Пару лет назад меня пригласили выступить на конференции по теме SEO и конкурентной разведки.

Wisdom_of_the_Crowd

Пару лет назад меня пригласили выступить на конференции по теме SEO и конкурентной разведки. Это область SEO, в которой я увлечен не только потому, что это одна из самых сложных вещей в SEO, чтобы масштабировать и делать правильно, но также потому, что она является одной из основ хорошей программы SEO.

Прежде чем перейти к описанию одного из передовых подходов к анализу SEO, который я использовал на конференции, важно понять генезис подхода.

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

Одна из самых больших проблем, с которыми мы столкнулись, заключалась в том, чтобы масштабировать задачу проведения углубленного исследования ситуации с клиентом как можно быстрее и стабильнее — независимо от того, кто из членов команды работает над этим. Изучая бизнес-направления клиента и терминологию, используемую в их отрасли, чтобы понять ключевых игроков отрасли / конкурентов / влиятельных лиц в пространстве, исследования легли в основу всего нашего планирования и тактики для клиента.

При запуске агентства (внутреннего или внешнего) вам необходимо определить процессы, которые можно воспроизводить и масштабировать. Это отличительная черта команд, которые преуспевают в достижении звездных результатов по сравнению с теми, которые терпят неудачу, несмотря на огромные усилия. Поскольку исследования формируют основу любой хорошей команды SEO, получение хорошего права на это было важно для нашего роста и успеха.

Исследование (и анализ) представляет собой сложную и трудоемкую задачу, будь то исследование ключевых слов, исследование влияния или даже конкурентные исследования. Проблема с любыми исследованиями заключается в том, что качество исследования «зависит». Это зависит от:

  • Качество используемых источников данных
  • Исследователь (или «человеческий элемент»)
  • Глубина и широта охвата, предоставляемые источниками данных (или их отсутствие), оказывают значительное влияние на качество исследований. Слишком много источников данных могут привести к ненужному шуму (так как любой, кто использовал инструмент планирования ключевых слов, может подтвердить), в то время как слишком малая глубина данных означает, что важная информация может быть пропущена в наборе рассмотрения.

    Когда дело доходит до «человеческого элемента», качество исследований сильно зависит от опыта исследователя, образования, базы знаний, лексики, понимания отрасли, уровня вовлеченности, отношения и множества других твердых и мягких факторы.

    Хотя 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, чтобы помочь уменьшить влияние «человеческого элемента» на исследования.

    Здесь мы разработали методологию, которую мы назвали «мудростью толпы». Это имя было неслучайным — теория, которую мы использовали, была под влиянием методов, используемых на фондовых рынках в течение многих десятилетий, а также книги, изданной в 2005 году Джеймс Суровецки, «Мудрость толп»: почему многие умнее, чем немногие, и как коллективная мудрость формирует бизнес, экономику, общество и народы.

    Если вы слышали о консенсусных оценках на фондовых рынках или методах прогнозирования Delphi, вы уже знакомы с базовой концепцией. Если вы не слышали об этих методах, не волнуйтесь — мы займемся через секунду.

    Википедия определяет «мудрость толпы» как:

    … процесс учета коллективного мнения группы лиц, а не одного эксперта для ответа на вопрос. Как правило, совокупные ответы большой группы на вопросы, связанные с оценкой количества, общемировыми знаниями и пространственными рассуждениями, были столь же хороши, как и часто лучше, чем ответ, данный любым из лиц в группе. Интуитивное и часто цитируемое объяснение этого явления заключается в том, что существует индивидуальный шум, связанный с каждым индивидуальным суждением, и усреднение по большому числу ответов будет каким-то образом способствовать отмену эффекта этого шума.

    По сути, когда мудрость толпы применяется к SEO, она использует данные для нескольких конкурентов, чтобы выстроить наиболее важные точки данных. Он позволяет сосредоточиться таким образом, чтобы исключить шум, возникающий из-за каких-либо данных конкретного конкурента или личного фона исследователя.

