AI時代のSEOでは、キーワード選定の考え方も変わります。
以前から、検索数だけでキーワードを選ぶのは危険でした。
ただ、生成AIやAI検索が広がることで、より一層「なぜそのキーワードを狙うのか」が重要になっています。
検索数が多いキーワードを狙っても、読者の検討段階が遠ければ問い合わせには繋がりにくいです。
反対に、検索数が少なくても、自社のサービスや診断フォームに近いキーワードなら、優先する価値があります。
この記事では、AI時代にSEOで狙うべきキーワードと、捨てるべきキーワードの考え方を整理します。
AI時代でもキーワード選定は重要
AI検索が広がると、キーワード選定は不要になると思われることがあります。
しかし、現時点ではキーワード選定の重要性は残っています。
理由は、読者の悩みや検索意図を整理する入口になるからです。
キーワードを見ることで、以下が見えてきます。
- 読者が何に悩んでいるか
- どの言葉で調べているか
- 認知段階か比較検討段階か
- どの施策に関心があるか
- 自社の導線に近いか
AIで記事を作る場合でも、キーワードと検索意図が曖昧だと、一般論の記事になりやすいです。
キーワード選定は、AIに記事を書かせる前の設計図です。
検索数だけで選ばない
キーワード選定でよくある失敗が、検索数だけを見ることです。
検索数が多いキーワードは魅力的です。
たとえば、「WEBマーケティング」のようなキーワードは検索数が大きいです。
ただし、検索意図が広すぎます。
検索している人の中には、意味を知りたい人、転職を考えている人、スクールを探している人、会社を探している人、自社の集客を改善したい人が混ざります。
このようなキーワードは、記事を作っても読者の目的が分散しやすいです。
一方で、「WEB集客 丸投げ」や「問い合わせを増やす 方法」のようなキーワードは、検索数がそこまで大きくなくても、課題が具体的です。
SEOでは、検索数の大きさだけではなく、検索意図の近さを見る必要があります。
狙うべきキーワード
AI時代に狙うべきキーワードは、以下の条件を満たすものです。
- 読者の悩みが明確
- 自社の経験やデータで答えられる
- 診断フォームや問い合わせに自然に繋がる
- 関連記事を作りやすい
- X投稿や広告にも展開しやすい
- 公開後に数字で検証できる
特に重要なのは、自社の一次情報で答えられるかです。
AIで一般論の記事は作りやすくなりました。
だからこそ、実際の運用データ、失敗、改善ログ、管理シート、API連携状況などを入れられるテーマが強くなります。
0からWEB集客ラボの場合、以下のようなキーワードは狙いやすいです。
| キーワード | 狙いやすい理由 |
|---|---|
| SEO オワコン | 実験テーマそのものと合う |
| AI SEO対策 | AIとSEOの接点を検証できる |
| WEB集客 何から始める | 診断フォームに繋げやすい |
| X 投稿 分析 | X APIや投稿ログと相性が良い |
| SEO リライト | Google Search Consoleの数字で検証しやすい |
検索需要、自社の検証テーマ、CV導線が重なるキーワードを優先します。
捨てるべきキーワード
逆に、捨てるべきキーワードもあります。
捨てるとは、永久に扱わないという意味ではありません。
初期フェーズでは優先しないという意味です。
たとえば、以下のようなキーワードです。
- 検索意図が広すぎる
- 自社の導線に遠い
- 一次情報を出しにくい
- 競合が強すぎる
- 読者の検討段階が遠い
- 記事を書いても次の行動が作りにくい
たとえば、「マーケティングとは」のような広いキーワードは、検索数は大きくても、0からWEB集客ラボの初期導線とは遠い可能性があります。
「WEBマーケティング 年収」のようなキーワードも、転職意図が強く、問い合わせや診断フォームには繋がりにくいかもしれません。
初期段階では、検索数が大きいだけのキーワードより、自社の目的に近いキーワードを優先します。
キーワードを3分類する
キーワードは、いきなり採用か不採用で決めるより、3分類にすると扱いやすいです。
おすすめは、以下です。
| 分類 | 意味 |
|---|---|
| 採用 | 早めに記事化する |
| 保留 | 関連記事や内部リンクが増えてから扱う |
| 捨てる | 初期フェーズでは扱わない |
採用するのは、検索意図が明確で、診断フォームや問い合わせに近く、自社のデータで答えられるキーワードです。
保留にするのは、重要ではあるものの、今すぐ記事化しても弱くなりそうなキーワードです。
