広告や特集を、もっと「自分ごと化」される訴求に変えるには
検索クエリを目的・シーン・KBF・RTB・感情の5視点で分析し、広告や特集の訴求改善に活かす方法を解説。EC担当者の経験に検索データを掛け合わせ、購買前データを販促へ活用する考え方を紹介します。
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ECの広告や特集は、担当者の経験と勘によって支えられています。
どの季節に、どの商品が動きやすいのか。
どのターゲットに、どんな見せ方をすると反応がよいのか。
どの言葉なら、商品の魅力が伝わりやすいのか。
こうした感覚は、日々の運営や売上データ、顧客の反応を見続けてきたからこそ蓄積される重要な資産だと言えます。
ただ、その効果をさらに高めようとするとき、もう一つ見ておきたいデータがあります。
それが、ユーザーが検索窓に入力している「検索クエリ」です。
よい企画ほど、ユーザーの今の関心と合っているかが重要になる
広告も特集も、最終的にはユーザーに「これは自分に関係がある」と感じてもらう必要があります。
たとえば、担当者が「これからニーズが増えそうなのでサッカー好きの人におススメのプレゼントをまとめよう」と考えて特集を作ったとします。
しかし実際のユーザーが検索しているのは、単なる「プレゼント」ではなく、
「初心者でも使いやすいものがいいんだけど」
「雨の日に使っても汚れないものがいいな」
「動きやすくてプレイを邪魔しないものがいいかな」
「何度も洗濯してもゴワゴワしないものがいい」
といった、もう少し具体的な文脈かもしれません。
この文脈と広告や特集の訴求が合っているほど、ユーザーはクリックしやすくなります。
逆に、商品の魅力は伝えていても、その時点の悩みや選択基準から少し離れていると、「いい商品そうだけど、今の自分向けではない」と感じられてしまう可能性があります。
つまり、広告や特集の成果をさらに高めるには、ターゲット像だけでなく、ユーザーが検索している瞬間の意図を読むことが重要になります。
検索クエリは、5つの視点で見ると「購買前の本音」が見えてくる
検索クエリを見るときに大切なのは、単に「どの商品名が入力されたか」を集計することではありません。
その言葉の中に、ユーザーの目的や迷いがどのように表れているかを見ることです。
特に見るべきポイントは、次の5つです。
1つ目は、ユーザーの目標です。
何を探しているのか。トップスなのか、シューズなのか、インナーなのか。まずは検索の目的を捉えます。
2つ目は、検索内容シチュエーションです。
どんな場面で使いたいのか。季節や天候に合わせたいのか、大会で使いたいのか、日々のランニングやトレーニングで使いたいのか。商品が使われる文脈を見ます。
3つ目は、KBFです。
KBFとは、Key Buying Factorの略で、ユーザーが商品を選ぶときに重視する基準のことです。機能や性能、デザイン、サイズ、価格、対象年齢や性別など、何を基準に選ぼうとしているのかを見ます。
4つ目は、RTBです。
RTBとは、Reason to Believeの略で、ユーザーが「この商品なら信頼できそう」と思う根拠です。ランキングで人気なのか、SNSでおすすめされていたのか、レビューや実績があるのか。購入に進むための納得材料を見ます。
5つ目は、センチメントです。
検索しているときの感情です。「自分に似合うか不安」「サイズが合うか心配」「もっとこういうデザインが欲しい」「失敗したくない」といった不安や期待、迷いが含まれます。
この5つを分けて見ることで、検索クエリは単なるキーワードではなく、広告や特集を考えるための「購買前データ」に変わります。
スポーツブランドの例で考えるインテント分析
例えばスポーツブランドの例で考えてみましょう。
まず、ユーザーは「トップス」「シューズ」「インナーウェア」「ランニングシューズ」など、具体的に欲しいアイテムを探しています。
ただし、それだけではありません。
「季節や天候に合わせたい」
「大会や競技で使いたい」
「通勤にも使いたい」
「日々のランニングやトレーニングで使いたい」
といった検索シチュエーションも、クエリの中に表れています。
さらに、商品を選ぶ基準としては、機能や性能、サイズ、デザイン、価格、対象などが多く見られました。
たとえば同じシューズを探している場合でも、あるユーザーは「機能性」を重視しているかもしれません。
別のユーザーは「デザイン」や「普段着との合わせやすさ」を気にしているかもしれません。
また別のユーザーは、「大会で使えるか」「雨の日でも大丈夫か」といった利用シーンを重視しているかもしれません。
ここまで分かると、広告や特集の作り方も変わります。
単に「おすすめプレゼント特集」と打ち出すのではなく、
「初めての大会前に選びたいサッカーボール」
「雨の日のランニングに使いやすいシューズ」
「汗シミが目立たない、動きやすいスポーツウェア」
「洗濯をたくさんしてもごわつかないタオル」
のように、ユーザーの検索意図に近い切り口を作りやすくなります。
広告や特集は、検索クエリからもっと磨ける
検索クエリを5つの視点で読むと、広告コピーや特集タイトル、LP、商品ページで何を強調すべきかが見えやすくなります。
たとえば、ユーザーが「価格」よりも「機能」を重視しているカテゴリであれば、割引訴求よりも、使いやすさや性能を前面に出した方が反応しやすいかもしれません。
「季節・天候」の文脈が多い商品群であれば、季節特集や天候別の売り場を作る方が、ユーザーにとって自分ごと化されやすくなります。
「サイズ」や「似合うかどうか」への不安が多いカテゴリであれば、商品ページや特集内でサイズ選びの安心材料を出すことが、比較検討を後押しするかもしれません。
