

Content Fusionは検索上位のページを分析し、コンテンツに含むべきフレーズを表示できます。

「Best Pizza in Chicago」のフレーズで調べたときは以下のように表示されます。

そして最後に、他のコンテンツが上位表示されている要因を特定します。

おわりに

ここまで、仮定や推察ではなく、データやユーザーの視点に基づいたブログ記事作成方法について学んできました。

これで想定したユーザーとコンテンツの関連性が低いのでは、ユーザーを惹きつけるコンテンツになっているか…などど悩む必要もありません。

なぜなら、ここまで読んだあなたはもう一人前のコンテンツライターなのですから。

 

※本記事は弊社と業務提携している米国seoClarity社のブログを翻訳し記載しております。

How to Generate Blog Ideas from Your Data-Driven Analysis

https://www.seoclarity.net/blog/blog-ideas-data-driven-analysis

この記事のライター

CroJa 編集部

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