LLMを使ったキーワードクラスターとエンティティマップの構築

イントロ

キーワードリサーチは過去2年間で、それ以前の20年間よりも大きく変化した。

検索エンジンはもはやキーワードマッチングだけに依存していない。大規模言語モデル（LLM）が理解するエンティティ、埋め込み表現、意味ベクトル、トピッククラスターに依存している。同時に、LLM自体が以下を実現する強力なツールとなった：

✔ トピッククラスターの生成

✔ 意味的関係の特定

✔ エンティティのマッピング

✔ 不足しているサブトピックの発見

✔ ユーザー意図の分析

✔ AI概要トリガーの予測

✔ コンテンツ分類体系の構築

✔ トピックの権威性構築

本記事では、従来のキーワード調査を上回るキーワードクラスターとエンティティマップを構築するために、LLMを正しく安全に活用する方法を解説します。同時に、Ranktrackerのデータ駆動型ツールを統合し、インサイトの検証と運用化を実現します。

1. キーワードリサーチがキーワードからエンティティへ移行した理由

従来のSEOは次のように機能していました：

キーワード → コンテンツ → 順位

現代のAI駆動型検索はこう機能します：

エンティティ → 関係性 → 意図パターン → ベクトルクラスター → 回答

大規模言語モデル（LLM）は世界を次のように理解する：

✔ エンティティ

✔ 属性

✔ 関係性

✔ 階層構造

✔ コンテキスト

✔ ベクトル空間における近接性

コンテンツ戦略をキーワードのみに依存すると、以下の問題が生じます：

✘ トピックにおける権威性を失う

✘ 重要なサブトピックを見逃す

✘ AIサマリーに表示されない

✘ 生成型回答での表示が困難になる

✘ 一貫性のない情報でLLMを混乱させる

エンティティ駆動型クラスタリングは、現代のSEOとLLM最適化の基盤となっている。

2. LLMがトピックを理解する方法：ベクトル、埋め込み、意味的近接性

LLMはキーワードを学習しません。 関係性を学習します。

ChatGPT、Gemini、Claudeにトピックを尋ねると、モデルは以下の手法を用いる：

ベクトル埋め込み

意味の数学的表現。

意味的近傍

コンテキストウィンドウ

概念の局所的なクラスター。

エンティティグラフ

誰／何が誰／何に関連するか。

これは、LLMが自然に優れていることを意味します：

✔ キーワードクラスターの作成

✔ 関連する意図のグループ化

✔ 関係性のマッピング

✔ トピックの空白を埋める

✔ ユーザーの質問予測

✔ 大規模な検索行動のモデリング

正しくプロンプトを設定するだけで十分です（Ranktrackerで検証してください）。

3. LLMが構築できる3種類のキーワードクラスター

LLMが特に得意とする生成：

1. 意図ベースのクラスター

ユーザーの求める内容でグループ化：

情報提供型
情報提供型
トランザクショナル
ナビゲーション
比較
トラブルシューティング

2. 意味的トピッククラスター

意味と近接性でグループ化：

「AI SEOツール」
「LLM最適化」
「構造化データとスキーマ」

3. エンティティ中心クラスター

以下の要素を中心にグループ化：

ブランド
人物
製品
カテゴリ
属性
特徴

Ranktrackerの例:

✔ Ranktracker → 機能 → 順位追跡 → キーワード調査 → 監査 → バックリンク → SERP分析

✔ 競合他社 → エンティティ隣接性 → 比較クラスター

✔ ユースケース → エンタープライズSEO → ローカルSEO → eコマースSEO

LLMはこの点で優れており、内部のナレッジグラフがエンティティファースト構造だからです。

4. LLMを活用したキーワードクラスター構築方法（ステップバイステップ）

AI主導のトップSEOチームが現在採用している正確なワークフローをご紹介します。

ステップ1 — Ranktrackerキーワードファインダーでシードトピックを生成

実際の検索データから開始：

✔ シードキーワード

✔ ロングテールクエリ

✔ 質問形式の用語

✔ AI意図クエリ

✔ 商業的修飾語

キーワードファインダーは、事実に基づく検索需要から始めることを保証し、妄想的な用語ではありません。

ステップ2 — それらのキーワードをLLMに投入し、意味的グループ化を行う

プロンプト例：

「これらのキーワードを意味的クラスターにグループ化し、各クラスターに親トピック、サブトピック、ユーザー意図、提案記事タイトルを付与。構造化された階層形式で出力せよ」

LLMが生成する内容：

✔ 親テーマ

✔ 補足サブトピック

✔ 見逃されている機会

✔ 質問ベースの拡張

これは最初のパスです。

ステップ3 — LLMにエンティティマップへの展開を依頼

プロンプト例：

「これらのクラスターに関連する全てのエンティティ（ブランド、概念、人物、特徴、属性を含む）を特定してください。それらの関係性を示し、主要、二次的、三次的に分類してください。」

出力結果はエンティティマップとなり、以下に不可欠です：

✔ LLM最適化（LLMO）

✔ AIO

✔ AEO

✔ コンテンツクラスタリング

✔ 内部リンク

✔ トピック権威性

ステップ4 — トピックギャップリストを生成する

プロンプト:

「このクラスターには、ユーザーが期待しているにもかかわらず、ブランドがまだカバーしていないトピック、質問、またはエンティティは何か？」

LLMが特に得意とする識別項目:

