Excel と AI を組み合わせてキーワード調査を行う方法

キーワード調査はSEO戦略を導く羅針盤です。

Excel はマーケティング担当者にとって不可欠なツールであり、キーワード データの整理、分析、表示に役立ちます。

人工知能（AI）の登場です。

従来の Excel の計算式と AI の洞察を融合することで、デジタル マーケティング担当者は、優れた SEO パフォーマンスを実現するさらに強力な組み合わせを実現できます。

この包括的なガイドでは、キーワード調査の実践を強化するための Excel の実証済みの効率性と AI の画期的な可能性の交差点を探ります。

マーケティング担当者が Excel を使用してキーワード調査を支援する方法

従来、Excel は非常に貴重なキーワード調査ツールでした。

その広範な機能によりキーワード データが収集、分析、視覚化され、SEO 戦略に役立つ洞察が提供されます。

データの整理と分析

Excel は、大規模なデータセットを処理および整理するための非常に多機能なツールです。

多くの場合、広範なキーワード リストを処理する必要がありますが、Excel を使用すると、これを簡単に並べ替え、フィルタリング、分類、保存できます。

Excelの数式

Excel の幅広い数式は、次のようなキーワード分析に不可欠です。

• CONCATENATE は、ロングテールのキーワード バリエーションを作成します。
• キーワード データを関連付けるための VLOOKUP または XLOOKUP。
• キーワードの傾向を分析するための COUNTIF や SUMIF などの条件関数。

データの視覚化

Excel のグラフ作成ツールは、複雑なキーワード データを理解しやすい視覚形式に変換するのに役立ちます。

棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、または散布図は、検索ボリュームの傾向、ランキング、競合レベルなどのさまざまなキーワード指標を表すことができます。

高度な機能

ピボット テーブルなどのより高度な Excel 機能は、より詳細なキーワード分析によく使用されます。 これらを使用すると、マーケティング担当者はキーワード データの要約、分析、調査、および概要の提示を行うことができます。

スケーラビリティと柔軟性

扱うキーワードが 100 個であっても 100,000 個であっても、Excel で処理できます。

この拡張性と、ニーズに合わせてツールを調整できる機能により、Excel はキーワード調査に最適なソリューションになりました。

AI によって Excel がどのように効率化され、キーワード調査に役立つようになるのか

Excel はその長所にもかかわらず、学習曲線が急峻であり、手動によるデータ処理には時間がかかる場合があります。

これらの分野では、AI の統合により大きなメリットが得られます。

従来の Excel タスクの多くを自動化および簡素化し、自然言語処理を通じてより直感的なデータ対話を楽しむことができます。

それでは、キーワード調査における Excel の使用を AI がどのように強化できるかを見てみましょう。

日常的なタスクを自動化する

AI はデータのクリーニングや準備などの日常的なタスクを自動化し、手作業の量を削減します。

たとえば、AI は重複を特定して削除したり、キーワード文字列を個々の単語に分割したり、特定の基準に基づいてキーワードをグループ化したりするのに役立ちます。 これにより、キーワード調査の初期段階を大幅にスピードアップできます。

自然言語処理 (NLP)

ChatGPT のような AI モデルは NLP を使用しており、ユーザーは日常言語を使用してデータを操作できます。

これにより、複雑な Excel 数式の知識が限られている人でも、データ分析がより直感的でアクセスしやすくなります。

大規模なデータセットの処理

Excel は大規模なデータセットを処理できますが、AI は膨大な量のデータをはるかに速いペースで処理できます。

これは、潜在的なキーワードの膨大なリストを扱う可能性があるキーワード調査で特に役立ちます。

予測分析と洞察

AI は既存のデータに基づいて予測的な洞察を提供できますが、これは従来の Excel 関数では通常実現できません。

たとえば、AI は過去のデータに基づいて、将来のキーワードの傾向を予測したり、潜在的なパフォーマンスの高いキーワードを提案したりできます。

パーソナライゼーションと学習

AI はユーザーの対話から学習し、時間の経過とともに個々のユーザーのニーズに適応し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

これは、頻繁に使用されるデータ操作の記憶から、過去のユーザーの好みに基づいたキーワードの提案の調整まで、キーワード調査においてさまざまな形で現れる可能性があります。

