Kaydır, Ölçekle, Kaydet: Daha Akıllı Arama Sorgusu Analizi için SEO Verilerini Kullanma

Bu konuk gönderisi, Seer Interactive'de PPC Takım Lideri Kim Jones tarafından getirildi.

Hero Conf 2019'a mı geliyorsunuz? Dijital Başkan Yardımcımız Larry Waddell de öyle ve 23 Nisan'daki 10 dakikalık öğle yemeği konuşmasında size daha akıllı Arama Sorgusu Analizleri yapmanın bir yolunu getirecek.

Sohbetinden sonra, sitede size DIY konusunda yardımcı olacak bir avuç Seer veri stratejistimiz olacak.

Ancak katılmak için yapmanız gereken 10 dakikalık bir ödeviniz var:

1. Ahrefs veya SEMRush gibi bir anahtar kelime derlem aracından organik (SEO) sıralama raporunuzu ve önceki aya ait Google Ads Arama Terimleri Raporunu indirin
2. PowerBI Desktop'ı yükleyin
3. Wil'in 10 dakikalık eğitici videosunu izleyin ve Anahtar Kelime/Arama terimiyle ilgili organik ve ücretli verilerinize katılın:

Ardından Larry'nin sunumuna gelin, ardından bir veri stratejisti alın ve birlikte keşfedeceğiniz tüm gizli içgörülere dalmaya hazırlanın!

Böylece toplam 30 dakikalık bir yatırım süresiyle, ölçeklenebilir tasarruf ve genişleme fırsatlarını ortaya çıkarabileceksiniz.

Bekleyemeyecek kadar heyecanlı mısın?

Aşağıda bu metodolojinin nasıl çalıştığı ve sektörümüzü nasıl değiştirdiği hakkında daha ayrıntılı bilgiler var:

Son 5 yılda, verilerin katlanarak büyüdüğünü gördük. Ücretli aramanın evrimi ve büyümesiyle, reklam kampanyalarımız ve testlerimiz hakkında çok daha fazla veri toplayabildik. Müşterilerimizden biri için, her ay analiz ettiğimiz benzersiz arama sorgularının sayısı 2011 ile 2018 arasında %140 arttı (yaklaşık 24 bin benzersiz arama sorgusundan 58 bin benzersiz arama sorgusuna).

Bu, sürekli olarak manuel olarak analiz edilecek bir ton veri! Ick!

Bu verileri, genellikle manuel, geleneksel filtreleme yöntemleriyle tanımlanan değerli içgörüleri kaybetmeden geniş ölçekte analiz etmek için aşağıdakileri favori büyük veri aracımız olan Power BI'da birleştirdik:

SERP Özelliklerinin ardındaki işaretli amaç

(yani, Google'ın sonuç sayfalarına enjekte ettiği zengin sonuçlar)

+

Ngram'lar

(yani analiz için kelimeleri gruplama yöntemi)

Bu SERP özelliklerinin neler olduğunu, kullanıcının amacının ne olduğunu, bu SERP özelliğinin verilerini nasıl analiz edebileceğinizi ve büyüyen dağı elemeye başlamak için hangi eylemi aramanız gerektiğini inceleyeceğiz. arama terimi verilerinin Ayrıca NGram'ların ne olduğunu ve bu tür analizler için nasıl kullanılabileceğini de ele alacağız .

Fırsat Bulmanın Daha Akıllı Yolları için SERP'de Aşağı Kaydırın

Girin, SERP özellikleri. Arama sayfalarında, terimlerin neden dönüşmediğini bize söyleyebilecek veya Google'ın, sorguların ardındaki amacın hangi SERP özelliklerine dayandığına inandığını bir araya getirmemize yardımcı olabilecek bir sürü bilgi var. Kullanıcıların reklamlarımızdan daha fazla ne gördüğünü ve etkileşime girdiğini anlamak, kullanıcılarla bulundukları yerde buluşmamızı sağlar. Birçok SERP özelliği türü vardır ve Google sürekli olarak yenilerini test etmektedir.

User Intent kullanarak daha akıllı Arama Sorgusu Analizleri yapmak için kullanabileceğimiz özelliklerden bazıları şunlardır:

Öne Çıkan Snippet'ler

Kullanıcı Niyeti Sinyali: Bilgi arama

Analiz Öğesi: Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin, düşük dönüşüm oranlarına sahip NGram'ları filtreleyin

Eylem Öğesi: Bilgilendirme amacı nedeniyle dönüştürülemeyen sorguları bulun

İnsanlar Ayrıca Soruyor (“PAA”) ve İlgili Sorular

Kullanıcı Niyeti Sinyali : Daha ayrıntılı bilgi arama, alt huni veya teğetsel olarak ilgili

Analiz Öğesi : Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin, düşük CTR'ye sahip NGram'lar için filtreleyin, düşük CVR'ye bakmak için ayrı olarak filtreleyin.

