Rank Ranger SEO データから抽出するための 4 つの重要な洞察

公開: 2023-06-21

Rank Ranger SEO データから抽出すべき重要な洞察は何ですか?

今日はそれについて、バックギャモン愛好家でもある SEO の担当者が取り上げます。彼は「Data-Driven SEO with Python」の著者であり、Artios の創設者でもあります。In Search SEO ポッドキャストへの温かい歓迎、Andreas Voniatis です。

このエピソードでは、Andreas が Rank Ranger から SEO データを抽出する 4 つの方法を紹介します。

キーワードのクラスタリング
素早い勝利を求めて
競合他社の分析
スキーマ

Rank Ranger から SEO データを抽出するための 4 つの重要な洞察

アンドレアス: 迎えてくれてありがとう、デヴィッド。

David: ご参加いただき誠にありがとうございます。 Andreas は artios.io で見つけることができます。そこで今日は、Rank Ranger SEO データから抽出すべき 4 つの重要な洞察を共有します。まずは 1 番目のキーワードクラスタリングから始めます。

1. キーワードのクラスタリング

A: はい、キーワードクラスタリングの利点は、検索意図によってキーワードをグループ化しようとしている場合、Rank Ranger API を使用してすべてのキーワードの検索結果を大規模に取得できることです。それは本当に素晴らしいことです。これにより、CSV シートをすべてダウンロードするという手作業が大幅に節約されます。次に、Python を少し使用して、検索結果の類似性を比較します。 2 つのキーワード検索結果が類似している場合、それらは同じ検索意図を持っていることがわかります。それらが類似していない場合は、これら 2 つのキーワードは異なる検索意図を持っているため、異なる Web ページにマッピングする必要があることがわかります。そして、そのコードはすべて私の著書『データドリブン SEO』に記載されています。

D: ちょっと Python というフレーズについて話しますが、あなたがそこで共有した内容に不快感を抱いている SEO のために、あなたの Python の使用法をどのように要約しますか? また、異なるキーワードフレーズ間の類似性をどのように判断するかについて少し話してもらえますか?

A: 先ほどキーワードクラスタリングについて説明したばかりなので、最初に 2 番目の質問に答えるのが最善でしょう。類似性の指標に関しては、遺伝学者が遺伝子配列決定のために DNA 文字列を比較するために文字列法をどのように使用しているかにインスピレーションを受けました。そこで私は、DNA などのキーワードの検索結果をエンコードしたらどうなるだろうと考えました。そして、DNAを比較して、それらが似ているかどうかを確認できます。こうして、キーワードの検索結果を比較するコードを構築することができました。さて、類似性の観点から言えば、誰かがトレンチコートを検索していて、検索結果がレディーストレンチコートでも同じだった場合、レディーストレンチコートのページもトレンチコート用に最適化される可能性が高くなります。せ。一方、トレンチコートの検索結果のほとんどはメンズトレンチコートではなくレディーストレンチコートであったため、トレンチコートとメンズトレンチコートの検索意図が似ていないことがわかるかもしれません。これであなたの質問の答えが得られれば幸いです。

D：そうですよ。しかし、いつものように、実際には、より深く掘り下げたり、少し異なる角度からスレッドを追跡したりすることを奨励します。実は私も以前はラグジュアリーファッションのSEOの仕事をしていました。そこで私は、トレンチコートの例に関連してあなたがほのめかしたファッション電子商取引 SEO を一種の経験しました。電子商取引の SEO 担当者は、男性版と女性版のどちらのページを衣料品のコアアイテムに合わせて最適化するか、あるいはユニセックスのページを作成して、それを男性版または女性版へのファネルとして使用するかで時々悩むと思います。トレンチコート自体は女性の検索者によりよく検索される傾向があるとおっしゃいました。それをSEO担当者に見て判断するようアドバイスしていますか?

