Sechs maschinelle Lernschritte zur Erstellung erfolgreicher SEO-Strategien

Veröffentlicht: 2022-11-02



Wie integrieren Sie maschinelles Lernen in Ihre SEO-Strategie? Darüber sprechen wir heute mit einem Mann, der Search Account Director für Ogilvy und SEO Director für die Havas Media Group war. Derzeit ist er Web-3-CX-Berater. Herzlich willkommen zum In Search SEO-Podcast Si Shangase. In dieser Episode teilt Si sechs maschinelle Lernschritte zur Erstellung erfolgreicher SEO-Strategien, darunter:
  • Registrieren für ein Google Cloud-Konto
  • Erstellen einer Google Cloud-Plattform mit der Search Console API
  • Erstellen Sie mit BigQuery ein Schema für Ihren Datensatz
  • Erhalten Sie Zugang zu Forecast Forge für Ihr Unternehmen
  • Führen Sie Ihren Datensatz in regelmäßigen Tagesintervallen aus
  • Verbinden Sie sich mit BigQuery mit Looker Data Studio

Si: Hallo, David, wie geht es dir?

D: Hallo, Si, mir geht es sehr gut. Vielen Dank. Wie geht es Ihnen?

S: Geht gut. Es ist schön dich wieder zu sehen. Ich liebe es immer, diese Chats mit dir zu haben.

D: Absolut. Genieße diese Gespräche immer. Sie finden Si drüben bei KuduHQ. Erzählen Sie uns von Hudu.

S: Hudu HQ ist eine Möglichkeit, Menschen oder Gründer dabei zu unterstützen, neue Benutzer zu Ihren Projekten zu führen, und ihnen auch beim Sammeln von Spenden zu helfen. Die größten Probleme oder größten Schmerzpunkte, die Gründer haben, sind im Wesentlichen entweder die Kontaktaufnahme oder die Markteinführung ihres Projekts. Und der beste Weg, dies zu tun, ist offensichtlich Google SEO. Und CX bedeutet, ein Berater für Kundenerlebnisse zu sein. Was machen wir also, wenn die Leute auf die Website kommen? Wir machen all die lustigen Dinge, die SEOs gerne für Inhalte, Technik und Öffentlichkeitsarbeit tun.

D: Heute konzentrieren wir uns also auf maschinelles Lernen. Sollte jeder SEO maschinelles Lernen verwenden?

S: Ich denke schon, weil es wahrscheinlich der beste Weg ist, logischere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Oft, und als SEO bin ich daran sehr schuld, weil ich viel Erfahrung gesammelt habe, aber manchmal geht es zum Beispiel nur um die richtige Erfahrung. Wenn Sie einige der sechs Dinge verwenden, können Sie im Wesentlichen maschinelles Lernen verwenden, um Ihre Daten zurückzuholen und sie in großem Maßstab zu analysieren. Und das ist das Wichtigste. Wenn Sie viele Informationen und Skalierbarkeiten haben, können Sie tatsächlich verschiedene Szenarien aus der Ausgabeperspektive sehen. Das ist ein guter Ort, um dort zu sein.

D: Großartig. Wir werden gleich in sechs Schritte eintauchen, ich möchte nur genau klarstellen, was Sie mit etwas anderem gemeint haben. Sie sprachen davon, es zu verwenden, um prädiktive SEO-Strategien voranzutreiben. Was meinst du damit?

S: Im Grunde hat man bei Predictive SEO verschiedene Input-Variablen. Zum Beispiel werden wir heute darüber sprechen, wie Sie in der Search Console analysieren, wie Sie Klicks und Impressionen betrachten. Was Sie mit maschinellem Lernen auch tun können, ist, dass Sie sich den Inhalt, verschiedene Schlüsselwörter, das monatliche Suchvolumen und die Saisonalität ansehen können. Und mit der Keyword-Recherche, die Sie durchführen, und der Art der Inhalte, die Sie erstellen werden, können Sie tatsächlich damit beginnen, vorherzusagen, wie viele dieser Klicks oder Impressionen im Grunde genommen in Klicks für Ihr Unternehmen und schließlich in Verkäufe umgesetzt werden . Das ist das Beste daran. Sie können tatsächlich viele Eingabevariablen verwenden, aber gleichzeitig können Sie sehen, was eine konstante Strategie für Sie tun wird. Und was eine gezielte Änderung einer technischen Struktur auch für Ihre Website bewirkt.

