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
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。
your brand31%
rival a26%
rival b22%
rival c13%
all others8%
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。
@Cohenta read the market on enterprise trust
# reading: site · audience · named competitors
▸ demand keyword planner · trends · autocomplete
▸ listen share-of-voice 31% · sentiment +0.42 · 6 themes
▸ voice audience tone, formats, and angles mapped
▸ rank ✓ semantic relevance to brand · listicles penalized
◆ 18 topics ready — each traced to a current-year source
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。
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。