エンティティファーストキーワード調査：トピックを意図にマッピングします

公開: 2025-09-10

検索エンジン最適化（SEO）の進化するランドスケープでは、 *検索意図 *、 *トピック関連 *、およびコンテンツの *セマンティック意味 *の関係を理解することが重要になりました。検索エンジンがより洗練されているため、キーワードの詰め物と表面的な最適化手法は、よりインテリジェントな戦略に取って代わりました。これらの中で最も強力なものの1つは、エンティティファーストキーワード研究であり、エンティティの概念を中心に展開し、ユーザーの意図と局所の深さとどのように整合しています。

エンティティファーストキーワード調査とは何ですか？

エンティティファーストキーワード調査は、キーワードだけでなく、基礎となるエンティティ（人、場所、ブランド、概念など）にも焦点を当てたSEOの方法です。従来のキーワード研究は、多くの場合、検索ボリュームと競争に基づいてフレーズを分離します。ただし、この最新のアプローチは、キーワードを識別可能なエンティティに接続し、ユーザーの意図にマッピングし、最終的にユーザーと検索エンジンの両方を満たすコンテンツを作成することにより、より深く掘り下げます。

エンティティは言語に依存しません。それらは、検索エンジンが使用する意味の構成要素であり、コンテンツが何であるかを理解しています。たとえば、誰かが「テスラ」を検索すると、Googleが理解しているエンティティは「Tesla、Inc。」になる可能性があります。、電気自動車メーカー - 発明者であるニコラ・テスラではありません。したがって、エンティティベースのSEOは、主題の明確なセマンティックアイデンティティを中心にコンテンツを調整します。

エンティティベースのSEOが検索意図とより適切に調整される理由

Googleのような検索エンジンは、特に知識グラフや自然言語処理（NLP）などのテクノロジーの導入により、文字列ベース（リテラル）検索からよりセマンティック検索プロセスに移行しました。これらのテクノロジーにより、Googleは正確な試合のキーワードにあまり集中できなくなり、ユーザーが検索するときの意味に焦点を当てることができます。

それを念頭に置いて、彼らが関係するエンティティまたは検索者の実際の意図を理解せずに大量のキーワードをターゲットにすることは、機会を逃すことにつながる可能性があります。エンティティファーストキーワード調査は、キーワードを両方にマッピングすることにより、これに対処します。

エンティティ- トピックで表される概念またはオブジェクト。
ユーザーの意図- ユーザーがそのキーワード（情報、コマーシャル、ナビゲーション、またはトランザクション）を検索している理由。

エンティティファーストキーワード研究の3つのコアピラー

コアエンティティの識別
キーワードのボリュームまたはフレーズのターゲティングに飛び込む前に、ランク付けしたいコアエンティティを理解することが不可欠です。これは、コンテンツの主な主題を決定することを意味します。たとえば、ウェブサイトが人間工学に基づいた椅子を販売している場合、コアエンティティは「人間工学に基づいた椅子」であるか、「オフィス家具」のようにさらに広いかもしれません。コンテンツの深さに応じて、複数の相互に関連するエンティティが関与する可能性があります。
検索意図を理解する
検索意図は、4つの一般的なタイプに分割できます。
- 情報- 何かを学びたい。
- ナビゲーション- 特定のウェブサイトまたはブランドを探しています。
- コマーシャル- 購入前に製品またはサービスの調査。
- トランザクション- 購入の準備ができました。
エンティティを通常対応するタイプの検索意図にマッピングすることにより、マーケティング担当者はカスタマージャーニーの各段階に特定のコンテンツタイプを設計できます。
エンティティの周りにコンテンツハブを作成します
エンティティとその関連意図が特定されると、次のステップはそれらをクラスターすることです。各エンティティは、意味的に関連するトピックに囲まれ、トピッククラスターを作成できます。これらはしばしば次のように構成されています：
- 柱の内容：幅広い情報を含む主要なエンティティをカバーします。
- クラスターページ：そのエンティティに関連する、より具体的で意図した主導のクエリをカバーします。
これにより、トピックの権限が増加するだけでなく、検索エンジンに関連性を示す方法でコンテンツを連動させるのに役立ちます。

