SERP и 10 типа данни за списъка за клъстериране на ключови думи

Всички говорят за групи от ключови думи. В основата си е доста просто – групирайте свързани ключови думи заедно. Звучи лесно, нали?

Някои безплатни инструменти ви превеждат през някои основни процеси за обработка на естествен език (NLP), които помагат за дедупликация и намиране на семантични прилики между ключови думи. Няма нищо лошо да започнете от там, но те неизбежно са ограничени. Google, от друга страна, има безкрайно повече данни, които да въведе в своите алгоритми, включително данни на страницата и връзки, за да предостави повече контекст, отколкото просто манипулиране на основни ключови думи.

За да разберете наистина как Google вижда света, трябва да съберете SERP данни, за да видите кои страници се класират за какви условия. В мащаб, като сравнявате колко URL адреса се припокриват в първите 10 резултата, получавате много ясна картина кои SERP са свързани. Този метод наскоро беше популяризиран от Keyword Insights, също достъпен от Nozzle, Cluster AI и други.

Непрекъснато се изненадваме, когато намерим ключови думи, които ръчно бихме групирали заедно, но Google показва нула припокриващи се URL адреси и обратното. Дали Google е „прав“ в тези случаи е без значение – това е светът на Google и ние просто живеем в него.

Ето резултатите, когато търсите „SEO агенции“ и „SEO компании“ една до друга с премахнати реклами и можете да видите, че осем от първите 10 са еднакви!

Ръчното намиране на тези припокриващи се страници е почти невъзможно да се направи в мащаб, но е тривиално за добри инструменти. От години има различни инструменти, които помагат за подготвянето на списъци с ключови думи, но не успяват да задълбочат. Има дори голямо ново дете в блока, предлагащо основно клъстериране, но техният лимит от 2000 ключови думи е разочароващ.

Автоматичното групиране на вашите ключови думи е чудесно, но това е мястото, където повечето инструменти свършват – списък с ключови думи, може би обем на търсене и/или ранг. Ето списък с желания от 10 вида данни, които биха били безценни в контекста на клъстери с ключови думи, повечето от които са били недостъпни до момента.

1. Класиране на URL адреси
2. Прецизиране по
   PAA
   ЧЗВ
3. Функции на SERP
4. Целта на търсенето
5. Позиция в класирането
6. Дял на гласа
7. Субекти
8. Категории

1. Класиране на URL адреси/страници

Съществуващите инструменти не ви показват точно кои страници се споделят между всички ключови думи в клъстера, което прави много трудно да научите какво възнаграждава Google. Освен това, познаването на броя на URL адресите дава значителна представа за силата/стегнатостта на клъстера. Както в примера по-горе, споделянето на осем от 10 URL адреса е много тесен клъстер.

Повечето инструменти също ви принуждават да решите, преди да започнете, колко припокриващи се URL адреси да преброите, което е трудно да се знае, преди да видите данните. Трябва да можете динамично да променяте тази стойност, докато изследвате и без да се налага да плащате, за да стартирате процеса на клъстериране отново.

Ако имате опит с инструментите за писане на съдържание, те често ще изтриват най-добрите резултати за една ключова дума, за да ги видите. Много по-ефективно е да изтриете класирането на URL адресите за ВСИЧКИ КЛЮЧОВИ ДУМИ в клъстера!

Виждането на подробна информация за техните заглавия, схема и текстови статистики като брой думи/ниво на оценка може да бъде полезно ръководство.

2. Прецизиране по

Един пренебрегван източник за подходяща тематична информация е скрит точно в горната част на всеки SERP, услужливо обозначен със скрития H1 таг, „Филтри и теми“.

След няколко традиционни раздела като Изображения, Новини, Карти (промени от търсене към търсене), Google прави връзки към сродни теми, като обикновено добавя темата пред или към текущата ключова фраза. Те обикновено са лесни за идентифициране ръчно и могат също да бъдат разграничени чрез HTML маркиране/CSS класове.

3 и 4. Хората също питат (PAA) и често задавани въпроси (FAQ)

Хората които задават въпроси са златна мина за създателите на съдържание, тъй като Google ви дава план за това какво да отговорите във вашето съдържание. PAA също така са много по-променливи от традиционните резултати от търсенето, така че като ги обобщите във времето, а не чрез еднократно изчерпване, което повечето инструменти използват, можете да определите кои въпроси се появяват най-често. В нашия пример по-горе, въпреки че SERP бяха почти идентични, нямаше никакви припокриващи се въпроси.

Първо, имаме първите 10 въпроса за този конкретен клъстер през последните 30 дни. Броят на SERP е общият брой SERP, на които са се появили, а броят на ключовите думи е броят на уникалните ключови думи, които показват въпроса.

