検索キーワードから年齢・性別等の情報を調べてアクセス数･アフィリエイトのコンバージョンを増やす方法

最近、このブログや他のサイトでいろいろ試している・勉強している考え方について簡単に書いておこうと思います。総合ブログの飲食店レビューを収益化する方法に書いてある考え方の更に突っ込んだバージョンです。

これも分かりやすいように前回の記事の中にも登場したやつ↓を例にとってみましょう。

JR高松駅近くで徒歩でいけるおすすめ讃岐うどん屋さん
こちらをアフィリエイトの誘導例としてあげてみます

まず、『高松うどん』で検索する人ってどんな人なのかを想像してみてください。

できましたか？？？

できるわけねぇよ( ﾟДﾟ)ｳﾞｫｹ!!って突っ込みが来そうですが、ひとつひとつ選択肢をあげて簡単にですが解説していきます。

例えば、これくらいなら何となく想像ができるのではないでしょうか。

高松に行った人？行きたい人？行く予定の人？
どこに住んでいる人？
男性？女性？
年齢は？

そんなもんわかるか( ﾟДﾟ)ｳﾞｫｹ!!

っていう突っ込みが来そうですが、大まかには可能です。アクセス解析や公的機関や大手企業が出しているデータを参考にするだけで、ちょっと精度が上がる確率は高くなります。

じゃあ、サラッと見ていきましょう。

【もくじ】要約するとこんな内容

アクションを起こす前か後かを考える高松に行ったことがある人？行く予定の人？
Google Analyticsでどこに住んでいる人か調べる
アクセスしているまたは購入を考えている性別を考える
アクセスしてきている人の年齢を調べると分かることがある
キーワード調査と考え方のまとめ

アクションを起こす前か後かを考える高松に行ったことがある人？行く予定の人？

これらの選択肢から想像すると、もちろん行ったことがあっても検索してもおかしくない言葉ですけども、具体的に高松～高松駅周辺のどこのお店が美味しいのか探しています。

なんとなく行きたいな～うどん食いてーなぁと思っている人は検索しません。強い思いや希望が出てきた段階でリサーチしますよね。

で、もっと強烈になってくるのは、やっぱり『旅行やデートで行高松に行くことが決まっている』とか、『仕事や出張で行く予定』っていう場合に調べます。

バズ部さんの記事の『いますぐ客』、『おなやみ客』、『そのうち客』、『まだまだ客』の記事を見ると何となく想像ができるのではないでしょうか。詳しくは画像下のリンクからどうぞ。

画像引用：私が見込み客のコンバージョンを23倍にしたリスト管理の5つの仕組み(バズ部)

アクション･行動を起こす前か後かっていう風に大きく分けて考えると想像しやすいです。

この辺を考えると、微妙な用語チョイスが変わってきます。

Google Analyticsでどこに住んでいる人か調べる

なにもリサーチしないで、即興でその属性を私が想像して書いてみます。

香川県以外(特に高松市以外)の四国の方
大阪などの関西圏～岡山などの中国地方の方
九州地方北部の方
愛知･岐阜･三重の中部圏内
東京より上の東北･北海道の人はあまりいない

非常に大まかにですが、これが私がたったいま自分が予想した検索ユーザーです。ま、当たり前といえば当たり前なんですが高松に近いところが中心です。

なぜ、香川県以外(特に高松市以外)なのかというと、地元住民はそんなもの検索しなくても、うまいうどん屋やいきつけのお店が決まっていて、分かりきっているので検索しません。

また、関西や中国地方の方々や九州の北部の方を入れた訳は、海を挟んでいますがやっぱりお手軽にいける立地条件･距離だからです。香川近隣の地域の方でないと分からない交通事情ですが、日帰りツアーなんかもたっくさんあるわけです。馴染みのない遠方の方はわかりにくい部分です。

名古屋や我が三重県なんかからも、「うどんツアー行こうぜー！」っていう話になることも多々あるので、この辺もターゲットに入ると考えました。

それ以上遠くの場合、ちょっと旅行行こうぜー、うどん食いに行こうぜーって行けるような近い距離ではありませんので除外しました。もちろん、そういうこともあるのは十二分に承知ですが、あくまで相対数の問題としてなので。

んで、これはあくまでワタシの頭の中で浮かんだことにすぎません。

そこで出てくるのがアクセス解析です。

そのリサーチは、Webマーケッターの『ボーン・片桐』さんに調べてもらいました。

「今夜も俺のインデックスが加速する・・・！」

使ったのは皆さん御用達のGoogle Analyticsアクセス解析でございやす。

対象の記事がどの地域からのアクセスが多いのか調べてみました。

そうするとビンゴ！！！
大阪がダントツで多くてついで京都、名古屋、横浜、東京の新宿、広島。

このように頭でっかちで広い視野を持っていない自分の頭で想像することも大事ですが、このように客観的なデータを持ってくると、アフィリエイト広告が選択しやすくなりますし、コンバージョンが上がる近道になります。

