AIチャットボットとの会話をキーワード調査に活かす方法

はじめに

キーワードツールは、ユーザーがGoogleに何を検索しているかを把握するのに役立ちます。しかし、訪問者がサイトにアクセスした後、知りたい情報が見つからなかった場合に何を求めていたかまでは、把握できません。

もしサイトにAIチャットボットを導入していれば、その「知りたいこと」のリストはすでに存在しています。それらの会話の多くは、訪問者が完全な文章で文脈を交えながら、ページでは答えられなかった質問をしているものです。その質問の中には検索ボリュームがあるものもありますが、多くはどのキーワードツールにも全く表示されません。それにもかかわらず、それらが原因で、ユーザーが商品ページを閲覧したまま購入せずに離脱してしまうことがあります。

この記事では、チャットボットから会話を抽出し、それに基づいて作成したコンテンツが目的を果たしたかどうかを確認するまでの全プロセスを解説します。例はECサイトから引用していますが、この手法は、SaaSサイト、サービス業、あるいはページにチャットボットを導入しているパブリッシャーにおいても同様に有効です。

チャットボットの質問が検索クエリと異なる理由

検索クエリは、要約された質問です。すでに履いた靴の交換が可能かどうかを知りたい人は、「履いた靴の返品」と入力し、Googleが残りの部分を補完してくれることを期待します。一方、サイト上のチャットボットと会話する場合、同じ人は次のように全文を入力します。「2週間前にこれを購入して、室内で1回履きましたが、半サイズ大きいものと交換できますか？」

この長い文章には、キーワードツールでは得られない情報が含まれています。そこには、商品名、状況、懸念事項、そして訪問者が望む結果が具体的に記されています。また、これは特定のページ上で発生しており、会話の開始場所を記録するチャットボットを使えば、どのページが質問に答えられなかったかを特定できます。

こうした長い質問の多くは、キーワードツールでは検索ボリュームがゼロと表示されますが、それは需要について、見た目ほど多くのことを示しているわけではありません。Googleによると、毎日行われる検索の15％は完全に新しいものだというため、実際の質問の大部分は、検索ボリュームの推定値では捉えきれないほど具体的すぎるか、あるいはあまりにも新しいものです。チャットボットのログは、検索頻度を推定するのではなく、ユーザーが実際に何を尋ねたかを記録するため、こうした質問を確実に捕捉することができます。

チャットボットの会話データをエクスポートして整理する方法

トラフィックの量に応じて、1～3か月分の会話データから始めましょう。同じ質問が繰り返し出てくるのを確認できるだけのデータ量が必要ですが、最初の分析としては数百件の会話で十分です。

ほとんどのチャットボットツールでは、会話記録をエクスポートできるか、少なくとも閲覧することができます。この作業では、各会話について、訪問者の質問、会話が始まったページ、そしてボットが回答できたかどうかという情報が必要です。例えば、ElfsightのAIチャットボットは、各会話を要約と会話が始まったページとともに保存し、回答できなかった質問については別のリストとして管理しています。 どのツールを使用する場合でも、回答できなかった質問のリストから始めるのが最適です。なぜなら、それはコンテンツにすでに存在する「不足部分」のリストだからです。

ログをスプレッドシートやグループ化用のAIツールに取り込む前に、氏名、メールアドレス、電話番号、注文番号を削除してください。必要なのは質問であり、個人ではありません。また、分析ファイルから個人データを排除しておくことで、後々法務チームとのやり取りを避けることができます。

会話記録を読み込み、要約はせいぜい手っ取り早い参考情報として扱うようにしましょう。要約はチャットボットモデルが会話を独自に解釈したものであり、モデルによる処理の一部は文字を出力する前に内部で行われており、その内容を確認するのは困難です。会話記録こそが訪問者が実際に入力した内容であり、その正確な言葉こそが、あなたが求めているキーワードデータなのです。

チャットボットの質問をトピック別に分類する方法

質問は、表現の仕方ではなく、その背後にあるニーズに基づいてグループ分けしてください。「大きいサイズに交換できますか？」「これは小さめですか？」「サイズが中間の場合、どのサイズを選べばいいですか？」は、サイズに関する1つの質問の3つの表現であり、これらは1つのクラスターに属します。

各クラスターについて、それがカバーする会話の数、質問が発生したページ、ボットが回答できたかどうか、そして訪問者がどの段階にあるかを追跡します。簡単なスプレッドシートで十分です。

