最近、私は SEO リサーチを少し違った視点で見ています。 SEO に適したコンテンツの開発に最も価値のあるデータのほとんどは、Google、Bing、さらにはサードパーティの SEO ツールからのものではありません。
TikTok、YouTube、Reddit などのプラットフォームは検索エンジンのように機能し、市場、視聴者、そして彼らを惹きつけるものに関するデータが豊富にあります。
強力な SEO コンテンツを作成することがユーザー第一のコンテンツを作成することを意味する世界では、この種のデータは非常に価値があり、すでに利用可能なものを使用して迅速に消費者情報を得ることができます。
ここでは、「非従来型」データ ソースを使用して、差別化された効果的な SEO コンテンツ戦略につながる強力な洞察を得る方法を説明します。
データサイロを打破する
SEO の洞察と調査について話すとき、キーワード、SERP、ドメイン データといった SEO の基本的な指標について考えるのは自然なことです。
それはパイのほんの一部です。よりマーケットインテリジェンスに重点を置いたモデルでは、SEO 関連データは 3 つの異なるカテゴリに分類されます。
- データを検索します。
- ソーシャルデータ。
- フォーラムのデータ。
ターゲット市場や対象者について理解するのに役立つという点で、それぞれに独自の価値があります。
デマンドデータ
オンライン検索を行うとき、彼らは製品、サービス、または情報の必要性に促されて行動を起こしています。言い換えれば、彼らは「積極的な需要」を示しているということです。
この視点を採用することで、検索データを使用して業界全体、特定の業種、ユニークなトピック、個々のブランドなどの需要を測定できます。
これは、ユーザーが Web サイトやクリエイターのライブラリから関連コンテンツを見つけるためにクエリを入力する公開 Web サイトで検索活動が行われるため、Google よりも規模が大きくなります。
関連データ
- 競合調査 ブランドの需要を完全に比較し、ランドスケープ内でそれぞれの需要がどの程度獲得されるかを定義します。
- ハッシュタグ(#)ボリューム コンテンツ全体のコンテンツの飽和度を (トピックまたはブランドごとに) 測定します。
- 歴史的傾向 任意のトピック分野の需要の時間の経過に伴う変化の傾向線を示します。
- キーワードの意図 ユーザーがカスタマー ジャーニーのどの段階にいるのか、さらにファネルのさまざまな段階での共通の言語や行動を特定します。
- キーワードボリューム 特定の時点で人々が製品、情報、またはブランドを積極的に探している頻度を数値化します。
デマンドデータソース
- Google 広告。
- Googleサーチコンソール。
- Google トレンド。
- YouTube API。
- Ahrefs や Semrush などのサードパーティ ツール。
エンゲージメントデータ
いいねやフォローは大切です。彼らは、コンテンツやブランドがノイズを打ち破ってユーザーを引き付けることができたと語っています。
そのレンズを通して一歩下がってみると、ソーシャル メディア プラットフォームからのデータが大規模なエンゲージメントを測定する手段になります。
このデータを分析することで、雑音を打ち破る傾向と戦術が特定され、ブランドはどこで「音量を上げる」べきかについてより良いアイデアを得ることができます。
関連データ
- 観客 興味や動機に基づいた貴重な人口統計データを提供します。
- フォロワー ブランドが忠実で自然なファンをいかにうまく成長させているかを示しています。
- ハッシュタグのボリューム 時間の経過とともに、トピックまたはトレンドに関して作成されたコンテンツの量を定量化します。
- 「いいね！」と閲覧数 コンテンツがユーザーをどれだけ惹きつけ、興味やインスピレーションを生み出すかを示します。
エンゲージメントデータソース
- フェイスブックとインスタグラム。
- リンクトイン。
- Pinterest のトレンドと API。
- TikTok トレンドと API。
- X（旧ツイッター）。
センチメントデータ
フォーラム、レビュー、コメントは、公平な定性的フィードバックの膨大なライブラリです。
私はこのカテゴリの情報を「センチメント データ」と呼びたいと思います。なぜなら、このカテゴリは人々がどのように感じ、どのようにそれを伝え、何に最も情熱を注いでいるのかを詳細に描写するからです。
センチメント データの収集は、消費者インサイト調査の収集に数か月かかる定性的なステートメントを収集する作業です。ただし、わずか数日で収集できます。
関連データ