このように、EC担当者としての経験に検索データを掛け合わせることで、よりユーザーのニーズに合った訴求を含めた特集や広告を作ることができるのです。
検索意図に合った訴求は、成果にもつながり始めている
この考え方は、ECや広告の領域でも広がり始めています。
Google Adsは、AI時代の検索ではユーザーのクエリがより複雑で会話的になり、その中に深い意図が表れると説明しています。
そして、広告側もその意図に合わせてメッセージや遷移先を最適化することが重要になっているとしています。
また、EC検索におけるCVR予測の研究では、検索クエリやユーザー行動ログなどを活用して検索CVRを予測・改善することで、オンラインA/Bテストにおいて検索CVRの向上が確認されています。
AlibabaのDouble 11に関する研究でも、販促時の購買パターンを過去データから捉え直し、広告システムに反映することで、CVRや収益性の改善につながったことが示されています。
つまり、検索や行動に表れるユーザーの文脈を読み取り、広告や販促に反映することは、単なる分析ではありません。
成果を高めるための実務的なアプローチになりつつあります。
まとめ：検索ログは、広告と特集をより強くする「エビデンス」になる
これまで検索ログは、サイト内検索の改善や、検索結果の精度向上のために使われることが多かったかもしれません。
しかし、検索クエリにはそれ以上の価値があります。
ユーザーが何を探しているのか。
どんな場面で使いたいのか。
何を基準に選ぼうとしているのか。
何があれば信頼できるのか。
どんな不安や期待を持っているのか。
こうした購買前の意図を分析によって読み取ることで、広告や特集はユーザーにとって「これは自分のための提案だ」と感じやすいものとなり、結果的にCVRが上がるのです。
genserではPoC段階から、ユーザーの検索クエリを、目的、検索内容シチュエーション、KBF、RTB、センチメントの5つの視点で独自に分析し、レポートとして可視化できます。
検索クエリから見える意図データを広告・特集・商品ページ改善に生かしたい方は、ぜひgenserの資料をご覧ください。
参考
• Google Ads / Business Insider「The rise of complex queries is reshaping Google Search. Here's what it means for marketers.」
https://www.businessinsider.com/sc/explore-ai-driven-changes-in-google-search-and-their-impact-on-marketing
• arXiv「On the Practice of Scaling Search Conversion Rate Prediction」
https://arxiv.org/abs/2605.29232
• arXiv「Capturing Conversion Rate Fluctuation during Sales Promotions: A Novel Historical Data Reuse Approach」
https://arxiv.org/abs/2305.12837
ECの広告や特集は、担当者の経験と勘によって支えられています。
どの季節に、どの商品が動きやすいのか。
どのターゲットに、どんな見せ方をすると反応がよいのか。
どの言葉なら、商品の魅力が伝わりやすいのか。
こうした感覚は、日々の運営や売上データ、顧客の反応を見続けてきたからこそ蓄積される重要な資産だと言えます。
ただ、その効果をさらに高めようとするとき、もう一つ見ておきたいデータがあります。
それが、ユーザーが検索窓に入力している「検索クエリ」です。
よい企画ほど、ユーザーの今の関心と合っているかが重要になる
広告も特集も、最終的にはユーザーに「これは自分に関係がある」と感じてもらう必要があります。
たとえば、担当者が「これからニーズが増えそうなのでサッカー好きの人におススメのプレゼントをまとめよう」と考えて特集を作ったとします。
しかし実際のユーザーが検索しているのは、単なる「プレゼント」ではなく、
といった、もう少し具体的な文脈かもしれません。
この文脈と広告や特集の訴求が合っているほど、ユーザーはクリックしやすくなります。
逆に、商品の魅力は伝えていても、その時点の悩みや選択基準から少し離れていると、「いい商品そうだけど、今の自分向けではない」と感じられてしまう可能性があります。
つまり、広告や特集の成果をさらに高めるには、ターゲット像だけでなく、ユーザーが検索している瞬間の意図を読むことが重要になります。
検索クエリは、5つの視点で見ると「購買前の本音」が見えてくる
検索クエリを見るときに大切なのは、単に「どの商品名が入力されたか」を集計することではありません。
その言葉の中に、ユーザーの目的や迷いがどのように表れているかを見ることです。
特に見るべきポイントは、次の5つです。
1つ目は、ユーザーの目標です。
何を探しているのか。トップスなのか、シューズなのか、インナーなのか。まずは検索の目的を捉えます。
2つ目は、検索内容シチュエーションです。
どんな場面で使いたいのか。季節や天候に合わせたいのか、大会で使いたいのか、日々のランニングやトレーニングで使いたいのか。商品が使われる文脈を見ます。
3つ目は、KBFです。
KBFとは、Key Buying Factorの略で、ユーザーが商品を選ぶときに重視する基準のことです。機能や性能、デザイン、サイズ、価格、対象年齢や性別など、何を基準に選ぼうとしているのかを見ます。
