什么 SERP 功能告诉您有关搜索意图的信息
已发表: 2023-05-25Google 不发布 SERP 特征数据。
因此,当涉及到 SERP 功能时,SEO 会摸不着头脑。
- 我们应该针对 SERP 功能吗?
- 我们可以从他们那里获得多少流量?
- 他们告诉我们什么有关用户意图的信息?
- 我们应该如何战略性地对待他们?
所以我决定深入研究一些数据来解决这个问题。
在这篇文章中,我将展示我发现的 SERP 特征数据,并研究它对你的 SEO 策略向前发展意味着什么。
数据
在深入了解之前,我想解释一下我是如何找到这些信息的。 这项研究代表了两个数据集的融合。
是的,我在 Rank Ranger 和 Similarweb 工作。
这意味着我可以访问 Rank Ranger 的 SERP 特征数据和 Similarweb 的关键词分析工具。
所以我从 Rank Ranger 的 SERP 特征数据中提取了数千个关键词,并通过 Similarweb 的关键词分析来运行它们。
更重要的是,我不需要使用电子表格。 我只是将关键字放入 Similarweb UI 中。
如果你问我,那就是一场大胜利。
方法论
既然你了解了数据,你就必须了解我实际测量的是什么。
我无权访问 SERP 功能点击数据。 (拉里佩奇将这些数据隐藏在他的床底下,紧挨着他的秘密泰迪熊收藏品。)相反,我提取了数千个关键字,其中特定的 SERP 功能出现在谷歌 SERP 上。
我创建了三个桶:
- 直接回答关键字
- 精选摘要关键字
- 知识面板关键词
我这样做的目的是查看每个 SERP 功能是否存在任何明显的模式。
换句话说,我假设每个 SERP 功能都有特定的用途,寻找模式将揭示这些 SERP 功能如何帮助用户。
你越了解这一点,你就越能创造出旨在帮助用户的内容。 这应该意味着更多的参与流量。 有了高度参与的观众,您将能够自然地将他们转移到买家旅程的下一阶段。
因此,让我们进入数据。
直接回答
Google 的 Direct Answers SERP 功能直接在搜索结果中提供简洁的响应,而不包含指向特定网页的链接。 它旨在为用户的查询提供快速直接的答案。
现在,了解什么是直接答案,您会想象人们正在进行这些简单的搜索,找到他们的答案,然后跳出。
换句话说,您可能会想象正在查看天气且无需点击任何结果的用户。
那么让我们看一下数据。
从上面的屏幕截图可以看出,这些搜索中有 74% 是零点击搜索。 这意味着 26% 的观众正在点击独立网站。
这个数字大大高于我的预期。 换句话说,这些搜索中的一定百分比代表搜索旅程的开始。
如果我们比较有机与付费,我们会发现惊人的 99.11% 是有机的。 这一点也不奇怪,因为问简单问题的人并不在购买心态中。
现在,让我们看一下搜索意图。
从上面的屏幕截图可以看出,绝大多数都是信息性的。 这并不奇怪,因为 Direct Answers 旨在回答特定的用户问题。
他们正在寻找信息。
从 SEO 的角度来看,底线是,这些关键词为您提供的价值最低。 即使您能够将您的内容排在搜索结果的顶部,也只有 26% 的受众可能会点击您的结果。
如果您确实决定以这些关键字为目标,那么从战略上讲,您应该在搜索旅程开始时就考虑用户。
这意味着如果您能够让他们点击,他们还远未准备好购买任何东西。 专注于参与和建立关系。
精选片段
精选片段 SERP 功能会在搜索结果页面的顶部显示摘要答案。 与直接回答不同,精选片段包含指向提取信息的网页的链接。 该链接通常附有突出显示相关内容的简短摘录。
我认为这意味着谷歌包含该链接,因为用户更有可能点击查看结果。
因此,例如,如果您在谷歌上搜索“2 个车棚尺寸”,谷歌会为您提供一个总结性的答案。
好的,用户得到了他们想要的东西。 为什么他们会点击结果?
