ケーススタディ:キーワードキューピッドを使用してサイトを構築する方法
公開: 2020-12-01キーワード調査の最初のステップの1つは、利用可能な多くのツールの1つを使用して、ターゲットにしたい膨大な数のキーワードを収集することです。
しかし、リストをまとめたら、そこからどこに行きますか?
相互の関係についての独自の知識に基づいて、キーワードを手動でサイロに分類しますか?
キーワード研究に関する多くのガイドの1つに従っていますか?
プロバイオティクススキンケアに関するサイトを構築しようとしたときに、この基本的なSEOの問題に遭遇しました。
スキンケアは非常に多くのブランド、製品の種類、およびさまざまなスキンケアの懸念があるため、難しいニッチです。
その上、プロバイオティクススキンケアは美容業界では比較的あいまいなニッチであり、多くの人が十分な情報を持っているわけではありません。
基本的に、私はこのトピックのキーワードリストをたくさんの手作業で調べて、どのキーワードが互いに関連しているかを知ることなしに見ることはできませんでした。
そこで、キーワードキューピッド(KC)が非常に貴重になりました。
自社サイトでこのようなキーワードリサーチの問題を解決するためにキーワードキューピッドを開発しました。
手作業による調査を自動化することだけでなく、キーワードをトピックごとにグループ化するために直感や任意の「ルール」に依存することをやめたいと考えました。
KCは機械学習アルゴリズムを使用して、Googleの検索結果のみに基づいてキーワードをクラスター化します。
グーグルの洗練された自然言語処理(NLP)のおかげで、結果は最も熟練したSEOキーワード研究スペシャリストの結果に匹敵します(良くはないにしても)。
さらに良いことに、KCは完全に自動化されています。
キーワードキューピッドレポートの実行
このケーススタディでは、プロバイオティクススキンケアに関連する1,418個のキーワードのリストを自動的にクラスター化して整理しました。
次に、この分析から得られたいくつかの重要な調査結果を強調し、これらの調査結果を自分のサイトに適用する方法を示します。
クラスタリングを行う前に、自分のニッチに関連するキーワードを見つける必要がありました。
1つのツールに依存するのではなく、Ahrefs、SEMRush、Google自体などの複数の異なるソースから取得しました。
次に、キーワードリストを、クラスター化する各キーワードのボリューム、難易度、CPCを含むカスタムレポートとして構成しました。
次に、Probiotic SkincareプロジェクトでKCのBYOD(Bring Your Own Data)レポートを実行しました。
キーワードリストをカスタムファイルとしてアップロードし、[すべての指標]を選択しました。 クラスター化するキーワードの数も指定しました。
レポートの実行が終了すると、マインドマップとExcelレポートが返されました。
これらのレポートには、同じ情報がさまざまな方法で表示されます。 マインドマップは、キーワードの関係とサイロ構造の複数の階層レベルを視覚化するのに役立ちます。
Excelレポートは、さらに分析を実行し、チームメンバーに渡すのに最適です。
どちらのレポートも、キーワードクラスターをビッグサイロ、スモールサイロ、シングルキーワードに分割しています。
ビッグサイロは最も多くのキーワードを含むクラスターですが、スモールサイロは依然として強力な関連付けを持つことができます。
違いは、スモールサイロに含まれるキーワードの数が少ないことです。
シングルは、アルゴリズムがリスト内の他のキーワードと一致しなかったため、ほとんど価値がありません。
ノードをクリックしてドリルダウンすると、各クラスター内のキーワードを確認できます。
サイロは、サイロ、ページテーマ、そしてキーワードの階層の最上位にあります。
Excelレポートも同様の機能を果たしますが、ビッグサイロ、スモールサイロ、シングルは異なるシートに保持され、サイロとページのテーマを表示するためにノードを展開する必要はありません。
Excel形式は、特定のキーワードの検索と並べ替えを容易にします。
キーワードキューピッドのページテーマとサイロ
KCレポートの基本について説明したので、結果を見てみましょう。
1,418個のキーワードをアップロードし、KeywordCupidがそれらを84個のサイロと227個のページテーマに編成しました。
サポートキーワードは、指定したキーワードです。
私たちの最初のニューラルネットワークモデルは、キーワードをページにグループ化しました。