データ視覚化のサポート

AI は Excel のようにグラフやチャートを直接作成することはできませんが、データを視覚化する最も効果的な方法を提案できます。

これは、ユーザーがデータの性質と求めている洞察に基づいて、適切なタイプのチャートまたはグラフを選択する際のガイドとなります。

意思決定の強化

AI は新たな洞察層を提供することで、キーワード調査における意思決定をサポートおよび強化できます。 AI は、データを迅速に処理および分析することで、生データではすぐには明らかではないパターン、傾向、相関関係を特定するのに役立ちます。

AI は Excel に代わるものではなく、Excel を強化するものです

AI はキーワード調査において Excel に代わるものではありません。 それはその機能を補完し、強化します。

Excel の堅牢な機能と AI のスマートな処理能力を組み合わせることで、マーケティング担当者は、より効率的、効果的に、情報に基づいた方法でキーワード調査を行うことができます。

キーワードのグループ化

キーワードのグループ化には、類似したキーワードまたは関連するキーワードをまとめてバンドルすることが含まれます。 これには次のような多くの利点が伴います。

• 最適化されたコンテンツ戦略:キーワードをグループ化することで、グループごとにターゲットを絞ったコンテンツを作成できます。 これにより関連性が向上し、その結果、検索エンジンのランキングが向上します。
• ユーザー エンゲージメントの向上:類似したキーワードをグループ化すると、より広範囲のユーザー クエリに対応するコンテンツが生成され、エンゲージメントが向上します。
• PPC パフォーマンスの強化: PPC キャンペーンでは、キーワードをグループ化すると、広告のターゲットが絞られ関連性が高まるため、クリックスルー率とコンバージョン率が向上します。

Excel は多用途のツールセットを備えているため、キーワードのグループ化プロセスを容易に行うことができます。 以下では、キーワードをグループ化するために使用できる Excel の戦略と、AI がこれを強化するいくつかの方法を見ていきます。

重複を削除する

キーワードが重複すると、データに不要なノイズが生じ、より収益性の高い固有のキーワードから注意がそらされる可能性があります。

重複を削除する必要がある理由には、次のようなものがあります。

• データ クレンジング:重複を排除することで、データがクリーンで正確になり、すぐに分析できる状態になります。 これは、冗長な情報によって引き起こされる歪んだ結果や誤った戦略を防ぐのに役立ちます。
• 効率的なリソース割り当て:重複を削除すると、リソースを一意のキーワードに集中させることができ、SEO および PPC キャンペーンをより効率的かつ費用対効果の高いものにすることができます。
• キーワードのカニバリゼーションを回避する:キーワードが重複すると、サイト上のさまざまなページがランキングをめぐって互いに競合するキーワード カニバリゼーションが発生する可能性があります。 この問題は、重複するキーワードを削除し、各ページに固有のフォーカスがあるようにすることで回避できます。

AI と Excel を組み合わせることで、キーワード調査で重複データを処理するためのより効率的なプロセスを作成できます。

これを実現する方法を詳しく見てみましょう。

Excel では、「重複の削除」機能を使用して、キーワードのリスト内の重複エントリを削除します。 例えば：

• データの範囲を選択します。
• 「データ」タブに移動し、「重複の削除」をクリックします。
• ポップアップ ボックスで、考慮するすべての列がオンになっていることを確認し、[OK] をクリックします。

このプロセスは簡単ですが、手動で実行する必要があり、将来的に重複がデータセットに再導入されるのを防ぐことはできません。

さらに、大規模なデータセットを操作している場合、特に常に新しいデータを追加している場合、重複をスキャンし続けるのは時間がかかる可能性があります。

ここで AI がプロセスを強化できるのです。 Excel で AI ツールを使用すると、重複の検出と削除を自動化および合理化できます。

たとえば、ChatGPT を使用して、設定した間隔または新しいデータが追加されたときに Excel の「重複の削除」機能を自動的に実行するスクリプトを開発できます。

