Przewiń, skaluj, oszczędzaj: wykorzystanie danych SEO do inteligentniejszej analizy zapytań wyszukiwania

Ten gościnny post został dostarczony przez Kim Jones, kierownik zespołu PPC w Seer Interactive.

Przychodzisz na Hero Conf 2019? Podobnie jak nasz wiceprezes ds. cyfrowych, Larry Waddell, który podczas 10-minutowego wykładu 23 kwietnia przedstawi Ci sposób na inteligentniejszą analizę wyszukiwanych haseł.

Po jego czacie będziemy mieć na miejscu garstkę strategów ds. danych Seera, którzy pomogą Ci w majsterkowaniu.

Aby jednak wziąć udział, musisz odrobić 10 minut pracy domowej:

1. Pobierz raport rankingu organicznego (SEO) z narzędzia do tworzenia korpusów słów kluczowych, takiego jak ahrefs lub SEMRush, oraz raport wyszukiwanych haseł z Google Ads za poprzedni miesiąc
2. Zainstaluj PowerBI Desktop
3. Obejrzyj 10-minutowy samouczek wideo Wila i dołącz do bezpłatnych i płatnych danych dotyczących słowa kluczowego/wyszukiwanego hasła:

W takim razie przyjdź do prezentacji Larry'ego, złap później stratega ds. danych i przygotuj się na zanurzenie się we wszystkich ukrytych spostrzeżeniach, które odkryjesz razem!

Dzięki 30-minutowej inwestycji czasowej będziesz w stanie odkryć skalowalne możliwości oszczędzania i rozbudowy.

Zbyt podekscytowany, by czekać?

Poniżej przedstawiamy bardziej szczegółowe informacje o tym, jak działa ta metodologia i jak zmienia ona naszą branżę:

W ciągu ostatnich 5 lat zaobserwowaliśmy wykładniczy wzrost danych. Wraz z rozwojem i rozwojem płatnych wyników wyszukiwania byliśmy w stanie zebrać znacznie więcej danych na temat naszych kampanii reklamowych i testów. W przypadku jednego z naszych klientów liczba unikalnych zapytań, które analizowaliśmy każdego miesiąca, wzrosła o 140% w latach 2011-2018 (z około 24 000 do 58 000 unikalnych zapytań).

To mnóstwo danych, które można regularnie analizować ręcznie! Obrzydliwe!

Aby analizować te dane na dużą skalę bez utraty cennych informacji, które są zwykle identyfikowane za pomocą ręcznych, tradycyjnych metod filtrowania — połączyliśmy następujące elementy w naszym ulubionym narzędziu Big Data, Power BI:

Sygnalizowany zamiar stojący za funkcjami SERP

(tj. wyniki z elementami rozszerzonymi, które Google wstawia na strony wyników)

+

Ngramy

(czyli metoda grupowania słów do analizy)

Przejdziemy przez to, czym są te funkcje SERP, jakie są intencje użytkownika, jak można analizować dane tej funkcji SERP i jakich działań należy szukać, aby przygotować się do przesiewania rosnącej góry danych wyszukiwanego hasła. Omówimy również, czym są NGramy i jak można je wykorzystać do tego typu analiz.

Przewiń w dół SERP, aby znaleźć inteligentniejsze sposoby na znalezienie okazji

Wejdź, funkcje SERP. Na stronach wyszukiwania znajduje się mnóstwo informacji, które mogą nam powiedzieć, dlaczego terminy nie są konwertowane, lub pomóc nam ustalić, co według Google opiera się na intencjach zapytań, które wyświetlają funkcje SERP. Zrozumienie tego, co użytkownicy widzą i z czym wchodzą w interakcję poza naszymi reklamami, pozwala nam spotykać użytkowników tam, gdzie się znajdują. Istnieje wiele rodzajów funkcji SERP, a Google stale testuje nowe.

Oto kilka funkcji, których możemy użyć do inteligentniejszej analizy zapytań wyszukiwania przy użyciu zamiarów użytkownika:

Polecane fragmenty

Sygnał zamiaru użytkownika: Poszukiwanie informacji

Element analizy: Filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które powodują to, filtruj pod kątem NGram o niskich współczynnikach konwersji

Działanie: Znajdź zapytania, które nie ulegają konwersji z powodu intencji informacyjnych

Ludzie też pytają („PAA”) i podobne pytania

Sygnał intencji użytkownika : Poszukiwanie bardziej szczegółowych informacji, niżej ścieżki lub stycznie powiązane

Element analizy : filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które powodują to, filtruj pod kątem NGram o niskim CTR, osobno filtruj, aby sprawdzić niski CVR.