D: Verstanden. Im Wesentlichen verwenden Sie ein Modell, um zu demonstrieren, ob das, was Sie beabsichtigen, wahrscheinlich erfolgreich sein wird oder nicht.

S: Das ist richtig. Sie möchten beispielsweise sehen, ob sich eine bestimmte Änderung positiv oder negativ auswirkt. Und wie wird das aussehen? Wenn Sie ein Unternehmen sind, müssen Sie verstehen, was der Business Case ist, um die Änderung vorzunehmen. Und das kann Ihnen ermöglichen, der Arbeit, die Sie implementieren werden, tatsächlich einen monetären Wert beizumessen. Und das ist natürlich eine gute Sache für alle Produktmanager, die wissen wollen, warum sie aus SEO-Sicht diese Änderung vornehmen sollten. Was ist das Endergebnis des Geschäfts?

Dem versuchen wir so nahe wie möglich zu kommen. Es ist nicht immer genau. Aber die Genauigkeit bei einigen Anwendungen für maschinelles Lernen liegt bei fast 86 % Vertrauen. Zumindest wissen Sie, dass Sie dies anhand eines Konfidenzverhältnisses mit Ihrem Führungsteam teilen können, um eine gewisse Sicherheit in Bezug darauf zu geben, wie genau diese Daten sind oder wie genau Ihre Pläne wären. Ich denke, das versuchen wir hier. Wir versuchen, anderen Interessenvertretern innerhalb einer Organisation die Bedeutung bestimmter SEO-Aktivitäten oder -Aufgaben etwas besser sichtbar zu machen.

D: Verstanden, also ist es sicherlich viel genauer als ein Bauchgefühl oder vielleicht mehr als das Verwenden Ihrer Erfahrung basierend auf dem, was ich zuvor getan habe. Sie verwenden tatsächlich Daten, die auf Ihren aktuellen Umständen, Ihrer aktuellen Website, Ihren aktuellen Konkurrenten, den verfügbaren Inhalten und dem, was in Zukunft wahrscheinlich erfolgreich sein wird, modelliert sind. Ich verstehe, warum das wirklich wichtig ist. Da machst du eine tolle Sache.

Gehen wir also auf diese sechs Schritte zur Verwendung von maschinellem Lernen ein. Nummer eins ist, ein Google Cloud-Konto zu bekommen.



1. Registrieren Sie sich für ein Google Cloud-Konto



S: Ja, wir werden es zu den Grundlagen bringen. Die Hauptsache ist, ein Google Cloud-Konto zu erhalten. Meine Empfehlung wäre, ein Google Cloud-Konto zu verwenden, da viele Leute die Google Search Console verwendet haben und sich daher der Verwendung von Anzeigen, Ansichten und Google Sheets bewusst sind. Der Grund, warum ich sagen würde, ein Google Cloud-Konto zu verwenden, ist, dass es in diese Suite integriert ist. Und es ist ganz einfach, einige Add-Ons in Ihre Google-Tabellen einzufügen. Und Sie können sich auch an das anschließen, was jetzt Looker Studio [früher Google Data Studio] ist, und Sie können sich auch daran anschließen. Die Verwendung eines Google Cloud-Kontos wäre also der beste Weg, um anzufangen. Und wenn Sie sich steigern, können Sie sich verschiedene andere Optionen ansehen, aber das wäre der erste Ansatzpunkt.

D: Und Schritt Nummer zwei, erstellen Sie eine Google Cloud Platform mit der Search Console API.



