Расширенный SEO анализ - Часть 1: SEO исследования и мудрость толпы

Пару лет назад меня пригласили выступить на конференции SMX Advanced в Сиэтле на тему SEO и конкурентной разведки. Это область SEO, которой я увлечен не только потому, что это одна из самых трудных вещей в SEO, чтобы масштабировать и делать правильно, но и потому, что это одна из основ хорошей SEO-программы.

Прежде чем углубиться в описание одного из передовых подходов к SEO-анализу, которым я поделился на конференции, важно понять происхождение этого подхода.

Прежде чем создавать алгоритмы машинного обучения на нашей платформе Enterprise SEO, я потратил несколько лет на создание и управление консалтинговой фирмой и агентством Enterprise SEO. Мы были небольшой командой (менее 15 человек в то время), но мы быстро росли.

Одной из самых больших проблем, с которыми мы столкнулись, была возможность масштабировать задачу проведения углубленного исследования ситуации клиента настолько быстро и последовательно, насколько это возможно - независимо от того, над чем работает член команды. От изучения бизнес-направлений клиента и терминологии, используемой в его отрасли, до понимания ключевых игроков отрасли / конкурентов / влиятельных лиц в космосе, исследования легли в основу всего нашего планирования и тактики для клиента.

При управлении агентством (внутренним или внешним) вы должны выяснить процессы, которые можно повторять и масштабировать. Это отличительная черта команд, которые добились выдающихся результатов по сравнению с теми, которые потерпели неудачу, несмотря на огромные усилия. Поскольку исследования составляют основу любой хорошей SEO-команды, то, как правильно делать это, необходимо для нашего роста и успеха.

Исследование (и анализ) - сложная и трудоемкая задача, будь то исследование ключевых слов, исследование влияния или даже конкурентное исследование. Проблема любого вида исследований заключается в том, что качество исследований «зависит». Это зависит от:

1. Качество используемых источников данных
2. Исследователь (или «человеческий фактор»)

Глубина и широта охвата, предлагаемые источниками данных (или их отсутствие), оказывают значительное влияние на качество исследований. Слишком много источников данных могут привести к ненужному шуму (как может подтвердить любой, кто использовал инструмент планирования ключевых слов), в то время как слишком малая глубина данных означает, что важная информация может быть упущена в наборе рассмотрения.

Когда речь заходит о «человеческом элементе», качество исследований во многом зависит от опыта, образования, базы знаний, словарного запаса, понимания отрасли, уровня вовлеченности, отношения и множества других жестких и мягких факторов исследователя.

Несмотря на то, что в настоящее время существует множество хороших источников данных для исследования ключевых слов, исследований влияния и т. Д., Все еще не так много хороших систем или методов, которые могли бы помочь снизить влияние «человеческого фактора» в исследованиях.

Именно здесь мы разработали методологию, которую мы назвали «мудростью толпы». Название не было случайным - теория, на которую мы опирались, находилась под влиянием методов, используемых на фондовых рынках в течение многих десятилетий, и книгой, опубликованной в 2005 году Джеймсом Суровецким, Мудрость толпы: почему многие умнее немногих и как коллективная мудрость формирует бизнес, экономику, общество и нации.

Если вы слышали об оценках консенсуса на фондовых рынках или методах прогнозирования Delphi, вы уже знакомы с основной концепцией. Если вы еще не слышали об этих методах, не беспокойтесь - мы расскажем всего за секунду.

Википедия определяет «мудрость толпы» как:

… Процесс учета коллективного мнения группы лиц, а не одного эксперта для ответа на вопрос. Обобщенные ответы большой группы на вопросы, связанные с количественной оценкой, общими знаниями о мире и пространственными рассуждениями, как правило, оказываются такими же хорошими, а зачастую и лучше, чем ответы, которые дает любой из членов группы. Интуитивно понятное и часто цитируемое объяснение этого явления состоит в том, что с каждым индивидуальным суждением связан специфический шум, и взятие среднего значения по большому количеству откликов может как-то отменить эффект этого шума.

По сути, когда мудрость толпы применяется к SEO, она использует данные о нескольких конкурентах, чтобы выявить наиболее важные точки данных. Это позволяет вам сосредоточиться таким образом, чтобы исключить шум, возникающий из-за данных какого-либо конкретного конкурента или личного опыта исследователя.

