Cuatro ideas clave para extraer de los datos SEO de Rank Ranger

¿Cuáles son los conocimientos clave que debería extraer de los datos de SEO de Rank Ranger?

Eso es lo que estamos cubriendo hoy con un SEO que también es un entusiasta del backgammon. Es el autor de "Data-Driven SEO with Python" y el fundador de Artios. Una cálida bienvenida al podcast In Search SEO, Andreas Voniatis.

En este episodio, Andreas comparte cuatro formas de extraer datos de SEO de Rank Ranger, que incluyen:

• Agrupación de palabras clave
• Busque ganancias rápidas
• Análisis de la competencia
• Esquema

Cuatro ideas clave para extraer datos de SEO de Rank Ranger

Andreas: Gracias por recibirme, David.

David: Muchas gracias por acompañarnos. Puedes encontrar a Andreas en artios.io. Así que hoy está compartiendo cuatro ideas clave para extraer de los datos de SEO de Rank Ranger. Comenzando con el número uno, la agrupación de palabras clave.

1. Agrupación de palabras clave

R: Sí, la belleza de la agrupación de palabras clave es que si está tratando de agrupar palabras clave por intención de búsqueda, puede usar una API Rank Ranger para obtener los resultados de búsqueda para todas sus palabras clave a escala. Eso es realmente genial. Eso ahorra mucho trabajo manual al tener que descargar todas esas hojas CSV. Y luego, lo que hace es usar un poco de Python para comparar los resultados de búsqueda en busca de similitudes. Ahora, si dos resultados de búsqueda de palabras clave son similares, entonces sabes que tienen la misma intención de búsqueda. Si son diferentes, entonces sabrá que esas dos palabras clave tienen diferentes intenciones de búsqueda y, por lo tanto, deben asignarse a diferentes páginas web. Y todo el código está en mi libro, "SEO basado en datos".

D: Hablando de la frase un poco de Python, para los SEO que se sienten incómodos con lo que acabas de compartir allí, ¿cómo resumirías tu uso de Python? Y también, ¿puede hablar un poco sobre cómo determina las similitudes entre diferentes frases de palabras clave?

R: Probablemente sea mejor responder primero a la segunda pregunta porque acabamos de hablar sobre la agrupación de palabras clave. Con respecto a la métrica de similitud, me inspiró la forma en que los científicos genéticos usan métodos de cadenas para comparar cadenas de ADN para la secuenciación de genes. Así que pensé, ¿qué pasaría si tuviéramos que codificar los resultados de búsqueda para palabras clave como ADN? Y luego podemos comparar el ADN para ver si son similares o no. Y así fue como construí el código para comparar los resultados de búsqueda de palabras clave. Ahora, en términos de similitud, si alguien está buscando gabardinas y los resultados de la búsqueda son los mismos para gabardinas de mujer, entonces hay una buena probabilidad de que la página de gabardinas de mujer también deba optimizarse para gabardinas por se. Mientras que es posible que encuentre que la intención de búsqueda de gabardinas y gabardinas para hombres es diferente porque la mayoría de los resultados de búsqueda para gabardinas fueron para gabardinas para damas en lugar de gabardinas para hombres. Espero eso conteste tu pregunta.

D: Lo hace. Pero como siempre, en realidad me anima a profundizar o seguir el hilo desde un ángulo ligeramente diferente. De hecho, también solía trabajar en SEO para moda de lujo. Así que experimenté el SEO de comercio electrónico de moda al que aludió allí en relación con su ejemplo de gabardinas. Creo que los SEO de comercio electrónico a veces luchan con qué página, la versión masculina o femenina, intentar optimizar para la prenda principal o tal vez crear algún tipo de página unisex y luego tener eso como un embudo hacia la versión masculina o femenina. Mencionaste que las gabardinas en sí tienden a ser más buscadas por las mujeres. ¿Es eso algo que aconsejas a los SEO que miren y traten de determinar?

R: Sí, así que miraría los datos. El ejemplo que les estaba dando fue solo un ejemplo que tomé hace 10 años. Entonces, la respuesta a eso sería mirar los datos, tal vez las cosas hayan cambiado. Tomemos otro ejemplo, si miraba los resultados de búsqueda de 'aparatos ortopédicos' hace diez o doce años, sería una mezcla de aparatos ortopédicos dentales y aparatos ortopédicos para pantalones, estoy bastante seguro ahora, casi exclusivamente, son aparatos ortopédicos dentales. El comportamiento de los usuarios, o los patrones de búsqueda de los usuarios, cambian con el tiempo. Es por eso que tenemos que ser impulsados ​​por los datos en estos días. Mire los datos, no se deje llevar por las anécdotas de SEO. No estoy diciendo que no siga las mejores prácticas, pero los datos deben ser su primera referencia antes que nada.

