FALCONAIを使用したWordPressSEOクライアントの月間20,000キーワードの分析方法

WordPress製品のSEO向けAIの社内スイートであるFALCONAIは、1月にマイルストーンに到達しました。1か月で初めて20,000個のキーワードを分析しました。

1月に40点のコンテンツを制作しました。 これには40個のキーワードが必要なので、選択したキーワードごとに、約500個の可能性を分析しています。

数は膨大です。1つのブログ投稿を取得するためだけに、なぜ500の異なるキーワードを検討したいのでしょうか。

キーワードの選択を間違えると、SEOコンテンツは失敗します。 そのため、優れたキーワードを見つけるために多大な労力を費やしています。 なぜ、どのようにそれを行うのかを掘り下げてみましょう。

制作プロセスとしてのSEOコンテンツ

すべての生産フローには基本的な特徴があります。材料はプロセスを進むにつれて価値が高くなります…私たちが常に注意しなければならない一般的なルールは、可能な限り低い価値の段階で生産プロセスの問題を検出して修正することです。

Andy Grove、高出力管理

伝説的な本「 HighOutputManagement 」の中で、元インテル社長のAndy Groveは、朝食を提供するダイナーを、彼が直面した生産上の課題の例えとして説明しています。 インテルが不良部品を早期に発見することで生産上の問題を回避したいのと同じように、SEOコンテンツでも同じことをしたいと考えています。

キーワードの調査は、コンテンツ制作段階の最初の部分であり、結果を伴わずに大規模な変更を加えることができます。 悪いキーワードを選択すると、投稿のすべての作業が無駄になります。

反対に、明らかに、優れたキーワードを選択すると、成功する準備が整います。

したがって、制作プロセスでは、SEOコンテンツのキーワード選択段階は、投稿の成功または失敗に不釣り合いな影響を与える可能性がある単一のポイントです。

これが、適切なキーワードを見つけることに多大な努力を払った理由です。悪いキーワードを選択するコストが高すぎるため、500の可能なキーワードを評価して1つの良いキーワードを見つける価値があります。

レガシーキーワードリサーチはヒットアンドミスの結果をもたらします

手動のキーワード調査は、多くの場合、Ahrefsのようなツールから始まります。「WordPressフォーム」のような賢明な「シード」キーワードを入力してから、提案を検討し始めます。

これにより、関連するキーワード、難易度、音量情報のリストが生成され、親トピックも表示されます。

野心的な場合は、競合他社のブランドマッチ検索を回避するためにいくつかのフィルターを適用することができます。 また、「コンテンツギャップ」を調べて、競合他社があなたが見逃しているキーワードをランク​​付けしていることを確認することもできます。

これの出力は通常、いくつかのブランチを持つキーワードツリーです。 「WordPressフォーム」は競争が激しいと思うかもしれませんが、「アクセス可能なフォーム」または「WordPressフォームテンプレート」は競争できるキーワードです。

したがって、選択に満足し、WordPressフォームをCRMに接続する方法についての記事を書くことになります。

これは問題ありませんが、分析できるキーワードブランチは最大で5〜10個であり、ソフトウェアが検出する明らかな関連キーワードに制限されており、ランク付けするために何を書く必要があるかについての洞察は得られません。

キーワードの難しさや競争を見ているかもしれませんが、「WordPressフォームCRM」についての投稿を書くことが実際に良いアイデアであるかどうかについての洞察は得られません。 音量に問題がなく、難易度がそれほど高くなく、CRMに接続するある種のWordPressフォームソリューションがある場合は、問題がないことを前提としています。

キーワードを「良い」または「悪い」にするものに関するこれらの仮定は、修飾されておらず、テストされていません。 あなたの目標がSEOコンテンツからあなたの製品の販売をすることであるならば、それらの基準は、投稿がその目標を達成するかどうかについてほとんどあなたに教えません。 いくつかのキーワードと投稿は、十分に実行すれば機能しますが、結果は行き当たりばったりです。

これはSEOに対する多くの不満の原因であり、WordPressの企業は、SEOが明らかに新規顧客を獲得するための最良のマーケティングチャネルであるにもかかわらず、SEOを行うのが非常に難しいと感じている理由です。 ヒットアンドミスのキーワード調査は、ヒットアンドミスのSEO結果をもたらします。

ヒットアンドミスの結果に対するフラストレーションは、フィードバックループが遅いことによって悪化します。 優れたコンテンツの公開に定期的に取り組んだとしても、新しい投稿のランクが上がるまでに6か月かかることがあるため、公開後非常に長い間、キーワードが良かったか悪かったかについてのフィードバックはありません。 立ち上げたばかりでウェブサイトがまだ新しい場合、または専門分野のコンテンツが不足しているためにドメインオーソリティがない場合は、かなり時間がかかることがあります。 SEOコンテンツは「機能しない」ため、6か月でも放棄するのに十分な時間です。

結果を確認するための6か月も十分な時間であるため、投稿が機能した理由または機能しなかった理由についての洞察を得るのは非常に困難です。 そのフィードバックを取得または適用しないということは、機能しなかった投稿に大量のリソースと時間を浪費することを意味します。

ヒットアンドミスは誰にとってもひどい時間です。 正直に言うと、これは私たちが過去に直面した問題です。 Ellipsisでこの問題を解決する前に、ヒットアンドミスのSEOコンテンツはクライアントを失いました。 ただし、個々のWordPressビジネスでは解決できない問題を解決できる規模で運営しています。 この問題を解決することが、私たちをFALCONAIへの道へと導いたのです。

