顧客ニーズ・悩みをラッコキーワード×AIで分析!ターゲットに刺さるコンテンツを作ろう

顧客ニーズ・悩みをラッコキーワード×AIで分析!ターゲットに刺さるコンテンツを作ろう

「実際にどんな悩みやニーズがあるのか分からず、なかなかターゲットに刺さるコンテンツが作れない…」

記事や広告、LPの企画を考えていると、こんなお悩みが出てくることはありませんか?

そんなときは、ラッコキーワードとお使いのAIで、検索キーワードからユーザーの悩みや本音を洗い出すのがオススメです!

本記事ではコンテンツマーケター・BtoBマーケティング担当者・広告運用担当者の方向けに、ラッコキーワードを活用した「キーワードから顧客ニーズ・悩みを把握する方法」をご紹介します。

ライトプラン(月額990円~)から使えるラッコキーワードMCPなら、AIにプロンプトを1つ投げるだけで顧客ニーズ・悩み・作るべきコンテンツ案まで整理できます!

ラッコキーワードMCPを使ってみる

【最短】AI連携(MCP)で顧客ニーズ・悩みを把握する

顧客ニーズ・悩みの洗い出しは、「ラッコキーワードMCP」を使えばAIにプロンプトを1つ投げるだけで完了します。

MCPは「AIとラッコキーワードをつなぐ仕組み」のことです。一度連携しておけば、あとはAIに話しかけるだけで、AIが自分でラッコキーワードのデータを調べて、ユーザーの悩みや本音を整理してくれます。

※ラッコキーワードMCPはライトプラン(月額990円〜)以上でご利用可能です

【手順】

  1. お客様がお使いのAI(Claude・ChatGPT推奨)とラッコキーワードMCPを連携します。
  2. AIに以下のプロンプトを貼り付けて実行すると、ユーザーの悩み・顕在ニーズ・潜在ニーズ・作るべきコンテンツ案をまとめた一覧表が一度に提示されます。
    ※STEP1の「★」はご自身のキーワードに、キーワード増量オプション(ライトプラン以上)は使用有無を書き換えてお使いください

プロンプト

あなたはコンテンツマーケターです。以下の手順で、キーワードから顧客の悩み・顕在ニーズ・潜在ニーズを把握し、一覧表にまとめてください。
各ステップでラッコキーワードMCPのツールを使い、結果を踏まえて次に進んでください。

【前提】
- 対象キーワード:★

【Step1】サジェストキーワードの取得
サジェストキーワード取得(Google、キーワード増量オプションON)で対象キーワードのサジェストを取得してください。

【Step2】検索意図ごとの分類
Step1のキーワードを、検索意図(Know:知りたい/Do:したい/Go:行きたい/Buy:買いたい)ごとに分類してください。
各分類の件数と、代表的なキーワードを示してください。

【Step3】検索上位ページでの答え合わせ
見出し抽出(上位20ページ、h1〜h4)で対象キーワードの上位ページの見出しを取得してください。
上位ページが主にどの検索意図に答えているかを整理し、Step2の分類とズレがあれば指摘して分類を見直してください。

【Step4】悩みの定義
Step2〜3の結果から、ユーザーが抱えている悩みを5〜10個定義してください。
各悩みは「誰が・どんな場面で・何に困っているか」の形で書き、根拠となるキーワードを添えてください。

【Step5】顕在ニーズの抽出
Step4の悩みごとに、キーワードに直接表れている要望(顕在ニーズ)を抽出してください。

【Step6】潜在ニーズの推測
以下を取得し、Step4の悩みごとに、ユーザーも言語化していない本当の要望(潜在ニーズ)を推測してください。
推測の根拠となったLSI・質問文を添えてください。
- 潜在的な検索キーワード(LSI/PAA)

【Step7】顧客ニーズ一覧表とコンテンツ案
Step4〜6の結果を、以下の列を持つ表にまとめてください。
悩み/検索意図/顕在ニーズ/潜在ニーズ/根拠キーワード・質問/作るべきコンテンツ案

最終出力:
1. 検索意図別の分類(件数・代表KW)
2. 悩みの一覧
3. 顧客ニーズの一覧表

お使いのAIにラッコキーワードMCPを連携→プロンプトを投げるだけ!
たったの2ステップで、顧客ニーズ・悩み・作るべきコンテンツ案が一覧化されます!

