Quatro insights importantes para extrair dos dados de SEO do Rank Ranger

Quais são os principais insights que você deve extrair dos dados de SEO do Rank Ranger?

Isso é o que estamos abordando hoje com um SEO que também é um entusiasta do gamão. Ele é o autor de "Data-Driven SEO with Python" e o fundador da Artios. Uma recepção calorosa ao podcast In Search SEO, Andreas Voniatis.

Neste episódio, Andreas compartilha quatro maneiras de extrair dados de SEO do Rank Ranger, incluindo:

• Agrupamento de palavras-chave
• Procure vitórias rápidas
• Análise da concorrência
• Esquema

Quatro insights importantes para extrair dados de SEO do Rank Ranger

Andreas: Obrigado por me receber, David.

David: Muito obrigado por se juntar a nós. Você pode encontrar Andreas em artios.io. Portanto, hoje você está compartilhando quatro insights principais para extrair dos dados de SEO do Rank Ranger. Começando com o número um, agrupamento de palavras-chave.

1. Agrupamento de palavras-chave

R: Sim, a beleza do agrupamento de palavras-chave é que, se você estiver tentando agrupar palavras-chave por intenção de pesquisa, poderá usar uma API Rank Ranger para obter os resultados da pesquisa para todas as suas palavras-chave em escala. Isso é ótimo. Isso economiza muito trabalho manual para baixar todas essas planilhas CSV. E então o que você faz é usar um pouco de Python para comparar os resultados da pesquisa por similaridade. Agora, se dois resultados de pesquisa de palavra-chave forem semelhantes, você saberá que eles têm a mesma intenção de pesquisa. Se forem diferentes, você sabe que essas duas palavras-chave têm objetivos de pesquisa diferentes e, portanto, devem ser mapeadas para páginas da web diferentes. E o código está todo no meu livro, "SEO baseado em dados".

D: Falando sobre a frase um pouco de Python, para SEOs que estão desconfortáveis ​​com o que você acabou de compartilhar, como você resumiria seu uso de Python? E também, você pode falar um pouco sobre como você determina as semelhanças entre diferentes frases de palavras-chave?

R: Provavelmente é melhor responder primeiro à sua segunda pergunta porque acabamos de falar sobre agrupamento de palavras-chave. Em relação à métrica de similaridade, fui inspirado por como os cientistas genéticos usam métodos de strings para comparar strings de DNA para sequenciamento de genes. Então pensei: e se codificássemos os resultados da pesquisa para palavras-chave como DNA? E então podemos comparar o DNA para ver se são semelhantes ou não. E foi assim que construí o código para comparar os resultados da pesquisa por palavras-chave. Agora, em termos de similaridade, se alguém estiver procurando por gabardinas e os resultados da pesquisa forem os mesmos para gabardinas femininas, há uma boa chance de que a página de gabardinas femininas também deva ser otimizada para gabardinas por se. Considerando que você pode descobrir que a intenção de pesquisa de gabardinas e gabardinas masculinas são diferentes porque a maioria dos resultados da pesquisa de gabardinas foram para gabardinas femininas em vez de gabardinas masculinas. Esperamos que isto responda sua pergunta.

D: Faz. Mas, como sempre, isso realmente me encoraja a cavar mais fundo ou seguir o tópico de um ângulo ligeiramente diferente. Na verdade, eu também trabalhava com SEO para moda de luxo. Então, eu meio que experimentei o SEO de e-commerce de moda que você mencionou lá em relação ao seu exemplo de gabardines. Acho que os SEOs de comércio eletrônico às vezes lutam com a página da versão masculina ou feminina para tentar otimizar o item principal da roupa ou talvez criar algum tipo de página unissex e, em seguida, ter isso como um funil para a versão masculina ou feminina. Você mencionou que os trench coats por si só tendem a ser mais comumente procurados por mulheres. Isso é algo que você aconselha os SEOs a olhar e tentar determinar?

A:Sim, então eu olharia para os dados. O exemplo que eu estava dando a você foi apenas um exemplo que tirei de 10 anos atrás. Então a resposta seria olhar para os dados, talvez as coisas tenham mudado. Vamos dar outro exemplo, se você olhasse para os resultados da pesquisa por 'aparelho' dez a doze anos atrás, seria uma mistura de aparelho dentário e aparelho ortodôntico, tenho certeza agora, quase exclusivamente, é aparelho dentário. O comportamento do usuário ou os padrões de pesquisa do usuário mudam com o tempo. É por isso que temos que ser orientados por dados hoje em dia. Olhe para os dados, não se prenda a anedotas de SEO. Não estou dizendo para não seguir as melhores práticas, mas os dados devem ser sua primeira referência antes de qualquer outra coisa.

