JP2020181463A - トレジャーキーワード探索システム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単にＳＥＯ対策を行うことを可能とするシステムを提供することである。【解決手段】トレジャーキーワード探索システム１０は、所定の時間帯に所定の単語を用いて検索エンジンによる検索を繰り返し実行するバッチ検索処理部１２と、バッチ検索処理部１２により繰り返し実行された各検索結果で表示された複数のＷｅｂサイト内に対して自然言語処理を行うことでキーワードを抽出するキーワード抽出部１４と、キーワード抽出部１４により抽出された複数のキーワードを比較して求められたキーワードをトレジャーキーワードとして出力するトレジャーキーワード探索部１６と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、トレジャーキーワード探索システムに関する。

従来、インターネットを用いる検索が行われている。多くの人が商品やサービスの購入をするためにインターネットによる情報収集を行うため、検索エンジンを用いた検索結果の順位が上位に表示されることが望ましい。

検索エンジンを用いた検索結果での順位を上げるために、検索エンジンの最適化を行うためのＳＥＯ（Ｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）対策を行うことが重要であるとされている。

本発明に関連する技術として、検索条件を提供することで、所定のデータベースの中から検索条件に対応した検索結果を特定する検索システムにおける情報検索支援装置であって、ユーザの現在の状況を把握するユーザ状況把握手段と、ユーザの過去の入力履歴情報を格納する入力履歴情報格納手段と、ユーザ状況把握手段で把握されたユーザの現在の状況、及び／又は、入力履歴情報格納手段に格納されている入力履歴情報に基づいて、検索条件として使用する検索キーワードを予測する検索キーワード予測手段とを、有する情報検索支援装置が開示されている。

特開２００９−２３７７５０号公報

しかしながら、ＳＥＯ対策を行うためには専門的な知識が必要であるため、専門知識を有する一般人が対策を講じることは難しいため、より簡単にＳＥＯ対策を行えるようにすることが求められている。

本発明の目的は、簡単にＳＥＯ対策を行うことを可能とするシステムを提供することである。

本発明に係るトレジャーキーワード探索システムは、所定の時間帯に所定の単語を用いて検索エンジンによる検索を繰り返し実行するバッチ検索処理部と、前記バッチ検索処理部により繰り返し実行された各検索結果で表示された複数のＷｅｂサイト内に対して自然言語処理を行うことでキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記キーワード抽出部により抽出された複数のキーワードを比較して求められたキーワードをトレジャーキーワードとして出力するトレジャーキーワード探索部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明に係るトレジャーキーワード探索システムにおいて、前記トレジャーキーワード探索部は、前記各Ｗｅｂサイトに含まれる複数のキーワードの差分を取って求められるキーワードを前記トレジャーキーワードとして出力することが好ましい。

また、本発明に係るトレジャーキーワード探索システムにおいて、前記キーワード抽出部は、前記各Ｗｅｂサイトに含まれる単語の出現頻度と、逆文書頻度に基づいてキーワードを抽出することが好ましい。

本発明によれば、簡単にＳＥＯ対策を行うことができる。

本発明に係る実施形態において、トレジャーキーワード探索システムを示す図である。 本発明に係る実施形態のトレジャーキーワード探索システムにおいて、トレジャーキーワードを探す手順を示すフローチャートである。 本発明に係る実施形態のトレジャーキーワード探索システムにおいて、トレジャーキーワードを探す様子を示すイメージ図である。

以下に、本発明に係る実施の形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。以下では、全ての図面において同様の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、本文中の説明においては、必要に応じそれ以前に述べた符号を用いるものとする。

図１は、本発明に係る実施形態において、トレジャーキーワード探索システム１０を示す図である。図２は、トレジャーキーワード探索システム１０において、トレジャーキーワードを探す手順を示すフローチャートである。

図３は、トレジャーキーワード探索システム１０において、トレジャーキーワードを探す様子を示すイメージ図である。

トレジャーキーワード探索システム１０は、ユーザ４がＳＥＯ対策を効率良く実行するためにトレジャーキーワードを探す機能を有している。トレジャーキーワード探索システム１０は、バッチ検索処理部１２と、キーワード抽出部１４と、トレジャーキーワード探索部１６と、記憶部１８とを備える。ユーザ４は、ＳＥＯ対策を望む人であり、ネットワーク２を介してトレジャーキーワード探索システム１０と接続されている。

トレジャーキーワード探索システム１０において、記憶部１８以外の各機能は、ハードウェア構成、ソフトウェア構成の何れによっても実現することが可能である。例えば、ソフトウェアによって実現する場合、これらの機能は、実際にはＣＰＵあるいはＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成されたサーバー装置上において、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体に記憶されたトレジャーキーワード探索プログラム（アプリケーションソフトウェア）が動作することによって実現することができる。

ここで、「トレジャーキーワード」とは、いわゆるお宝キーワードであり、現時点では重要なキーワードとしては認識されていないものの、検索エンジンを運営する会社が近い将来、重要なキーワードとして取り扱う可能性が高いキーワードを意味する。

バッチ検索処理部１２は、所定の時間帯に所定の単語を用いて検索エンジンによる検索を繰り返し実行する機能を有する。ここで、検索エンジンの一例として、Ｇｏｏｇｌｅなどの代表的な検索エンジンを示すが、もちろん、その他の検索エンジンにも適用可能である。

上記所定の時間帯とは、検索エンジンを運営する会社が将来的に重視するキーワードが含まれる検索結果となるようにテストを行っている時間帯（例えば、深夜）である。

上記所定の単語とは、商品又はサービスについての消費者が当該商品又はサービスを購入するにあたり検索エンジンを用いて調べる単語（キーワード）である。

バッチ検索処理部１２において、所定の時間帯が例えば、深夜２時〜２時半の３０分だとした場合に、所定の間隔（例えば、１分ごと）にユーザ４が入力した単語を用いて検索を行い、その検索結果を記憶部１８に記憶する機能を有する。