Eylem Öğesi : ARYPL ile reddetmeyi veya hedeflemeyi düşünmek için sorguların huni aşamasını analiz edin.

Görüntü Paketleri

Kullanıcı Niyeti Sinyali : İlham veya keşif arayışı

Analiz Öğesi : Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin, düşük TO ve düşük CVR'ye sahip NGram'ları filtreleyin.

Eylem Öğesi : Bu kullanıcıların potansiyel olarak hala keşif aşamasında olduklarını bilerek, daha düşük teklifler veya daha düşük ROAS hedefleri olan Google Görseller'deki alışveriş yapılabilir reklamlara teklif verin. Ayrıca, görüntüleri tetikleyen sorgulardan gelen kişiler için izleyiciler oluşturmayı düşünün ve onları dönüşüm hunisinden aşağı ineceklerine inandığınız zaman çerçevesinde yeniden hedefleyin.

Video Döngüsü

User Intent Signal : Video formatında daha uzun bilgi aramak

Analiz Öğesi : Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin, NGram temalarına bakın

Eylem Öğesi: Organik video carousel yerleşimlerini kazanan YouTube kanallarında videodan önce gösterilen reklamlar yayınlayın.

Harita Paketleri

Kullanıcı Niyeti Sinyali : Yerel bir çözüm aramak

Analiz Öğesi : Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin, NGram temalarında amaca (şahsen/çevrimiçi) bakın

Eylem Öğesi: Yer uzantılarının etkinleştirildiğinden ve Google Ads'ün GBM'ye bağlı olduğundan emin olun. Teklif stratejisini Yerel Pakette test etmeyi düşünün.

PLA'lar/Alışveriş Reklamları

Kullanıcı Niyeti Sinyali : Satın alma veya karşılaştırma amacı

Analiz Öğesi : Bunu tetikleyen anahtar kelimeleri bulmak için filtreleyin

Eylem Öğesi : Metin ve ÜLR'ler arasındaki bütçe ayrımını test etmeyi düşünün, birbirlerini desteklediklerinden emin olmak için mesajlaşmayı analiz edin.

Benjamins'i Kurtarmak İçin Arkadaş Edinmek

Gerçek değer, ücretli verileri ve SERP verilerini bir araya getirerek kullanıcıların arama yaptıklarında yaşadıklarına dair bütünsel bir anlayış oluşturduğumuzda ortaya çıkar.

Bir kullanıcının SERP'de aşağı inerken yaşadığı deneyimi ve bunun reklam performansımızı nasıl etkilediğini anladığımızda, büyük ölçekte maliyet tasarrufları veya diğer kanallarda reklam vermek için yeni fırsatlar bulabiliriz.

"Bu kulağa harika geliyor, ama temelde benden bakılacak DAHA FAZLA şey eklememi istedin." Evet, ancak artık verileri daha akıllı bir şekilde filtrelemek için 7 yolumuz daha var, bu da belirli bir hedefe (kaydetme veya genişletme) odaklanmamıza yardımcı oluyor. Bununla birlikte, akıllı filtrelememizi yaptıktan sonra uygun ölçekte yürütülecek temaları bulmak için sıklıkla kullandığımız bir metodoloji NGram'lardır.

NGram'lar, arama terimlerini kelime gruplarına ayırır ve sıklıklarını sayar. Örneğin, bir unigram 1 kelimedir, bir bigram her zaman yan yana olan 2 kelimedir, bir trigram üç kelimelik bir ifadedir. Bu bize onlar sözcük seçimi etkiler performansı ile ve nasıl alıştığınız diğer hangi kelimeleri, kullanılan konum sipariş birlikte kullanıldığı bir deyişle eğilimleri, belirlemenize yardımcı olur.

Bunlar, arama terimlerinde temaları belirlememize yardımcı olur ve Ngram'lara maliyet ve dönüşüm merceği altında baktığımızda, reklam grubu düzeyindeki tematik eğilimlerden daha derin bir katmanı kolayca görebiliriz.

Ngram'larınızda gördüğünüz temaları ve SERP özelliklerinden ima edilen niyet anlayışını birleştirdiğinizde, verimli, güçlü bir Arama Sorgusu Analizi elde edersiniz. Adım adım talimatların tamamını kendi başınıza takip edebilir veya bu tasarruf ve genişleme fırsatlarını nasıl bulacağınıza dair uygulamalı, yüz yüze bir kılavuz için bizi 23 Nisan'da HeroConf'ta bulabilirsiniz.

Dijital pazarlamanızı desteklemek için Power BI ve büyük verileri nasıl kullanacağınız hakkında daha fazla bilgi mi istiyorsunuz? İşte birkaç kaynak:

• Power BI Kılavuzu: Dijital Pazarlamacılar için Büyük Veri
• YouTube Serisi: Dijital Pazarlamacılar için Power BI Temelleri