A: はい、それではデータを見ていきます。私が挙げた例は、10 年前に私が抜粋した一例にすぎません。したがって、その答えはデータを確認することになります。おそらく状況は変わっているでしょう。別の例を挙げてみましょう。10 ～ 12 年前に「矯正」の検索結果を見てみると、歯科矯正とズボン矯正が混在していたと思います。今では、ほぼ独占的に歯科矯正であると確信しています。ユーザーの行動、つまりユーザーの検索パターンは時間の経過とともに変化します。だからこそ、私たちは最近データドリブンでなければなりません。 SEO の逸話にとらわれず、データを見てください。ベストプラクティスに従うなと言っているわけではありませんが、何よりもまずデータを参照する必要があります。

D: そして、ステップ 2 は、手っ取り早く成功することを探すことです。これは明らかに、ステップ 1 で明らかにしたキーワード情報に関連しています。

2. 即効性を求める

A: 私が行っていることの 1 つは、Rank Ranger API を使用して、先週のランキングデータを取得することです。平均を取ると、データの結果が安定していることがわかります。 2 ページ目あたりにぶら下がっているページがある場合、それは非常に簡単です。それは事実上、すぐに勝つ資格を与えます。 Rank Ranger API を使用し、フィルターを使用してそのレポートをシステム化または自動化するだけで、今後 6 か月間設定した SEO 戦略をさらに上回ることができます。改善し、より早く結果を得るためにできることはいくつかあります。

D: あなたが特定した、このページより上位にランクされているページの権威と関連性も判断しようとしていますか? おそらく 2 ページ目にあるページを特定するのは良いことですが、競合他社を追い抜くことが非常に難しい場合は、それに取り組む価値がない可能性があります。

A: はい、100%です。 2 ページ目にいる場合は、おそらく十分な権限を持っている可能性が高く、おそらく不足しているのはユーザーエクスペリエンスの側面だけです。しかし、はい、キーワードを修飾します。即効性のあるキーワードの例を 2 つ挙げると、1 つのキーワード SERP のドメインオーソリティの中央値が、もう 1 つのキーワードよりもはるかに低いことがわかるかもしれません。あなたと同じように、私もどちらを優先すべきか知っています。

D: Rank Ranger SEO データから抽出する 3 番目の洞察は、競合他社の分析です。

3. 競合他社の分析

A: はい、そして私がデータドリブン SEO の気に入っている点は、私たちがデータ豊富な業界にいるということです。 Google のアルゴリズムの結果は、検索エンジンの結果を通じてパブリックドメインに公開されます。これらはすべて Rank Ranger API を使用して抽出できます。ランキングの変動を説明する入力情報もパブリックドメインです。競合他社がコンテンツをどのように構成しているか、そのコンテンツが何であるか、単語数などのコンテンツの特徴などに関するデータを取得できます。これらすべてもパブリックドメインです。つまり、欠けている部分はデータサイエンスです。これは、Python で数学的モデリングを行い、何が機能し、何が機能していないのか、統計的有意性を相関させることです。そして、機械学習モデルはこれを大規模に行うのに役立ちます。

D: 一般的に、競合他社のページの成功を構成する傾向として、現在どのような傾向が見られますか? 単語の長さの増加が見られますか? 上位にランク付けされるページに含まれる可能性が高い特定の要素がページ内に表示されますか?

A: はい、分野によって異なります。しかし、電子商取引の SEO 分野に限った場合、ランクの予測因子であり、順位の違いを説明できると思われる点の 1 つは、ページ上で提供できる商品の数です。提供するものが多いほどランクが上がるようです。単語の長さに関しては、電子商取引分野では短いほど多くなりますが、B2B やサービス主導の分野では長くなる傾向があります。したがって、単語数が多ければ多いほど、ランクが高くなります。読みやすさを考慮すると、繰り返しになりますが、私はベストプラクティスに反対しているわけではありませんが、逸話には反対です。コンテンツが読みやすいほどランクが上がるというベストプラクティスがあるようです。まあ、会計、法律、ブロックチェーンなどの技術産業のデータを見ると、実際はその逆です。コピーが読みにくくなるほど、何を言っているのかを理解しているとみなされてしまいます。そして、それらの検索スペースに対してこれらのクエリで検索している Google ユーザーを満足させているようです。正直に言うと、ベストプラクティスを当然のことと考えず、データに基づいて取り組みましょう。しかし、これらは私が多数のSERPを分析して特定した傾向です。

D: 最初におっしゃったことに戻りますが、電子商取引ストアがカテゴリーページに持つ標準的な商品スニペットの数を、おそらく 10 から 20 などに増やすことを検討することは考えられるということでしょうか。 ?