AI モデルは、新しいデータを Excel に入力する前に、重複がないか既存のデータと照合することもできます。

AI との仮想的なやり取りを次に示します。

• 「新しいキーワードのリストができました。 これらを Excel の既存のリストと照合して重複を特定してもらえますか?」

AI が重複を特定した後、次のように尋ねるかもしれません。

• 「このリストから重複を削除してください。」

重複の識別と削除のタスクを AI にオフロードすることで、時間を節約し、エラーを減らし、Excel データセットをクリーンで重複のない状態に保つことができます。

このシナリオでは AI が Excel の機能を置き換えるのではなく、Excel の機能を強化してプロセスを最適化し、キーワード調査をより効率的かつ信頼性の高いものにすることに注意してください。

テキストフィルター

Excel の「テキスト フィルター」機能は、キーワードのグループ化を支援するもう 1 つのツールです。 特定の語句やテキストに基づいてキーワード リストをフィルタリングして、より絞り込まれたターゲットを絞ったキーワード グループを作成できます。

テキスト フィルターを使用することが合理的である理由には、次のようなものがあります。

• 効率的なキーワード分類:特定のテキストまたは語句に基づいてキーワードをフィルタリングすると、キーワードを関連するグループに簡単に分類できます。 これは、各キーワードを手動で並べ替えるよりもはるかに迅速かつ効率的です。
• 強化されたデータ分析:テキスト フィルターを使用してデータ分析を強化することもできます。 たとえば、特定の用語を含むキーワードをフィルタリングすることで、その用語がさまざまなキーワード グループでどのようなパフォーマンスを発揮するかを迅速に分析できます。
• 変化する SEO 用語への適応性:キーワード戦略は、検索エンジンのアルゴリズムとユーザーの行動の進化に合わせて適応する必要があります。 テキスト フィルターを使用すると、これらの変更に合わせてキーワード グループを迅速かつ簡単に変更できます。

例を使用して、もう少し詳しく説明します。 大量のキーワードのリストがあり、特定の用語を含むキーワードのみを除外したいとします。 この例では「ビーガン」という用語を使用します。

Excel では、次の手順でテキスト フィルター オプションを使用できます。

• キーワードを含む列ヘッダーのフィルター矢印をクリックします。
• [フィルター] の下に、 「等しい」、「等しくない」、「含む」などのオプションが表示されます。
• 関連するオプション (「含む」など) を選択し、探している特定の用語 (「ビーガン」など) を入力します。

より高度なテキスト フィルターが必要な場合、Excel には数式内の条件とともに使用できる FIND、SEARCH、FILTER などの関数が用意されています。

したがって、「ビーガン」という単語を含むキーワードのみを表示するようにキーワードのリストをフィルターしたい場合は、次のような数式を使用できます (キーワードが列 A にあると仮定します)。

=FILTER(A:A, ISNUMBER(SEARCH("vegan", A:A)))

この数式は、列 A から「ビーガン」という単語を含むキーワードのリストを返します。

AI を使用すると、このプロセスをよりインタラクティブかつ効率的に行うことができます。 毎回手動でフィルターを適用するのではなく、自然言語を使用して AI にフィルターの適用を依頼できます。

たとえば、AI に次のように尋ねることができます。

• 「Excel ファイル内の「ビーガン」という用語を含むキーワードをフィルタリングします。」

接続された API を通じて、AI はタスクを実行し、フィルタリングされたキーワードのリストを返すことができます。

さらに、AI は Excel だけでは実現できない複雑さをテキスト フィルターに追加する可能性があります。

たとえば、特定の用語を含むキーワードだけでなく、その用語に意味的に関連するキーワードをフィルタリングするように AI に依頼できます。

AI の機能と Excel の堅牢な機能を統合することで、キーワード調査プロセスを合理化し、データからより微妙な洞察を抽出できます。

データの準備とクリーニング

データの準備とクリーニングは、データ駆動型のタスクにおいて重要なステップであり、Excel にはこれを支援するさまざまな機能が用意されています。

以下では、これらの機能の一部の使用方法と、プロセスを強化するための AI プロンプトの一部について概要を説明します。

連結する

キーワード調査では、Excel の CONCATENATE 関数を使用して、新しいキーワードの組み合わせ (通常はロングテール キーワード) を作成することがよくあります。