- 質問 現実の人々が解決しようとしている実際の問題を表し、これらの問題がどれほど蔓延しているかを私たちに伝えます。
- 答え どのタイプの情報 (そしてどの作成者!) がこれらの質問に最もよく答えるかを示します。
- コメントとレビュー 製品、トレンド、トピックに関する本物の消費者感情を検閲なしで提供します。
- 構文とセマンティクス 聴衆が問題を解決したり意見を表明したりするために使用する言語に注意を向けます。
感情データソース
- ファーストパーティデータ。
- Redditのようなフォーラムサイト。
- Amazonのようなマーケットプレイス。
- Quora のような QandA サイト。
- アグリゲータを確認します。
マーケティング担当者が頼りにするニュースレター検索を入手します。
日常のデータからデジタル市場のインテリジェンスまで
デジタル マーケット インテリジェンス (DMI) には、市場と視聴者に関する強力な洞察を明らかにするための、需要、エンゲージメント、感情データの分析が含まれます。
DMI は、倫理的に入手された公的データから最大数百万のデジタル データ ポイントを収集および分析し、従来は定性的調査が必要だった洞察を獲得します。
多くの場合、次の理由により、より正確になります。
- データは、調査のバイアスや影響を差し引いた、実際の人々の実際の行動に基づいています。
- 膨大なデータセットの収集には数日しかかからないため、それらがタイムリーで関連性があることがわかります。
- DMI は、少数の調査サンプルではなく、広範囲の人口からデータを収集します。
DMI のデータの調達
DMI データを収集するために使用する方法は、次の 4 つの主要な戦術に要約されます。
- API とプラットフォームが提供するツール: プラットフォームによって提供される API にアクセスするか、匿名化された興味や行動のデータを大規模に取得できるプラットフォーム固有のレポートを参照します。
- クロール： ツールを使用して公開 Web コンテンツを大規模にクロールし、意味のあるパターンを見つけて、それをたどって洞察を得ることができます。
- サードパーティ製ツール: Semrush、Apify、GummySearch などの堅牢なデータ セットを集約して分析するサードパーティ ツールを使用します。
- ファーストパーティデータ: 自社データを織り込み、市場の点と数字がビジネスにとって実際に意味するものを結びつけます。
SEO にデジタル マーケット インテリジェンスを活用する
ターゲットとなる視聴者と市場を知ることがSEOの核心です。これは、ブランドが適切な人々に届けるために適切なコンテンツを作成する方法です。デジタル マーケット インテリジェンスは、それらの人々が誰であるか、彼らが何を望んでいるのか、そして何が彼らの注意を引いているのかを明らかにします。
従来の SEO リサーチにコンテキストの層を追加し、コンテンツ戦略の差別化と微調整に役立ちます。
需要データを SEO に使用することは、大部分が SEO 担当者が日々行っていることであるため、非常に簡単です。
エンゲージメントとセンチメントのデータから得られる洞察の種類と、そこに到達する方法を詳しく見てみましょう。
一般的なプラットフォームからのデジタル データ (常に倫理的に調達され、匿名化されている!) を使用する、シンプルだが強力な例に焦点を当てます。
Reddit を使用して今日重要なトピックを特定する
Google の成功は、ユーザーの検索意図に基づいて有益な結果を表示できるかどうかにかかっていますが、これは近年苦戦している分野です。
答えを見つけるための他の手段、特にユーザー生成コンテンツ (UGC) を求めて Google を離れるユーザーが増える中、Google は UGC 結果を最前線に置いており、Reddit が明らかに勝者です。
パズルの大きなピースの 1 つは情報獲得です。これは、SERP 上の新しい会話を優先することで、ユーザーが情報を収集できるように Google が使用しているフレームワークです。
重要な会話を早期に見つけることで、ブランドは何か新しいものを提供する差別化されたコンテンツを作成する際に有利になります。
Reddit はそうした会話が行われる場所であり、GummySearch のようなツールを使用すると、競合他社が発言する前に会話を特定することができます。
GummySearch では、ターゲット ユーザーにとって最も重要なサブレディットを選択してオーディエンスを作成できます。その後、テーマや質問など、トレンドを自動的に追跡します。
GummySearch 分析に基づく Reddit SEO の人気トピック