ラッコキーワードMCPを使ってみる

ラッコキーワード(Web画面)から顧客ニーズ・悩みを把握する方法

ここではラッコキーワードMCPを使わずに、Web画面から取得したデータをAIに渡して顧客ニーズ・悩みを洗い出す方法をご紹介します。

具体的な手順は以下の通りです(全7ステップ)。

  • ①対象キーワードを決める
  • ②サジェストキーワードを収集する
  • ③検索意図ごとに分類する
  • ④検索上位ページで検索意図を確認する
  • ⑤ユーザーの悩みを書き出す
  • ⑥顕在ニーズと潜在ニーズを洗い出す
  • ⑦顧客ニーズ・悩みを一覧表として出力する

①対象キーワードを決める

顧客ニーズを調べるには、まず起点となるキーワードが必要です。

例えば「ふるさと納税」「勤怠管理システム」など、自社の商品・サービスに関係するキーワードを1つ決めましょう。

キーワードが決まっていない・見つけ方が分からない場合は以下の記事をご覧ください。

②サジェストキーワードを収集する

次に、対象キーワードと一緒に検索されているキーワード(サジェストキーワード)を収集します。

ユーザーが実際にどんなキーワードで検索しているかが見えてくるため、その背景にある悩みや本音を把握する上での重要な手がかりとなります。

STEP1:「サジェストキーワード」を開く

ラッコキーワードにログインし、サジェストキーワードを開きます。

STEP2:対象キーワードを入力して検索する

入力欄に①で決めたキーワードを入力し、虫眼鏡ボタンを押下します。

数秒ほど待つと、サジェストキーワードが一覧で表示されます。

キーワード増量オプションを使おう!

ライトプラン(月額990円~)以上の場合、キーワード増量オプションでさらに大量のサジェストキーワードを取得することが可能です。

    【手順】

  1. キーワード増量をONにし、再検索ボタンを押下します
  2. 表示されるサジェストキーワード数が増加します

STEP3:キーワードを出力する

STEP2の結果を【データ出力】>【JSON(AI向け)】で出力します。

③検索意図ごとに分類する

次に、収集したキーワードを検索意図(ユーザーが何をしたくて検索したのか)ごとに分けます。

検索意図は、大きく以下の4つに分けられます。

  • Know(知りたい):例「ふるさと納税 仕組み」
  • Do(したい):例「ふるさと納税 やり方」
  • Go(行きたい):例「ふるさと納税 ログイン」
  • Buy(買いたい):例「ふるさと納税 おすすめ 返礼品」

②で出力したJSONファイルをご自身がお使いのAIに添付し、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

添付したJSONファイルから、キーワードを検索意図(Know:知りたい/Do:したい/Go:行きたい/Buy:買いたい)ごとに分類し、各分類の件数と代表的なキーワードを示してください。

④検索上位ページで検索意図を確認する

次に、③で分類した検索意図が実際の検索結果と合っているかを確認します。

検索上位のページは、Googleが「ユーザーの悩みに答えられている」と評価したページです。上位ページでどのような内容が扱われているかを確認することで、分類した検索意図が適切かどうかを判断できます。

STEP1:「見出し抽出」を実行する

見出し抽出を開き、①で決めたキーワードで検索します。

出力された結果を【データ出力】>【JSON(AI向け)】で出力してください。

STEP2:AIで検索意図のズレを確認する

③と同じチャットに見出し抽出のJSONファイルを添付し、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