Это лучше всего понять на примере. Возьмите пример исследования ключевых слов. Как правило, исследование ключевых слов включает в себя следующие задачи:

1. Определите несколько корневых ключевых слов, которые относятся к отрасли клиента и предлагаемым продуктам / услугам.
2. Перейдите к планировщику ключевых слов Google.
3. Введите ключевое слово, связанное с клиентом.
4. Скачать список возвращенных ключевых слов.
5. Определите все более длинные, более конкретные версии ключевого слова из списка.
6. Повторите процесс.
7. Поместите все ключевые слова в Excel и выполните собственный процесс очистки списка (удаление ненужных ключевых слов, фильтрация по объему поиска и т. Д.).

Этот процесс является невероятно огромной тратой времени - вы можете потратить на него десятки часов и при этом полностью пропустить самые эффективные ключевые слова. Зачем? Во-первых, источник данных возвращает огромное количество «шума» или нерелевантных данных. Во-вторых, нет подтверждения актуальности ключевых слов для отрасли клиента - знания и опыт исследователя в отрасли играют огромную роль в том, что сохраняется и что выбрасывается в анализ.

Рассмотрим альтернативный подход, который использует мудрость толпы:

1. Определите страницу на вашем (или вашем клиенте) сайте, которую вы хотите исследовать по ключевым словам.
2. Определите по крайней мере 3 (чем больше, тем лучше) страницы с различных сайтов конкурентов, которые ранжируются по названию основного продукта или услуги, к которой относится данная страница. Например, если у вас есть страница о «отелях Нью-Йорка», поищите страницы с самым высоким рейтингом на разных сайтах конкурентов по этому ключевому слову.
3. Выберите ваш любимый инструмент для анализа ключевых слов - SEMrush, KeywordSpy, SpyFu или более целевой отраслевой индекс, такой как то, что мы предлагаем в seoClarity (бесстыдный плагин!). Помните, что источник данных, который предлагает значительную широту и глубину, имеет решающее значение для хорошего анализа.
4. Загрузите ключевые слова, по которым ранжируются все страницы конкурентов.
5. Скомпилируйте загруженные данные для всех конкурентов в одну рабочую книгу Excel и создайте сводную таблицу, чтобы быстро увидеть, сколько конкурентов ранжируются по одному и тому же ключевому слову.
6. Выберите ключевые слова, в которых два или более конкурентов оценивают ключевое слово, а ваша страница - нет.

Это оно! Убедившись, что вы смотрите на ключевые слова, по которым ранжируются два или более конкурентов, а вы нет, вы устраняете огромный шум, связанный с традиционным исследованием ключевых слов.

Вот диаграмма Венна, которая поможет визуализировать процесс. Ключевые слова, которые являются частью перекрывающихся разделов, являются общими для двух конкурирующих страниц и являются сильными кандидатами для вашего собственного ключевого слова, на которое нужно обратить внимание.

С этой методологией исследования вы можете быть уверены, что:

• Вы выбираете ключевые слова, которые Google находит релевантными для страниц, которые непосредственно конкурируют с вами.
• Выделенные ключевые слова имеют очень высокую вероятность того, что они также релевантны вашей странице (если ваша страница и страницы ваших конкурентов ориентированы на одну и ту же аудиторию с относительно похожими услугами).
• Вы устранили лишний шум из-за специфических для компании ключевых слов (бренда или названия продукта).

Еще одна вещь, которая мне нравится в этой методологии, это то, что она может быть одинаково хорошо использована практически для любых исследований. Ищете влиятельных лиц в отрасли? Повторите тот же процесс, но просто измените источник данных на MajesticSEO или другой источник. Ищете социальную поддержку? Повторите с Twitter подписчика информации. Ищете идеи для контента? Используйте темы, которые публикуют несколько сайтов в вашей отрасли. Список бесконечен!

Попробуйте!

• Эта методология подходит не для всех ситуаций - если у вас есть очень уникальный продукт и конкуренты, которые не очень четко определены (или конкуренты, у которых нет целевых страниц), это не сработает.
• Если у вас нет хорошего конкурентного ландшафта (то есть вы доминирующий игрок, а все остальные - ниже среднего), это не даст качественных результатов.
• Если ваш источник данных ненадежен, полученная информация будет ограничена.
• Эта методология не обязательно найдет ключевые слова, для которых никто не думал оптимизировать, но она выиграет вам время и поможет вам начать с низко висящих фруктов, пока вы исследуете трудно найти драгоценные камни.
• Следование только этой методологии является рецептом MAD - взаимно гарантированного уничтожения.

Оставайтесь с нами для части 2, пока мы продолжим расширенный SEO-анализ.

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя и не обязательно относятся к Search Engine Land. Штатные авторы перечислены Вот ,

Об авторе

Похожие

Комментарии