キーワードのロングテールを深く探る

FALCON AIを使用すると、AIからシードキーワードを生成できます。 FALCONは、AIを使用して製品ページのコンテンツを分析し、シードキーワード（製品の機能に適合するロングテールキーワードを見つけるのに最適）を引き出すことによってシードキーワードを生成し、競合他社がランク付けしているものを自動的に検索します。 これにより、シードキーワードリストが得られます。

次に、それらのシードキーワードでロングテール、関連キーワード、およびキーワードのアイデアを検索できます。 これにより、各シードから最大500の可能なキーワードが生成されます。 重複したキーワードや価値の低いキーワードは自動的に除外されるため、通常、一度に5,000個のキーワードが評価されます。

いくつかのキーワードを手動で調べる代わりに、考えられるすべてのキーワードのうさぎの穴を深く掘り下げることができます。 これは単純な表現です。いくつかの角度を見るだけでなく、すべての角度を見ることができます。 もちろん、実際のFALCON出力は、これよりもはるかに詳細です。

人間はこの量のキーワードを評価できない可能性があるため、機械学習を使用して、キーワードがクライアントの製品に適合するかどうかを迅速に評価しています。 これは、個々のWordPress製品に関連するキーワードを選択するようにトレーニングされたカスタムの機械学習モデルを使用して行います。

AIを使用して、評価している10,000個のキーワードを取得し、手動レビューに適した製品のキーワードを出力できます。 その手動レビューにより、最終レビュー段階に持ち込む候補リストが提供されます。キーワードが成功するかどうかを予測します。

この特定のキーワードとタイトルの組み合わせは成功しますか？

昨年FALCONAIを初めて紹介したときに、この最終段階について書きました。 これは、FALCON AIが解決するために構築された元々の問題でした。つまり、特定のキーワードとタイトルの組み合わせが投稿の成功につながるかどうかを予測することでした。

トレーニングデータ用にAIにフィードできる投稿が大量にあるため、この問題を解決するための独自の立場にあります。 これは、何千ものWordPressおよびWooCommerceキーワードの実際のトップランキングの結果によって補完され、投稿が機能するかどうかを自信を持って予測できる機械学習モデルを提供します。

これは、キーワードの調査が当て推量をはるかに超えているところです。キーワードのデータを見て「大丈夫だ」と言う代わりに、提案されたキーワードとタイトルの組み合わせが成功するかどうかを具体的にテストできます。 これにより、可能な限り早い段階で不正なキーワードが除外されます。

タイトルは本当に重要です。 Googleがコンテンツを最初にランク付けする場所を決定するためにそれらを使用するだけでなく、魅力的なタイトルがより多くのクリックを獲得し、したがってより高いランク付けになるため、これらは特大のランキング要素です。 タイトルを正しく取得すれば、それは好循環です。

FALCON AIは、特定のキーワードとタイトルの組み合わせが成功するかどうかを予測できるのは素晴らしいことですが、月に500のキーワードに対して10の異なるタイトルオプションを書くのは好きではありません。 各タイトルの書き込みに30秒かかる場合、それは1週間のタイトルの書き込みになります。

解決策は独創的です。FALCONAIは、カスタムの微調整されたGPT-3モデルを使用して、タイトルオプションを自動的に生成します。 AIは、タイトルに関するすべてのベストプラクティスと、キーワードの現在の上位10件の結果を使用してトレーニングされます。

その結果、実際のランキングに基づいているため、検索意図を完全に反映した高性能のタイトルを生成できます。 一度に複数のタイトルを生成し、それらをすべてAIに実行して、成功の可能性が最も高いタイトルを出力できます。

これは、成功の可能性を大幅に高めるために使用しているプロセスです。 では、結果はどうなりますか？

FALCON AIは6か月前の28倍のサイズで、トップ10にランクインするまでの時間が半分になります

FALCONの機械学習部分の元のトレーニングデータは2021年5月に行われました。それ以来、5回再トレーニングし、データセットは28倍になりました。 データセットがはるかに大きいと、全体的な精度が大幅に向上し、エッジケースの機能が向上します。

最終的には結果によってコンテンツの成長を測定します。SEOコンテンツの場合、これらはランキングから始まります。 最新バージョンのFALCONAIを使用した予備的な結果では、記事がトップ10にランクインするのに必要な時間が半分に短縮されました。

もちろん、それは完璧ではありません。 SEOコンテンツを正しく取得するには、トピックに関するサイトの権限、プロモーション、バックリンクなど、さまざまな要素があります。これは、最もよく書かれたコンテンツでさえ、十分にランク付けされない場合があることを意味します。 しかし、FALCON AIは、可能な限り多くの変数を排除し、クライアントのコンテンツの上位にランクインする可能性を大幅に高めることができることを意味します。 特に、適切な方法で定期的な品質のコンテンツを作成するために時間と労力を費やしているクライアントにとって、FALCON AIは、信頼性、予測可能性、および速度の無敵のレイヤーをランキングに追加します。

私たちの仮説は、検索者に関連性のある洞察に満ちたコンテンツを提供するという点で、競合他社よりもはるかに優れた仕事をしているというものです。 Googleはこれを認識しており、コンテンツに報いることができます。

今後も急速に改善していきます。 FALCON AIは、コンテンツ成長クライアントのみが利用できます。 キーワードの選択はFALCONAIの重要な部分ですが、それは多くの部分の1つにすぎません。 SEOコンテンツのサポート方法についてチャットが必要な場合は、お問い合わせください。