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この度、機能「共起語分析」にクラスター分析機能を搭載しました。
共起語機能で抽出した数多くの共起語を意味が近い単語同士でグルーピングし、表示する機能です。当社が開発した機械学習（AI）が言葉の意味を理解・解釈し、グルーピングしています。
このクラスター分析機能を用いる事で、競合ページが取り扱っているテーマを瞬時に把握する事が可能です。
クラスター分析の使い方
共起語分析にアクセスし、分析したいメインキーワードを入力します。
共起語分析結果ページにタブ「βクラスタリング」をクリックします。
抽出された共起語がワードクラウド形式で表示されます。
各クラスタは同じテーマ（意味）同士でまとめられており、数多くある共起語をクラスタ化する事で、ひと目で主軸キーワードに関するテーマ（ニーズ）を把握できます。
クラスター分析で何を分析できるの？
共起語をクラスター化する事でどのような分析が出来、普段のWebマーケティング施策に活かせるのでしょうか。
クラスターを見れば、必要なコンテンツテーマを逃さない！
共起語分析では、抽出した共起語に「出現回数」、「出現頻度」、「重要度」の３つの指標を付け、重要度の高い順で並び替えて表示しています。
この「重要度」は出現回数と特徴を踏まえたスコアリングであり、重要度が高い共起語ほど分析対象のキーワードと関連性が高く、よく用いられているテーマワードと言えます。
しかし、ユーザーの意図が広いキーワードでは抽出される共起語の数も多く、単に重要度のみでニーズや意図を理解し、それら意図をカバーするコンテンツ企画を作成する事には限度があります。
重要度が高い共起語のみに着目し分析してしまうと、重要なユーザーニーズ（意図）を見落としてしまう可能性もあります。
そこでクラスター分析の登場です。
抽出した多数の共起語を人工知能が解析・解釈し、同じ意味でまとめ直し表示してくれます。
人間が同じようにグルーピング化しようとすると、キーワードの数によっては1時間以上を要しますが、AI（人工知能）により数十秒でクラスター化が完了します。
当社の強みである自然言語処理技術と独自コーパスデータを用いて学習させたAIによって精度高く瞬時にクラスター化します。
テーマ：空港名がクラスター化されていたので、よく調査してみると、楽天ゴールドカードを持ちたいと思う見込みユーザーの中には、楽天ゴールドカードを選ぶ理由の一つとして空港ラウンジが無料で利用できる事に着目しているユーザーがいました。
空港ラウンジと言っても、すべての空港のラウンジが無制限で利用できる訳ではなく、指定された空港ラウンジのみで利用できる、との事でした。
この事から、空港ラウンジを利用できる事をカード契約理由の１つにしているユーザーの場合、普段から自分が利用する空港（ラウンジ）が、その対象であるか否かは気になる事であり、検索意図（ニーズ）であると考える事が出来ます。
空港の固有名１つ１つは出現数も少なく、重要度も低い傾向にありますが、テーマ「空港」から検索ニーズである「自分がよく利用する空港ではラウンジが無料で利用できるのか」を発見する事ができます。
以上のように、沢山のキーワードを同じ意味同士でまとめ、大きなテーマとして把握する事で、ワード１つ１つでは見落としていた重要ニーズテーマをキャッチできます。
当機能を利用し、ユーザーニーズを網羅し、アンサー度および質の高いコンテンツ作成を行っていただく事が可能です。
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尚、当機能に用いているクラスタリング技術の研究開発に関して、下記ブログで詳しく経緯を記載しております。よろしければ、こちらの記事も合わせて御覧ください。
