言語解析結果

【週末横ゲリワーク】2021_9_4【 タウンライフ不動産物件購入】

ワーク感想

ペンタウンライフ不動産物件購入
無料資料請求だけで、1万円ほどの報酬は魅力的です。ぜひ、タウンライフ案件でやっていってほしいと思いました。

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メリットやデメリットの項目もほしいです。

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検索キーワードを選ぶ際、個人では上げにくいエリアがあるので、その点も加味した上でキーワードを選ぶ(選んだ根拠も記述する)、という実践向けの項目があると良いかと思いました。

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誰しもお金があれば、自分の思うような家を建てたいと思うけれど、どこかで折り合いをつけなければならない。中古物件でも安心して購入するには信頼できる専門家に任せればいいというところが分かりやすいLPだと思いました。家を建てたい人は多いと思うので自分でも登録しそうです。キーワードを探す時に個人で戦えるところを開拓していく所が難しいと感じました。前回よりも書きやすくなっていたので良かったです。

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守備範囲が広く、ターゲットが難しかったです。 先週と今週のワークでストーリーLPとキーワード構成を勉強しましたので、キーワードからターゲットを選んでみました。 月一でしたらタウンライフもいい刺激になって楽しくなります。

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不動産はあまり馴染みがありませんが、サイトの作り方自体はそんなに変わらないと思いました。資料請求だけなら、そこまでハードルも高くないと思うので、どんどん手を動かしていきたいです。

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はじめてワークに参加しました。フェーズ3サンプルをいろいろ参考にしながらリサーチしましたが、思っていたより難しかったです。

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やっぱり「キーワード」 が1番難しいです。 うまいキーワードを見つけるコツみたいなものがあれば教えて欲しい…です😅 まあ、キーワードは作るものでなく探すものっていつも言われてますね💦ちなみに、実際に土地探しから家を建てたことがあるので未公開物件でいい土地を探したいというのわかります。ただ、これ地方と都会で温度差がありすぎて…都会だと二世帯住宅が関の山、地方だと都会の土地の値段の1/2でおつりがくるくらいの豪邸が建てられます。

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未公開物件を求める動機を見つけるのが難しかった。キーワードが地域名なので量産できそうだと思った。

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同じ案件を同じワークでやっているとどうしても似通った内容になってしまう。

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直近で私も家探しをしていたので、今回はとてもやりやすい内容でした。

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みんなで共有できる、使い回せるデータが欲しいです

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不動産という大きい買い物ですが資料請求なのでアフィリエイトやりやすかなと思いました。ただ営業の電話が頻繁にあるのかどうかがわからなかったのが一つ気になりました。自分が今の家に住むとき結構休日時間を費やして大変だったのでそのときこういうサービスがあれば良かったのになと思いました。

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Zoom作業会でも取り上げて欲しい。いまいちピンとこない。ミニセミナーにはスケジュールが先にあって参加できなかった。高単価なので興味はある。自身の経験で賃貸物件の所得と管理方のサイトを作りたい。

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先週の案件よりペルソナ設定が難しかった分、何を盛り込めば効果的か悩みました。

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不動産取引をしたことがないので難しかったです。SNSで口コミを探しましたがイマイチでした。ランサーズでアンケートを取って記事作製するのが良いと思います。

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不動産という大きい買い物ですが資料請求なのでアフィリエイトやりやすかなと思いました。ただ営業の電話が頻繁にあるのかどうかがわからなかったのが一つ気になりました。自分が今の家に住むとき結構休日時間を費やして大変だったのでそのときこういうサービスがあれば良かったのになと思いました。

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結構楽しくできました!

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この形式のワークは初めてでしたが、ちょっと難しかったです。それがジャンルのせいなのか、この形式に自分が落とし込めていないのか。老後以外でも、転勤住み替えなどの需要もありそうで、もっと深堀りしたかったのですが、上手くできませんでした。
ペンタウンライフ不動産物件購入
3の設問にある検索キーワードおよびタイトルのリサーチ方法についてですが、どのように集めるか悩んでいます。コンテンツリサーチのやり方サンプルのページに例を追加していただけると助かります。

言語解析結果↓

ワードクラウド


スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。


単語出現頻度


文章中に出現する単語の頻出度を表にしています。単語ごとに表示されている「スコア」の大きさは、 与えられた文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表しています。 通常はその単語の出現回数が多いほどスコアが高くなりますが、 「言う」や「思う」など、どの文書にもよく現れる単語についてはスコアが低めになります。

共起キーワード


文章中に出現する単語の出現ハ゜ターンか゛似たものを線て゛結んた゛図です。出現数か゛多い語ほと゛大きく、また共起の程度か゛強いほと゛太い線て゛描画されます。

2次元マップ


文章中て゛の出現傾向か゛似た単語ほと゛近く、似ていない単語ほと゛遠く配置されています。距離か゛近い単語はグループにまとめ、色分けしています。


係り受け解析


係り受け解析では、「名詞」に係る「形容詞」「動詞」「名詞」についての解析結果を表示します。 「スコア」は、出現回数やその係り受け関係が全組み合わせのうちに占める割合などを複合的に判断し、独自に算出した数値です。 「スコア」が高いほど、よりその係り受け関係が重要であることを示します。 また、単語の後に「(否: 50%)」 などとついている場合、 集計された係り受け関係のうち50%が否定表現(例:「高い」→「高くない」)として使われていることを意味しています。 ネガポジは名詞にかかる形容詞がポジティブ(ネガティブ)な単語かどうかを表しています。

階層的クラスタリング


文章中での出現傾向が似た単語をまとまりとしてとらえられるよう樹形図で表したものです。グループは色分けして表示しています。

-言語解析結果

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