    Это лучше всего понять с помощью примера. Возьмите пример исследования ключевых слов. Как правило, исследование ключевых слов будет включать следующие задачи:

  • Определите несколько ключевых слов root, которые относятся к отрасли и предлагаемым продуктам / услугам клиента.
  • Перейдите к планировщику ключевых слов Google.
  • Введите ключевое слово, относящееся к клиенту.
  • Загрузите список возвращенных ключевых слов.
  • Определите все несколько более длинные и более конкретные версии ключевого слова из списка.
  • Повторите этот процесс.
  • Поместите все ключевые слова в Excel и выполните свой собственный процесс для очистки списка (удаление нерелевантных ключевых слов, фильтрация на основе объема поиска и т. д.).
  • Этот процесс — невероятно большая трата времени — вы можете потратить на это десятки часов и все же полностью пропустить самые эффективные ключевые слова. Зачем? Во-первых, существует огромное количество «шума» или нерелевантных данных, возвращаемых источником данных. Во-вторых, нет достоверности релевантности ключевых слов (ов) для индустрии клиента — знания и опыт исследователя в отрасли играют огромную роль в том, что сохраняется и что выбрасывается в анализ.

    Рассмотрим этот альтернативный подход, который использует мудрость толпы:

  • Определите страницу вашего сайта (или вашего клиента), который вы хотите исследовать для ключевых слов.
  • Определите, по крайней мере, 3 (тем лучше) страницы с разных сайтов конкурентов, которые занимают основное имя или название продукта, для которых важна страница. Например, если у вас есть страница о «гостиницах в Нью-Йорке», найдите страницы с высоким рейтингом с разных сайтов конкурентов для этого ключевого слова.
  • Сделайте выбор своего любимого инструмента для разбора ключевых слов — SEMrush, KeywordSpy, SpyFu или более целенаправленного отраслевого индекса, такого как то, что мы предлагаем в seoClarity (бесстыдный плагин!). Помните, что источник данных, который предлагает значительную ширину и глубину, имеет решающее значение для хорошего анализа.
  • Загрузите ключевые слова, для которых каждый из страниц рейтинга конкурентов.
  • Скомпилируйте загруженные данные для всех конкурентов в одну книгу Excel и создайте сводную таблицу, чтобы быстро просмотреть, сколько конкурентов занимает одно и то же ключевое слово.
  • Выберите ключевые слова, в которых два или более конкурентов оценивают ключевое слово, но на вашей странице нет.
  • Вот и все! Убедившись, что вы смотрите на ключевые слова, на которые претендуют два или более конкурентов, а вы нет, вы устраняете огромное количество шумов, связанных с традиционным исследованием ключевых слов.

    Вот диаграмма Венна, которая поможет визуализировать процесс. Ключевыми словами, которые являются частью перекрывающихся разделов, являются те, которые являются общими для двух страниц конкурентов и являются сильными кандидатами для вашего собственного ключевого слова, на который нужно сосредоточиться.

    С помощью этой методологии исследования вы можете быть уверены, что:

  • Вы выбираете ключевые слова, которые Google считает релевантными для страниц, непосредственно конкурирующих с вами.
  • Выделенные ключевые слова имеют очень высокую вероятность быть релевантными вашей странице (пока ваша страница и ваши страницы конкурентов ориентированы на одну и ту же аудиторию с относительно похожими сервисами).
  • Вы устраняли ненужный шум из-за ключевых слов компании (бренд или название продукта).
  • Одна из других вещей, которые мне нравятся в этой методологии, заключается в том, что она может быть одинаково хорошо использована для практически любых исследований. Ищете влиятелей в отрасли? Повторите тот же процесс, но просто измените источник данных на MajesticSEO или другой источник. Ищете социальную помощь? Повторите с информацией о подписчике Twitter. Ищете идеи для контента? Использовать то, что публикует несколько сайтов в вашей отрасли. Список бесконечен!

    Попробуйте!

    Некоторые предостерегающие примечания

  • Эта методология не для всех ситуаций — если у вас очень уникальный продукт и конкуренты, которые не очень четко определены (или у конкурентов, у которых нет целевых страниц), это не сработает.
  • Если у вас нет хорошего конкурентного ландшафта (что означает, что вы являетесь доминирующим игроком, а все остальные — под-пар), это не даст качественных результатов.
  • Если ваш источник данных не является надежным, полученные вами данные будут ограничены.
  • Эта методология не обязательно найдет ключевые слова, о которых никто не думал, чтобы оптимизировать, но он купит вам время и начнет с низко висящих фруктов, пока вы исследуете труднодоступные драгоценные камни.
  • Следуя только этой методологии, это рецепт для M.A.D — Взаимозависимое уничтожение.
  • Следите за обновлениями для части 2, поскольку мы продолжаем продвинутый анализ SEO.