A: はい、100%です。繰り返しますが、それはおそらく市場に依存します。しかし、たとえば家具スペースでは、その製品カテゴリで 3 ～ 4 つの典型的な製品を提供すると、他の店舗と比べてパフォーマンスがはるかに悪くなるという限界点があることが機械学習アルゴリズムによって特定されたのを見てきました。少なくとも12のソファを提供していた。

D: 興味深いですね。 Rank Ranger から抽出すべき 4 番目の重要な洞察はスキーマです。

4. スキーマ

A: はい、Rank Ranger API を使用した SERP データの利点は、キーワードの背後にある検索意図について多くのことを知ることができるあらゆる種類の豊富な情報を取得できることです。たとえば、「People also Ask」の結果が表示されている場合、それはスキーマを使用して FAQ コンテンツをマークアップする必要があるという手がかりになります。電子商取引の場合は、スキーマを使用して、製品に対して取得しているレビューの数を表示できます。その意味では何も新しいことはありません。データドリブン SEO の付加価値は、これを大規模に実行できることです。 Rank Ranger API を使用すると、これがパズルの主要な部分になります。

パレートピクル - ページ上のキーワード修飾子の頻度カウント

D: 素晴らしい考えですね。最後はパレートピクルスで締めくくりましょう。パレートによれば、20%の努力で80%の結果が得られるそうです。適度な労力で素晴らしい結果をもたらす、お勧めの SEO アクティビティを 1 つ挙げてください。

A: そうですね、控えめなレベルの取り組みの場合は、本格的な予算がかからないと仮定しましょう。データドリブンのデジタル PR だと思いますが、それにはある程度の予算が必要です。あるいは、予算ゼロで時間だけあれば、各ページの Google Search Console を調べることもできます。また、クエリを確認してページごとの修飾子の頻度をカウントし、それに応じてページタイトルを最適化できます。そして素晴らしいのは、これを大規模に実行できることです。したがって、Python を知っていると仮定すると、Google Search Console API を使用して必要なデータをすべて取得するのは非常に簡単な作業になります。これについては、1000 行に制限せずにデータを抽出する方法について、私の本でも詳しく説明しています。これは非常に控えめな方法ですが、SEO トラフィックに変革的な効果をもたらします。

D: 興味深いですね。 Google Search Console には、ページタイトルなどの最適化に役立つ多くの優れたデータが含まれています。あなたもそのコンテンツの作成に AI を使用することに興味がありますか?

A: 100%です。実際にニューラルネットワークモデルを構築してみました。私は、100 万を超えるデータポイント、メタタイトル、説明を使用してニューラルネットワークモデルをトレーニングしました。そしてそれを使用して、賢明なメタディスクリプションを生成することができました。ママテストをするために数人に見せたところ、かなり良いと思われました。もちろん、Google の利用規約には人間がコンテンツを編集しなければならないと記載されていますが、それは記事本文のコンテンツにも適用されると思います。しかし、メタディスクリプションとタイトルに関しては、それはかなり公平なゲームです。

D: それから、あなたが挙げた、少しお金がかかる例、つまりデータドリブンのデジタル PR についてお聞きしたいと思います。デジタル PR の観点から見た、今日非常に効果的な、データドリブンなものの例は何でしょうか?

A: 明らかに、PR の状況は過去 15 年間で大きく変わりました。確かに、リンクの取得には影響があります。私たちがクライアントにどのようにサービスを提供するかという点では、データドリブンなコンテンツを制作しており、それはインフルエンサーがリンクしたい種類のコンテンツです。そして、それは独自のデータであるため、時間の経過とともにリンクが蓄積されるようなものです。明らかに、その方がはるかに拡張性が高く、それに費やされる努力はおそらくそれほど控えめなものではありません。視聴者と彼らの熱い質問を理解する必要があり、インフルエンサーと彼らが何を書く傾向があるのかを理解する必要があります。最初は控えめに聞こえるかもしれませんが、過去 12 か月を振り返ってみると、時間の経過とともにリンクの獲得という点でそのコンテンツのパフォーマンスがどのようになったのかを考えると、最終的には 1 リンクあたり約 50 ドルでリンクを獲得していることになるでしょう。中にはあまり価値のないものもありますが、DA が 80 秒、90 秒、または 70 秒のパレート 10% があります。すべてを手に入れることはできませんが、かなり変化します。そして全体として、それは得られるものに対しては控えめな努力です。

D: 分かりました。初めから見れば時間、労力、コストは決して小さくありませんが、長い目で見ると、金額に見合ったボリュームになります。

私はあなたのホストです、デビッド・ベイン。 Andreas Voniatis は artios.io で見つかります。アンドレアス、In Search SEO ポッドキャストにご参加いただき、誠にありがとうございます。

A: 迎えてくれてありがとう。いつも楽しみです。

D: 聞いてくれてありがとう。これまでのエピソードをすべてチェックし、rankranger.com で Rank Ranger プラットフォームの無料トライアルにサインアップしてください。