スクロール、スケーリング、保存：よりスマートな検索クエリ分析のためのSEOデータの使用

公開: 2021-10-23

このゲスト投稿は、SeerInteractiveのPPCチームリーダーであるKimJonesによって提供されています。

Hero Conf 2019に来ますか？ デジタルのEVPであるLarryWaddellもそうです。彼は、4月23日の10分間のランチタイムの講演で、よりスマートな検索クエリ分析を行う方法を紹介します。

彼のチャットの後、DIYを支援するために数人のSeerデータストラテジストが現場にいます。

ただし、参加するには、10分間の宿題が必要です。

  1. ahrefsやSEMRushなどのキーワードコーパスツールからオーガニック（SEO）ランキングレポートをダウンロードし、前月のGoogle広告から検索用語レポートをダウンロードします
  2. PowerBIデスクトップをインストールする
  3. ウィルの10分間のチュートリアルビデオを見て、キーワード/検索用語に関するオーガニックデータと有料データに参加してください。

次に、ラリーのプレゼンテーションに来て、後でデータストラテジストをつかみ、一緒に発見するすべての隠された洞察に浸る準備をしてください！

したがって、合計30分の時間投資で、スケーラブルな節約と拡張の機会を見つけることができます。

待つのが楽しみすぎますか？

この方法論がどのように機能し、業界をどのように変えているかについて、以下にいくつかの詳細情報があります。

過去5年間で、データは指数関数的に増加しました。 有料検索の進化と成長に伴い、広告キャンペーンとテストに関するより多くのデータを収集することができました。 クライアントの1つについて、毎月分析した一意の検索クエリの数は、2011年から2018年の間に140％増加しました（約24Kから58Kの一意の検索クエリ）。

これは、定期的に手動で分析するための大量のデータです。 いや！

手動の従来のフィルタリング方法で通常識別される貴重な洞察を失うことなく、このデータを大規模に分析するために、以下をお気に入りのビッグデータツールであるPowerBIに統合しました。

SERP機能の背後にあるシグナルされた意図

（つまり、Googleが結果ページに挿入する豊富な結果）

+

NGrams

（つまり、分析のために単語をグループ化する方法）

これらのSERP機能とは何か、ユーザーの意図、そのSERP機能のデータを分析する方法、成長する山をふるいにかける準備をするために探す必要のあるアクションについて説明します。検索用語データの。 また、NGramとは何か、およびこれらのタイプの分析にNGramをどのように活用できるかについても説明します。

機会を見つけるためのよりスマートな方法のためにSERPを下にスクロールします

入力、SERP機能。 検索ページには、用語が変換されない理由を教えたり、クエリの背後にある意図が表示されるSERP機能に基づいているとGoogleが信じていることをまとめたりするのに役立つ情報がたくさんあります。 広告以外にユーザーが何を見て対話するかを理解することで、ユーザーがいる場所でユーザーに会うことができます。 SERP機能には多くの種類があり、Googleは常に新しい機能をテストしています。

ユーザーインテントを使用してよりスマートな検索クエリ分析を実行するために使用できる機能のいくつかは次のとおりです。

注目のスニペット

ユーザーインテントシグナル：情報を求めています

注目のスニペット

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためのフィルター、低いコンバージョン率のNGramのフィルター

アクションアイテム：情報提供の目的で変換されないクエリを検索する

人々はまた尋ねる（「PAA」）および関連する質問

ユーザーインテントシグナル：より詳細な情報を求めている、目標到達プロセスを低くしている、または接線方向に関連している

人々はまた尋ねます

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためにフィルタリングし、CTRが低いNGramをフィルタリングし、CVRが低いかどうかを個別にフィルタリングします。

アクションアイテム：クエリの目標到達プロセスの段階を分析して、RLSAによる否定またはターゲティングを検討します。

画像パック

ユーザーインテントシグナル：インスピレーションや探求を求める

画像パック

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためにフィルタリングし、CTRとCVRが低いNGramをフィルタリングします。

アクションアイテム：Google画像検索で、入札単価またはROAS目標が低い買い物可能な広告に入札します。これらのユーザーは、まだ調査段階にある可能性があることを認識しています。 また、画像をトリガーするクエリから入ってくる人々のためにオーディエンスを作成し、彼らが目標到達プロセスを下ったと思われる時間枠でそれらを再ターゲットすることを検討してください。

ビデオカルーセル

ユーザーインテントシグナル：ビデオ形式で、より長い形式の情報を求めています

ビデオカルーセル

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためのフィルター、NGramテーマを見てください

アクションアイテム：オーガニック動画カルーセルのプレースメントを獲得するYouTubeチャンネルでプレロール広告を実行します。

マップパック

ユーザーインテントシグナル：ローカルソリューションを求めています

マップパック

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためにフィルターをかけ、NGramテーマの意図を（直接/オンラインで）調べます

アクションアイテム：住所表示オプションが有効になっていて、Google広告がGBMにリンクされていることを確認します。 ローカルパックで入札戦略をテストすることを検討してください。

PLA /ショッピング広告

ユーザーインテントシグナル：購入または比較インテント

PLAとショッピング広告

分析項目：これをトリガーするキーワードを見つけるためのフィルター

アクションアイテム：テキストとPLAの間で分割された予算をテストし、メッセージングを分析して、それらが相互にサポートしていることを確認することを検討してください。

ベンジャミンを救うために友達を作る

真の価値は、有料データとSERPデータを組み合わせて、ユーザーが検索したときに体験することを全体的に理解することで得られます。

ユーザーがSERPを下にスクロールするときのエクスペリエンスと、それが広告のパフォーマンスにどのように影響するかを理解すると、大規模なコスト削減や、他のチャネルに広告を掲載する新しい機会を見つけることができます。

「それは素晴らしいことのように聞こえますが、基本的には、さらに多くのことを追加するように私に求められました。」 はい。ただし、データをよりスマートにフィルタリングする方法がさらに7つあり、特定の目標（保存または拡張）に集中するのに役立ちます。 とはいえ、スマートフィルタリングを実行した後、大規模に実行するテーマを見つけるために頻繁に使用する方法の1つは、NGramsです。

NGramは、検索語を単語グループに分割し、その頻度をカウントします。 たとえば、ユニグラムは1単語、バイグラムは常に隣り合う2単語、トリグラムは3単語のフレーズです。 これは、一緒に使用される単語の傾向、それらが使用される順序、それらが使用される他の単語、および単語の選択がパフォーマンスにどのように影響するかを特定するのに役立ちます。

これらは検索用語でテーマを特定するのに役立ちます。費用とコンバージョンのレンズの下でNgramを見ると、広告グループレベルのテーマの傾向よりも深いレイヤーを簡単に確認できます。

Ngramに表示されるテーマと、SERP機能からの暗黙の意図的な理解を組み合わせると、効率的で強力な検索クエリ分析が得られます。 完全なステップバイステップの手順を自分で実行するか、4月23日のHeroConfで、これらの節約と拡張の機会を見つける方法を実際に直接体験することができます。

Power BIとビッグデータを使用してデジタルマーケティングを促進する方法について詳しく知りたいですか？ ここにいくつかのリソースがあります：

  • Power BIのガイド：デジタルマーケター向けのビッグデータ
  • YouTubeシリーズ：デジタルマーケター向けのPowerBIの基本