D: Y su paso número dos es buscar victorias rápidas. Obviamente, esto se relaciona con la información de palabras clave que descubrió en el paso uno.

2. Busque ganancias rápidas

R: Una de las cosas que hago es usar la API de Rank Ranger para obtener los datos de clasificación de la última semana. Y si toma el promedio, sabrá que los resultados de los datos son estables. Si hay una página dando vueltas alrededor de la página dos, es realmente simple. Eso efectivamente califica una victoria rápida. Con solo usar la API de Rank Ranger y sistematizar o automatizar esos informes usando sus filtros, puede ir más allá de la estrategia de SEO que ha establecido para los próximos seis meses. Hay cosas que podrías hacer para mejorar y obtener resultados más temprano que tarde.

D: ¿También intenta determinar la autoridad y la relevancia de las páginas que están clasificadas por encima de esta página que ha identificado? Porque está muy bien identificar una página que quizás esté en la página dos, pero si es excepcionalmente difícil superar a los competidores, entonces podría no valer la pena trabajar en eso.

R: Sí, 100%. Lo más probable es que, si está en la página dos, probablemente tenga suficiente autoridad, es solo el lado de la experiencia del usuario lo que probablemente falta. Pero sí, calificaría las palabras clave. Si tuviera que tomar dos ejemplos de palabras clave de ganancia rápida, es posible que encuentre que la autoridad de dominio promedio para una SERP de palabra clave es mucho más baja que la otra. Al igual que tú, sé cuál priorizaría.

D: Y la tercera información que extrae de los datos SEO de Rank Ranger es el análisis de la competencia.

3. Análisis de la competencia

R: Sí, y lo que me encanta del SEO basado en datos es que estamos en una industria rica en datos. Los resultados del algoritmo de Google son de dominio público a través de los resultados del motor de búsqueda. Y todo eso se puede extraer con la API de Rank Ranger. Las entradas, que explicarían la variación en las clasificaciones, también son de dominio público. Puede obtener datos sobre cómo sus competidores están estructurando su contenido, qué es ese contenido, características del contenido, como el recuento de palabras y cosas por el estilo. Todo eso también es de dominio público. Entonces, el eslabón perdido es su ciencia de datos, que es hacer el modelo matemático en Python y correlacionar lo que funciona y lo que no funciona, y con qué significado estadístico. Y los modelos de aprendizaje automático ayudan a hacer esto a escala.

D: En general, ¿qué tendencias está viendo actualmente que constituyen una página de competencia exitosa? ¿Está viendo una mayor longitud de palabra, está viendo ciertos elementos dentro de la página que son más probables para una página que ocupa un lugar destacado?

R: Sí, depende del sector. Pero si solo tomamos el sector SEO de comercio electrónico, una de las cosas que he notado que parece ser un predictor de rango y puede explicar la diferencia en la posición, es la cantidad de productos que puede ofrecer en una página. Parece que cuanto más ofreces, mejor clasificado estás. Con la longitud de la palabra, menos es más en el sector del comercio electrónico, mientras que algo un poco más B2B o dirigido por servicios tiende a ser más. Por lo tanto, cuanto mayor sea su número de palabras, mayor será su clasificación. Y si tomamos la legibilidad, de nuevo, no estoy en contra de las mejores prácticas, sino en contra de las anécdotas. Parece que hay una práctica recomendada de que cuanto más legible sea su contenido, mayor será su clasificación. Bueno, si observa los datos en industrias técnicas como la contabilidad, el derecho y la cadena de bloques, en realidad es todo lo contrario. Cuanto menos legible sea su copia, más se considerará que sabe de lo que está hablando. Y parece satisfacer a los usuarios de Google que buscan esas consultas para esos espacios de búsqueda. Honestamente, no dé por sentadas las mejores prácticas, céntrese en los datos al respecto. Pero esas son las tendencias que he identificado después de analizar una serie de SERP.

D: Volviendo a lo que dijiste al principio, ¿estás diciendo que podría ser una idea considerar aumentar la cantidad de fragmentos de productos estándar que las tiendas de comercio electrónico tienen en las páginas de categoría, tal vez de 10 a 20 o algo así? ?

R: Sí, 100%. Una vez más, probablemente depende del mercado. Pero he visto, por ejemplo, en el espacio de los muebles, donde el algoritmo de aprendizaje automático identificó que había un punto límite en el que si ofrecía tres o cuatro productos típicos para esa categoría de productos, parecía funcionar mucho peor en comparación con otras tiendas. que ofrecían al menos 12 sofás.

D: Interesante. Y su cuarta idea clave para extraer de Rank Ranger es el esquema.

