顧客ニーズごとにキーワードグループをマッピング
昨日は終日Googleアナリティクスからリスティングの検索クエリ情報を引っ張り出して分析をしていました。ワード数20,000以上セッション数18万回もの情報をユーザーニーズごとに分類し、今後のWebコンテンツ強化の参考にするためです。まだ作業は続きますが簡単に紹介します。
ねらって集客するリスティングの検索クエリ
そもそもなぜリスティングの検索クエリを優先的に分析するのか？自然検索のほうがいいのでは？と思われるかもしれません。どちらが優れているというものではなく、分析目的に応じて使い分ければいいのです。今回はねらって集客したリスティングの検索クエリを調べました。日々の運用で狙いからずれたものは宣伝しないように調整を続けているのでノイズが少なく効率が良いのです。そして、仮説として設定したユーザーニーズ≒キーワードと実際の検索クエリとの微妙なズレやユーザーのサイト内での行動を分析します。検索クエリを3段階で分類する
検索クエリの分類は3段階に分けて行います。最初は大分類でおおまかに5～10のグループに分け、改善のインパクトの大きいニーズや効果の上がっているキーワードが含まれるグループに注目し、そのグループをさらに中分類に分けます。そして最後は検索ユーザーの具体的なニーズが浮かび上がるくらいにキーワードを小分類に細分化します。大分類
一つの製品カテゴリに絞って検索クエリを分析します。複数アイテムある場合はそれぞれで分類を行います。最初に検索クエリのすべてを俯瞰して、おおまかにユーザーニーズごとに5～10前後のグループに分類します。ここであまりにグループが多過ぎるのも少なすぎることも良くありません。経験上5～10程度の分類が後々の作業効率を考えて効率的に感じます。大分類では例えば、価格系のキーワード、情報収集系のキーワード、スペック系キーワード、ビックキーワード系、用途系キーワードなどが代表的な例です。キーワードグループごとのセッション、コンバージョン、滞在時間、直帰率、ページビューを見て、概ね効果を上げているニーズがどこにあるのか？改善インパクトの大きいニーズはどこにありそうかあたりをつけます。中分類
さらに深掘りする候補を決めたらそのグループのキーワードをさらに細分化しグループ分けします。スペック系キーワードならさらに、サイズ系キーワード、形状系キーワード、付属品系キーワード、規格系キーワード、機能系キーワードなど一般的な分類からその製品ならではのスペックキーワードを見つけ細分化していきます。小分類
そこからさらにこれまでにない切り口のキーワードや気づいてなかった新しい提案の切り口につながるようなキーワードに注目しさらに細分化を進めるのです。極端に言うとペルソナが作れるくらい具体的なニーズが浮かび上がるグルーピングが理想です。検索クエリ分類のスピードを上げるコツ
一般的にはセッションの多い順に検索クエリをチェックしますが、それに加え、50音順、コンバージョン順、滞在時間順、直帰率順などデータを並べ替えてキーワードを見ることで分類のスピード・精度共に高まります。それが重要な検索クエリのパターンを分類するコツです。そしてそれぞれのグループのアクセスを詳細に分析するのです。そうすることでより詳細にユーザーニーズがつかめる新しい検索パターンを見つけ、Webコンテンツや新しい提案営業の切り口、そして新製品開発のヒントにします。顧客ニーズごとにキーワードグループをマッピングするのであれば20,000キーワードあっても1日でできます。（レポートにするにはさらに時間はかかります。）それらのデータを元に優先順位を決定しWebコンテンツの強化に役立てます。そして並行して営業の提案切り口、新製品の開発のヒントとしてデータを活用していきます。この記事もおすすめ
事業が続く限りWebコンテンツの需要はなくならない
キーワードから検索ユーザーの意図を汲みとる
設計のないリスティングはノウハウが溜まらない
