WEBページ文字数カウントツール｜URLを入力するだけ

WEBページ文字数カウントツール【1】

URLを1つ入力すると、そのページに含まれるテキストの文字数を自動でカウントします。

このツールの特徴

• 正確なテキスト量の把握: 単にHTML全体を数えるのではありません。ページの裏側にあるHTMLタグやCSS、JavaScript（＜script＞タグなど）のコードを除外し、訪問者が実際に読むことになる「本文テキスト」の量だけを抽出してカウントします。
• 2種類のカウント結果:
  1. 空白を含む文字数: 改行やスペースも含めた、原稿用紙などで使われる一般的な総文字数です。
  2. 空白を除いた文字数: テキストの「密度」や「情報量」を純粋に測るための文字数です。

こんな時に便利！ 利用シーン

• ブログ記事のセルフチェック: 「この記事、ちょっと内容が薄いかな？」「書き上げたけど、想定したボリュームに達しているか？」といった最終確認に使えます。
• WEBライターの納品・検収: 納品する記事や、外注先から上がってきた記事の文字数が、発注した通りのボリュームになっているかを客観的に確認できます。
• 競合調査の第一歩: 「あの人気サイトの記事は、いつも大体どれくらいの長さで書かれているんだろう？」という簡単なリサーチに最適です。

WEBページ文字数 比較ツール【2】

2つのURLを入力することで、両ページの文字数を同時にカウントし、「どちらが」「何文字多いか（少ないか）」を瞬時に比較・分析します。

このツールの特徴

SEO対策やコンテンツ改善において、最も強力な武器となります。

• 差分が一目瞭然: それぞれの文字数（空白あり/なし）に加え、「📈 URL 1の方が、URL 2より 1,520 文字多いです」といった具体的な差をハイライト表示します。
• 競合との「量」の差を可視化: ライバル記事と自分の記事の間に、どれだけの「情報量の差」があるかを数値で突きつけます。

こんな時に超便利！ 最強の利用シーン

• SEOの競合分析（超重要）: 狙っているキーワードで検索した際、上位1位〜5位の記事（競合）と自分の記事を比較してみましょう。もし自分の記事の文字数が競合の平均より極端に少ない場合、それは「ユーザーの疑問に答えきれていない（＝情報が不足している）」可能性が高いという強力なシグナルです。
• リライト戦略の立案: 既存記事の順位が上がらない時、競合と比較して「文字数が足りない＝情報が不足している」ことがわかれば、「次はこのトピックを追記しよう」という具体的なリライト方針が立てやすくなります。
• コンテンツの網羅性を測る目安: もちろん「文字数が多ければ必ず勝てる」わけではありません。しかし、「上位記事が5,000文字かけて説明しているテーマ」を、あなたが1,000文字で説明しきるのは困難です。文字数は「検索意図を満たすために必要な情報量の目安」として非常に役立ちます。

⚠️ ご利用時の注意点

• カウント対象について: これらのツールは、HTMLタグやスクリプトコードを除いた「本文テキスト」をカウントします。ただし、JavaScriptによってページが表示された後に動的に読み込まれるコンテンツ（「もっと見る」ボタンを押して初めて表示されるテキストなど）の一部は、カウントに含まれない場合があります。
• 取得について: ページのHTML情報を取得するため、対象サイトのセキュリティ設定（CORSポリシーなど）やサーバーの応答状況によっては、正常に文字数を取得できない場合や、カウントに時間がかかる場合があります。あくまで目安としてご活用ください。

情報網羅性とは何か？：検索意図の「完全な満腹度」

まず大前提として、「情報網羅性（Information Completeness）」とは何かを定義します。

これは、「あるキーワードで検索したユーザーが抱えるであろう、すべての疑問、次の疑問、関連する懸念」に対して、その1ページ（または1サイト）がどれだけ広範囲かつ深く回答できているかを示す尺度です。

Googleの使命は「ユーザーの検索タスクを最短で完了させること」です。もしあなたのページが検索意図Aにしか答えておらず、ユーザーが次の疑問BやCを解決するために再び検索結果に戻る（いわゆる "Pogo-sticking"）必要があるなら、そのページの網羅性は低いと判断されます。

情報網羅性が高いコンテンツとは、ユーザーが「この記事だけ読めば、知りたかったこと全部と、知らなかったけど知りたかったことまで全部わかった。もう検索し直す必要がない」と感じる状態、すなわち**検索意図の「完全な満腹度」**を提供するコンテンツです。

