ジャーニーファインダー

• リスニングマインドの高度なAI分析によりカスタマージャーニーマップを自動で作成する機能です。

• 消費者が自らのニーズを認識してから商品やサービスを認知し、購入に至るまでのプロセスを可視化したものがカスタマージャーニーマップです。

• ジャーニーごとに消費者の心理や行動の変化を時系列で把握し、それに応じた最適なマーケティング施策を計画、および実行することができます。

シードキーワードの入力

分析したい商品やブランド、または業界でコアとなるシードキーワードを最大10個まで入力できます。

　（入力例）

カテゴリー

プロジェクトを作成すると、ユーザーが入力したシードキーワードおよびその検索結果をもとに、AIがカテゴリー分類を自動で行います。次のプロセスでは当該カテゴリーと関連性の低いキーワードを分析対象から除外します。

「プロジェクト作成」をクリックすると作成回数が消費されます。

　　プロジェクトは、月単位で最大10件まで作成可能です。

プロジェクト作成（AI自動分析）

以下のデータ収集および分類作業が自動で実行されます。

1. 関連キーワードを収集

2. 検索ボリュームのないキーワードや無関係なキーワードを除外

3. ブランドを識別

4. ジャーニーごとに分類

5. 各段階ごとのトピック クラスターを生成

結果画面の最上部では、プロジェクトの総合サマリーを確認できます。

• シードキーワード：分析に使用したキーワード

• キーワード数：フィルタリングを経て最終的に分析対象となったキーワードの総数

• 検索ボリューム：収集されたキーワードの月平均検索ボリュームの合計

• トピック数：キーワードの意図分析をもとに生成したユニークトピックの合計

• ブランド/製品数：識別された固有のブランドおよび製品名の合計

各ジャーニーごとに分類されたキーワードを、トピックレベルで視覚化したバブルグラフが作成されます。バブルのサイズは、含まれるキーワードの検索ボリューム合計、またはキーワード数によって決まります。

「初期探索」段階の消費者は、自身の課題やニーズを解決するためのソリューションを探しており、関連する市場にどのような製品やブランドが存在するのかを調査している状態です。

この段階では、まだ特定のブランドを指名しておらず、製品カテゴリや利用目的、関心テーマなどを含む一般的なキーワード（ノンブランドキーワード）を通じて、市場内のブランドや製品を初めて認識するフェーズです。

キーワード例：5万円台 スマートフォン、SUV車 おすすめ

• 初期探索の段階では、CEP（カテゴリ・エントリー・ポイント）を発見することができます。

  CEPとは、消費者が特定の製品カテゴリを購入・使用しようとする際に思い浮かべる具体的な状況やきっかけを指します。その瞬間にブランドが強く結びついていれば、自然と消費者の検討対象に入り、購買へとつながる可能性が高まります。

「情報探索」段階では、特定の製品やブランドについて、より詳細な情報を得るために検索を深めていくフェーズです。消費者は、ブランドキーワードに対して、自分が知りたい製品の機能・特性・スペックなどを組み合わせて検索し、関心のあるブランドを絞り込みながら比較・検討を行います。

キーワード例：日立 冷蔵庫 容量、日産 電気自動車 バッテリー

• この段階では、企業は消費者の情報探索行動に積極的に関与し、正確で説得力のある情報を効果的に提供する必要があります。

「体験探索」段階は、特定の製品をすでに使用した他の消費者のレビューや口コミ、またはその分野の専門家の意見を確認し、意思決定の参考にするフェーズです。

前段階である「情報探索」が、客観的な情報による理性的な説得に重点を置くのに対し、「体験探索」では第三者の視点を通じて製品価値を認識されるため、客観性がより強化される重要な段階となります。

キーワード例：〇〇ホテル レビュー、〇〇駅付近 ホテル 比較

• さまざまなメディアチャネルを活用し、ポジティブなユーザー体験やレビューを積極的に露出させることで、消費者の購買意思決定を促進することが可能です。（顧客レビュー、ソーシャルメディア、製品レビューサイト、オンラインコミュニティ など）

「購買確定」段階では、消費者は検討している製品を最も良い条件で購入するために、どこで、どのような条件で、いつ買うのかを集中的に検討するフェーズです。

キーワード例：S23 SIMフリー 最安値、iPhone14 SIMフリー セール

• 購買意図が明確に表れているため、各キーワードに適したコンテンツを用意することは、売上向上において特に重要です。代表的なものとして、購入ページ(Buy Page)やプロモーションページなどが挙げられます。