好吧,如果您点击进入内容,这个问题的答案将立即显而易见。
从上面的屏幕截图可以看出,车棚尺寸不是标准尺寸。 没有一个简单的答案,并且该网站提出了未出现在精选摘要中的建议。
我的假设是……
精选片段为需要深入研究的问题提供了答案。
这意味着用户更有可能点击结果。
让我们看看数据是否支持我的理论。
正如您从上面的屏幕截图中看到的那样,进行这些搜索的用户中有 31% 通过点击查看用户生成的内容。 这略高于 Direct Answers,后者仅获得 26% 的点击次数,这或许支持了我的假设。
从意图来看,我们发现绝大多数搜索都是在寻找信息。
这 100% 符合预期,因为精选片段直接回答了用户查询。
查看有机与付费,我们看到类似于直接回答的结果。
原因同上。 这些搜索是信息性的,广告商更愿意将钱花在漏斗较低的搜索上。
底线是特色片段搜索比直接回答搜索更有价值,因为用户更有可能点击您的内容。
战略性地定位这些搜索,为您的品牌带来漏斗顶部的流量。 一旦他们访问了您的网站,请尝试找到进一步与这些受众互动的方法。 您永远不知道他们什么时候准备好购买。
知识面板
Google 的知识面板是显示在搜索结果页面右侧的特定实体信息框,例如人物、地点、组织或主题。 这些面板旨在通过汇总网络上各种来源的信息来提供对该实体的全面概述。
知识面板通常包括有关实体的关键详细信息,例如简要说明、图像、相关人员或实体、网站链接、社交媒体资料和其他相关信息。 它们还可能包含其他功能,如地图、评论、评级和交互元素,具体取决于所显示实体的类型。
知识面板中显示的信息由 Google 的算法自动生成,这些算法从维基百科、官方网站和其他可信参考资料等可靠来源收集和整理数据。 但是,用户可以提出编辑建议或提供反馈,以帮助提高知识面板中显示的信息的准确性和完整性。
现在,重要的是要了解知识面板旨在作为搜索旅程的起点。 为了帮助用户完成他们的旅程,谷歌将这些搜索视为进入主题的门户。
对于那些喜欢简单定义的人来说,通常有一个定义往往来自维基百科。
如果用户想要继续他们的搜索之旅,典型的知识面板会提供指向相关实体或功能的链接,旨在优化用户的原始搜索。
正如您在上面的屏幕截图中看到的,知识面板包含一个带有链接的维基百科定义。 还有子主题下拉菜单:
- 所有者
- 创始人
- 发射日期
在上面的屏幕截图中,Google 提供了以下链接:
- 大都市统计区
- 市长
- 天气
考虑到所有这些,让我们看一下数据。
零点击搜索数据很有趣。 这些搜索中大约有一半会导致点击。 现在要明确一点,点击被定义为有人点击链接并访问第三方网站。
如果有人单击“People Also Ask”框并在搜索结果中查看答案,或者如果有人单击“People Also Search”结果并被重定向到另一个搜索结果,这些都被计为零点击。
这意味着这些用户中至少有一半正在寻找用户生成的内容。
其余的人要么对搜索结果感到满意,要么通过进一步搜索继续他们的搜索旅程。
与直接回答和精选片段一样,知识面板代表搜索旅程的开始。
这就解释了为什么广告商不投资这些关键词。
查看意图数据,我们发现绝大多数都是信息性的。
有一些导航和交易结果。 从一点经验来看,我相信这些关键词代表品牌关键词。
这意味着,是的,这些搜索中有许多包括对实体的广泛搜索,但许多包括对品牌的特定搜索。
是的,实体关键字可能难以定位。 如果您能够为他们排名,您可能会看到大量流量。 但是,根据经验,您必须努力吸引这些受众,因为正如我上面提到的,这些受众还远未准备好购买任何东西。
另一方面,品牌关键字很容易排名。 从战略上讲,在定位品牌关键字时,您应该寻求提高这些 SERP 的知名度。
换句话说,您应该尝试获取站点链接和 Twitter 框,并在所有 People Also Ask 查询中排名。
通过关键字洞察增强您的 SEO 策略
如您所见,我们可以通过分析关键字找到丰富的见解。
并且,了解 SERP 是如何设计来满足用户的,以及通过查看用户对这些结果的反应可以将您的数据分析提升到一个新的水平。
例如,找到目标关键字后,使用 Similarweb 等工具进一步分析它们以查看:
- 零点击数据
- 意图
- 有机与付费分发
然后,将您的关键字分解成桶,以便您可以相应地调整您的策略。
对于具有信息意图和零点击搜索频繁出现的关键字,请考虑开发直接解决用户查询的常青内容。 虽然这些关键字可能不会立即产生点击或转化,但它们在将您的品牌打造为可信赖的信息来源方面发挥着至关重要的作用。
在搜索旅程开始时专注于与这些用户建立联系并建立关系,因为他们可能会随着时间的推移转化为有价值的客户。
另一方面,具有交易意图或付费结果比例高的关键字显示出推动销售的可能性很高。
投入更多资源来优化您的内容并针对这些特定查询。 尽管这些关键词竞争激烈,但它们确实有可能带来立竿见影的效果和更高的投资回报。
使用关键字标记将其提升到一个新的水平
一旦将关键字放入搜索意图中,就应该相应地对待它们。
这意味着在跟踪您的关键字时,您可以根据意图设置标签,根据排名跟踪器中的策略对它们进行分类。
通过这种方式,您可以立即分析您的 TOFU、MOFU 和 BOFU 内容的表现。 弄清楚这一点将帮助您弄清楚要重点采取哪些行动来推动您的业务向前发展。
正如您从上面的屏幕截图中看到的那样,Rank Ranger 每日快照(按标签)向您显示按意图分组的关键字集群。 例如,信息关键字集群包括 25 个关键字。 Commercial Keyword 集群包括 11 个关键字。
通过这样做,您可以分析关键字集群并分别优化用户旅程的每个阶段。
例如,您可能会看到对于一个集群,大量 URL 排名在第二页上。 这意味着您可能希望专注于将该集群的 URL 放到第一页上。
您可以在 Tag Rank Distribution 报告中轻松看到这一点。
现在,这只是关键字标记如何帮助您可视化和优化客户旅程的一个小示例。 还有很多话要说,但我会留到另一篇文章。
使用 Rank Ranger 的高级排名跟踪和报告做出数据支持的决策
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