Googleの検索ワードTOP30サイトを母集団に共起語を抽出します。 共起語とは、任意キーワードの文章を書くにあたって「キーワードと合わせて使用される確率が高いワード」です。 検索ワードを入力すると、共起語として認識されていると思われる単語を出力します。
共起語のSEO効果については、これまでさんざん議論されてきました。 上位表示に貢献していると考えるWebマーケターもいれば、Googleは共起語を検索順位づけのファクターとしてとらえておらず、そのため全く考慮に入れる必要はないと述べるコンサルタントもいます。 結局、実際のところどうなのでしょうか? 難しい問いですが、これにこたえるべく、今回は 共起語とは何か、そして共起語に関する正しい知識と気になるSEO効果 について、さらにはKeywordmapという共起語分析ツールを紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。 記事に含まれていない共起語を調べたいならKeywordmap~1週間、無料で使えます~ 共起語とは 共起語はSEOに効果があるのでしょうか。 相関関係として、 抜け漏れていた共起語をコンテンツに追加すると情報網羅性が高まり、結果としてユーザーニーズを満たして、Googleに評価される ということはあり得ます。ポイントは、上位表示されているWebページが含有する共起語を、コンテンツに含ませるという点です。 さて、ではまずそもそも共起語とは何か、について考えていきましょう。 共起語とは?
共起語ツールを使ってSEOコンテンツを作成する方法 共起語(読み方:「きょうきご」)とは、あるキーワードが含まれた文章コンテンツの中に、そのキーワードと一緒に頻繁に出てくる単語のことです。 たとえば、「たらこスパゲティ」というキーワードなら、「レシピ」「簡単」「作り方」が同じ文章の中に出てくる可能性が高い単語として位置づけられます。それが共起語です。共起語は、Googleが特定のWebコンテンツの専門性や情報網羅性を判断する際の1つの要素になっていると見られ、共起語を適切に使用することでコンテンツを検索結果で上位表示させることに役立ちます。 本来は共起語などを気にせず、質の高いコンテンツを執筆すれば自ずと共起語がコンテンツ内に含有されます。 ペルソナに合わせて適切なコンテンツを作成する事で、質の高いコンテンツが出来、共起語も自然に含まれる事で検索エンジンからの評価も高める事が出来ます。 無闇に共起語を含有させるのではなく、飽くまでもユーザーの検索意図に合わせたコンテンツの制作から軸をぶらさないようにしましょう。 今回は、検索上位に表示されやすいコンテンツを作りたいとお考えの方のために、共起語の基礎知識やSEO効果、上手な活用方法についてご紹介します。 共起語の意味とは? コンテンツ作りに共起語をうまく活用するために、まずは共起語の基礎知識を知っておきましょう。共起語の意味や具体例、よく似た言葉である「関連語」との違いについてお伝えします。 共起語(きょうきご)とは? 共起語とは、主軸となるキーワード「A」に対して、関連性が強く一緒に用いられる頻度が高い単語「B」 のことです。キーワード「A」の周囲によく現れる単語とも言えます。「B」にあたる単語は1つではなく、複数存在します。 たとえば、「動画」というキーワードで作成されたあるコンテンツを見てみると、同じページ上に「再生」「YouTube」「ニュース」「音楽」「配信」といった単語が頻繁に出ています。このようにキーワードと一緒に使われる単語が共起語です。 SEO的な観点でいうと、共起語とは、対策キーワード「A」で検索したとき、検索結果で上位表示されるコンテンツの中に多く現れる単語です。 上位表示されるということは、特定のキーワードが含まれたコンテンツに対してGoogleが一定の評価を与えているということです。 コンテンツ作成の際は、キーワードだけでなく、一緒に共起語を盛り込むと、Googleはそのコンテンツがユーザーの疑問や悩みに応えている情報網羅性や専門性の高い内容だと評価する傾向があります。その結果、コンテンツを検索上位に表示させることに役立ちます。つまり共起語を適切に使用することは、SEO上、効果的であるということです。 共起語と関連語との違いは?
