昨年生まれた娘が自由に動き回れるようになり、物も増えてきて、住んでいる部屋が手狭になってきました。具体的な引越の予定はないものの、通勤電車やちょっと空いた時間に、スマホで気になる物件をチェックしています。
しかし、「家族」としての家探しは、賃貸か購入か、買うなら新築と中古どちらがいいのか、保育園が近くにあり、通勤時間は伸ばしたくない、購入するなら人生で最大の買いものになるため妥協はしたくない——と、考える要素が多すぎて簡単には決まりません。ブラウザーを閉じて、通勤電車の車窓に目をやり、ふと考えるのでした。
みんなどうやって家探しをしているのだろう？
そこで、NTTドコモ「dメニュー」を中心とした検索キーワードのデータから、「家探し」の検索傾向を調査します。
家探しのキーワードには「複数の軸」がある
家探しをする人の検索キーワードには、探し方にいくつかの軸があります。
軸1：賃貸 or 購入
軸2：物件の種類（マンション or アパート or 戸建て）
軸3：新築 or 中古
軸4：その他の条件（地名・駅名、間取り、ペット可 etc…）
これらの軸の組み合わせを中心に、無数の検索キーワードが存在します。今回は検索上位30万位に含まれる「家探しに関するキーワード」を母数として調査します。
「賃貸と購入」探しているのはどっち
軸1：（賃貸/購入/分譲）での検索数
まずは軸1、「賃貸か購入か分譲か」の傾向を見てみましょう。
「賃貸」を語幹に含む検索のボリュームが多いことがわかります。一生に何度とあるわけではない「家を買う」行為と比較すると1人のユーザーでも短期間での転居が起きえるので、自然なことと言えるでしょう。
一方で、大多数が「指定がないキーワード」です。これらは軸2～4のワードの組み合わせで構成されている（例：「中古マンション」「マンション 大阪」など）になります。
一番人気は「マンション」
軸2：「物件の種類」の検索数
軸2「物件の種類」の傾向です。
最多数は「マンション」ですが、「物件」「住宅」といった語幹を含む「特に物件種別を問わない」キーワード（例：「賃貸物件」「中古住宅」など）の検索も目立ちます。
これらのワード群からは「地域や価格の条件が合えば物件種別は問わない」や「とりあえず情報サイトにアクセスして、物件種別・地域などの詳細は情報サイトで絞り込む」といった検索ユーザーのインサイトが分かります。
また「住宅」には「住宅ローン」を含む検索も多く、家探しそのものではなく、付随した情報の検索も多いことが特筆されます。
地名の数だけキーワードがある、家探し系ワードは超ロングテール
「家探しキーワードには複数の軸がある」のは前述のとおりですが、実際にどのような掛け合わせ検索があるのでしょうか。
掛け合わせキーワードの検索傾向
上図は、1～3の軸と地名・駅名を表すキーワードの掛け合わせ検索の傾向を示したものです。
「検索数」と「検索キーワード数（＝キーワードの種類）」でバブルの大きさが異なります。注目するのは、地名を含む掛け合わせの「種類の多さ」です。
検索数は「マンション 賃貸」（軸1＋軸2）や「中古マンション」（軸2＋軸3）のビッグワードには及ばず、1ワードあたりの検索数は少ないものの、地名の多彩さから多くのバリエーションが検索されています。家を買う、借りるうえで立地はかなり優先順位が高く、一方で多様化する検討事項だとわかります。
掛け合わせ検索の傾向と地名を含む割合の多さもあって、家探しのキーワードはロングテール化が顕著です。軸2「物件種別」に関連する上位ワード群（30万位まで）の全検索に対する占有率が下のグラフです。
比較用に「アプリ」「レシピ」「動画」の同様の割合を記載ました。上位のワードの検索占有率がかなり低くなっています。ピンポイントな地名をはじめ、詳細な条件を掛け合わせて多様なキーワードで検索されるため、相当数のバリエーションの関連ワードが下位に潜在している（＝ロングテール化している）と分かります。
いろいろな家探しの仕方があるんだな、とはわかりましたが、その多種多様さに圧倒されてしまいました。
多様な家探しの検索に、どう広告でアプローチするか
家探しの仕方がわかったところで、広告でアプローチする方法をまとめました。
「ピンポイントの検索ワードにはピンポイントの広告訴求」がリスティング広告の定石ですが、家探しの検索キーワードは、複数の軸でロングテールに存在します。キーワードを網羅的に入札し、適切なクリエイティブを作成することは理想的なアプローチですが、なかなかに困難です。
大手の広告プラットフォームでは、エリアターゲティング機能や動的検索広告など、キーワードと別の軸で広告を出しわけることも可能です。賃貸か売買か、マンション訴求かポータルサイトか、といった広告主としての業態によって向き不向きもありますが、うまく活用しながら、家探しの多様な検索ニーズに的確に応えるとよいでしょう。
私は私なりの家探しをもう少し模索してみます。
（検索データ提供：NTTドコモ）
（記事提供：D2Cスマイル）
