クエリファインダーとパスファインダーは、それぞれ関連キーワードや主要な検索経路を可視化しますが、キーワードの拡張性や、関心の広がり全体を把握する点では限界があります。
クラスターファインダーは、こうした制約を補完し、特定キーワードの前後に広がる関連キーワードを最大２万件まで収集し、拡張された関連キーワード同士の関係性を一目で可視化するツールです。
入力したキーワードに紐づく、さまざまな「目的グループ」を簡単に把握できるだけでなく、これまで気づかなかった新しい関心グループの発見にもつながります。
さらに、膨大な検索データに対するAIによる分析結果を活用することで、短時間で本質的なインサイトを把握できます。
クラスタリングはどのように行われるのか。
人々は、似た目的や関心を持って検索するキーワード同士を組み合わせて検索します。たとえば、「ダイエット」を検索した後に、「低糖質食」「運動方法」のような関連キーワードを続けて調べる、といった行動です。
Google は、このような関連性の高いキーワードを「追加検索語」や「他のユーザーが一緒に検索した内容」として提案します。通常、1つのキーワードに対して 8〜12件程度の関連語が提示され、１つの検索目的に対する多様な表現が含まれています。
ListeningMindでは、これらの提案キーワードと実際の検索結果データを分析し、関心や目的が近いキーワードを1つのグループに束ね、クラスターとして生成します。
キーワード収集： 対象キーワードを中心に、 前後最大3ステップまで接続されたすべての関連キーワードを収集します。事前の優先順位付けは行わず、可能な限り網羅的に関連キーワードを取得します。
可視化：1万件以上におよぶ大量のキーワードを、 類似インテントごとのクラスターとして視覚化することで、 複雑なデータも直感的に理解できます。
ビュー機能： 各クラスターごとに、 キーワード一覧と検索量をカードビュー形式で表示します。マーケターは、重点的に分析したいキーワードグループを簡単に選択できます。
分析： 生成AIと分析アルゴリズムを活用し、クラスター全体および個別グループの結果を要約します。あわせて、検索トラフィックが高い上位URLも提供することで、影響力の高いチャネルや有効なメッセージを把握できます。
潜在顧客の理解：既に把握している主要キーワードだけでなく、「隠れたニーズ」や「新たに生まれつつある検索意図」を早期に発見し、先回りした対応戦略を立てることができます。
メディアミックスの最適化：カスタマージャーニーの各段階で、影響力の大きいドメインやURLを把握することで、効率的なチャネル運用やコンテンツ配分が可能になります。
ロングテールキーワードの発掘：顧客が実際に使用している自然言語やロングテールキーワードを見つけ出し、商品詳細ページ、広告コピー、クリエイティブに反映することで、コンバージョン率の向上につなげることができます。