たとえば、「ビーガン レシピ」というシード キーワードがあるとします。

「簡単」、「簡単」、「健康的」、「初心者向け」など、別の列に説明的な用語のリストがある場合があります。新しいキーワードの組み合わせを生成するには、CONCATENATE 関数を使用できます。

=CONCATENATE(A2, " ", B2)

ここで、A2 はシード キーワード (「ビーガン レシピ」)、B2 は記述子の 1 つ (「簡単」) です。 この機能により「ヴィーガンレシピが簡単」になります。

塗りつぶしハンドルを下にドラッグすると、この機能をリスト全体に適用して、複数のロングテール キーワードを作成できます。

これを AI で強化する方法

Excel の CONCATENATE 関数は新しいキーワードの組み合わせを生成するのに役立ちますが、制限もあります。 これは手動であり、結果として得られるキーワードの組み合わせは、事前に設定された記述子に完全に依存します。

AI はこのプロセスを大幅に強化し、より多様で創造的で文脈に関連したキーワードの組み合わせを可能にします。

AI モデルは、記述子の固定リストに依存する代わりに、シード キーワードのコンテキストに基づいてさまざまな追加の用語やフレーズを生成できます。

たとえば、AI に次のように尋ねるとします。

• 「シードキーワード「ビーガンレシピ」に基づいてロングテールキーワードの組み合わせを生成します。」

AI は、「食事の準備のためのビーガン レシピ」、「高タンパク質のビーガン レシピ」、「グルテン フリーのビーガン レシピ」など、元の記述子のリストにはなかったさまざまな組み合わせを提供できるようになります。 。

AI は単純な連結を超えることもできます。 言語と文脈を理解することで、「簡単なビーガン レシピの作り方」や「朝食用の簡単なビーガン レシピは何ですか」など、人々が尋ねる可能性のある質問を生成するのに役立ちます。

これらのロングテール キーワードは、人々が自然に検索する方法を反映していることが多く、SEO 戦略でこれらをターゲットにすることで、サイトの可視性と関連性を向上させることができます。

AI は Excel の CONCATENATE 関数を置き換えるのではなく、機能を強化し、より微妙で多様な自然言語ベースのキーワードの組み合わせを提供することに注意することが重要です。

検索機能

Excel の SEARCH 関数は、セル内の特定のキーワードまたは語句の存在と位置を見つけるためのキーワード調査に役立ちます。

たとえば、キーワード「チョコレート」がロングテール キーワードのリストに存在するかどうかを確認したい場合は、次のように SEARCH 関数を使用します。

=SEARCH("chocolate", A2)

この場合、「chocolate」は検索するテキストで、A2 は検索するセルです。

この関数は、セル内の「chocolate」の最初のインスタンスの開始位置を返すか、テキストが見つからない場合はエラーを返します。

これは、特定の用語の存在に基づいてキーワード リストをフィルタリングまたは分類する効果的な方法であり、SEO の取り組みをより適切にターゲット化するのに役立ちます。

これを AI で強化する方法

SEARCH 機能は非常に便利ですが、制限もあります。 大文字と小文字は区別されず、文脈、同義語、または意味論的な意味を理解できません。

ChatGPT のような AI モデルは、コンテキストを理解し、同義語を認識し、意味的に類似した単語を理解することもできます。

たとえば、AI に次のように尋ねるとします。

• 「私のリストから『チョコレート』に関連するキーワードを特定してください。」

AI は、「チョコレート」という用語を含むキーワードだけでなく、「ココア」、「ダーク チョコレート」、「ミルク チョコレート」、「チョコレート」などの用語を含むキーワードも返す可能性があります。これらはすべて、お客様のニーズに関連する可能性があります。検索意図はありますが、Excel の SEARCH 関数では見逃されます。

ISNUMBER関数

キーワード調査では、Excel の ISNUMBER 関数を SEARCH などの他の関数と組み合わせて、特定のキーワードまたは用語がテキスト文字列に存在するかどうかを検証します。

たとえば、列 A にキーワード フレーズのリストがあり、それらのフレーズの中に「マウンテン バイク」という用語が含まれているかどうかを確認したいとします。 次のように使用できます。