4. Esquema

R: Sí, la belleza de los datos SERP usando la API de Rank Ranger es que obtienes todo tipo de información rica que puede decirte mucho sobre la intención de búsqueda detrás de las palabras clave. Por ejemplo, si está viendo los resultados de La gente también pregunta, es una pista de que debería usar el esquema para marcar el contenido de las preguntas frecuentes. Si se trata de comercio electrónico, puede usar el esquema para mostrar la cantidad de reseñas que recibe de sus productos. Nada es nuevo en ese sentido. El valor agregado para el SEO basado en datos es hacerlo a escala. Y con la API de Rank Ranger, esa es una pieza importante del rompecabezas.

El encurtido de Pareto: recuento de frecuencias de los modificadores de palabras clave en sus páginas

D: Grandes pensamientos. Terminamos con el Pareto Pickle. Pareto dice que puedes obtener el 80% de tus resultados con el 20% de tus esfuerzos. ¿Cuál es una actividad de SEO que recomendaría que proporcione resultados increíbles con niveles modestos de esfuerzo?

R: Bueno, para niveles modestos de esfuerzo, supongamos que no hay un presupuesto serio involucrado, yo diría que las relaciones públicas digitales basadas en datos, aunque eso requiere algo de presupuesto. O por un presupuesto cero y solo su tiempo, puede buscar en Google Search Console para cada una de sus páginas. Y puede mirar las consultas y hacer un conteo de frecuencia de los modificadores por página, y luego optimizar los títulos de su página en consecuencia. Y lo mejor es que puedes hacer esto a escala. Entonces, suponiendo que conozca Python, será un esfuerzo muy modesto obtener todos los datos que necesita utilizando la API de Google Search Console. Esto también se detalla en mi libro sobre cómo extraer esos datos sin estar restringido a 1000 filas. Esa es una forma realmente modesta pero con un efecto transformador en su tráfico de SEO.

D: Interesante. Así que una gran cantidad de datos excelentes dentro de Google Search Console que puede usar para ayudar a optimizar los títulos de las páginas y cosas por el estilo. ¿Eres fanático del uso de IA para ayudar a crear ese contenido también?

R: 100%. De hecho, construí un modelo de red neuronal. Entrené mi modelo de red neuronal con poco más de un millón de puntos de datos, metatítulos y descripciones. Y usando eso pude generar meta descripciones sensatas. Se lo mostré a algunas personas solo para hacer la prueba de mamá y pensaron que era bastante bueno. Obviamente, los Términos de servicio de Google establecen que un ser humano debe editar el contenido, pero creo que eso se aplica al contenido del cuerpo del artículo. Pero para meta descripciones y títulos, eso es bastante justo.

D: Y debo pedir un ejemplo del ejemplo que diste que cuesta un poco de dinero, es decir, relaciones públicas digitales basadas en datos. ¿Cuál sería un ejemplo de algo desde una perspectiva de relaciones públicas digitales, basado en datos, que es muy efectivo hoy en día?

R: Obviamente, el panorama de las relaciones públicas ha cambiado enormemente en los últimos 15 años. Ciertamente, la adquisición de enlaces tiene. En términos de cómo atendemos a nuestros clientes, lo que hacemos es producir contenido basado en datos y es el tipo de contenido al que los influencers quieren vincularse. Y debido a que son datos propietarios, es el tipo de cosas que acumulan enlaces con el tiempo. Obviamente, eso es mucho más escalable, y los esfuerzos que se realizan quizás no sean tan modestos. Tienes que entender a tu audiencia, sus preguntas candentes, y tienes que entender a los influencers y sobre lo que tienden a escribir. No suena modesto al principio, pero luego, cuando mira hacia atrás en los últimos 12 meses, en términos de cómo se desempeñó ese contenido en términos de adquisición de enlaces a lo largo del tiempo, probablemente termine adquiriendo enlaces por alrededor de $ 50 por enlace. Algunos no valdrán mucho, está el 10% de Pareto que tiene un DA de 80, 90 o 70. No puedes tenerlo todo, pero es bastante transformador. Y en general, es un esfuerzo modesto para lo que obtienes.

D: Entendido. Para empezar, no es una cantidad insignificante de tiempo, esfuerzo y costo, pero mirándolo a largo plazo, es mucho volumen por dinero.

He sido su anfitrión, David Bain. Puede encontrar a Andreas Voniatis en artios.io. Andreas, muchas gracias por estar en el podcast In Search SEO.

R: Gracias por recibirme. Siempre es un placer.

D: Y gracias por escuchar. Echa un vistazo a todos los episodios anteriores y regístrate para una prueba gratuita de la plataforma Rank Ranger en rankranger.com.