AIがあなたのブランドと関連付けるトピックはどう特定する？可視性拡大のために

私の関連トピック特定フレームワークをご紹介します。

同心円モデル:

コアトピック（最内層）
├── 隣接トピック（関連性高）
│   ├── 周辺トピック（関連性中）
│   │   └── 周辺外トピック（関連性低）

各層の特定法:

実践的な発見手法:

1. AIへの質問

   • 「[コアトピック]に関連するトピックは？」
   • 「[コア]に関心がある人は他に何を知りたがるか？」

2. 競合分析

   • 競合がカバーしていて自社がしていないトピックは？
   • 彼らが引用される要素で自社にないものは？

3. 顧客リサーチ

   • 顧客が他に質問する内容は？
   • 関連する課題は？

関連トピック発見の実践的手法：

方法1: AIブレインストーミング

プロンプト：「私は[あなたのトピック]の専門家です。オーディエンスに包括的な価値を提供するため、他にどんな関連トピックを扱うべきですか？」

提案を記録し、関連するクエリへのAIの回答でどれが出てくるか検証。

方法2: 「他の人はこちらも質問」分析

コアキーワードで「他の人はこちらも質問」欄の全質問をメモ。Google（やAI）がセマンティックに関係ありとみなすもの。

方法3: トピック共起分析

自分のトピックで上位表示されているコンテンツが他にどんなトピックを扱っているか調査。共起パターンが見えてくる。

方法4: 競合トピックマッピング

複数競合がカバーしていて自社がしていない＝チャンス。

方法5: カスタマージャーニーマッピング

顧客が理解すべきことは？

• 自社ソリューション前に
• 比較検討中に
• 購入後に

各段階で関連トピックが見つかります。

キーワードリサーチからトピック拡張へのつなげ方：

従来のキーワード→関連トピック発見：

1. SEOツールでシードキーワード入力
2. 「関連キーワード」を探索
3. トピッククラスターにグルーピング
4. 各クラスターのAI機会を評価

役立つツール：

例：

コア:「プロジェクト管理ソフト」

発見された関連キーワードクラスター：

• チームコラボレーションツール → 隣接トピック
• タスク管理手法 → 隣接トピック
• リモートチームの生産性 → 周辺トピック
• アジャイル手法 → 隣接トピック
• タイムトラッキングツール → 周辺トピック

各クラスター＝トピック拡張候補です。

AIならではのトピック関連性発見法：

テクニック：AIによるトピック関係マッピング

ステップ1：コアトピックについてAIに尋ねる 「[あなたのトピック]について包括的に説明してください」

ステップ2：言及されたすべての関連概念を記録 出てきたエンティティ・用語・概念をメモ

ステップ3：各関連概念について尋ねる 「[関連概念]は[あなたのトピック]とどう関係する？」

ステップ4：関係性を地図化する トピックのつながりをビジュアルマップ化

発見できること：

• AIが強く関連付けるトピック（頻出）
• 弱く関連付けるトピック（時々出る）
• 関連付けないトピック（チャンスか遠すぎるか）

継続的なモニタリング：

定期的にAIへ「[ブランド]はどのトピックと関連付けられているか？」と尋ねる。

変化を追跡。拡張していくとAIの理解はどう変化するか？

Am I Citedは、ブランドがどのトピックで登場しているかの追跡に役立ちます。

エンタープライズ型のトピック拡張アプローチ：

私たちの体系的プロセス：

フェーズ1：トピックユニバース定義

• 想定されるトピックを全てリストアップ（広く）
• 関連性層ごとに分類
• ビジネス価値をスコアリング

フェーズ2：権威性評価

• 専門性があるのはどこか
• 既存コンテンツはどこにあるか
• 信頼性はどこで高いか

フェーズ3：機会分析

• 各トピックのAI回答品質
• 競合カバレッジ
• 検索／クエリ需要

フェーズ4：優先順位マトリクス

フェーズ5：拡張ロードマップ

• Q1：コアトピックを深掘り
• Q2：隣接トピックに拡張
• Q3：周辺トピックを評価
• Q4：結果に基づき調整

重要な気付き：

体系的な拡張が無作為より勝る。トピック拡張もプロダクトロードマップのように計画しましょう。

みなさんのフレームワークは素晴らしいです。私のトピック拡張プランをまとめます：

フェーズ1：発見（1週目）

1. AIへの関連トピック質問
2. 競合トピック分析
3. 「他の人はこちらも質問」抽出
4. 顧客質問の洗い出し

フェーズ2：マッピング（2週目）

同心円でトピック地図作成：

• コアトピック（既に強い）
• 隣接トピック（まず拡張）
• 周辺トピック（慎重に評価）

フェーズ3：優先順位付け（2～3週目）

各候補トピックをスコア化：

• コアとの関連性（0～10）
• 自社の専門性（0～10）
• AI機会（0～10）
• ビジネス価値（0～10）

フェーズ4：拡張プラン（3週目）

• 1ヶ月目：隣接トピック3つ
• 2ヶ月目：隣接トピック2つ
• 3ヶ月目：評価し必要なら周辺1つ

検証：

• AIブランド関連性を毎月モニタリング
• 新トピックへの引用拡大を追跡
• 権威性希薄化の兆候を監視

原則：

• 1層ずつ拡張
• 深さ優先
• AIの理解を常時チェック
• 権威性が薄れたらストップ

体系的なご意見、ありがとうございました。