クリスティアーノ・ロナウドとデビッド・ベッカムの成功を見ると、2つの異なる業界の2人のインフルエンサー、様々なウェブサイト、ブランドが、彼らの売り上げとフォロワーを高めるために彼らのような人々に手を差し伸べています。
このウェブサイトを作成するときにこれを知ったとき、私は「自分のウェブサイトを競合他社と同じくらい高い層にする上で、どうすれば戦略を適用できるのか」と考えました。
その後、SEOに追いついていたときに、私のウェブサイトとインフルエンサーの両方がパートナーシップを結ぶことができれば、私を活用するのに役立つツールを見つけました。
今日は、BuzzSumo ツールとは何か、どのような機能を持っているのか、その機能が強い場所を見て、不便な点を見つけています。
バズスモについて
ロンドンに拠点を置くソーシャルインテリジェンス企業であるBrandwatchは、このソフトウェアスイートの首謀者です。ワールプール、ウォルマート、デルの成長を支援した業界経験に続いて、製品は、生産性、ワークフロー、およびコンテンツの成功を高めるために、ユーザーのキャップストーンとして機能します。
機能
このソフトウェアスイートには、ソーシャルプラットフォームや検索結果全体のコンテンツの現在の傾向を学習するのに役立つ4つの主要な要素が含まれています。 ウェブサイトの成長を追跡し、同時に競争から戦略を学ぶのに役立ちます。
発見
BuzzSumo のこの部分では、選択する 3 つのタブのどれを選択するかに応じて、すべての最新のコンテンツが表示されます。
- 動向
- トピック
- 質問
動向
BuzzSumo のトレンドのこのサブカテゴリでは、トレンドスコアやエンゲージメントなどのそれぞれの指標を含むさまざまな記事のリストが表示されます。

例として、プラットフォームに表示される結果の 1 つが表示されます。
ラベル付きの円は、このモジュールで表示される各結果に対して表示できるものです。順番に、それらは次のとおりです。
- 記事のタイトル
- 著者
- 転記日
- オリジンのウェブサイト
- フェイスブックへの株式数
- ツイッターへの株式数
- Pinterest への株式数
- Reddit への株式数
- 記事内で見つけることができるリンク
- エバーグリーンスコア
- トータルエンゲージメント
- Buzz Sumo プロジェクトに保存する
- 結果を共有する
これらの中で、このアプリケーション内でのみ見つけることができる2つの項目があります:エバーグリーンスコアとトータルエンゲージメント。
Evergreenスコアは、開発者によって定義されているように、ソーシャルメディア上の共有数と公開後1ヶ月以内に受け取ったバックリンクに基づくアプリ独自のランキングスコアです。
一方、Total Engagement は、指定した記事だけでソーシャル サイト間の全体的な対話の量を指定します。
トピック
アプリケーションのこの部分では、大規模なデータベースの中でどのキーワードやトピックが利用できるかに焦点を当てます。以下は、この部分がどのように見えるかの例です。
アプリケーションのこの画面は、入力されたキーワードを使用して、どのトピックが最もトラフィックを生成するかを認識するのに役立ちます。
この画面の結果は次のようになります。
キーワードについて話す人気記事、キーワードに関するフォーラムでの重要な質問、またはユーザーが検索している関連キーワードから取得できます。
この要素は、次の要素で構成されます。
- 以前に入力した、指定したトピックまたはキーワードを含む語句
- フレーズについて語る記事
- フレーズに関連する質問
- フレーズにリンクされているキーワード
- BuzzSumoがコンテンツスターターとして推奨できるその他のアイデア
質問
このモジュールのこの部分では、キーワードまたはフレーズで検索し、トピックに関する最も一般的な質問を学習できます。上記の画面に示すように、結果を時間、国、サイトの種類、およびソースで並べ替えることができます。
研究
BuzzSumo の前のモジュールでは、フォーラムの質問やトピックに関する記事に基づいてデータを入力しますが、このセクションでは、これらの記事がソーシャル メディアの利用者に及ぼす影響について説明します。
これは、3つの小さなモジュールに分かれています。
- Web
- バックリンク
Web
下の図に示すように、このセクションの左端のタブは、キーワードまたはトピックに関する記事で蓄積されたクリック数に基づいて、特定のキーワードの人気を確認するのに役立ちます。
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検索ボックスに単語や語句を入力すると、公開された記事のチャートと、それらの記事が共有された時間が表示されます。BuzzSumo は、ドメインと時間にまたがる 500 万件の記事のデータベースを使用して、ユーザーを含む Web サイトの所有者が視聴者調査に使用できる最新のコンテンツを配信できます。
この結果は、国、言語、月単位などの複数のフィルターに基づいてフィルター処理することもできます。
一方、このシステムのこの機能では、Facebook内で生成されたコンテンツのみをフィルタリングします。下のサンプル画面に示すように、検索結果は Discover モジュールの検索結果と似ています。
この画面には、訪問者のやり取り、つまり、コンテンツに対する反応、共有、コメントの回数、および/またはそれがもたらされた時間が表示されます。
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