「ページテーマ」は、基礎となるサポートキーワードの意味をカプセル化するキーワードを識別します。
次に、これらのページは、ページ間のより「緩い」関係をキャプチャしようとする第2層ニューラルネットワークを使用して、より高いレベルのサイロにグループ化されます。
ご覧のとおり、同じサイロにグループ化されたページはテーマが非常に似ており、論理的かつ直感的に理解できます。
今のところ、私が最も興味深いと思ったサイロに焦点を当てます。
にきびの種類
ほとんどすべての人が人生のある時点でにきびに苦しんでいます…
ほぼ普遍的な倦怠感であるにもかかわらず、にきびに複数の原因があり、いくつかの異なるタイプに分類されることは一般的に知られていません。
にきびの各バリエーションには、独自の治療が必要です。
にきびの異なるカテゴリーにも、異なる対象者がいます。
KCは、手作業による介入なしで、「通常の」にきびと、PCOS(多嚢胞性卵巣症候群)、分娩後のホルモンの変化、甲状腺の問題、一般的なホルモン性痒などのさまざまな健康状態によって引き起こされるにきびを区別しました。
KCがキーワードをさまざまなにきびの種類にどのように整理したかを示すために、参照されているすべてのサイロとページのテーマを以下に含めました…
各キーワードのGoogleの結果は大幅に異なっていました。
産後のにきびの場合、KCはサイロをさらに細分化しました。
KCは、産後のにきびに専念するより広範なサイロを特定しただけでなく、出産後に経験したホルモン変化のさまざまな側面によって、基礎となるページテーマを分類しました。
「産後6ヶ月のにきび」と「授乳中のにきび治療」に関連するクラスターは非常に特異的です。
対照的に、「出産後の勃発」および「産後の油性皮膚」に関連するクラスターは、特定の時間枠または新生児の世話の側面ではなく、産後の期間全体を指すため、より一般的です。
すべてのページテーマは接続されており、相互にリンクする必要があります。 また、1つにまとめるのではなく、異なるページに分割する必要があります。
キーワードクラスターには共通点がありますが、Googleはそれらを異なって見ています。
Googleが関連するキーワードを一意であると見なしていることを認識することは、サイトを構築してSEOのコンテンツを作成するときに重要です。
たとえば、産後の母乳育児をしているすべての女性が…
したがって、授乳中のにきび用の独自のページと、産後の脂性肌についての別のページを作成し、それらを産後のにきびのサイロ内で相互にリンクすることをお勧めします。
この洞察は、スキンケアやホルモンの変化についての深い知識を持っていない人には直感的ではありません。
主題の知識がなくても、これはキーワードキューピッドで簡単に識別できます。
非常に多くの製品!
キーワード調査のもう1つの困難で時間のかかる側面は、特定のブランドや製品が特定の問題に対処していることを理解することです。
美容業界のように飽和状態にあるニッチでは、すべてをまっすぐに保つことはほとんど不可能です。
私がアップロードしたキーワードリストには、プロバイオティクススキンケアブランドとそれらのブランドが生産するいくつかの特定の製品に関連するキーワードが含まれています。
キーワードキューピッドは、重複するSERPを分析することにより、ブランド全体に関連するキーワードを特定のアイテムに関連するキーワードから分離しました。
たとえば、Tulaは非常に人気のあるプロバイオティクススキンケアブランドであり、考えられるほとんどすべてのスキンケアの懸念に対応する幅広い製品を提供しています。
トゥーラが提供する製品の1つは、にきびを治療するために設計されたスポット治療です。 KCは、「ニキビ用トゥーラ製品」に関連する他のキーワードとは別のページテーマで「トゥーラスポット治療」に関連するキーワードをグループ化します。
両方のページテーマは、Tulaによるにきびの治療に関連するすべてのキーワードを含む1つのサイロに含まれていますが、異なるページテーマにグループ化されています。
これは、これらのキーワードの検索意図が異なるためです。
「ニキビ用ツラ製品」、「ニキビ除去キット」、「ニキビ前後のツラ」などのキーワードは、ニキビの全体的な状態と顔全体の除去に関連しています。
対照的に、にきびスポット治療は、はるかに小さな領域または特定の傷を治療するために処方されています。
「ニキビ用トゥーラ製品」に関連するキーワードは、広範囲に発生する人々を対象とし、「トゥーラスポット治療」に関連するキーワードは、時折傷のある人々を対象としています。 KCが以下に示すように、Googleはこの違いを検索結果に反映しています。
ロシーニ博士、誰?