捨てるのは、初期の目的から遠いキーワードです。
この分類を管理シートに残しておくと、後からなぜその記事を書いたのかを振り返りやすくなります。
Google Ads APIで検索需要を見る
キーワード選定では、Google Ads APIで月間検索数や競合性を見ることもできます。
0からWEB集客ラボでは、Google Ads APIを使ってキーワードごとの月間検索数、競合性、推定CPCの目安を取得しています。
ただし、Google Ads APIの数字だけで決めるわけではありません。
見るのは、あくまで判断材料です。
検索数が大きいキーワードは、需要がある一方で競合も強くなりやすいです。
検索数が小さいキーワードでも、CVに近ければ優先する価値があります。
Google Ads APIは、検索需要をざっくり見るために使い、最終判断は検索意図や事業上の重要度と合わせて行います。
ラッコキーワードで関連語を広げる
ラッコキーワードは、関連語やサジェストを広げるのに便利です。
1つのキーワードから、読者がどのような言葉で検索しているかを見られます。
たとえば、「AI SEO」だけを見るのではなく、以下のような関連語も確認します。
- AI SEO対策
- 生成AI SEO
- AI検索 SEO
- AI記事 SEO
- AI Overview SEO対策
関連語を見ることで、1本の記事でどこまで扱うか、別記事に分けるべきかを判断できます。
オウンドメディアでは、1記事で全部を詰め込むより、関連テーマを内部リンクで繋げる方が読みやすくなります。
Xの反応も見る
AI時代のSEOでは、検索需要だけでなく、Xで反応されやすいテーマかも見ています。
理由は、記事を公開した後にX投稿へ展開するからです。
検索数がそこまで大きくなくても、Xで反応されやすいテーマなら、記事公開後の初速を作れる可能性があります。
たとえば、以下のようなテーマはXでも発信しやすいです。
- SEOはオワコンなのか
- AI記事量産の危険性
- X投稿分析を記事テーマに使う方法
- Google Ads APIでキーワード調査を自動化する方法
- オウンドメディア初期の失敗
記事テーマを決めるときは、検索で読まれるかだけでなく、Xで語れるかも見ます。
SEOとXをセットで設計すると、1本の記事から複数の接点を作れます。
初期フェーズで優先するキーワード
0から立ち上げたばかりのメディアでは、いきなりビッグキーワードを狙いすぎない方が現実的です。
初期フェーズでは、以下を優先します。
- 実験ログにできるキーワード
- 読者の悩みが具体的なキーワード
- 診断フォームに繋げやすいキーワード
- 関連記事を増やしやすいキーワード
- 数字を追いやすいキーワード
たとえば、0からWEB集客ラボなら、以下のような流れです。
- SEOはオワコンなのか
- WEB集客で何から始めるべきか
- X投稿分析をどう記事化するか
- Google Search Consoleをどう見るか
- GA4で何を見るか
- SEOリライトをどう行うか
これらは、単体の記事としても使えますが、内部リンクで繋げることでサイト全体のテーマが明確になります。
AIを使ったキーワード選定の注意点
AIを使うと、キーワード候補を大量に出せます。
ただし、候補が増えるほど、どれを優先するかが重要になります。
AIに任せきりにすると、検索数が大きい一般的なキーワードや、きれいに見えるだけのテーマが増えることがあります。
AIを使う場合でも、人間側で以下を判断します。
- 自社の目的に合うか
- 読者の悩みが具体的か
- 一次情報を出せるか
- 記事公開後に数字を見られるか
- 診断フォームや問い合わせに繋がるか
AIは候補出しや分類には便利です。
しかし、最終的な優先順位は、事業目的と運用データを見て決める必要があります。
まとめ
AI時代のSEOでも、キーワード選定は重要です。
ただし、検索数だけで選ぶのではなく、検索意図、CVへの近さ、一次情報を出せるか、Xや広告へ展開できるかまで見る必要があります。
狙うべきキーワードは、自社の検証テーマや導線に近く、読者の悩みに具体的に答えられるものです。
捨てるべきキーワードは、検索数が大きくても、自社の目的から遠く、次の行動に繋がりにくいものです。
0からWEB集客ラボでは、Google Ads API、ラッコキーワード、X API、Google Search Console、GA4を組み合わせながら、キーワード選定と改善を検証していきます。
自社に必要なWEBマーケティング施策やキーワード優先順位を整理したい場合は、以下の診断フォームも参考にしてください。
