リサーチ&オーディエンスインテリジェンス

一言書く前に、市場を読む。

Cohenta はライブシグナルからビジネス・オーディエンス・競合を分析し、すべての成果物をその読みに基づかせる。

知見を実務へ

制作に直結するリサーチ

多くのツールはダッシュボードで終わる。ここでは、読みがコピー・ビジュアル・チャネル選定を形作る。

keywordsmonthly demand · 12-mo trend
trending anglesemerging & top queries
competitor mentionssov · sentiment
current sourcesthis year, traced
audience voicetone · themes · formats
市場スイープ需要 · 傾聴 · 声

3つのインプット

ビジネス、需要、オーディエンス——この順で。

プランを描く前にそれぞれをマッピングするため、最初のドラフトは実在するギャップを正確に狙います。

まず自社ビジネスを学習

サイトを読み込み、ブランド、セグメント、提供物、市場を導出します。

実需要に根ざした分析

キーワードプランナー、トレンド、オートコンプリートを一つのランク付きリストに統合します。

オーディエンス自身の言葉で

最近の公開投稿から、響くボイス、テーマ、フォーマットを明らかにします。

競合リスニング

計測する、捏造しない

指定した競合他社の実際のメンション数から算出します。否定表現も処理済み——「問題ない」はポジティブとしてスコアリングされます。

シェア・オブ・ボイス(例示)ライブ投稿またはコーパス

一つのメンション

すべてのトピックに出典が示されます。

需要、会話、トーンが統合されてランク付きショートリストになります——残ったものがキャンペーンの土台となります。

信頼できる設計

ソースが落ちても揺るぎません。

各クレームには日付付きの参照が紐づき、プロバイダーが停止してもシグナルが一つ減るだけで、処理全体は止まりません。

demandlisteningvoiceranked outrankgroundone briefall claims traced
多数のソースから一つのブリーフへ順位付け · 根拠付け · 追跡

デフォルトで当年のデータ

取得は当年をデフォルトとし、前年ではなく今年のデータを使用します。

一つのエンジン、毎回一貫

一つのワークフローが記事のグラウンディング、チャートのサイジング、チャネル選択を担います。

設計による段階的な劣化

ソースは個別に失敗します。決定論的フォールバックはオフラインでも動作します。

さらに知りたい方へ

よくある質問

他の競合インテリジェンスツールとの違いは?
多くのツールはダッシュボードで止まる。Cohenta はリサーチを本番工程に組み込む——シェア・オブ・ボイス、需要シグナル、オーディエンスの声が、後続のコピーとビジュアルの土台となる。
手動設定なしにビジネスを学習する仕組みは?
サイトを読み込み、文章をスコアリングし、ブランド・セグメント・提供物・市場・課題領域の言語を導出する。ハードコードされた要素はなく、クエリを指定しない場合はシードクエリ自体を自動生成する。
市場・競合データはどこから取得するのか?
トピック探索は3つの需要シグナルを統合する——月次需要と12か月トレンドを持つキーワードプランナー、トレンドソース、そしてオートコンプリート。リスニングは指定した競合に対してシェア・オブ・ボイス、センチメント、テーマをスコアリングする。
リサーチの鮮度はどう保たれるのか?
取得は直近優先で、デフォルトで当年に絞るタイムフィルターを適用する。古い前年データではなく、今年の統計と市場データで処理する。
オーディエンスインテリジェンスはどう機能するのか?
最近の公開投稿とエンゲージメントを読み込み、響くトーン・テーマ・フォーマットをマッピングする。その分析がブランドボイスとアングル選定に反映される。
リサーチソースが遅延または利用不可の場合は?
各プロバイダーはステータスを個別に追跡し、単独で失敗する設計のため、部分的な探索結果でもランキングされ下流に流れる。モデルがオフラインでも決定論的なパスがリサーチを継続させる——シグナルは減っても、ゼロにはならない。

次の一手を

カテゴリーに解き放つ

サイトを指定し、競合他社を追加して、エビデンスから最初のキャンペーンを始めましょう。

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