私たちは、人工知能(AI)が本や映画のプロット装置にすぎなかった時代をはるかに過ぎています。 機械学習の形でのAIは、今や至る所にあります。 企業は、音声認識、チャットボット、オンラインショッピングの最適化、 検索エンジン最適化(SEO)など、他の多くのアプリケーションにAIを使用しています。
ブロガーとして、さまざまな方法でSEOとPCCの取り組みにAIを活用することもできます。 潜在的なキーワードの特定、 コンテンツの作成、さらにはページ上の最適化に役立つ機械学習サービスがあります。 さらに、自動入札は、オンライン広告戦略を最大限に活用するのに役立ちます。
この記事では、SEOとPPCでAIを活用するいくつかの方法について説明します。 キーワード発見の話から始めましょう!
1. AIを使って新しいキーワードを見つける
伝統的に、キーワード調査には「シードクエリ」の使用が含まれます。 Google キーワード プランナーや Semrush などの調査ツールに適切なキーワードを入力すると、結果のリストが返ってきます。 これらの結果を取得し、それらをフィルタリングして、あなたのウェブサイトにとって最良の機会を特定することは、完全にあなた次第です。
ターゲットとする最適なキーワードを特定するには、多くの練習が必要です。 さらに、どの検索を実際にコンテンツに自然に取り組めるかを判断する必要があります。
また、AI キーワード調査を使用して、これらの機会をより効率的に特定することもできます。 キーワード インサイト などのツールは、特定のキーワードの検索目的に関するデータを提供します。 さらに、同様の意図で再生されるキーワードをクラスタ化することもできます。
同様の方法で役立つツールは他にもたくさんあります。 ただし、これらのソリューションは絶対的な推奨事項を提供していないことを覚えておくことが重要です。 彼らがしていることは、膨大な量の情報を活用して、あなたを正しい方向に導くことです。 彼らはまた、あなたがそうでなければ逃したであろうキーワードの機会を見つけるのを助けることができます。
2. 広告の「スマート入札」を有効にする
クリック単価(PPC)広告を掲載する場合は、キーワードインテントデータを使用して、より良いオポチュニティを特定することもできます。 どのキーワードが強い購入またはコンバージョン意図を持っているかを理解することは、PPCに費やすすべてのドルがより良い結果を返すべきであることを意味します。
さらに、Google広告などの一部の 広告 プラットフォームでは 、「スマート入札」ツールを提供しています。 スマート入札は、機械学習を活用して広告公開プロセスを部分的に自動化します。
この手法を使用すると、PPCキャンペーンのパフォーマンス目標を設定し、プラットフォームが広告戦略を調整してそれを満たすことができます。 たとえば、Google 広告を使用している場合、プラットフォームはスマート入札を有効にするキャンペーンを推奨します。
スマート入札は、ターゲットとするキーワードの選択には役立ちません。 ただし 、「ブロードマッチ」キーワード を使用すると、関連する検索をターゲットにすることに関して、AIに自由度を高めることができます。
他の自動システムと同様に、キャンペーンの結果を頻繁に監視することをお勧めします。 そうすれば、自動化された最適化が実際により良いPPC コンバージョン率に変換されるかどうかがわかります。
3. ページ上のSEOを改善する
ページ上のSEOでは、徹底する必要があります。 つまり、小見出し、代替テキスト、メタ記述などを追加して、すべてのページを最適化することを意味します。 実際には、これを行うのを忘れたり、時間を見つけるのに苦労したりするのは簡単です(特にサイトに新しいコンテンツを頻繁に追加する場合)。
幸いなことに、 Alli などのAIツールは、フルサイトのSEOレポートを実行し、エラーと改善が必要な領域を自動的に特定することで役立ちます。 Alliを使用すると、サイトをスキャンし、SEOの推奨事項のリストを調べて、ツールを承認して代わりに実装できます。
この種のプラットフォームは、ページを1つずつレビューする時間を大幅に節約できます。 それでも、これはAlliがそれらを実装できるようにする前にSEOの専門家が提案をレビューすることで恩恵を受けるタイプのツールです。
4. AIを活用してページランキングを予測する
おそらくSEOの最大の課題は、コンテンツを公開するまでコンテンツがどのように機能するかわからないことです。 それでも、競合他社よりも優れているとわかっているコンテンツがそれらを上回るのに数週間から数ヶ月かかることがあります。
そのすべての待機は、あなたのサイトのランキングを向上させるものとそうでないものについてのフィードバックを得るのに長い時間がかかることを意味します。 そこでAIの出番となり、Market Brewなどの「予測検索モデリング」サービス が登場します。
このプラットフォームは、検索エンジンでコンテンツがどのように機能するかについての予測を提供します。 AIを使用して、パフォーマンスの高いWebサイトに対してコンテンツをテストすることで、これを行います。 次に、ランキングを向上させるためにどのような変更を加えることができるかについての提案を受け取ります。
得られた結果に応じて、コンテンツとページ上のSEOをオーバーホールする時間をかけるか、新しいプロジェクトを追求する方が良いかを決定できます。 場合によっては、検索エンジンの結果ページ(SERP)でうまくいかない可能性があることがわかっているコンテンツをスクラップまたは棚上げし、より達成可能なSEO目標に集中する方がはるかに良い場合があります。
当然のことながら、AIはコンテンツがどの程度ランク付けされるかを正確に予測することはできません。 ただし、機械学習では、検索アルゴリズム(Google や類似のプラットフォームから入手できるデータに基づく)を使用してウェブサイトをテストすることで、正確なモデリングを提供できます。 そうすれば、公開 する前に 視聴者のニーズに合わせてコンテンツを調整できます。
結論
AIツールは、 オンラインの可視性 とコンバージョンを向上させたいウェブサイトに興味深いオプションを提供します。 これらのツールは、ウェブサイトを改善する方法と、視聴者が興味を持っているキーワードについて、よりターゲットを絞った推奨事項を提供します。
AI SEOとPPCツールは、あなたを正しい方向に向けることができる専門家にアクセスできると考えることができます。 これらのプラットフォームを使用すると、大量のSEOデータを活用して推奨事項を得ることができますが、いつ注意を払うべきか、受け取った提案をどのように実装するかを決定するには、依然として人間的なタッチが必要です。
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