Участник Pratik Dholakiya делится тремя типами данных, которые улучшают ваши возможности и возможность зарабатывать авторитетные ссылки.

Ищите дополнительный удар, необходимый для вашего контента, чтобы зарабатывать ссылки на ваши усилия по распространению информации и публикации? Одним из важных решений является то, что может показаться не впечатляющим: данные.

Мы все понимаем важность поисковой оптимизации (SEO) и построения ссылок в частности. Но заработать ссылки могут быть тяжелыми, если мы не понимаем, почему люди связывают.

Большинство людей, которые ссылаются на веб-страницу, ищут что-то, чтобы поддержать заявку или поддержать свои рассказы; они ищут данные для поддержки своих идей.

Давайте рассмотрим три типа данных, ориентированных на данные, которые значительно улучшат ваши возможности и возможность зарабатывать авторитетные ссылки.

1. Анализ данных

Анализ данных на основе контента может показаться сухим, но реальность такова, что большая часть наиболее эффективного, привлекающего ссылки контента в Интернете является результатом анализа данных.

Анализ данных контента включает в себя оригинальные исследования, такие как корреляционные исследования и другие применения статистических методов для данных. Сами данные могут быть общедоступными или могут быть получены с помощью более проприетарных средств.

Как SEO, вы можете быть знакомы с ранжированием корреляционных исследований, проводимых различными компаниями, такими как SEMrush и Ahrefs, которые заработали у каждой компании много обратных ссылок.

В случае этих ранговых корреляционных исследований:

  • Они использовали проприетарные инструменты для сканирования результатов поисковой системы для большого списка ключевых слов.
  • Они сканировали различные показатели на странице и вне страницы, связанные со страницами в результатах поиска.
  • Они сообщили о корреляциях между этими метриками и рейтингами в результатах поиска.
  • Корреляция измеряет, как часто два фактора объединяются в масштабе от -1 до 1 (или иногда от -100% до 100%), но он не может сказать вам, влияет ли один фактор на другого, если они имеют общий причина, или если «вероятность» отвечает за корреляцию. Тем не менее, корреляции – хорошее место для начала, если вы ищете возможные причинно-следственные связи для изучения.

    По этой причине и более люди в сообществе SEO находят подобные исследования корреляции очень полезными.

    Но анализ такого рода полезен и вне сообщества SEO.

    Один сайт, который создал много такого типа контента, – сайт знакомств okcupid.com.

    Например, одним из их сообщений был анализ того, как люди оценивали привлекательность людей на сайте знакомств. Были удивительные откровения, такие как вспышки камеры, добавляющие семь лет к очевидному возрасту человека на фотографии:

    Подобные опросы, как правило, проходят через прессу и забирают множество ссылок, если тема опроса является оригинальной, достаточно актуальной, чтобы быть интересной и интересной для вашей основной аудитории.

    Вот как начать создавать подобный опрос и собрать соответствующий контент для соответствия:

  • Определите вопрос, на который ваша целевая аудитория или их влиятели будут заинтересованы в получении ответа. Это должен быть количественный вопрос, и если он будет рассмотрен раньше, достаточно времени, чтобы предыдущие исследования устарели.
  • Вы можете искать на форумах и сайтах Q & A вопросы, с учетом тех, у кого нет удовлетворительных количественных ответов.
  • Выберите платформу для вашего опроса, например Google Surveys или SurveyMonkey.
  • Держите обзор как можно короче, или вы, вероятно, получите меньше или меньше точных ответов.
  • Ваши вопросы не должны быть открытыми, а варианты ответов должны быть информативными.
  • После получения ваших результатов определите наиболее привлекательную часть информации в количественной форме и сделайте ее заголовок. Содержимое должно быть построено вокруг заголовка, так как это то, что большинство людей увидит и разделит.
  • Извлеките свой контент, используя результаты опроса, но обязательно используйте контекстуализацию, предоставив свои экспертные интерпретации.
  • Обратитесь к предыдущему исследованию самостоятельно и другим, и обратитесь к примерам или вашему собственному опыту.
  • 3. Сборник научных исследований

    Компиляция исследований – это просто сообщение, которое компилирует предыдущие исследования, ориентированные на данные, и использует его для создания всеобъемлющего обзора темы.

    В то время как индивидуальная сборка исследований не обязательно будет захватывать так много прессы, как часть оригинальных исследований, сбор данных исследований может быть создан более легко и последовательно.

    Поскольку они собирают результаты из широкого круга источников и более подробно затрагивают тему, они часто более вечнозеленые и могут продолжать собирать ссылки в долгосрочной перспективе.

    Они также могут регулярно обновляться по мере поступления новой информации.

    Изображение выше – это сообщение в HubSpot, которое заработало почти 2000 ссылок. Сообщение представляет собой массивный обзор пулевых точек, каждый из которых делится количественным фактом из предыдущего исследования. Факты организованы по категориям и используют огромное количество ресурсов.

    Массивные списки, подобные этим, не являются единственным способом составления исследовательских компиляций.

    Рассмотрите руководство MagazinSite «Что такое SEO?». Он также собрал огромное количество ссылок и является вторым самым связанным контентом на этом сайте. Он вводит людей в SEO и пользуется уважением во всем мире.

    В то время как руководство MagazinSite не относится к самому строгому определению «управляемой данными» должности, это очень компиляция предшествующих исследований и альтернативный пример того, как подходить к этому типу контента.

    Несмотря на множество способов, с помощью которых может быть подобрана компиляция исследования, вот некоторые общие черты, которые вы найдете в большинстве успешных примеров:

  • Содержимое более полно и полезно. Он обрабатывает любой предыдущий контент в той же теме, предоставляя все значение, которое предоставляет контент, плюс немного больше.
  • Они тяжело добыты. Информация не представлена ​​из воздуха, и источники являются авторитетными. Содержание фактически плотное, с ограниченным объемом разработки и достаточным количеством интерпретации и контекста для максимального практического использования в кратчайшие сроки.
  • Они вечнозеленые. Они предназначены для частого обращения, закладок и повторного посещения. Хотя они будут полезны при первом посещении, они содержат достаточно информации о том, что невозможно поглотить всю информацию за один раз.
  • Они хорошо структурированы. Несмотря на упоминание большого количества ссылок, эти должности по-прежнему предназначены для работы в качестве сплоченного целого, включая четкую и легкую навигацию по категоризации, порядок, в котором можно поглощать информацию, или и то, и другое.
  • Они часто включают некоторую визуализацию данных. Чтобы не стать монотонным потоком фактов, контент использует визуализацию данных или даже может быть инфографическим.
  • Внимание обращается на них в структуре самого сайта. Они легко доступны в основной навигации, и призывы к действию могут существовать в другом месте на сайте, чтобы указать их.
  • Заключение

    Данные, управляемые данными, хорошо работают, потому что жесткие факты и цифры придают вашему весу слова так, что это невозможно. Конкретный характер аргументов и рекомендаций, основанных на данных, привлекает внимание и заставляет вас ссылаться на источник.

    Анализ данных позволяет вам находить интересные связи между явлениями, которые создают значимые последствия для ваших читателей. Опросы помогают поддерживать связь с аудиторией, а сборники исследований дают превосходный вечнозеленый контент, который они будут возвращать снова и снова.

    Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат авторам гостевой книги, а не обязательно MagazinSite. Здесь перечислены авторы работ.