まずは7日間、無料でお試ししてみませんか? 全機能使えます! その他の無料共起語ツール Keywordmap以外にも共起語を調査ツールは数多くあります。 以下で紹介する共起語ツールも参考にしてみてください。 共起語分析ツール 無料の共起語検索ツール。 共起語の基本的な説明や、サジェストキーワードとの違いが解説されているため、コンテンツ作成の際に参考にすることができます。 また、調査キーワードと関連する共起語がマインドマップの形で見られるため、視覚的に共起語を把握することが可能です。 リンク: 共起語分析ツール 共起語検索 オーソドックスな共起語の調査ツールです。 調べたいキーワードを検索窓に入力して検索すると、短時間で共起語を表示します。 リンク: 共起語検索 ラッコキーワード 無料のキーワードリサーチツールです。 対象キーワードを入力すると、共起語だけでなく関連する掛け合わせキーワードやGoogleトレンドなどもチェックすることができます。実用性の高いツールで、キーワード選定やコンテンツ作成に役立ちます。 リンク: ラッコキーワード この記事を書いたライター Keywordmap編集部 デジタルマーケティングに役立つ情報を発信していきます。KeywormdapとはコンテンツマーケティングやSEO、SNSマーケティングの調査、分析ツールです。詳しくはこちら⇒
jpは、独自のクローラーで収集したブログ記事から関連語や今流行りのテーマ・キーワードを調査できるWebツールです。 Googleの検索データとは異なり、現在ブログで書かれている内容を主体としている為、キーワードや重要テーマの抜け漏れを早期に発見できます。 主キーワード「ファンデーション」の関連ワードとして「肌」や「ニキビ」、「塗り」など関連性・共起性が高いワードが表示されます。 Google検索ではさほど出現しなくとも、よく記事内(ブログ)で出現するキーワードから共起語を探す歳に兆し. jpを利用する事が可能です。 共起語からヒントを得てコンテンツを充実させ、上位検索順位を狙おう 共起語からユーザーの検索意図を探し出しコンテンツとして書き起こす事で、SEO的な効果(対策キーワードでの順位上昇)が期待できます。ただし、コンテンツの中に無理やり共起語を盛り込んでも意味がないばかりか、不自然な文章になったりして、Googleから低評価されるおそれもあります。ユーザーのニーズを知り、自身のWebサイトを充実させるための手がかりとして使うのが良いでしょう。共起語分析ツールの結果を見るだけでも、コンテンツ改善のヒントが得られるはずです。
ある単語と一緒に使用されることが多い語句を意味する" 共起語(きょうきご) "をご存知ですか?
共起語ツールは、 指定したワードの検索結果上位サイトのコンテンツを分析し、自動で共起語を抽出してくれるツール です。 共起語ツールは検索上位に位置する記事が使っているワードを抽出し、抜け漏れをなくすことができるため、多くの人に利用されています。 無料で利用できる共起語ツール一覧 基本的には、共起語ツールは無料で利用できるものばかりです。今回は、無料の中でもおすすめ順にツールを紹介します。 共起語検索 昔からある共起語検索ツールです。検索結果もシンプルでわかりやすく、初心者でも簡単に共起語をチェックすることができます。 Findword Findwordは、共起語を検索してくれるだけでなく、自分のサイトを追加することで、自分のサイトに足りないワードも教えてくれます。新規キーワードを考えるだけでなくリライトでも利用できるツールです。「共起語検索」と「Findword」は会員登録なしでここまで使えるというのはかなり便利です。 共起語調査ツール こちらはサクラサクラボのツールです。GoogleだけでなくYahoo!
現在は第3次AIブームと呼ばれ、その主役は、ディープラーニング(深層学習)です。 ディープラーニングは、学習によって自動で特徴量を抽出できるため、大量のデータを入力さえすれば、勝手に賢くなると思われています。 そこで、一時は、大量の会話データを入力すれば、自動で会話できるようになるかと思われていましたが、実際は、そうはなりませんでした。 それでは、なぜ、ディープラーニングは、会話、自然言語処理に対応できないのでしょう?
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 1)=1. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. 自然言語処理 ディープラーニング図. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.
身近な自然言語処理(NLP) 「自然言語を処理する」ということ一体どういうことなのでしょうか? 日々の生活でも取り入れられて、知らない間に私たちの生活を便利にしてくれている自然言語処理(NLP)について以下をはじめ様々なものがあります。 日本語入力の際のかな文字変換 機械翻訳 対話システム 検索エンジン 等々 3. 自然言語処理の流れ 以上のような技術を実現するのが自然言語処理で、まずは処理するための「前処理」というものを見ていきます。 はじめに、解析するための「元のデータ」が必要になり、このときできるだけ多くの高品質なデータを収集すると、後の処理が楽になるとともに、最終的に出来上がるモデルの品質が高くなります。 データの収集を終えたら、必要な部分を取り出したり不要なデータを削除したりします。 3-1. 自然言語処理のための前処理 3-1-1. ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 ｜Appier. コーパス 近年、コンピュータの記憶容量や処理能力が向上し、ネットワークを介してデータを交換・収集することが容易になりました。 その為、実際の録音やテキストなどを収集し、そのデータを解析することによって、言語がどのように使われているかを調べたり、そこから知識を抽出したりといったことが広く行われています。 このように、言語の使用方法を記録・蓄積した文書集合(自然言語処理の分野ではコーパスと呼ぶ)が必要になります。 3-1-2. 辞書 日本語テキストを単語に分割し、ある日本語に対する「表層形」「原形」「品詞」「読み」などを付与するなど何らかの目的を持って集められた、コンピュータ処理が可能なように電子的に情報が構造化された語句のリストである辞書も必要です。 3-1-3. 形態素解析 テキストを言語を構成する最小単位である単語を切り出す技術(形態素解析)も必要になります。 単語は言語を構成する最小単位で、文書や文を1単位として扱うよりも正確に内容を捉えられ、文字を1単位として扱うよりも意味のある情報を得られるというメリットがあるため、自然言語処理では、多くの場合、単語を1つの単位として扱っています。 英語テキストを扱う場合、基本的に単語と単語の間はスペースで区切られているため、簡単なプログラムでスペースを検出するだけで文を単語に分割できるのですが、日本語テキストでは通常、単語と単語の間にスペースを挿入しないため、文を単語に分割する処理が容易ではありません。 つまり、形態素解析は、日本語の自然言語処理の最初のステップとして不可欠であり、与えられたテキストを単語に分割する前処理として非常に重要な役割を果たしています。 3-1-4.