=IF(ISNUMBER(SEARCH("mountain bikes," A:A)), "Yes," "No")

この数式は、列 A 内に「マウンテン バイク」が見つかった場合はYesを返し、そうでない場合はNoを返します。

これを AI で強化する方法

ISNUMBER/SEARCH 関数の組み合わせは、キーワード調査のための Excel の強力なツールです。 ただし、これはフレーズの完全一致に限定されており、人々が同じコンセプトを検索する方法のバリエーションは考慮されていません。

AI を統合すると、このプロセスがより柔軟かつ包括的になります。 ChatGPT のような AI モデルは、「マウンテン バイク」という正確な語句と、「マウンテン バイク」、「オフロード バイク」などの関連するバリエーションや同義語を認識します。

AI を使用すると、キーワード データセット内のこれらのバリエーションを識別し、完全一致だけでなく文脈上関連するフレーズも含む、より包括的なセルのリストを提供できます。

マッチ関数

Excel の MATCH 関数は、リスト内の特定のキーワードの位置を特定するためのキーワード調査に便利です。

たとえば、次のように使用できます。

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

この式は、A1:A100 の範囲内の相対的な「ロードトリップ」位置を返します。

これを AI で強化する方法

MATCH 関数は便利ですが、最初に見つかった一致のみを返します。 AI はデータセット全体をスキャンしてキーワードのすべてのインスタンスを返し、キーワードがどこにどのくらいの頻度で出現するかを包括的に把握できます。

たとえば、AI に次のように尋ねることができます。

• 「キーワード データセット内の「ロード トリップ」のすべてのインスタンスを検索します。」

AI は、位置のリスト、または「ロードトリップ」を含む実際のキーワード/フレーズを返し、データのより詳細なコンテキストと理解を提供します。

AI はキーワードのバリエーションや同義語も理解し、さらに詳細な分析を提供します。

AI の自然言語理解機能を活用することで、キーワード調査データからさらに多くのデータを抽出し、より堅牢な SEO 戦略を開発できます。

INDEX関数

ExcelのINDEX関数はキーワード調査によく使われます。 相対的な位置に基づいてリストから特定のキーワードを抽出するとき。

たとえば、次のように使用できます。

=INDEX(A1:A100, 15)

この数式は、A1:A100 の範囲内の 15 番目のキーワードを返します。

これを AI で強化する方法

従来の INDEX 関数は、特定の位置のキーワードのみを提供するため、実用性が限られています。 AI を使用すると、分析に複数のコンテキストとより深い理解を追加できます。

たとえば、AI に次のように尋ねるとします。

• 「データセットの 15 番目のキーワードの同義語を提供してください」

また…

• 「データセットの 15 番目のキーワードに関連する検索クエリは何ですか?」

AI は同義語や関連する検索クエリのリストを返し、キーワードの状況をより完全に理解できるようになります。

このようにして、AI はキーワード データからより価値のある洞察を導き出すのに役立ち、より効果的な SEO 戦略やキャンペーンにつながる可能性があります。

XLOKUPを使用する場合

キーワード調査では、XLOOKUP 関数は、特定のキーワードを検索し、それに関連する値を返すための強力なツールとなります。

たとえば、これを使用してキーワードの検索ボリュームを見つけることができます。

=XLOOKUP("summer vacation", A2:A100, B2:B100)

この数式は、範囲 A2:A100 で「夏休み」を検索し、範囲 B2:B100 から対応する検索ボリュームを返します。

これを AI で強化する方法

XLOOKUP は Excel の非常に便利な関数ですが、完全一致に限定されます。 AI を使えば、「『夏休み』に似た検索クエリの検索ボリュームはどれくらいですか?」と尋ねることができます。

AI は、「夏休み」だけでなく、「夏休み」、「夏休み」などの同様の検索クエリの検索ボリュームも返すことができます。

これにより、完全一致だけではなく、さまざまな関連キーワードの検索ボリュームをより広範に把握でき、SEO 戦略の策定に役立つ可能性があります。

誤った一致の防止

Excel では、キーワードの検索または一致の際に誤一致を防ぐことは、多くの場合、慎重なデータのクリーニングと書式設定、および適切な関数と数式構文の使用によって実現されます。