キーワード抽出部１４は、バッチ検索処理部１２により繰り返し実行された各検索結果で表示された複数のＷｅｂサイト内に対して自然言語処理を行うことでキーワードを抽出する。ユーザ４が入力した単語で所定の間隔で繰り返し実行された検索結果において、所定の順位（例えば、１位〜１０位）までのＷｅｂサイトに対して、自然言語処理を行う。

キーワード抽出部１４における自然言語処理は、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて行われる。より具体的には、Ｗｅｂサイトに含まれる単語の出現頻度と、逆文書頻度に基づいてキーワードを抽出するテキストマイニング手法であるｔｆ‐ｉｄｆ法（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を用いられる。もちろん、その他のテキストマイニング手法を用いてもよく、例えば、形態素解析（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いることが出来る。

トレジャーキーワード探索部１６は、キーワード抽出部１４により抽出された複数のキーワードを比較して求められたキーワードをトレジャーキーワードとして出力する。より具体的には、各Ｗｅｂサイトに含まれる複数のキーワードの差分を取って求められるキーワードをトレジャーキーワードと決定する。

記憶部１８は、バッチ検索処理部１２を用いた検索結果やキーワード抽出部１４により抽出されたキーワードやトレジャーキーワード探索部１６により求められたトレジャーキーワードなどを記憶する機能を有する。

続いて、上記構成のトレジャーキーワード探索システム１０の効果について説明する。図２は、トレジャーキーワード探索システム１０においてトレジャーキーワードを探す手順を示すフローチャートである。

最初に、ユーザ４がＳＥＯ対策を行いたい単語（キーワード）を入力する（Ｓ２）。そして、所定の時間帯に入っているか否かを判断する（Ｓ４）。Ｓ４の工程において、所定の時間帯に入っていないと判断した場合には、所定の時間経過後、再びＳ４の工程へと戻る。この工程は、バッチ検索処理部１２の機能によって実行される。

Ｓ４の工程において、所定の時間帯に入ったと判断した場合には、検索エンジンによる検索を所定の回数（ｎ回）繰り返したか否かを判断する（Ｓ６）。Ｓ６の工程において、ｎ回繰り返していないと判断された場合には、上記所定の単語を検索エンジンで検索し（Ｓ８）、その後、再びＳ６へと戻る。この工程は、バッチ検索処理部１２の機能によって実行される。このようにｎ回繰り返し行われた検索によって得られた結果は、図３（ａ）に示されるように蓄積される。

Ｓ６の工程において、ｎ回繰り返したと判断された場合には、図３（ａ）に示される複数の検索結果で表示されるＷｅｂサイトに対し、自然言語処理によってキーワードを抽出する（Ｓ１０）。この工程は、キーワード抽出部１４の機能によって実行される。

Ｓ１２の後は、Ｓ１０の工程で得られた複数のキーワードに対して差分を取り、相違点として抽出されたキーワードをトレジャーキーワードとして決定し（Ｓ１２）、その後、ＥＮＤ処理へと進む。この工程は、トレジャーキーワード探索部１６の機能によって実行される。

Ｓ１０及びＳ１２の工程によりトレジャーキーワードを求めるイメージ図として、図３（ｂ）に示す。Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・については、現時点で、該当する単語を入力して検索して表示される検索結果である。

これに対し、Ｂは、上記所定の時間帯内において、検索エンジンを運営する会社が将来的に重視するキーワードが含まれる検索結果となるようにテストを行うことで得られた検索結果である。

これらを比較して差分を求めることで得られた結果（図３の例で言えば、Ｂ’の１，４）がトレジャーキーワードとして表示される。

このようにトレジャーキーワードを知ったユーザ４は、当該トレジャーキーワードに対してＳＥＯ対策を行うことで、近い将来、当該トレジャーキーワードが重要なキーワードとなった場合に検索結果の上位表示となることができるという利点がある。

上記のように、トレジャーキーワード探索システム１０によれば、競争が激しいキーワードではなく、まだまだ対策が施されていたいお宝として考えられるトレジャーキーワードに対して対策を行えるため、競争が激しいキーワードに比べて、簡単にＳＥＯ対策を行えるという顕著な効果を奏する。

２ ネットワーク、４ ユーザ、１０ トレジャーキーワード探索システム、１２ バッチ検索処理部、１４ キーワード抽出部、１６ トレジャーキーワード探索部、１８ 記憶部。

Claims (3)

1. 所定の時間帯に所定の単語を用いて検索エンジンによる検索を繰り返し実行するバッチ検索処理部と、
   前記バッチ検索処理部により繰り返し実行された各検索結果で表示された複数のＷｅｂサイト内に対して自然言語処理を行うことでキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
   前記キーワード抽出部により抽出された複数のキーワードを比較して求められたキーワードをトレジャーキーワードとして出力するトレジャーキーワード探索部と、
   を備えることを特徴とするトレジャーキーワード探索システム。
2. 請求項１に記載のトレジャーキーワード探索システムにおいて、
   前記トレジャーキーワード探索部は、
   前記各Ｗｅｂサイトに含まれる複数のキーワードの差分を取って求められるキーワードを前記トレジャーキーワードとして出力することを特徴とするトレジャーキーワード探索システム。
3. 請求項１または請求項２に記載のトレジャーキーワード探索システムにおいて、
   前記キーワード抽出部は、
   前記各Ｗｅｂサイトに含まれる単語の出現頻度と、逆文書頻度に基づいてキーワードを抽出することを特徴とするトレジャーキーワード探索システム。
   
   

Images