D: E seu passo número dois é buscar vitórias rápidas. Isso obviamente está relacionado às informações de palavra-chave que você descobriu na primeira etapa.

2. Procure vitórias rápidas

R: Uma das coisas que faço é usar a API Rank Ranger para obter os dados de classificação da última semana. E se você pegar a média, saberá que os resultados dos dados são estáveis. Se houver uma página pendurada na página dois, é muito simples. Isso efetivamente qualifica uma vitória rápida. Apenas usando a API do Rank Ranger e sistematizando ou automatizando os relatórios usando seus filtros, você pode ir além da estratégia de SEO que definiu para os próximos seis meses. Há coisas que você pode fazer para melhorar e obter resultados mais cedo ou mais tarde.

D: Você também tenta determinar a autoridade e a relevância das páginas classificadas acima dessa página que você identificou? Porque é muito bom identificar uma página que talvez esteja na página dois, mas se for excepcionalmente difícil superar os concorrentes, talvez não valha a pena trabalhar nisso.

R: Sim, 100%. As chances são de que, se você está na página dois, provavelmente tem autoridade suficiente, é apenas o lado da experiência do usuário que provavelmente está faltando. Mas sim, eu qualificaria as palavras-chave. Se você pegar dois exemplos de palavras-chave de vitória rápida, poderá descobrir que a autoridade de domínio mediana para uma palavra-chave SERP é muito menor do que a outra. Assim como você, eu sei qual eu priorizaria.

D: E o terceiro insight que você extrai dos dados de SEO do Rank Ranger é a análise da concorrência.

3. Análise da concorrência

R: Sim, e o que eu amo sobre SEO baseado em dados é que estamos em uma indústria onde há dados ricos. Os resultados do algoritmo do Google são de domínio público por meio dos resultados do mecanismo de pesquisa. E tudo isso pode ser extraído usando a API Rank Ranger. As entradas, que explicariam a variação nas classificações, também são de domínio público. Você pode obter dados sobre como seus concorrentes estão estruturando seu conteúdo, o que é esse conteúdo, recursos do conteúdo, como contagem de palavras e coisas assim. Tudo isso também é de domínio público. Portanto, o elo perdido é sua ciência de dados, que é fazer a modelagem matemática em Python e correlacionar o que está funcionando e o que não está funcionando e com qual significância estatística. E os modelos de aprendizado de máquina ajudam a fazer isso em escala.

D: Em geral, quais tendências você está vendo atualmente que constituem uma página de concorrente bem-sucedida? Você está vendo um aumento no comprimento da palavra, você está vendo certos elementos dentro da página que são mais prováveis ​​para uma página com classificação alta?

R: Sim, depende do setor. Mas se considerarmos apenas o setor de SEO de comércio eletrônico, uma das coisas que notei que parece ser um preditor de classificação e pode explicar a diferença de posição é o número de produtos que você pode oferecer em uma página. Parece que quanto mais você oferece, mais alto você é classificado. Com comprimento de palavra, menos é mais no setor de comércio eletrônico, enquanto algo um pouco mais B2B ou liderado por serviços tende a ser mais. Portanto, quanto maior for sua contagem de palavras, maior será sua classificação. E se considerarmos a legibilidade, novamente, não sou contra as melhores práticas, mas sou contra anedotas. Parece que há uma prática recomendada que diz que quanto mais legível for o seu conteúdo, maior será sua classificação. Bem, se você olhar para os dados em setores técnicos como contabilidade, direito e blockchain, na verdade é o oposto. Quanto menos legível for sua cópia, mais será considerado que você sabe do que está falando. E parece satisfazer os usuários do Google que estão pesquisando essas consultas para esses espaços de pesquisa. Honestamente, não tome as melhores práticas como garantidas, seja orientado por dados sobre isso. Mas essas são as tendências que identifiquei ao analisar várias SERPs.

D: Voltando ao que você disse no início, você está dizendo que pode ser uma ideia considerar aumentar o número de snippets de produtos padrão que as lojas de comércio eletrônico têm nas páginas de categoria, talvez de 10 para 20 ou algo assim ?

R: Sim, 100%. Novamente, provavelmente depende do mercado. Mas eu vi, por exemplo, na área de móveis, onde o algoritmo de aprendizado de máquina identificou que havia um ponto de corte em que se você oferecesse de três a quatro produtos típicos para aquela categoria de produto, parecia ter um desempenho muito pior em comparação com outras lojas que estavam oferecendo pelo menos 12 sofás.