単一の式では考えられるすべての誤一致を防ぐことはできないため、これにはテクニックを組み合わせる必要があります。 一般的な戦略は、Excel 関数でより厳密な基準を使用し、検索や照合を実行する前にデータをクリーンアップして正規化することです。

たとえば、キーワードのリストがあり、MATCH 関数を使用して「出張」や「往復」などの誤検知を防止して「出張」に完全に一致する位置を見つけたいとします。 次のように関数の完全一致モードを使用できます。

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

この式では、3 番目のパラメーター「0」は完全一致を検索します。 したがって、「出張」や「往復」では当てはまりません。

複数の特定の語句や単語をキーワード調査から除外したい場合は、IF、ISERROR、SEARCH などの関数を組み合わせて使用​​します。

たとえば、検索結果から「出張」と「往復」を除外するには、次のようにします。

=IF(ISERROR(SEARCH("出張", A1)) + ISERROR(SEARCH("往復", A1)), A1, "除外")

この数式は、A1:A100 の各セルをチェックします。 セルに「出張」または「往復」があった場合は「除外」を返します。 それ以外の場合は、セルの内容を返します。

これを AI で強化する方法

AI モデルは単語のコンテキストと意味を理解できるため、AI を使用すると誤一致の防止が大幅に強化されます。 たとえば、AI に次のように尋ねることができます。

• 「キーワード データセット内で、『出張』と『往復』を除く『遠征』のインスタンスを検索します。」

AI は、「出張」や「往復」を含まず「出張」を含むキーワード フレーズのリストを提供することで、こうした誤一致を効果的に防ぐことができます。

AI のコンテキストを理解する機能を活用することで、誤一致のリスクを軽減し、キーワードの調査と分析の精度を向上させることができます。

VLOOKUP

キーワード調査では、検索する際にVLOOKUP関数を利用します。 別の列からの特定のキーワードに関連付けられた特定の情報。

たとえば、列 A にキーワードのリストがあり、列 B にそれらに対応する検索ボリュームがある場合、VLOOKUP 関数を使用して特定のキーワードの検索ボリュームを見つけることができます。

それは次のようになります:

=VLOOKUP("mountain trek", A2:B100, 2, FALSE)

この例では、「mountain trek」は検索しているキーワード、A2:B100 はキーワードと検索ボリュームが保存されているテーブル配列、2 は検索ボリュームが見つかった列インデックス番号、FALSE は検索ボリュームであることを示します。完全一致が必要です。

これを AI で強化する方法

VLOOKUP は効果的なツールですが、AI はキーワード調査に新たなレベルの理解をもたらします。

AI は、キーワードの完全一致の検索ボリュームを単に返すのではなく、キーワードのコンテキストと意味の類似性を理解できます。

たとえば、次のようにリクエストできます。

• 「データセット内の「登山」に似たキーワードの検索ボリュームを見つけます。」

その後、AI はデータセットをスキャンし、「登山トレッキング」と、「丘陵ハイキング」、「登山」、「登山」などの関連キーワードの検索ボリュームを返すことができます。

この AI で強化された手法を使用すると、潜在的なキーワードの状況をより広範に把握できるようになり、従来の Excel 手法では見逃してしまう可能性のある機会を特定するのに役立ちます。

SUMIF と AVERAGEIF

Excel の SUMIF 関数と AVERAGEIF 関数は、キーワード調査で特定の条件を満たす値の合計または平均を計算する場合に役立ちます。

たとえば、これらの関数を使用して、関連キーワードの合計または平均の検索ボリュームを見つけることができます。

SUMIF の使用方法は次のとおりです。

=SUMIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

この式は、A2:A100 の対応するセルに「後退」が含まれる B2:B100 (検索ボリューム) の値を合計します。

AVERAGEIF の使用方法は次のとおりです。

=AVERAGEIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

この数式は、A2:A100 の対応するセルに「退却」が含まれる B2:B100 の平均値を計算します。

これを AI で強化する方法

AI は、キーワード データのコンテキストをより意識した解釈を提供することで、これらの関数の有用性を拡張できます。

たとえば、AI は単に「リトリート」を含むキーワードを検索するのではなく、「リゾート」、「サンクチュアリ」、「避難所」などの同義語や関連用語を理解し、合計や平均の計算に含めることができます。

