はじめに：ブランド名ではなく“リアルワード”で検索される時代
現代の消費者は、商品を探す際に必ずしもブランド名を入力しているとは限りません。たとえば、「エスティローダー ナイトリペア」という正式名称ではなく、「茶色い瓶」「夜用 美容液」といった、日常会話やSNSでよく使われる“リアルワード”で検索するケースが増えています。こうした通称や自然語が検索体験の起点となる今、消費者の視点で検索導線を再構築することがマーケティング戦略上の重要課題となっています。
リアルワードとは何か？：生活者視点の言葉が生む導線
リアルワードとは、商品名やブランド名ではなく、見た目・使い方・効果など、生活者が自然に用いる言葉を指します。例えば「茶色い瓶」は、エスティローダーのナイトリペアを示す“非公式”な通称ですが、検索数も多く、購買ファネル上流の“入口ワード”として機能していることがListeningMindのデータ分析により明らかになっています。つまり、ブランドを知らない層がこのような言葉から製品にたどり着いているという事実は、マーケティング設計における大きなヒントとなります。
検索データで見るキーワードの重要度と中心性
ListeningMindのMCP APIを活用した分析では、各キーワードがどれだけ“検索されているか”という検索量（重要度）と、“他のキーワードとのつながりの中心にいるか”という中心性（連結中心性）を0.00〜1.00のスコアで可視化できます。たとえば以下のような結果が得られました：
| 順位 | キーワード | 重要度 | 中心性 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | エスティローダー | 1.00 | 1.00 | ブランド軸 |
| 2 | ナイトリペア | 0.91 | 0.89 | 主力製品名 |
| 3 | 美容液 | 0.78 | 0.73 | 一般ジャンル語 |
| 4 | 茶色い瓶 | 0.74 | 0.68 | リアルワード・通称語 |
注目すべきは、「茶色い瓶」が商品名ではないにもかかわらず、高スコアでランキングに登場している点です。これは、無意識的なブランド認知の入り口として機能していることを意味しています。
ネットワーク分析から導かれる消費者行動の可視化
ListeningMindのネットワーク可視化機能を活用すると、各キーワードのつながりと“経路”が明確になります。たとえば、
- 「茶色い瓶」→「ナイトリペア」→「エスティローダー」
- 「使い方」「効果」などのHOWTOワード→「エスティローダー」経由で製品に到達
といった導線が確認できます。このように、リアルワードは“製品名を知らない生活者”を自然にブランドと結びつける“検索導線”としての機能を持っています。
広告・コンテンツ施策への示唆：リアルワードを活かす方法
この検索構造を広告施策に応用することで、新たな認知・流入の獲得が可能です。具体的には：
- SNS広告・LPでリアルワードを前面に：「#茶色い瓶」「#夜の美容液」といったハッシュタグを活用し、ユーザーの検索語と一致する文脈をつくる。
- レビューや体験談でリアルワードを活用：ユーザーが実際に使う言葉をレビュー文やタイトルに活かすことで検索ヒット率が上昇。
- SEO記事でリアルワードと商品名を併記：「茶色い瓶で話題のナイトリペアとは？」といった検索に強い記事構造にする。
これにより、従来のブランド認知施策だけでは届かなかった未認知層にも、自然な文脈で接点を持つことが可能になります。
まとめ：リアルな検索行動から設計するマーケティング戦略
ブランド名ではなく、生活者が日常的に使う言葉＝リアルワードを出発点とするマーケティングは、未認知層や検討初期層へのアプローチにおいて非常に有効です。特に“茶色い瓶”のような通称語は、検索ネットワーク内で商品と強く結びつき、認知・検討・比較・購入といった流れを自然に促進します。
ListeningMindを活用すれば、こうしたリアルワードを定量的に把握し、広告やコンテンツに即座に反映することが可能です。ファネルの上流での認知拡大や新規流入獲得を目指す企業にとって、今後ますます不可欠な分析視点となるでしょう。
👉 詳細なリアルワードスコアやネットワーク図については、元記事「ListeningMind & ChatGPTで生活者のリアルワードを発掘」をご覧ください。
※ 本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。
使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。
記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。
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