第1章：情報網羅性の「設計図」としての共起語

情報網羅性を高めるには、ユーザーが求めるトピック（話題）を漏れなく含める必要があります。その「含めるべきトピックのリスト」を見つけるための手がかりが「共起語」です。

共起語とは何か？

共起語（Co-occurrence words）とは、**特定のキーワード（ターゲットキーワード）と「同じ文脈（同じドキュメント内、または近い位置）で頻繁に一緒に（共に）出現する（起きる）単語」**を指します。

これは、単なる「関連キーワード（検索サジェスト）」とは根本的に異なります。

• 関連キーワード: ユーザーが「検索窓に入力する言葉」のバリエーション。（例：「SEO対策 やり方」「SEO対策 費用」）
• 共起語: 検索意図に答える「本文中に含まれるべき言葉（トピック）」。（例：「SEO対策」という記事本文に出てくる「内部リンク」「タイトルタグ」「検索意図」「クローラー」など）

なぜ共起語が網羅性の鍵なのか？（専門家視点）

Googleは、検索キーワードに対してどのページを上位表示させるかを決める際、単にそのキーワードが何回出現したか（TF: Term Frequency）だけを見ていません。

Googleは、「そのトピックについて権威ある説明をするならば、当然これらのサブトピックにも言及されているはずだ」という統計的な言語モデルを持っています。

例えば、「住宅ローン」というキーワードを考えてみましょう。 このトピックを「網羅的」に解説するなら、ユーザーは何を知りたいでしょうか？ おそらく以下のトピックは必須です。

• 「金利」（さらに言えば「固定金利」「変動金利」）
• 「控除」（具体的には「住宅ローン控除」「年末調整」）
• 「審査」（「事前審査」「本審査」「信用情報」）
• 「返済」（「繰り上げ返済」「返済期間」）

これらが「住宅ローン」というキーワードの共起語です。

もし「住宅ローン」について解説する記事に「金利」や「審査」という単語への言及が一切なければ、Google（そしてユーザー）は「この記事は情報が欠けている（網羅性が低い）」と判断します。

共起語は、検索意図という「料理」を作るために必須の「材料リスト」そのものなのです。

第2章：共起語を抽出する「エンジン」としての形態素解析

では、どうすればその「共起語（材料リスト）」を正確に抽出できるのでしょうか。

検索上位10サイトのページ本文をすべてコピーしてきて眺めても、「どの単語が重要か」は直感ではわかりません。そこで必要になるのが、コンピュータによる自然言語処理（NLP）であり、その第一歩が「形態素解析」です。

形態素解析とは何か？

形態素解析（Morphological Analysis）とは、文章を「意味を持つ最小単位（＝形態素）」に分割し、それぞれの品詞や活用形などを判別する技術です。

特に日本語は、英語と違って単語と単語の間にスペースがない「膠着語（こうちゃくご）」であるため、この処理が不可欠です。

▼ 形態素解析の例 原文：「東京都で美味しいラーメンを食べた。」

この一文を形態素解析エンジン（例: MeCab, Sudachi, Janomeなど）にかけると、以下のように分解されます。

Google スプレッドシートにエクスポート

なぜ形態素解析がSEO（共起語抽出）に必要なのか？

この「分解」こそが、情報網羅性分析の精度を決定づけます。形態素解析がなければ、正確な共起語リストは作れません。理由は主に3つあります。

1. 正確な「単語」の切り出し（分かち書き）

「東京都知事」という文字列は、「東京都知事」という1つの固有名詞なのか、「東京」「都」「知事」という3つの単語なのかを判別する必要があります。解析により初めて、これを1つの単語としてカウントできます。

2. ノイズの除去（不要な品詞の除外）

上記の例で、「で」「を」「た」といった助詞や助動詞は、文章を構成するためには必要ですが、トピック（話題）としての意味は持ちません。

形態素解析によって品詞が判別できれば、これらの「意味を持たない単語（ストップワード）」をすべて除外し、**「名詞」「動詞」「形容詞」「未知語（固有名詞など）」**といった、トピックの核となる単語だけを抽出できます。

3. 表記ゆれの正規化（見出し語化）

これが専門家レベルで最も重要です。 ユーザーは「食べる」「食べた」「食べれば」など、様々な活用形で言葉を使います。コンピュータがこれらを別々の単語としてカウントしてしまうと、頻出単語の統計が取れません。