2. Erstellen Sie eine Google Cloud Platform mit der Search Console API


S: Darüber habe ich im ersten Schritt gesprochen. Was Sie innerhalb der Google Cloud Platform haben, ist, dass Sie sich tatsächlich mit der Search Console API verbinden können. Wie kommst du darauf? Nun, die Hauptsache ist, für diejenigen unter Ihnen, die es noch nicht getan haben, können Sie einfach mit Google suchen, wie Sie die Google Search Console API erhalten. Und Google schreibt offensichtlich sehr gute Blogbeiträge darüber, wie Sie diese Daten tatsächlich aus Ihrem Search Console-Konto ziehen können. Dann können Sie das in die Cloud Platform-Konsole einstecken. Das wäre der erste Schritt, auf die Plattform zu kommen, indem man die APIs miteinander verbindet. So sprechen alle miteinander.

D: Und Schritt Nummer drei, erstellen Sie mit BigQuery ein Schema für Ihren Datensatz.



3. Erstellen Sie mit BigQuery ein Schema für Ihren Datensatz



S: Ja, viele SEOs machen Schema-Markup. Wenn Sie es also noch nicht getan haben, versuchen Sie es bitte. Es macht viel Spass. Es gibt Tools, mit denen Sie tatsächlich Schema-Markups für Ihre Daten und Webseiten erstellen können. Ich weiß, dass es für Sie vielleicht keine hohe Priorität hat, aber es wird Ihnen bei diesem nächsten Schritt helfen. In diesem Schritt teilen Sie der Google Cloud Platform und BigQuery mit, welche Daten Sie benötigen. Da Sie beispielsweise viele Search Console-Daten verwenden werden, benötigen wir vor allem Datumsangaben, Impressionen, Klicks und CTRs.

Geben Sie also die Daten ein und verstehen Sie, was sie sind. Wenn wir uns beispielsweise Impressionsdaten ansehen, handelt es sich um numerische Daten. Wenn wir uns CTR-Daten ansehen, handelt es sich um Float-Daten. Und der Grund, warum Sie das tun, ist, dass Sie einen Dezimalpunkt in CTRs haben. Wenn Sie also ein wenig mehr über Schemata und ihre Funktionsweise lernen, können Sie in dieser Hinsicht viel erreichen, da die Daten, die Sie tatsächlich im Schema markieren, das Sie abrufen möchten, das sind, was BigQuery wird von der Search Console eingezogen. Und das sind die Daten, die Sie später für Ihre Analyse speichern werden.

D: Das ist eine Perspektive aus einer Hardcore-SEO. Verwenden Sie Schemadaten, weil es viel Spaß macht. Das ist das Verkaufsargument Nummer eins.

S: Ja, es macht viel Spaß. Denke, du wirst es lieben.

D: Der vierte Schritt beim Einstieg in maschinelles Lernen besteht darin, Zugang zu Forecast Forge für Ihr Unternehmen zu erhalten.



4. Erhalten Sie Zugriff auf Forecast Forge für Ihr Unternehmen



S: Ja, das ist eine große Sache. Woher kommt Forecast Forge? Es wurde tatsächlich von Leuten bei Google erstellt. Ich habe mir einen Audio-Podcast angehört und anscheinend ist einer der Typen, die das erstellt haben, ein übergroßes Genie mit Doktortitel. Kerl. Und er hat ihnen geholfen, dieses maschinelle Lernen zu entwickeln. Es ist ein prädiktives Vorhersage-Gigant von einem Tool. Und das Tolle ist, Sie müssen keine Millionen haben, um dies vor Ihrer Haustür zu haben. Sie können einfach etwas namens Forecast Forge verwenden. Es kostet nur etwa 100 Pfund, also ist es nicht viel Geld. Und es ist etwas, das Sie in Ihre Google-Tabellen einfügen können. Und der Grund, warum Sie das tun, ist, was Sie getan haben, ist, dass Sie die Google Search Console haben, Sie haben Ihren Cloud-Computer, der BigQuery hat, und dann haben Sie Forecast Forge. Forecast Forge ist eigentlich ein Add-On, das Sie in Ihren Google-Tabellen verwenden können und mit dem Sie die Vorhersagen Ihrer Datensätze erstellen können.

Gehen wir zurück, Sie speichern alle Ihre Daten in BigQuery, analysieren sie mit Forecast Forge und verwenden dann Looker, um sich mit Google Sheets zu verbinden, um Ihre Daten zu visualisieren.