ちなみに、このページへのたどり着き方はこうです。

Googleアナリティクス→[行動]→[サマリー]→[ページ]から対象記事を選択(対象記事がなければ下部の【レポート全体を見る】から)→[セカンダリディメンション]からユーザーを選択→[市町村]を選択して確認します。

ここ以外から、簡単にいけるかもしれませんがアナリティクスって使いにくいのでほとんど使ってませんので勘弁してください。

アクセスしているまたは購入を考えている性別を考える

化粧品やバストアップなんかのブログを書いているならまだしも、このブログでは男女比率なんかは気にしません。しかし、ブログによっては、もっと突っ込んで言えば記事によってはブログにアクセスしてきている男女比率を気にして作成した方がコンバージョンが上がります。

Google Analyticsを使っている場合は[ユーザー]→[ユーザーの分布]から、年齢や性別などチェックしたい項目を選べま確認できます。

なお、これらの情報を見るにはアナリティクス設定の広告向け機能のユーザー属性とインタレストカテゴリに関するレポートの有効化をオンにする必要があります。

また、古いトラッキングコードを取得して設定しているだけではだめで、ユニバーサルアナリティクスに移行していないといけません。

参考：Googleアナリティクスで年齢,性別のユーザー分布を確認！アクセス解析の使い方入門4 – ゆめぴょんの知恵

極端な話ユーザーの属性がハッキリしているブログの場合は、ブログに無関係な広告を貼っていても売れる場合があります。例えば、女性のアクセスが９０％のサイトだとして、そこに化粧品やシミ・シワの除去のごにょごにょごにょ。

あとはその性別にあった言葉を使って記事を書くっていうふうにもつながりますよね。

アクセスしてきている人の年齢を調べると分かることがある

これも上のグーグルアナリティクスから確認できます。

ただアクセス増えた☆-(ﾉﾟ∀ﾟ)八(ﾟωﾟ )ﾉｨｪｰｨっていう人ならこんな所気にする必要はありませんが、上の見だしの内容と関係しますが、年齢に合致した言葉使いができるっていうことがメリット。

20歳前後のユーザーが多いサイトで『マンモスうれぴー☆』って言ってたら痛いですからね。あっ、いましどの年齢でも使いませんか？？？ｗ

年齢が高めだと『美味しい』って言葉を使うけど、１０代だと『ヤバイ』とか『マジウメー』とかです。あくまで例えですけども。

つまり、年齢･年代にあった言葉を使って記事を書くっことで、アクセスも増やせて成約率も高くなるということになります。

あとは年齢を知ると分かってくることが他にもあります。

例えば、50歳よりもご高齢の方に売れそうな商品。そうですね、例えば関節痛が治るっていうことをうたった商品などをを取り扱ったとして売れるでしょうか？

売れないことはないと思いますが、売れにくい･売りにくいのは間違いありません。

なぜか？？？

その理由は、その年齢層はパソコン･スマホを使っていない・苦手、サイトへの登録や支払い方法がわけ分かっていない、またはそれらに対して恐怖心や不安があるからです。

そんな所まで考えられますよね。

キーワード調査と考え方のまとめ

簡単に４つの項目をあげてみましたが、最終的に『高松うどん』の記事は他にどんな広告を貼ったら効果的かっていうと、大阪や京都からの検索流入が多いのであれば『日帰りバスツアー』や『レンタカー』、『宿泊施設』などの広告の方が適しているかもしれませんね。

自分が書いているブログ記事やアフィリエイトへの誘導で、下記の5w2hっていうのを意識しているでしょうか？

ワタシの場合、普通の記事のときはあまり意識していませんが、ここぞ！ってという時はかなり意識して書いています。

When「いつ？」：日時を明確にする
Who「だれが、だれに？」：だれが、だれに合うのかとか。
Where「どこで？」：場所・どうやっていくか？
What「なにを？」：何の目的で何を伝えたいか？
Why「なぜ、どうして？」：どんな理由で、どうしてそれを伝えたいか？
How「どのように」：どんな方法で行われるのか？
How much（How many）：「（どのくらい）」：金額・数量はどれくらいか？

もっと進んで更なる飛躍を求めるならばこんな所も。ウェブライダーの松尾さんがおっしゃっていました。

ライダー式7つのコンテキスト Search＞なぜ検索したか？ Find＞なぜ見つかったか？ Click＞なぜクリックされたか？ Read＞なぜ読んでもらえたか？ Conversion＞なぜ成約したか？ Share＞なぜシェアされたか？ Bookmark＞なぜ保存されたか？

— ウェブライダー松尾茂起（松尾シゲオキ） (@seokyoto) 2015, 1月 20