エンティティファーストリサーチをサポートするツール

エンティティファーストアプローチを効果的に使用するために、SEOの専門家はさまざまなツールに依存しています。この作業で最も協力的なプラットフォームのいくつかは次のとおりです。

GoogleのNLP API- エンティティと顕著なスコアを明らかにします。
Google Knowledge Graph API- Googleが特定のエンティティを理解する方法を特定するのに役立ちます。
Inlinks- 未来的なエンティティベースの最適化の提案を提供します。
FraseandSurfer SEO- エンティティの使用に関する最高のパフォーマンスの記事を分析します。

トピックを意図にマッピングする：適用された例

企業が環境に優しいライフスタイルのニッチでランキングを支配したいとしているとしましょう。従来のSEOは、「環境に優しいホームヒント」などの用語をターゲットにする可能性があります。しかし、エンティティファーストアプローチを使用して、最初にコアエンティティ、おそらく「エコライブ」または「持続可能なライフスタイル」を特定するでしょう。そこから、関連するトピックとその意図を分類することが可能になります。

情報： 「環境にやさしい家の利点」、「プラスチック廃棄物を減らす方法」
コマーシャル： 「最高の生分解性ホーム製品」
トランザクション： 「再利用可能なキッチンタオルを購入」

この階層化されたアプローチにより、コンテンツはキーワードが豊富ではなく、 *意図が豊富な *であることが保証され、旅の各段階でユーザーに真の価値を提供し、その過程でのGoogleの品質基準を満たすことができます。

エンティティファーストリサーチの利点

エンティティファーストキーワード戦略を実装するには、複数の利点があります。

ランキングの確率を高めるより高い局所関連性。
目的を中心に設計されたコンテンツにより、ユーザーエンゲージメントが向上しました。
エンティティクラスターとセマンティックハブを介したより良い内部リンク。
新しいコンテンツとしての長期SEOスケーラビリティは、既存のフレームワーク内に自然に適合します。

結論

キーワード調査の未来は、人々が検索しているものだけでなく、なぜ彼らが検索しているのか、そして彼らの質問がどのエンティティに関連しているのかということではありません。エンティティファーストキーワードの研究は、 *意味 *、 *関連性 *、および *ユーザー意図 *を強調することにより、検索エンジンの優先順位とシームレスに一致します。この方法を採用することにより、マーケティング担当者とSEOの専門家は、非常に発見可能であるだけでなく、深く有用であり、最終的にはより成功するコンテンツエコシステムを構築できます。

よくある質問

キーワードとエンティティの違いは何ですか？
キーワードは、ユーザーが検索エンジンに入力する特定のフレーズであり、エンティティは実際の概念またはキーワードが参照するオブジェクトです。たとえば、キーワード「Apple」はエンティティ「Apple Inc.」に関連することができます。または、コンテキストに応じて果物。
検索意図はエンティティとどのように関連していますか？
各エンティティは、さまざまなタイプの検索意図に関連付けられます。たとえば、エンティティ「Tesla Model 3」は、誰かが購入を検討しているときに仕様と取引の意図を調査しているときの情報意図に対応しています。
エンティティファーストリサーチには、従来のキーワードツールを使用できますか？
AhrefsやSemrushなどの従来のツールはキーワードデータを提供しますが、通常、基礎となるエンティティを表面化しません。 Inlinks、Googleの知識グラフ、NLP駆動のプラットフォームなどのツールは、エンティティファースト戦略に適しています。
エンティティベースの戦略で最適なコンテンツの種類は何ですか？
ブログの投稿、ガイド、ケーススタディ、ハウツー記事など、局所ハブの一部を形成するコンテンツは優れています。これらは、特定のエンティティに関する焦点を絞った洞察を提供し、より良い関連性のために連携することができます。
エンティティファーストキーワード調査は小さなWebサイトに適していますか？
絶対に。実際、このアプローチは、幅広い高競合のキーワードを追いかけるのではなく、高価値の意図的なコンテンツを作成することにより、より小さなサイトが重量を上回るのに役立ちます。