次に、最小検索ボリューム 400 を追加すると、Cerebro では見つからないいくつかのキーワードが表示されます。

たとえば、「奇妙なキャンドル」は私の製品とはあまり関連性がありませんが、将来的に製品ラインを拡張することを検討できます。

他にも、「Taxidermy butterfly」（蝶の標本）、「cool random things」（クールなランダム商品）など、検索ボリュームの高い興味深いキーワードがいくつかあります。これらをキーワードライブラリに収集し、広告時に使用することができます。

不完全な統計によると、H10 を使用している販売者の 95% は、Magnet の「提案の検索」ディメンションのみを使用しています。彼らはマグネットの二次元の存在すら知らない。実際のところ、「キーワード分析」は非常に過小評価されている機能です。

たとえば、「棺の棚」、 「ゴシック装飾」 、 「木製の卵トレイ」、「コラーゲンペプチド」 、「ニンニクプレス」など、まったく関連のない単語の集まりです。

クリックしてキーワードを分析すると、ABA データ、検索ボリューム、検索ボリュームの分布、タイトル密度、その他 10 を超えるディメンションを含む、これらのキーワードの詳細情報が表示されます。

キーワードについて知りたいときはいつでもこの機能を使用できます。

これらのキーワードを抽出した後、これらのキーワードのルーツをどのように見つければよいでしょうか?以下は実践的なチュートリアルです。

「マイリストから追加」をクリックしてキーワードをインポートします。ここでは、Cerebro を使用して 150 を超えるキーワードを入力しました。 「キーワードの分析」をクリックします。

ご存知のとおり、ロングテールキーワードの競合相手は一般的に非常に少なく、超ロングテールワードのコンバージョン率が比較して高くなる可能性があるため、検索ボリュームが 2 週以上のワードに匹敵する場合もあります。

このタイプのロングテールキーワードを見つける方法については、次の実用的なチュートリアルをご覧ください。

Magnet に「coffin」と入力してクリックするとキーワードが表示されます。次のコンテンツを含むフレーズに「Coffin」と入力すると、このフィルターによって 6,000 個以上のキーワードが 2,000 個に削減されます。

得られた結果を検索ボリュームの降順で並べ替えたところ、検索ボリュームが最も高かった上位 10 件は基本的に棺桶型の釘であることがわかりました。明らかに、さらにフィルタリングする必要があります。

最小検索ボリュームは 300 に設定され、最大タイトル密度は 4 に設定されています。

その結果、キーワードの数は 2,000 以上から 74 に削減されました。「Coffin zen garden」（パーソナライズされた禅の庭）や「coffin jewellery box」（パーソナライズされた宝石箱）など、取得したキーワードのパフォーマンスは非常に良好で、実際の状況に応じて活用できます。

このタイプのキーワードは高品質のロングテールキーワードに似ており、取得するにはフィルターを追加するだけで済みます。

以下は実践的なチュートリアルです。

「棺の装飾」（パーソナライズされた装飾）と入力し、一致モデルとして「スマート コンプリート」部分一致を選択すると、棺と装飾という単語を含む 24 個のキーワードをフィルタリングできます。

たとえば、「棺の形をした装飾」は部分一致広告に表示される可能性が高くなります。

過去 30 日間に最も人気があったキーワードを知りたい場合は、Magnet で 1 つのアクションを実行するだけで済みます。

以下は実践的なチュートリアルです。

ニッチキーワード「棺の装飾」を入力し、検索ボリュームを降順で並べ替えて、検索傾向が上昇しているキーワードを確認します。

たとえば、検索ワード第 1 位の「ゴス ベッドルーム」は前年比 698% 増加し、「ゴス ガーデン」は前年比 585% 増加しました。

検索ボリュームアイコンをクリックすると、Amazon トレンド、Google トレンド、Walmart トレンドのいずれにおいても、このキーワードのトレンドが過去 30 日間で大幅に増加していることがわかりました。