KCが行ったもう1つの重要な違いは、ブランドのスポークスパーソンまたは影響力と彼らが代表するブランドの検索意図の異なる検索意図を区別することです。
ロシニ・ラジ博士は消化器病専門医であり、トゥーラスキンケアの共同創設者です。 私がアップロードしたキーワードのいくつかは、プロバイオティクススキンケアとトゥーラでの彼女の仕事に関連していますが、いくつかのキーワードは、彼女の個人的な好奇心に関連していました。 彼女の多くのトークショー出演は彼女をミニセレブにしました。
KCは、Raj博士に関連するすべてのキーワードを含むサイロを作成し、Tulaとスキンケア関連のキーワードを1つのページのテーマに分割し、人としての彼女に関するキーワードを別のページのテーマに分割しました。
彼女に個人的に興味を持っている人々はプロバイオティクススキンケアにさえ興味がないかもしれないので、このグループ化は直感的に理にかなっています。
この区別を行うことにより、KCを使用すると、独自の手作業による調査をあまり必要とせずに、ターゲットオーディエンスに関連するキーワードをすばやく決定できます。
必要なのはスターターキットだけです
キーワードキューピッドによるさまざまな肌の問題の分離を強調しましたが、私の結果には注目すべき例外があります。
KCアルゴリズムは、関連するスキンケアの問題に関連する他のクラスターと組み合わせるのではなく、主に「セット」と「キット」に関するキーワードを独自のサイロにグループ化しました。
たとえば、にきびキットとアンチエイジングキットには、それぞれ独自のサイロまたはページテーマがあります。
ほとんどの肌の悩みは複数の製品を必要とするので、多くの人々はより高価な個々のアイテムに投資するのではなく、「セット」または「キット」または「スターターパック」を購入したいと思っています。
このことを念頭に置いて、人々が緩和しようとしている状態ごとに「スキンケアセット」に関するページを作成することは理にかなっています。
キーワードキューピッドデータの実用化
KCの結果を使用して意図を区別したので、この新しく見つかった情報をどうするか疑問に思われるかもしれません。
これらのクラスターを使用する最も簡単な方法は、サイト構造をガイドすることです。
Googleがこれらのキーワードに対して重複する結果を返すことがわかっているため、同じサイロ内のキーワードをターゲットとするページを相互リンクできます。したがって、これらのキーワードは相互に関連していると見なされます。
この戦略は、サイトでのキーワードの共食いを防ぐための優れた方法です。
これらのクラスタリング結果を使用して、コンテンツのアウトラインを作成することもできます…
たとえば、「甲状腺の乾燥肌の治療法」に関するコンテンツを書きたい場合は、次のH2を使用します。
- 甲状腺と顔の乾燥肌
- 甲状腺の乾燥肌の治療
- 甲状腺乾燥肌の治療法
- 甲状腺乾燥肌に最適なクリーム
- 甲状腺機能低下症に最適なローション
アウトラインをコンテンツライターに渡すだけで、作業はほぼ完了です。
通常、トピックに関する既存の知識がない限り、コンテンツの概要を説明するために、かなり多くの手動の並べ替えと整理を行う必要があります。
キーワードキューピッドを使用すると、上記のアウトラインを作成するのに数分しかかかりませんでした。
最後に
リストから作成された84個のサイロキーワードキューピッドすべてについては説明しませんでした。
簡潔にするために、KCを使用して既存のプロセスの多くを合理化する方法を説明するために、いくつかの重要な調査結果を強調しました。
キーワード間で検索意図を区別するための効果的な戦略はたくさんあります…
しかし、KCは、最小限の手作業や局所的な知識で、熟練した研究者の結果に匹敵する結果を生み出しました。
KCの結果は、キーワードをクラスター化するためにGoogleの結果のみに依存しているため、偏りがありません。 アルゴリズムは、人為的なパラメータや推測に依存しません。 KCは、人間の介入なしに、クラスタリングレポートを階層的かつ多次元になるように構成しました。
KCの構造には多少の慣れが必要ですが、サイト構造の構築方法であるため、サイトでの相互リンクに非常に役立ちます。
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さらに、キーワードキューピッドの究極のガイドでは、レポートをエンドツーエンドで実行する方法についてさらに説明しています。
また、 [email protected]に追加の質問をメールで送信したり、KCチームに連絡したりすることもできます。
または、コメント欄でお気軽にご質問ください。できる限りお答えいたします。
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