✔ 不足しているFAQ

✔ 不足しているユースケース

✔ 不足している比較ページ

✔ 不足している定義

✔ 隣接する意図の欠落

これにより、AI可視性を損なうコンテンツの空白を防止します。

ステップ5 — Ranktrackerで検索ボリュームと難易度を検証

LLMが構造を提供します。 Ranktrackerが正当性を提供します。

検証項目：

✔ 検索ボリューム

✔ キーワード難易度

✔ SERP競争状況

✔ 意図の正確性

✔ クリック可能性

✔ AI概要の妥当性

このステップでは、幻覚や低価値の拡張をフィルタリングします。

ステップ6 — 公開可能なトピックマップへの整理

最終的なトピックマップには以下を含める必要があります：

✔ 柱となるページ

✔ サブトピック

✔ ロングテール意図ページ

✔ エンティティアンカーページ

✔ 比較ページ

✔ FAQクラスター

✔ 用語集クラスター

✔ AI最適化サマリー

LLMが全体像を構築する手助けをし、Ranktrackerがそれを数値化する。

5. LLMを活用したエンティティマップ構築法（完全版）

エンティティマップは現代の検索可視性の基盤です。

LLMは4種類のエンティティマップを生成可能：

1. 主要エンティティ

意味の主要な対象。

例： _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERPトラッキング _キーワードリサーチ

2. 補助エンティティ

二次的な関連エンティティ。

例： _検索可視性 _ _順位変動性 _キーワードカニバリゼーション

3. 属性エンティティ

特徴や特性。

例： _順位追跡間隔 _ _SERP深度 _ _上位100件の結果 _キーワードリスト

4. 近接エンティティ

意味的に近接した概念。

例： _LLM最適化 _ _AIO _ _構造化データ _エンティティSEO

LLMはこれら4種類すべてを正確に出力できる。

6. LLMエンティティマッピングプロンプト（永遠に使い続けるべきもの）

以下がマスタープロンプトです：

「トピック：[トピック名] の完全なエンティティマップを作成してください。

以下を含めること： – 主なエンティティ – 二次的なエンティティ – 属性 – アクション – 問題点 – 解決策 – ツール – 指標 – 関連専門用語 – 人物 – ブランド – 競合エンティティ – 意味的に類似した項目階層的なグラフとして提示すること。」

これにより、数分で世界クラスのエンティティマップが生成されます。

次に以下のツールでエンティティを検証：

✔ Ranktracker SERP Checker（実世界の関連性を確認）

✔ バックリンクチェッカー（ドメインレベルでのエンティティ隣接性を把握するため）

7. LLMクラスター + Ranktrackerデータ = 新しいキーワードリサーチの公式

現代的なワークフローは以下の通りです：

1. Ranktracker = 検索現実

ボリューム KD SERP競争状況検索意図 CPC AI概要トリガー

2. LLM = 意味構造

意味関係性エンティティクラスタートピック階層ギャップ

3. 人間 = 戦略と優先順位付け

編集判断ビジネス関連性ブランドポジショニングリソース配分

この三角関係こそが、SEOと生成型可視性の未来である。

8. 高度な技術：クラスター優先順位付けにおけるLLMの活用

LLMは以下に基づいてクラスターの優先順位付けが可能：

✔ 意図の成熟度

✔ ファネル段階

✔ 収益への影響

✔ 権威の活用

✔ 競合飽和度

✔ AI概要の機会

✔ エンティティ権威の整合性

プロンプト:

「収益性、ランキングの容易さ、LLM可視化可能性の観点から、これらのクラスターをランク付けしてください。」

これにより、従来のSEO計画を上回るロードマップが生成されます。

9. 最も重要なルール：LLMに実際のキーワードデータを置き換えてはならない

LLMは強力だが、検索行動を幻覚する。

絶対に信用してはいけないもの:

✘ AI生成の検索ボリューム

✘ AI生成のキーワード難易度

✘ 作り出された修飾語

✘ 偽の商業クエリ

常にRanktracker Keyword Finderで検証すること。

LLMが構造化。 Ranktrackerが検証。

10. RanktrackerがLLM支援型キーワードクラスタリングをどうサポートするか

キーワードファインダー

LLMクラスタリング用の実データシードを提供。

SERPチェッカー

エンティティ関係と競合状況を検証します。

ランクトラッカー

大規模なクラスタのパフォーマンスを表示します。

Web Audit

ページがLLM向けに機械可読であることを保証します。

AI記事ライター

構造化され、クラスターに整合し、エンティティの一貫性を保ったコンテンツを生成します。

バックリンクチェッカー＋モニター

外部コンセンサスを通じてエンティティ関連性を強化。

LLMがマップを構築します。 Ranktrackerがマップ制覇を支援します。

最終的な考察：

LLMはキーワードリサーチを置き換えるためではなく、再構築するために存在する

LLMは私たちに前例のない力を与える：

✔ 意味のマッピング

✔ エンティティを理解する

✔ トピックのクラスタリング

✔ 不足箇所の特定

✔ 検索意図の予測

✔ 生成型回答のモデル化

しかし未来を掴むのは、これらを組み合わせたブランドだ：

AI理解力 + 実データ + 人的戦略。

LLMが構造を構築する。 Ranktrackerがデータを検証する。あなたがビジネス目標に結びつける。

これがLLM主導の検索環境でトピックの権威を構築する新たな青写真だ。