D: Und Schritt Nummer fünf ist, Ihren Datensatz in regelmäßigen Tagesintervallen laufen zu lassen.



5. Führen Sie Ihren Datensatz in regelmäßigen Tagesintervallen aus



S: Ja, ich denke, das ist wichtig. Sie können dies wahrscheinlich übersehen, wenn Sie untersuchen, wie Sie dies tatsächlich zusammenstellen können. Ich würde sagen, es ist wie ein Kaninchenbau, wie Sie das Schema Ihrer Daten erstellen können. Du solltest es auf jeden Fall in Dailys laufen lassen. Wenn Sie ein größeres Unternehmen sind, möchten Sie es vielleicht jede Stunde schreiben, aber das wird offensichtlich einen Großteil Ihrer Computerkredite beanspruchen. Führen Sie es also auf jeden Fall in regelmäßigen täglichen Intervallen aus, insbesondere mit der Search Console. Und das wird Ihnen nur eine bessere Genauigkeit geben, besonders wenn Sie die Berichte erstellen, die in Ihr Looker Data Studio eingesteckt sind.

D: Und zu guter Letzt sind wir bei Schritt sechs angelangt, verbinden Sie sich mit BigQuery mit Looker Data Studio.


6. Verbinden Sie sich mit BigQuery mit Looker Data Studio



S: Ja, ich denke, wir sind irgendwie zu diesem gesprungen. Das Tolle an den Plattformen von Google ist, dass Sie sie alle miteinander verbinden können. Und wenn Sie eine andere Plattform verwenden, benötigen Sie einen Drittanbieter, der sich quasi daran anschließt. Innerhalb von Google Data Studio, jetzt Looker Data Studio, können Sie sich also über die Insights-Plattform mit den Hardcore-Daten verbinden, die Sie aus der Search Console abrufen und analysieren. Es wird der wichtigste letzte Schritt sein. Sobald Sie das getan haben, spielen Sie im Grunde damit herum, wie die Daten in Bezug auf die Erkenntnisse aussehen, die Sie ziehen, und wie sie visuell aussehen. Das ist also der letzte und letzte Schritt. Aber ich denke, es geht immer ums Spielen und Testen. Das ist das Wichtigste, um zu testen und zu sehen, wie die Daten gesammelt werden.





Pareto Pickle - Optimierung des Crawl-Budgets



D: Hervorragend. Nun, lassen Sie uns mit der Pareto Pickle abschließen. Pareto sagt, dass Sie 80 % Ihrer Ergebnisse mit 20 % Ihrer Bemühungen erzielen können. Welche SEO-Aktivität würden Sie empfehlen, die mit geringem Aufwand unglaubliche Ergebnisse liefert?

S: Ich würde Crawl-Budget-Optimierung sagen. Und der Grund, warum ich das sage, ist, optimieren Sie einfach Ihre EuroStoxx-Datei so, wie Google sie crawlt. Denken Sie an Ihre wichtigsten Kategorieseiten oder Ihre wichtigsten Seiten. Und Sie möchten, dass Google so schnell wie möglich auf die für Sie wichtigsten Seiten zugreift oder dorthin gelangt. Und den Rest könnten Sie später erledigen, was natürlich sicherstellt, dass der Inhalt stimmt. Schauen Sie sich die internen Links und all das lustige Zeug an. Aber das Wichtigste ist, sicherzustellen, dass Google die benötigten Informationen so schnell wie möglich erhält, wenn Sie in der Search Console auf die Schaltfläche „Indexierung anfordern“ klicken, wenn Google Ihre Website tatsächlich auf Ihre Webseiten crawlt.

D: Ich war Ihr Gastgeber, David Bain. Sie finden Si drüben bei hoodoo hq.com. Si, vielen Dank, dass Sie beim In Search SEO-Podcast dabei sind.

S: Danke, David, war mir ein Vergnügen.

D: Und danke fürs Zuhören. Sehen Sie sich alle vorherigen Episoden an und melden Sie sich für eine kostenlose Testversion der Rank Ranger-Plattform auf rankranger.com an.