【活用事例】Webコンサルタントが実践するリライト術。ラッコキーワードで記事の「足りないピース」を見つけ、上位表示を狙う方法

Webコンサルタントとして多くのクライアントを抱えながら、ご自身でもブログメディアと一般社団法人 ブログ協会を運用する山本様。

多数のツールを使いこなすプロの視点から見ても、ラッコキーワードはコンテンツ制作、特に「リライト」において欠かせないツールだと語ります。

今回、ラッコキーワードのAI機能を駆使した、成果に直結するデータ駆動型のリライト術について、詳しくお話を伺いました。

感覚頼りのキーワード選定から、データ起点の制作フローへ

山本様：Webコンサルタントとしてお客様にアドバイスするだけでなく、自ら実践して見せられるようにと自身のブログ運営を本格化させました。ラッコキーワードは昔から使っていましたが、その中で、より成果を出すための効率的なフローを模索していましたね。

改善点がひと目でわかる。私のデータ駆動型リライト術

山本様：まずはじめに見るのは、Googleサーチコンソールです。私の場合、すでに多くの記事があるので、闇雲に新規記事を作るより、既存記事を改善する方が効率的です。サーチコンソールで「どのページが、どんなキーワードで表示されているか」という“生”のデータを確認し、改善したい記事とキーワードを特定します。

改善したい記事のキーワードが決まったら、ラッコキーワードの「AI記事見出し生成」機能を使います。これが私のワークフローの核ですね。既存記事のタイトルを入れ、AIに見出しを生成させます。

山本様：生成された見出しと、自分の記事の見出しを比較・分析します。「AI記事見出し生成」機能は、現在上位表示されているサイトの構成がベースになっているので、「自分の記事には、このトピックが足りていなかったな」「この視点は加えるべきだな」という“足りないピース”がすぐに見つかるんです。

AI記事見出し生成画面イメージ

山本様：「関連する疑問（AI）」機能もよく使いますね。記事の最後に「よくある質問」セクションを作るのに役立ちます。見出し生成だけでは拾いきれない、より深いユーザーのニーズをここで補完することで、コンテンツの網羅性を高めています。

関連する疑問（AI）画面イメージ

「データに基づいた再現性のあるプロセスになった」プロが語るラッコキーワードの価値

山本様： 記事の骨子、つまり新しい見出し構成が決まったら、その後の執筆はAIツールに任せています。もちろん、ラッコキーワードだけの成果とは言えませんが、間違いなく時短に繋がっている上に、サイト全体の順位は上がっていると実感しています。

何より、感覚に頼っていたリライト作業が、データに基づいた再現性のあるプロセスになったことが最大の成果ですね。

もし改善に迷ったら。「新規作成」より「リライト」を

山本様：もしある程度記事がある状態で行き詰まったら、新しい記事を書くことばかり考えず、今ある記事の「リライト」に目を向けてみてはいかがでしょうか。

手持ちの記事の中から改善したいものを見つけ、そのキーワードでラッコキーワードの「AI記事見出し生成」を試してみる。それだけで、今ある資産をさらに価値あるものに変えるヒントが、きっと見つかりますよ。