共起語分析ツールを使った競合サイトの解析

共起語の意味から説明します。

共起とは、自然言語処理の分野において、任意の文書や文において、ある文字列とある文字列が同時に出現することである。例えば、選挙に関する話題の中では、「選挙」という言葉と「出馬」という言葉などは、同時に出現する場合が比較的多い。
引用元: 共起とは - IT用語辞典 Weblio辞書

共起語は、文脈の中で言葉の意味を明確にしていく語句です。以前のGoogleは、テキスト分析するために関連語や共起語を見ていたと言われています。

近年、Googleが導入したアルゴリズム「パンダアップデート」や「ハミングバードアップデート」により、質の低いコンテンツが検索結果に表示されないようになり、検索ワードから検索ユーザーの意図を分析する技術が飛躍しています。

つまり、共起語をSEOのために意識する必要性は全くありません。特定のキーワードで上位表示にこだわるのではなく、ユーザーの求める情報を提供することにこだわることが重要です。

では、共起語を分析することは全く役に立たないのでしょうか？

共起語分析ツールでニーズを探る

共起語を視覚的に捉えることで、コンテンツで表現したいテーマ、ユーザーが求めている情報の傾向を把握することに役立ちます。

テキストマイニングツールとは、アンケートの自由回答を分析しキーワードの出現傾向や相関性を数値化することで、テキストに「隠れた」情報や特長を探し出すツールです。

「userlocal」は、分析したいテキストを入力するだけで使える無料のテキストマイニングツールです。

共起語のネットワークをビジュアル化や、テキストに含まれるワードをクラウド表記することができます。

さらに、userlocalには2つのテキストを比較するユニークな機能があります。下記画像を参考に、userlocalのトップ画面からテキスト比較機能を使います。

たとえば、他の記事とあなたの記事を比較することで、コンテンツの違いを把握することができます。

下記図のように特長的な単語・一般的な単語の偏りをビジュアル化できます。これを見ることで、それぞれのコンテンツの違いを知ることができます。他にもポジティブな単語や、ネガティブな単語の傾向や、単語の出現比率の違いを比較する機能があります。

参考例として、SEOキーワードで上位表示される2つのコンテンツをuserlocalで分析しました。2016年7月31日時点では、1位表示がバズ部の記事。２位がLIGの記事です。

テキストAはバズ部の記事。テキストBはLIGの記事です。ワードクラウドを見ると、どちらも共通して「キーワード」をテーマにしていることがわかります。それぞれに共通しない特長のある単語を整理しました。

さらに特長語マップを見ると、その違いが明確になります。

今度は、共起ネットワークを調べてみました。共起の相関性が強いほど太い線で描画されます。まず、バズ部の結果です。キーワードの共起語として「リサーチ」や「上位表示」などのワードが表示されています。

次は、LIGの結果です。こちらは、「コンテンツ」「カスタマー」「ジャーニー」などが表示されています。

バズ部とLIGの記事をテキストマイニングで比較した結果、SEOキーワードという同じテーマでありながら、ユーザーに提供する情報に違いがあることがわかります。

バズ部の記事は、SEOキーワードをリストとして整理し、ライバルより上位表示を目指そうというテーマです。LIGの記事は、カスタマージャーニー、つまりユーザの購買行動までの心理的変遷に沿ってSEOキーワードを考えようというテーマで情報を提供しています。

バズ部が1位表示（2016年7月31日時点）されていることから、Googleは「SEOキーワード」という検索ワードを使うユーザーのニーズを、「上位表示させるためのキーワード探し」であると捉えていることがわかります。

2位表示のLIGも役立つ情報であり、どちらが良いコンテンツであるかはユーザーの立場によって変わるはずです。

初心者向けであれば、バズ部、SEOキーワードの集め方をすでに知っている人は、LIGの記事を好むのではないでしょうか。

コンテンツSEOは、ユーザーが原因を知りたい、解決したい、願望を実現したいなどの欲求に応えることからアプローチします。ユーザーの興味・関心を満たしているコンテンツ、あなただけのオリジナルコンテンツは、Googleが推奨している「良質な記事」のコンセプトです。

今回、共起語分析ツールを使って、バズ部とLIGの記事を分析しました。もし、あなたがこの2つの記事にはない新しい価値を検索ユーザーに提供できるのであれば、ぜひSEOキーワードをテーマにコンテンツを作成してください。このようなスタンスが良質なコンテンツを作り出すことにつながっていきます。

共起語を意識してライティングするのではなく、ユーザーのニーズを知るための手がかりとして共起語分析ツールの活用をおすすめします。