「購入以後」 段階では、購入直後に製品を使用する中で生じるさまざまな疑問やシーンに対して問題の解決方法、または同じ製品を利用しているユーザー同士のつながりを検索するフェーズです。

キーワード例：ダイソン エアラップ 修理、ハーレーダビッドソン コミュニティ

• 購入以降にも継続的な関係構築を目的として、アフターサポートや特別プロモーション、パーソナライズした提案などを通じて、再購入や口コミ（推薦）を促進することが可能になります。

自社、または競合ドメインが、ジャーニーの各段階に分類された検索キーワードに対して、どの程度対応できているかを、SERP（検索結果ページ）１ページ目のランクインシェア（露出占有率）を確認できます。

1) ドメイン入力

• ドメイン表示フィルターを有効にし、分析したいドメインを5つまで入力します。

• ドメインアドレスを入力すると、システムがルート/サブドメインを自動で検出します。

2) シェアの確認

• ドメインを選択すると、そのドメインがGoogleのオーガニック検索結果10位以内に表示されるキーワードを識別します。

3) シェアの計算方法

• バブルにマウスオンすると、トピックがドメインフィルター適用済みで表示されます。

• キーワード数：該当トピックに含まれるキーワード数

• 検索ボリューム合計：該当トピックに含まれるキーワードの月平均検索ボリューム合計

• Visibility：選択したドメインがSERPに表示されたキーワード数 / 該当トピックに含まれるキーワード数

1. キーワード: 分析対象となるキーワード

2. 検索ボリューム: 過去3ヶ月の月平均検索ボリューム

3. CDJ段階: AIが分類したCDJ（消費者購買ジャーニー）段階

4. トピック: CDJ段階別に分類した後、類似の検索意図を持つキーワードをクラスタリングしたトピックグループ

5. ブランド／ノンブランド: 分析キーワードに特定ブランドが含まれているかどうかに基づく区分値

6. ブランド／製品名: ブランド検索語と判断された場合、ブランドまたは製品名を抽出した値

7. ターゲットキーワード、意図キーワード: 分析キーワードをターゲットキーワード、意図キーワードに分けた値

   1. ターゲットキーワード: 検索の中心的なテーマや悩みの対象、欲求の対象となる単語または句

   2. 意図キーワード: ターゲットキーワードを検索する文脈・状況・意図を明確に示す単語

      1. 情報探索型: 対象の説明・原因・効果・方法などを知りたいとき

      2. 問題解決型: 特定の問題や状況に対する解決策や情報を探すとき

      3. 購入意図型: 製品やサービスの購入に関連する情報を探すとき

      4. 間接経験確認型: 特定のプラットフォームやコミュニティで情報を得ようとするとき

      5. 比較型: 「vs」を使用して製品や項目を比較するとき

AI分析結果に含まれる不要なキーワードを除去したり、分類を修正したりすることで、分析の精度を高めることができます。編集方法は2つあります。

データ自動編集

大量のキーワードを迅速かつ効率的に除外し、再分類する際に使用します。

1. クラスターグループ単位での無関係キーワード除外

   1. トピックで区分されたクラスターグループ単位で分析対象から除外できます。

2. 個別キーワード単位での無関係キーワード除外

   1. キーワードを一つずつ個別に選択して除外できます。

3. プロジェクト再生成

   1. キーワード除外後、「プロジェクト再生成」を行うと、残りのキーワードを分析対象としてAI分類作業が再度行われ、再生成回数が1回差し引かれます。

データ手動編集

分類されたデータを直接修正したい場合に使用します。

1. 現在のデータをダウンロードします。

2. データ編集領域で、以下の項目の値を直接変更できます。

   1. ターゲットキーワード、意図キーワード、ブランド／ノンブランド、ブランド／製品名、CDJ段階、トピック

   2. 無関係なキーワードを除外したい場合、該当のキーワードが含まれる行（row）全体を削除します。

3. 編集および保存が完了したデータファイルを再度アップロードします。

   ❗️編集対象外のデータ（例：検索ボリューム）を変更すると、エラーが発生する可能性があります。