形態素解析は、これらをすべて「原形（見出し語）」である「食べる」に統一（正規化）します。

同様に、「引越し」「引っ越し」「引越」といった表記ゆれも、辞書（コーパス）の工夫次第で正規化し、「引越し」という1つのトピックとして集計できるようになります。

第3章：専門家レベルのワークフロー：「網羅性」がスコア化される仕組み

では、WEBマスターや専門家（あるいはSEOツール）が「情報網羅性」を分析する際の、実際のワークフローを見てみましょう。

1. STEP 1: SERP分析（競合の特定） ターゲットキーワードで検索し、上位表示されているページ（例：1位〜10位）を分析対象として特定します。これらは「Googleが現時点でユーザーの意図を最も満たしていると評価しているお手本」です。
2. STEP 2: クローリングと本文抽出 対象ページのHTMLをクローリングし、ヘッダー、フッター、広告などの「ボイラープレート（共通部分）」を除去し、そのページ固有の「本文」だけを抽出します。
3. STEP 3: 形態素解析（全競合ページへの適用） 抽出した全競合サイトの本文テキストを、すべて形態素解析にかけます。
   • 処理A: 文章を意味のある単語（名詞、動詞、形容詞など）に分解。
   • 処理B: 活用形をすべて原形（見出し語）に正規化。
   • 処理C: 助詞、助動詞などのストップワードを除去。
   • 結果：全競合サイトの本文に出てくる**「意味のある単語」の集合（巨大な単語リスト）**が完成します。
4. STEP 4: 共起語のスコアリング（TF-IDFとLDA） ここからが統計処理の領域です。この「単語リスト」から「重要な共起語（含めるべきトピック）」をスコア化します。
   • ① TF-IDFによるスコアリング WEBマスターが最もよく聞くアルゴリズムがこれです。
     • TF (Term Frequency: 単語の出現頻度): そのページ内で、その単語がどれだけ多く出現したか。
     • IDF (Inverse Document Frequency: 逆文書頻度): 「その単語が、いくつの競合ページで使われているか」の逆数。（＝多くのページで使われている一般的な単語ほどスコアが下がり、特定の数ページでしか使われていない専門的な単語ほどスコアが上がる）
     TF-IDFスコアが高い単語 ＝ 「一般的な単語ではないが、このトピックを説明する上では非常によく使われる、重要で特徴的な単語」となり、これが共起語リストの核となります。
   • ② トピックモデル（LDAなど）によるグルーピング（専門家領域） より高度な分析では、単語を単純にリストアップするだけでなく、「どの単語とどの単語がセットで使われやすいか」を分析します。 例えば「住宅ローン」の分析で、「変動」「固定」「金利」は1つのグループ（金利タイプ）として、「事前」「本審査」「信用情報」は別のグループ（審査プロセス）として出現する傾向があります。 LDA (Latent Dirichlet Allocation: 潜在的ディリクレ配分法) などのトピックモデル技術は、単語群をこのような「潜在的なサブトピックのクラスター（かたまり）」に自動で分類します。

WEBマスターへの結論とアクションプラン

形態素解析によって「正規化・フィルタリング」された単語を、TF-IDFやLDAなどで「スコアリング・グルーピング」したもの。それこそが、あなたがコンテンツを作成（あるいはリライト）する際に含めるべき「情報網羅性のための共起語（＝必須トピック）リスト」です。

あなたがすべきことは、そのリストを見て、こう自問することです。

1. （ギャップ分析） このリストにあるトピック（例：「繰り上げ返済のデメリット」）について、自分の記事は言及しているか？
2. （見出しへの昇格） もし言及が弱いか、全くしていないなら、それはユーザーが求めている「必須の材料」が欠けている証拠である。すぐに見出し（h2, h3）として追記すべきではないか？
3. （文脈の担保） 単にその単語を不自然に詰め込む（昔のSEO）のではなく、「そのトピックについて自然な文脈で解説する」ことを目指してください。

共起語は「答え」そのものではなく、ユーザーが抱える「暗黙の質問リスト」です。形態素解析は、その質問リストをノイズの中から正確に掘り起こすための「高精度なドリル」なのです。これらを使いこなし、ユーザーのあらゆる疑問に先回りして答えることが、最強のコンテンツSEO戦略となります。