D: Interessante. E seu quarto insight chave para extrair do Rank Ranger é o esquema.

4. Esquema

R: Sim, a beleza dos dados SERP usando a API Rank Ranger é que você obtém todos os tipos de informações valiosas que podem dizer muito sobre a intenção de pesquisa por trás das palavras-chave. Por exemplo, se você estiver vendo resultados para Pessoas também perguntam, isso é uma pista de que você deve usar o esquema para marcar seu conteúdo de perguntas frequentes. Se for e-commerce, você pode usar o esquema para mostrar o número de avaliações que está recebendo de seus produtos. Nada é novo nesse sentido. O valor agregado para SEO baseado em dados é fazer isso em escala. E com a API Rank Ranger, essa é uma peça importante do quebra-cabeça.

The Pareto Pickle - Contagem de frequência dos modificadores de palavra-chave em sua página de páginas

D: Grandes pensamentos. Vamos terminar com o Pareto Pickle. Pareto diz que você pode obter 80% de seus resultados com 20% de seus esforços. Qual atividade de SEO você recomendaria que fornece resultados incríveis para níveis modestos de esforço?

R: Bem, para níveis modestos de esforço, vamos supor que nenhum orçamento sério esteja envolvido, eu diria que PR digital baseado em dados, embora isso exija algum orçamento. Ou para orçamento zero e apenas o seu tempo, você pode procurar no Google Search Console para cada uma das suas páginas. E você pode olhar para as consultas e fazer uma contagem de frequência dos modificadores por página e, em seguida, otimizar os títulos de suas páginas de acordo. E o melhor é que você pode fazer isso em grande escala. Portanto, supondo que você conheça Python, será um esforço muito modesto obter todos os dados necessários usando a API do Google Search Console. Isso também é detalhado em meu livro sobre como extrair esses dados sem ficar restrito a 1.000 linhas. Essa é uma maneira realmente modesta, mas com um efeito transformador em seu tráfego de SEO.

D: Interessante. Muitos dados excelentes dentro do Google Search Console que você pode usar para ajudar a otimizar os títulos das páginas e coisas assim. Você também é fã do uso de IA para ajudar a criar esse conteúdo?

R: 100%. Na verdade, construí um modelo de rede neural. Treinei meu modelo de rede neural com pouco mais de um milhão de pontos de dados, metatítulos e descrições. E usando isso, consegui gerar meta descrições sensatas. Mostrei para algumas pessoas só para fazer o teste da mamãe e elas acharam muito bom. Obviamente, os Termos de Serviço do Google afirmam que um ser humano deve editar o conteúdo, mas acho que isso se aplica ao conteúdo do corpo do artigo. Mas para meta descrições e títulos, isso é um jogo justo.

D: E devo pedir um exemplo do exemplo que você deu que custou um pouco de dinheiro, ou seja, relações públicas digitais baseadas em dados. Qual seria um exemplo de algo do ponto de vista de RP digital, orientado por dados, que é muito eficaz hoje em dia?

R: Obviamente, o cenário de RP mudou enormemente nos últimos 15 anos. Certamente, a aquisição de links tem. Em termos de como atendemos nossos clientes, o que fazemos é produzir conteúdo baseado em dados e é o tipo de conteúdo ao qual os influenciadores desejam se vincular. E porque são dados proprietários, é o tipo de coisa que acumula links ao longo do tempo. Obviamente, isso é muito mais escalável e os esforços envolvidos talvez não sejam tão modestos. Você precisa entender seu público, suas perguntas urgentes e entender os influenciadores e sobre o que eles tendem a escrever. Não parece modesto no início, mas quando você olha para trás nos últimos 12 meses, em termos de desempenho daquele conteúdo em termos de aquisição de links ao longo do tempo, você provavelmente acaba adquirindo links por cerca de $ 50 por link. Alguns não valerão muito, há os 10% de Pareto que têm DA de 80, 90 ou 70. Você não pode ter tudo, mas é bastante transformador. E, no geral, é um esforço modesto para o que você recebe.

D: Entendido. Não é uma quantidade insignificante de tempo, esforço e custo para começar, mas olhando para isso a longo prazo, é muito volume de dinheiro.

Fui seu anfitrião, David Bain. Você pode encontrar Andreas Voniatis em artios.io. Andreas, muito obrigado por participar do podcast In Search SEO.

R: Obrigado por me receber. É sempre um prazer.

D: E obrigado por ouvir. Confira todos os episódios anteriores e inscreva-se para um teste gratuito da plataforma Rank Ranger em rankranger.com.