【ツールNo.358】今更聞けない！DataForSEOをサクッと解説

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本記事では、SEOやデジタルマーケティングにおけるデータ収集や分析に関心がある方へ向けて、DataForSEOの仕組みや活用方法をわかりやすく解説いたします。

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DataForSEOとは？

DataForSEOとは、検索エンジンからのデータをAPI形式で取得し、SEO施策やマーケティング戦略に役立てるための外部サービスです。ユーザーはSERP情報、キーワードデータ、競合分析情報などを簡単に取得できるため、手間のかかるスクレイピング作業を省くことが可能です。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

例えば、自社の商品に関連する検索キーワードを調べたい場合、DataForSEOの「Keyword Data API」を使えば、「ランニングシューズ」といった単語に関連する検索ボリュームや競合性などの情報を一括で取得できます。これにより、どのキーワードを狙って記事を書くかを効率的に判断できます。

graph TD A[キーワード入力] --> B{Keyword Data API} B --> C[関連語の取得] B --> D[検索ボリューム取得] B --> E[競合性の指標取得] C --> F[戦略的キーワード選定] D --> F E --> F note right of B: APIはJSON形式でレスポンス

DataForSEOを使えば、複雑なスクレイピングやデータの正規化を自分で行わなくても、信頼性の高い情報を一括で得られます。

わかりやすい具体的な例2

たとえば、Googleの検索結果に表示されている広告の内容を調べたい場合、DataForSEOの「SERP API」を使用すると、特定のキーワードに対する広告やリスティング情報をリアルタイムで取得できます。広告主やランディングページの情報まで得られるため、競合調査に役立ちます。

graph TD A[キーワード入力] --> B{SERP API} B --> C[検索結果HTML解析] C --> D[広告データ抽出] D --> E[競合サイトURL取得] E --> F[リスティング分析] note right of C: SERP APIはロケーションやデバイスを指定可能

これにより、競合がどのような広告戦略を展開しているかを具体的に把握し、自社の施策に活かすことが可能です。

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DataForSEOはどのように考案されたのか

DataForSEOはSEOやマーケティング担当者が日々直面する「データ取得の煩雑さ」を解消するために考案されました。Googleの規約に準拠しつつ、大量のデータを安定的かつ効率的に収集するニーズに応えるため、APIによる提供形式が採用されました。

graph LR A[SEO業界の課題] --> B[大量のデータ収集が困難] B --> C[スクレイピングの限界] C --> D[API化による効率化] D --> E[DataForSEOの誕生] note right of C: スクレイピングは規約違反やブロックのリスクがある

考案した人の紹介

DataForSEOは、ウクライナを拠点とする開発チームによって設計されました。創設者であるDmytro Chabanov氏は、以前よりSEOデータ分析の自動化に関心があり、スクレイピングの法的・技術的課題に対応できる代替手段として本ツールを開発しました。APIによる提供形式をいち早く導入したことで、業界に新たなスタンダードをもたらしました。

考案された背景

2010年代後半、Googleの検索結果がパーソナライズ化・ローカライズ化され、スクレイピングが困難になったことが背景にあります。また、マーケターが大量の検索データを扱う際の負荷や精度の問題を抱えていたこともあり、より信頼性が高く、拡張性に優れたAPIによるデータ取得ソリューションが求められていました。

DataForSEOを学ぶ上でつまづくポイント

多くの人がつまづくのは、APIの構造やレスポンス形式の理解です。たとえば「JSONって何？」という基本的な疑問や、「エンドポイントとは？」といった用語がわかりづらいと感じることがよくあります。また、SERPやPPCといった専門用語も頻出するため、初心者にとっては壁に感じることが多いです。理解するためには、APIの使い方だけでなく、検索エンジンマーケティングの基本を押さえることが大切です。

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DataForSEOの構造

DataForSEOは、複数のAPIモジュールで構成されており、それぞれが特定の用途（例：SERP、キーワード、バックリンク、トラフィック分析）に特化しています。各モジュールはエンドポイントを通じてアクセスされ、リクエストとレスポンスは主にJSON形式で行われます。多くのモジュールでPOSTメソッドが用いられており、データ量が多いリクエストにも対応可能です。

graph TD A[Client App] --> B[POSTリクエスト] B --> C{API Gateway} C --> D[キーワードデータAPI] C --> E[SERP API] C --> F[バックリンクAPI] D --> G[JSONレスポンス] E --> G F --> G note right of C: モジュール単位でAPIが設計されている

DataForSEOを利用する場面

主にSEO対策、競合調査、広告運用分析といったシーンで活用されます。

利用するケース1

自社サイトのSEOパフォーマンスを継続的に監視したい企業では、DataForSEOの「Rank Tracking API」を利用して、日々の順位変動を取得しています。Google検索順位の推移を自動収集することで、アルゴリズム変更や競合の動きを即座に察知し、対応施策を講じやすくなります。さらに、エリアや言語別に細かくデータ取得ができるため、グローバル展開している企業にとっても有用です。

graph LR A[企業SEO担当者] --> B[Rank Tracking API] B --> C[検索順位の定点観測] C --> D[推移の分析] D --> E[施策改善] note right of B: ロケーション別の取得も可能

利用するケース2

アフィリエイターが収益性の高いキーワードを探す際にもDataForSEOが使われています。特に「Keyword Finder API」は、競合性が低くて検索ボリュームが一定以上あるキーワードの絞り込みに便利です。複数の国・言語設定にも対応しており、ニッチな市場を狙った戦略にも応用できます。結果として、コンバージョン率の高いコンテンツ制作が可能となります。

graph TD A[アフィリエイター] --> B[Keyword Finder API] B --> C[競合性の低いKW抽出] C --> D[高コンバージョンKW特定] D --> E[記事制作] note right of C: CPC・難易度の指標も取得可能

さらに賢くなる豆知識

DataForSEOは、APIのレスポンス速度が非常に早く、1リクエストあたりの応答時間が平均0.3秒以下である点も注目です。また、24時間365日対応のサポート体制があり、API使用時のエラーや技術的な不明点にも即対応してくれます。さらに、従量課金制であるため、小規模プロジェクトから大規模サービスまで柔軟に利用できます。

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あわせてこれも押さえよう！

DataForSEOの理解を深めるために、関連するツールや技術についても学んでおくとより効果的です。

  • Google Search Console

    • Google公式の無料SEO分析ツールで、検索クエリやインデックス状況を確認できます。

  • Ahrefs

    • バックリンク分析に強みを持つツールで、DataForSEOと併用して競合分析を深められます。

  • SEMrush

    • 包括的なSEOツールで、競合調査やPPC分析にも対応しています。

  • Ubersuggest

    • Neil Patel氏が開発したツールで、簡単なUIでキーワードリサーチが行えます。

  • Scrapy

    • Python製のスクレイピングフレームワークで、DataForSEOの補助として使うケースもあります。

まとめ

DataForSEOを活用すれば、SEO戦略の精度を格段に高めることができます。データ取得が自動化されることで、施策のPDCAが迅速になり、ビジネス成果の最大化につながります。日々の業務に役立つツールとして、今後さらに注目されることは間違いありません。

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