Działanie : przeanalizuj etap lejka zapytań, aby rozważyć negowanie lub kierowanie za pomocą RLSA.

Pakiety obrazów

Sygnał zamiaru użytkownika : Poszukiwanie inspiracji lub eksploracji

Element analizy : filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które powodują to, filtruj pod kątem NGram o niskim CTR i niskim CVR.

Działanie : licytuj reklamy z możliwością zakupu w Grafice Google z niższymi stawkami lub niższymi celami ROAS, wiedząc, że ci użytkownicy są potencjalnie nadal na etapie eksploracji. Zastanów się też nad utworzeniem odbiorców dla osób, które przychodzą z zapytań uruchamiających obrazy, i przekieruj ich w czasie, w którym Twoim zdaniem przeszli w dół ścieżki.

Karuzela wideo

Sygnał zamiaru użytkownika : Poszukiwanie informacji w dłuższej formie, w formacie wideo

Element analizy : Filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które to wywołują, spójrz na motywy NGram

Działanie: wyświetlaj reklamy przed filmem na kanałach YouTube, które wygrywają bezpłatne miejsca docelowe w karuzeli wideo.

Pakiety map

Sygnał intencji użytkownika : Poszukiwanie lokalnego rozwiązania

Element analizy : filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które to wywołują, spójrz na zamiar (osobiście/online) w motywach NGram

Działanie: upewnij się, że masz włączone rozszerzenia lokalizacji, a Google Ads jest połączony z GBM. Rozważ przetestowanie strategii ustalania stawek w pakiecie lokalnym.

PLA/reklamy produktowe

Sygnał intencji użytkownika: zamiar zakupu lub porównania

Element analizy : Filtruj, aby znaleźć słowa kluczowe, które powodują to

Działanie : Rozważ przetestowanie podziału budżetu między tekst i PLA, przeanalizuj wiadomości, aby upewnić się, że wspierają się nawzajem.

Zdobywanie przyjaciół, aby uratować Benjamins

Prawdziwa wartość pojawia się, gdy tworzymy całościowe zrozumienie tego, czego doświadczają użytkownicy podczas wyszukiwania, łącząc razem płatne dane i dane SERP.

Kiedy zrozumiemy wrażenia użytkownika podczas przewijania SERP i jego wpływ na skuteczność naszej reklamy, możemy znaleźć oszczędności kosztów na dużą skalę lub nowe możliwości reklamowania się w innych kanałach.

„Brzmi świetnie, ale w zasadzie poprosiłeś mnie, żebym dodał jeszcze WIĘCEJ rzeczy do obejrzenia”. Tak, ale teraz mamy również 7 innych sposobów filtrowania danych w inteligentniejszy sposób, który pomaga nam skoncentrować się na konkretnym celu (zapisywanie lub rozwijanie). To powiedziawszy, jedną z metod, którą często stosujemy, aby znaleźć motywy do wykonania na dużą skalę po wykonaniu naszego inteligentnego filtrowania, są NGrams.

Ngramy dzielą wyszukiwane hasła na grupy słów i liczą ich częstotliwość. Na przykład unigram to 1 słowo, bigram to 2 słowa, które zawsze znajdują się obok siebie, a trigram to fraza składająca się z trzech słów. To pomaga nam identyfikować trendy w słowach, które są używane razem, jakiej kolejności są one wykorzystywane w, co innymi słowy są one wykorzystywane i jak wpływa na wydajność dobór słów.

Pomagają nam one identyfikować motywy w wyszukiwanych hasłach, a patrząc na Ngramy przez pryzmat kosztów i konwersji, możemy z łatwością dostrzec warstwę głębiej niż trendy tematyczne na poziomie grupy reklam.

Kiedy połączysz motywy, które widzisz w swoich Ngramach, i dorozumiane zrozumienie intencji z funkcji SERP, uzyskasz wydajną, zaawansowaną analizę zapytań wyszukiwania. Możesz samodzielnie postępować zgodnie z pełnymi instrukcjami krok po kroku lub możesz znaleźć nas na HeroConf 23 kwietnia, aby uzyskać praktyczny, osobisty przewodnik, jak znaleźć te możliwości oszczędzania i rozbudowy.

Potrzebujesz więcej informacji o tym, jak używać usługi Power BI i danych big data do napędzania marketingu cyfrowego? Oto kilka zasobów:

• Przewodnik po Power BI: Big Data dla marketerów cyfrowych
• Seria YouTube: Podstawy usługi Power BI dla marketerów cyfrowych