検索上位20ページの全テキストをまとめて品詞に分解
↓
検索上位のページほど頻出する単語で、
下位に行くほど出現数が減るものを抽出
↓
見落としてた単語とかテーマを割と発見出来たりする。品詞の分解はフリーのウェブ形態素解析ツールで、
単語の抽出はexcelでcorrel関数で簡単に出せる。— おーき＠SEOコンサル (@ossan_mini) 2018年2月23日
これ、どーやるのよって人がいるので、軽く解説しますね。
これはexcelが必要になります。
macでもnumbersはわからないので、一応excel for macをご用意くださいませ。
そして、対策KWをまずは1つ決めてみましょう。
対策KWで検索してみて、↓こんな表を作成します。
検索順位1位～10位の記事本文を取り合えず全てexcelに張り付けていきます。
次にこういったツールを利用させていただき、それぞれ形態素解析で品詞に分解します。
https://so-zou.jp/web-app/text/morpheme/
※もしこのツールが公開終了された場合は「形態素解析 ツール」でご自身で探してみるか、Yahoo等のAPIを利用して自作してみて下さいｗ
一旦それぞれexcelに張り付けておきましょう。ここまでで5～10分。
次に、これらを分析する表をもう一つ作ります。
こんな感じ。
ぱっと見で理解できる人も多いと思いますが、
一応かいつまんで解説しておきます。
これが何になるかと言うと、検索上位と自ページの品詞（≒共起語）の差を割り出す事ができます。
つまり、検索上位にあって、自分のページにない単語や、
検索上位に無いのに自分のページに記述している単語を洗い出す事が出来ます。
- 1位～10位の全ての品詞を1つに統合し、縦に並べる
- 品詞の重複があれば削除
- 先に作成した表の1位～10位の記事本文でそれぞれの品詞の数を調べる関数（以下）を入れる（↑の画像だとG4～P4以下）
=LEN(品詞を検索する記事本文) - LEN(SUBSTITUTE(品詞を検索する記事本文, 検索する品詞, ""))
- Q列で品詞ごとに1位～10位の記事中に合計何度登場したかを計測
- R列には順位との相関係数を関数（以下はR4に記述する例）で計測
=IFERROR(CORREL($H$2:$P$2,H4:P4)*-1,0)
- 相関係数が1に近いほど「検索上位ほど多く登場する傾向のある単語」です。
- P列は自ページの数値。
以上です。
ついて来れてますか？
※無理だと思ったらこんなん無理してやる事じゃないので、読まなくていいと思います。笑
さて、検索1位の記事に含まれる単語の中に、
P列（自ページ）は0になっているものは自ページにも記述を検討してもいいかもです。
ちょっと下までスクロールしてみましょう。
相関係数0.5（そこそこ相関してるかも）辺りでも、
検索1位に登場していて、自ページには登場してない品詞がゴロゴロありますね。
この辺は自ページ記事にテスト的に組み込んでみてもよいでしょう。
ここまでで＋5～10分。
とまあこんな感じで「検索上位の品詞の出現傾向を掴み、自分のコンテンツに何が足りないかを図る」というやり方も可能な訳です。
検索上位を狙った渾身のコンテンツがSEOですべったら、こういう考え方もあるよって事を思い出してみて下さい。
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