追加で、上位ページの「見出し抽出」のデータを添付します。
上位ページが主にどの検索意図に答えているかを整理し、先ほどの分類とズレがあれば指摘して分類を見直してください。

⑤ユーザーの悩みを書き出す

次に、ここまでの結果から「誰が・どんな場面で・何に困っているのか」をユーザーの悩みとして書き出します。

④と同じチャットで、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

ここまでの結果から、ユーザーが抱えている悩みを5〜10個定義してください。
各悩みは「誰が・どんな場面で・何に困っているか」の形で書き、根拠となるキーワードを添えてください。

⑥顕在ニーズと潜在ニーズを洗い出す

次に、⑤で書き出したそれぞれの悩みに対し「顕在ニーズ」「潜在ニーズ」を洗い出します。

  • 顕在ニーズ:本人が自覚している要望(例:やり方を知りたい)
  • 潜在ニーズ:本人もはっきり言葉にできていない本音(例:手続きを間違えて損をしたくない)

STEP1:AIで顕在ニーズを洗い出す

⑤と同じチャットで、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

悩みごとに、キーワードに直接表れている要望(顕在ニーズ)を抽出してください。

STEP2:「潜在的な検索キーワード(LSI/PAA)」を実行する

潜在的な検索キーワード/質問(LSI/PAA)を開き、①で決めたキーワードで検索します。

出力された結果を【データ出力】>【JSON(AI向け)】で出力してください。

STEP3:AIで潜在ニーズを洗い出す

STEP1と同じチャットにSTEP2のJSONファイルを添付し、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

追加で「潜在的な検索キーワード(LSI/PAA)」のデータを添付します。
悩みごとに、ユーザーも言語化していない本当の要望(潜在ニーズ)を推測し、根拠となったLSI・質問文を添えてください。

⑦顧客ニーズ・悩みを一覧表として出力する

最後に、これまでの結果を踏まえた最終的な顧客ニーズ・悩みを取得し、そこから作るべきコンテンツ案へと落とし込んでいきます。

⑥と同じチャットで、以下のプロンプトを実行してください。

プロンプト

ここまでの結果を、以下の列を持つ表にまとめてください。
悩み/検索意図/顕在ニーズ/潜在ニーズ/根拠キーワード・質問/作るべきコンテンツ案

これで、ユーザーの悩みと顕在/潜在的なニーズ、それに対して作るべきコンテンツ案まで把握できました。

②〜⑦の手順は、ラッコキーワードMCPが使える場合、記事冒頭のプロンプトをAIに投げるだけで自動化できます!

ラッコキーワードMCPを使ってみる

取得した顧客ニーズ・悩みの活用方法

今回取得した顧客ニーズ・悩みは、以下のような場面で活用できます。

  • SEO記事の企画・構成づくり:顕在ニーズや根拠キーワードをもとに記事のテーマや見出しを決め、潜在ニーズを踏まえてユーザーの不安や疑問を解消する内容を盛り込める
  • 広告・LPの訴求改善:ユーザーの悩みや潜在ニーズをもとに、ターゲットが抱える不安や求めているメリットに響く広告コピー・LPのキャッチコピーを考えられる
  • FAQ・資料・メルマガの企画:ユーザーの悩みや関連する質問をもとに、FAQに追加する質問や、解説資料・メルマガで取り上げるテーマを洗い出せる

まとめ

本記事では、ラッコキーワードを活用してキーワードから顧客ニーズ・悩みを把握する方法をご紹介しました。

ラッコキーワードとAIを組み合わせれば、検索キーワードをもとにユーザーの悩みや顕在・潜在ニーズを整理し、SEO記事や広告・LPなど、ユーザーのニーズに沿ったコンテンツの企画に活かせます。

まずは自社の商品・サービスに関係するキーワードで、実際に試してみましょう!

手動での作業に時間をかけたくない方は、ラッコキーワードMCP(ライトプラン月額990円〜)がオススメです!お使いのAIに話しかけるだけで、顧客ニーズ一覧表が数分で手に入ります!

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