Много подобни на PAA, по-долу са въпросите, които Google сметна за достатъчно подходящи за темата, за да предостави значително повече визуална недвижимост на сайта чрез внедряване на правилно маркиране на schema.org.

5. Функции на SERP

Наличието или отсъствието на специфични SERP функции за клъстер ще повлияе на вашата стратегия за съдържание. PAA и FAQ обикновено получават много висока видимост в SERP – за този клъстер, съответно позиция 2.5 и 4.2 – така че добавянето на правилното маркиране и отговарянето на правилните въпроси може да доведе до значителен трафик, ако успеете да го уловите. Картите показват 65% от времето, което сигнализира за някакво разбито намерение. Things_to_know се вижда само на един SERP, но може да представлява възможност за растеж, ако оптимизирате.

6. Целта на търсенето

Целта за търсене влияе върху цялата ви стратегия, така че познаването на цялостното търсене на клъстера, включително смесеното, е от решаващо значение за добра стратегия. Търсене също трябва да е налично за всеки резултат, в допълнение към общата обобщена оценка, за да помогне за идентифициране на възможности за класиране на няколко страници в един SERP. Наличието на данни, които информират за това намерение, като показателите на Google Ads, също е полезно.

7. Позиции в класирането

Бонус точки, ако можете да видите повече от просто класиране, включително по-нови показатели като дълбочина на пикселите и % на видимата на екрана част от страницата.

Наличието на ранг не означава много, ако не можете смислено да го визуализирате, за да идентифицирате възможности.

Това показва броя на ключовите думи в клъстер спрямо обема на търсене, с CPC като радиус на балонче и ранг като цвят на балонче. Лесно е бързо да идентифицирате клъстери, отговарящи на критериите ви, за да ги разгледате за повече подробности.

8. Конкурентен преглед/Дял на гласа

Да видите собствения си ранг е страхотно, но е още по-добре, ако можете да шпионирате конкурентите си със същите данни. Превключването между домейни ви дава божествени сили да доминирате над конкуренцията си.

Тъй като всеки клъстер е различен, може да има различен набор от конкуренти във всеки един, така че се уверете, че можете да отчетете дела на гласа на клъстер.

9. Субекти

Google отдавна е спрял да вижда мрежата чрез ключови думи с точно съвпадение. Става въпрос повече за семантични прилики, които могат да бъдат представени чрез обекти, извлечени от съдържанието на страницата с помощта на обработка на естествен език (NLP).

За да научите повече, силно препоръчвам да прочетете статията на Тимъти Уорън за SEL, „ Entity SEO: The definitive guide “. Въпреки че има много API и инструменти с отворен код като spaCy за извличане на данни от текст, предпочитам да използвам API на Google и те имат демонстрация, както е показано по-долу, идентифицираща важни части от текста.

• Изпъкналост : значението на обекта за текста.
• Оценка на настроението : от -1 до 1, като -1 е най-отрицателното, 0 неутрално и 1 е най-положителното.
• Големина на настроението : показва колко емоционално съдържание присъства в документа.

Надяваме се, че като автор на съдържание, насочен към клъстер от ключови думи, сте надхвърлили плътността на ключовите думи. Все пак е важно да се уверите, че насочвате правилно към обекти, които Google познава и за които се интересува.

Сега да кажем, че пишем за Брус Клей и сме решили да се насочим към този пример за клъстер „SEO компании“. Обикновено работният процес включва авторът да сканира няколко важни страници, след което да актуализира съществуваща страница. С обектите имаме нов начин да подходим към оптимизирането на съдържанието. Можем да използваме същия NLP, за да извлечем обекти от нашата картографирана страница, след което да ги сравним с клъстерните обекти.

В този случай е много ясно, че има тотално несъответствие. Ако приемем, че страницата, която сравнявате, вече се класира за други клъстери, това е силен сигнал, че трябва да създадете ново съдържание, за да се насочите към този клъстер.

10. Категоризация на съдържанието

Подобно на нашия подход към обектите, ние също можем да категоризираме нашето съдържание и като го сравняваме с клъстера, можем да идентифицираме несъответствия.

Google има API за класификация с близо 1100 категории, които работят на множество езици.

При това ниво на увереност това не означава, че трябва да стартирате и да добавите сравнителна таблица към страницата си, но си струва да помислите дали това ще добави стойност към вашата аудитория.

Заключение

Досега трябваше да комбинирате различни инструменти, за да видите дори малка част от тези данни. Днес Nozzle пуска нашия инструмент за клъстериране на ключови думи в Product Hunt , с всички тези данни на една ръка разстояние. Елате и го изпробвайте със собствените си ключови думи безплатно!