AI プロンプトの例は次のとおりです。

• 「『撤退』に関連するデータセット内のキーワードの合計検索ボリュームを計算します。」

AI は、文脈上関連するすべてのキーワードを含む合計または平均を提供し、データをより包括的に理解し、SEO 戦略の情報を提供するのに役立ちます。

AI と従来の Excel 手法を組み合わせることで、キーワード調査データのより深く、より微妙な分析を実現できます。

グラフの生成

データのグラフ表示はキーワード調査において重要な役割を果たし、傾向、比較、パターンをより簡単かつ直観的に理解できる視覚的な洞察を提供します。

Excel はさまざまな種類のグラフを備えており、これらの視覚化を作成するための非常に強力なツールです。

キーワードのボリュームを比較する棒グラフからキーワードのパフォーマンスを長期的に追跡する折れ線グラフまで、グラフは生のデータを貴重な洞察に変換できます。

ただし、データを準備して適切なグラフを選択するのは複雑で時間がかかる場合があります。 ここでAIが介入できるのです。

AI がキーワード調査のために Excel でのグラフ生成をどのように改善できるかをいくつかの例で見てみましょう。

データの処理と準備

グラフを作成する前でも、AI はデータの準備と調整を支援します。

たとえば、AI モデルは、外れ値や無関係なキーワードを特定してデータセットから削除するのに役立ちます。

これは、AI がさまざまなキーワードの意味上の類似性を理解できるようにする自然言語理解機能を通じて実現できます。

AI プロンプトの例は次のとおりです。

• 「データセット内の「登山」に関連する無関係なキーワードを特定して除外します。」

  AI は、このコンテキストに適合しないキーワードを削除して、データを視覚化する前に関連性を高めることができます。

パターンと傾向の特定

AI は、手動分析では見逃してしまう可能性のあるデータ内の重要なパターンや傾向を特定するのに役立ちます。

たとえば、AI を使用して既存のキーワード データに基づいて将来の傾向を予測し、その予測を Excel のグラフに含めることができます。

これに対する AI プロンプトは次のようになります。

• 「過去のキーワード データに基づいて、次の四半期のトレンド キーワードを予測します。」

これらの傾向を Excel グラフに含めて、将来を見据えたビューを得ることができます。

Excel と AI: 併用するとさらに効果的

Excel と AI が現代のキーワード調査において重要な役割を果たしているのは明らかです。

Excel の包括的な関数と数式により詳細なデータ操作が可能になり、グラフ機能によりキーワードの傾向と比較を明確かつ簡潔に視覚化できます。

その一方で、ChatGPT のような AI モデルは、データとの対話方法に革命をもたらしています。 大規模なデータセットと自然言語理解の処理能力により、キーワード調査プロセスが合理化されます。

AI ツールを使用すると、データのクリーニングと準備、キーワードの検索とグループ化、グラフ生成による視覚的な洞察の提供に至るまで、プロセスをより効率的かつユーザーフレンドリーにすることができます。

ただし、これらのツールは相互に置き換わるものではなく、非常によく補完し合います。 Excel の堅牢なデータ処理および視覚化機能と AI モデルの直感的でインタラクティブなインターフェイスを組み合わせることで、キーワード調査の結果を強化する強力なブレンドが生まれます。

データ主導の意思決定の時代において、AI を従来のツールと統合することは単なるアップグレードではなく、競争力を獲得するために必要なステップです。

AI がすべての機能を実行したり、Excel のすべての側面を置き換えたりすることはできませんが、AI が提供する付加価値を過小評価することはできません。

そして、AI テクノロジーが進化し、改善し続けるにつれて、データ分析とキーワード調査における AI の役割がさらに重要になることが予想されます。

最終的な目標は、これらのツールを使用して SEO 戦略を伝え、関連性の高いコンテンツを作成し、ターゲット ユーザーに効果的にリーチすることであることを忘れないでください。 Excel と AI の融合には、デジタル マーケティングの取り組みを新たな高みに押し上げる強力な力が待っています。