4つ目は、RTBです。
RTBとは、Reason to Believeの略で、ユーザーが「この商品なら信頼できそう」と思う根拠です。ランキングで人気なのか、SNSでおすすめされていたのか、レビューや実績があるのか。購入に進むための納得材料を見ます。
5つ目は、センチメントです。
検索しているときの感情です。「自分に似合うか不安」「サイズが合うか心配」「もっとこういうデザインが欲しい」「失敗したくない」といった不安や期待、迷いが含まれます。
この5つを分けて見ることで、検索クエリは単なるキーワードではなく、広告や特集を考えるための「購買前データ」に変わります。
スポーツブランドの例で考えるインテント分析
例えばスポーツブランドの例で考えてみましょう。
まず、ユーザーは「トップス」「シューズ」「インナーウェア」「ランニングシューズ」など、具体的に欲しいアイテムを探しています。
ただし、それだけではありません。
といった検索シチュエーションも、クエリの中に表れています。
さらに、商品を選ぶ基準としては、機能や性能、サイズ、デザイン、価格、対象などが多く見られました。
たとえば同じシューズを探している場合でも、あるユーザーは「機能性」を重視しているかもしれません。
別のユーザーは「デザイン」や「普段着との合わせやすさ」を気にしているかもしれません。
また別のユーザーは、「大会で使えるか」「雨の日でも大丈夫か」といった利用シーンを重視しているかもしれません。
ここまで分かると、広告や特集の作り方も変わります。
単に「おすすめプレゼント特集」と打ち出すのではなく、
のように、ユーザーの検索意図に近い切り口を作りやすくなります。
広告や特集は、検索クエリからもっと磨ける
検索クエリを5つの視点で読むと、広告コピーや特集タイトル、LP、商品ページで何を強調すべきかが見えやすくなります。
たとえば、ユーザーが「価格」よりも「機能」を重視しているカテゴリであれば、割引訴求よりも、使いやすさや性能を前面に出した方が反応しやすいかもしれません。
「季節・天候」の文脈が多い商品群であれば、季節特集や天候別の売り場を作る方が、ユーザーにとって自分ごと化されやすくなります。
「サイズ」や「似合うかどうか」への不安が多いカテゴリであれば、商品ページや特集内でサイズ選びの安心材料を出すことが、比較検討を後押しするかもしれません。
このように、EC担当者としての経験に検索データを掛け合わせることで、よりユーザーのニーズに合った訴求を含めた特集や広告を作ることができるのです。
検索意図に合った訴求は、成果にもつながり始めている
この考え方は、ECや広告の領域でも広がり始めています。
Google Adsは、AI時代の検索ではユーザーのクエリがより複雑で会話的になり、その中に深い意図が表れると説明しています。
そして、広告側もその意図に合わせてメッセージや遷移先を最適化することが重要になっているとしています。
また、EC検索におけるCVR予測の研究では、検索クエリやユーザー行動ログなどを活用して検索CVRを予測・改善することで、オンラインA/Bテストにおいて検索CVRの向上が確認されています。
AlibabaのDouble 11に関する研究でも、販促時の購買パターンを過去データから捉え直し、広告システムに反映することで、CVRや収益性の改善につながったことが示されています。
つまり、検索や行動に表れるユーザーの文脈を読み取り、広告や販促に反映することは、単なる分析ではありません。
成果を高めるための実務的なアプローチになりつつあります。
まとめ：検索ログは、広告と特集をより強くする「エビデンス」になる
これまで検索ログは、サイト内検索の改善や、検索結果の精度向上のために使われることが多かったかもしれません。
しかし、検索クエリにはそれ以上の価値があります。
ユーザーが何を探しているのか。
どんな場面で使いたいのか。
何を基準に選ぼうとしているのか。
何があれば信頼できるのか。
どんな不安や期待を持っているのか。
こうした購買前の意図を分析によって読み取ることで、広告や特集はユーザーにとって「これは自分のための提案だ」と感じやすいものとなり、結果的にCVRが上がるのです。
genserではPoC段階から、ユーザーの検索クエリを、目的、検索内容シチュエーション、KBF、RTB、センチメントの5つの視点で独自に分析し、レポートとして可視化できます。
検索クエリから見える意図データを広告・特集・商品ページ改善に生かしたい方は、ぜひgenserの資料をご覧ください。
参考
• Google Ads / Business Insider「The rise of complex queries is reshaping Google Search. Here's what it means for marketers.」
https://www.businessinsider.com/sc/explore-ai-driven-changes-in-google-search-and-their-impact-on-marketing
• arXiv「On the Practice of Scaling Search Conversion Rate Prediction」
https://arxiv.org/abs/2605.29232
• arXiv「Capturing Conversion Rate Fluctuation during Sales Promotions: A Novel Historical Data Reuse Approach」
https://arxiv.org/abs/2305.12837