ここでは、人気の SEO サブレディットを使用して作成したオーディエンスに基づいて、過去 1 か月間 Reddit 上で SEO 担当者の間で人気があったトピックの例を示します。
コンテンツなどの人気トピックをクリックすると、最も人気のある投稿が表示されます。こんにちは、新しいコンテンツのアイデアです。
GummySearch 分析に基づく人気の Reddit SEO コンテンツ投稿
Amazon レビューを製品のユースケースに変える
ユースケースは、製品が生活にどのように適合するかを人々に示すために非常に重要です。
しかし多くの場合、ブランドは自社製品のすべてのユースケースを知っているわけではなく、それぞれのユースケースがキーワード調査とコンテンツ作成の新たな境地を開く可能性があります。
製品はユーザーの問題解決を支援するために開発されるため、ユーザーは常にどのブランドよりもそれらの問題やニーズに詳しくなります。
同様の製品のユーザーに目を向けることは、自社の製品では満たされていない新しいニーズを発見する優れた方法です。 Amazonはそれを実現するのに最適な場所です。
たとえば、キッチン用品のサイトでは、製品カタログに麺棒が掲載されている可能性があります。そのマーケティングには、ピンを使って生地やフォンダンを伸ばすことが記載されているかもしれません。
Amazonで人気のめん棒商品
しかし、陶器のニーズのために麺棒を購入したこのユーザーの例はどうでしょうか?そのユースケースはおそらくどのブランド コンテンツにも欠けています。
Amazonでの同じ麺棒のレビュー
この情報を知ることで、ブランドは「陶器の麺棒」などの関連用語からのトラフィックを獲得できるよう、より有利な立場に立つことができます。」
Semrushの「陶器麺棒」のキーワードデータ
大規模なユースケースを検索するには、Apify などのツールを使用して、関連する Amazon 製品のレビューをクロールします。
その後、機械学習モデルは次のことを行うことができます。 分類という重労働 レビュー内のユースケースを定量化します。 (ヒント: あなた自身のレビューでもこれを行うことを検討してください。)
Pinterest を使用してトレンドと人口統計を調査する
トレンドは Google に到達する前に、Pinterest や TikTok などのソーシャル メディア プラットフォームで始まります。
従来の検索データはトレンドを際立たせるのにどのように役立つのでしょうか 今日?そこに次のようなソースがあります Pinterest のトレンド が入ってくる。
私がミレニアル世代の親向けのライフスタイル ブログを運営していて、ハロウィーンの季節が近づいているとします。 「今年トレンドの家族向けハロウィーン衣装 X 個」というコンテンツを作成する場合、キーワード調査よりも Pinterest の方がはるかに役に立ちます。
これらのトレンドのコスチュームのアイデアをすべて見てください。年次推移の欄を並べ替えると、特に今年の傾向がよくわかります。
Pinterest でトレンドのメンズ ファッション トピックを前年比変化率順に並べたもの
このプラットフォームは、特定のトピックと対話しているユーザーの人口統計も提供します。
「Soulja Boy Cosplays」などをクリックすると、それがミレニアル世代の視聴者にとって良い提案であるかどうかがわかります。おそらくそうではないことが判明しました。
「Soulja Boy コスチューム」というトピックに関心を持つ Pinterest ユーザーの属性
このエンゲージメント データはすべて、タイムリーで関連性の高い情報を視聴者に届けるコンテンツを作成するために非常に貴重です。単にキーワードに最適化されたコンテンツではなく、ユーザーに最適化されたコンテンツを情報として提供し、人々にインタラクションしてページに留まる理由を与えることで SEO のパフォーマンスを向上させます。
DMI はどの点と点を結びつけますか?
SEO コンテンツ戦略にソーシャル データとフォーラム データを使用することは、氷山の一角にすぎません。
DMI フレームワークでデータサイロを打破すると、SEO だけを超えた洞察の世界が開かれます。
このプロセスを SEO 調査に適用し始めるときは、データが市場について何を示しているかに注意してください。それは他のチャネルにとって、あるいはビジネス全体にとって何を意味するのでしょうか?
点と点を結ぶことは、私たちの周りのデータの価値を認識する視点の根本的な変化から始まります。それがDMIのすべてです！
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