「段階」の列によって、そのクラスターに対する対応が変わってきます。商品ページでの購入前の質問（サイズ、互換性、同梱物など）は、サポートの装いをしたコンバージョン上の問題です。 返品や配送状況の追跡といった購入後の質問は、良質なコンテンツによって軽減できるサポート負荷です。また、訪問者が「このサイトは信頼できるか？」や「実際に製造しているのは誰か？」と尋ねる場合、解決策は通常、より充実した「会社概要」ページや目立つレビューの掲載ですが、こうした点はキーワードツールでは提案されにくいものです。

AIモデルなら、数百件の質問を数分でグループ分けする一次処理を行うことができます。ただし、モデルは単語は共通していても意図が異なる質問を統合してしまう可能性があるため、集計結果を鵜呑みにする前に、手作業でクラスターを確認してください。

チャットボットの質問と検索需要を照合する方法

各クラスターを、ユーザーがGoogleに入力するような検索形式のクエリに2～3つ変換し、Ranktrackerの「Keyword Finder」などのキーワードツールで分析します。「42と43の間ですが、どちらを選べばいいですか？」という質問は、「トレイルランナーのサイズ」、「サイズが中間にあるトレイルランナー」、そしてブランド名に「サイズ通り」を組み合わせたクエリになります。

クエリに検索ボリュームがあり、検索結果ページで上位表示が可能であれば、そのクラスターはコンテンツ作成の好機となります。ガイド記事、比較記事、あるいは単独で検索順位を獲得できる適切な回答を作成しましょう。

検索ボリュームがほとんどないかゼロであっても、そのクラスターがチャットで頻繁に話題に上る場合は、回答は依然として重要です。その質問が投稿されているページに回答を掲載しましょう。新たなトラフィックは呼び込めませんが、既存の訪問者を支援することになり、そうした訪問者こそが購入に最も近い層です。

検索結果ページも確認しましょう。上位の結果がフォーラムのスレッドやRedditの投稿である場合、その質問は実際に存在しており、これまでの回答は不十分です。これは通常、小規模なサイトにとっては朗報です。もしそのクラスターがチャットではめったに話題にならず、検索でも見つからない場合は、サポートチームに任せておきましょう。

サイト上の各回答の配置場所

回答は、質問が1ページに収まる範囲でない限り、訪問者が質問をした場所と同じ場所に配置します。

適切であれば、訪問者自身の言葉を活用しましょう。例えば、「この商品はサイズが小さめですか？」という質問が頻繁にある場合、商品ページに「この商品は通常より約半サイズ小さめですので、多くの人はワンサイズ大きめを注文しています」と明記しておくと、ページをざっと見ている買い物客の助けになります。また、次に誰かが同じ質問をした際にチャットボットが明確な情報源として参照でき、AIアシスタントが別の場所で同じ質問に答えるためにページを参照した際にも、引用できる情報を提供できます。

計画に組み込むべき変更点として、Googleは2026年5月7日をもってFAQのリッチリザルトの表示を停止しました。FAQセクションは、読者やチャットボットのために作成する価値は依然としてありますが、検索結果で特別なスペースを確保することはできなくなりました。これは、読者が答えを探している場所、つまり多くの場合、別のFAQページではなく商品ページそのものに回答を配置すべきであるという、さらなる理由となります。

新しいコンテンツが効果を発揮したかどうかの確認方法

チャットボットが最も迅速な指標を提供してくれます。回答を公開してから2～4週間後、同じコンテンツクラスターを再度確認してください。コンテンツが本来の役割を果たしていれば、そのページでその内容に関する会話が減少しており、残りの質問にはボットが新しいテキストに基づいて回答しているはずです。

検索の分析には時間がかかります。コンテンツクラスターからのクエリを、Ranktrackerの「Rank Tracker」などのランクトラッカーに登録し、2～3ヶ月経過してから評価するようにしてください。

チャットボットの数値に関する注意点：質問数が減少したからといって、訪問者数が減少したとは限りません。クラスターの質問数を単純な件数だけでなく、全会話に占める割合と比較してください。そうすることで、質問数が少ない月が、あたかもコンテンツの成功であるかのように見誤ることを防げます。

チャットボットのキーワード調査に関する月次ルーチン

最初の作業が完了すれば、その後のループは月に1時間程度で済むはずです。前月の会話をエクスポートし、クラスターを更新し、新しいクラスターを検索データと照合し、ページに割り当て、前月の修正が数値に変化をもたらしたかどうかを確認します。

これは、検索者が質問の全文だけでなく、質問をした際に閲覧していたページ情報も残してくれるという点で、珍しいタイプのキーワード調査と言えます。