Сегментация ключевых слов: Определите, какие категории продуктов лучше всего ранжируются

Использование сегментации ключевых слов для просмотра страниц, которые могут хорошо ранжироваться, позволяет понять, куда вкладывать ресурсы SEO и контента.

0

Мы знаем, что в поиске не все вещи созданы равными.

Не каждая тактика принесет одинаковые результаты.

Не каждая ссылка имеет одинаковую ценность.

Не каждое ключевое слово, по которому вы ранжируетесь, имеет ценность.

Мы склонны тратить чрезмерное количество времени на размышления о ранжировании строго на уровне домена.

Мы смотрим на сайт, определяем его Domain Authority, пытаемся определить, будет ли этому сайту легче или труднее добиться видимости.

Этот принцип бесценен и по сей день считается лучшей практикой.

О чем мы, возможно, не так часто задумываемся, так это о том, что группы страниц на сайте могут иметь разные возможности ранжирования. Это особенно актуально, если вы являетесь сайтом электронной коммерции с большим количеством SKU.

Например, Walmart предлагает огромное разнообразие товаров в своем магазине — все, от одежды до грилей и батутов.

Маловероятно, что все эти группы товаров имеют одинаковые шансы на хорошее ранжирование только потому, что Walmart имеет высокий авторитет на уровне домена.

Некоторые из этих товаров могут иметь больше обратных ссылок на уровне страницы.

Некоторые из них могут находиться в менее конкурентных отраслях.

Google может рассматривать Walmart как авторитет на уровне темы для некоторых из них.

Один из интересных видов анализа, который мы проводили для клиентов с большим количеством групп страниц, призван ответить на вопрос: «Какие из наших страниц с наибольшей вероятностью будут хорошо ранжироваться?».

Ответ на этот вопрос может помочь определить направление вашей кампании SEO или контента.

Он может показать вам потенциальные возможности быстрого выигрыша для категорий, где вы можете создать новый контент и получить больше шансов на ранжирование.

Он поможет вам выявить низкоэффективные группы и понять, где необходимо больше времени и инвестиций.

Как же это сделать? Я собираюсь показать вам наш процесс ответа на этот вопрос с помощью сегментации ключевых слов.

Обратите внимание: хотя в качестве примера мы используем сайты электронной коммерции, при правильной маркировке этот тип анализа может быть проведен для многих различных типов сайтов.

Что такое сегментация ключевых слов?
Одно из моих любимых высказываний цифрового маркетолога принадлежит легендарному Авинашу Каушику, который однажды заявил: «Все данные в совокупности — дерьмо».

Хотя он имел в виду веб-аналитику, он вполне мог говорить и о рейтинге сайтов.

Безусловно, полезно смотреть на общие данные о рейтинге, но возможность сегментировать их на более значимые группы может помочь вам получить гораздо больше информации.

Хотя мы часто думаем о сегментах Google Analytics, мы часто не применяем ту же логику к данным о рейтинге.

Для такого анализа нам необходимо найти способ сегментировать ключевые слова на различные группы.

К счастью, существуют инструменты, с помощью которых это сделать очень просто. STAT — один из самых надежных инструментов ранжирования, позволяющий легко создавать пользовательские сегменты ключевых слов.

Другие инструменты, такие как Moz Pro и Ahrefs, также могут помочь вам сегментировать ключевые слова.

Разблокировка (не предоставляется) с помощью Keyword Hero
Просмотр всех ваших органических ключевых слов в GA и их конкретных показателей эффективности. Бесплатная пробная версия. Отмена в любое время. Профессиональная поддержка. 4-минутная настройка.

В этой статье я буду использовать примеры из STAT.

1. Загрузите свои ключевые слова
Ваш первый шаг — загрузить ключевые слова в STAT.

Вам нужен способ связать данные о ключевых словах с сопоставленным URL.

Поскольку STAT автоматически находит URL, который ранжируется по данному ключевому слову, он должен сделать это за вас.

STAT автоматически находит URL, который ранжируется по заданному ключевому слову.Скриншот из STAT, октябрь 2021 г.
Как только вы увидите эти данные, все готово.

2. Разделите ключевые слова на релевантные группы
Следующий шаг — взять список ключевых слов и разделить их на соответствующие группы.

Большинство сайтов электронной коммерции обычно хотят сегментировать их по категориям товаров (одежда, товары для активного отдыха, электроника и т.д.). Именно этот пример мы будем использовать здесь.

Однако вы можете сегментировать по множеству различных переменных. Категории, объем поиска, потенциал дохода — все это можно использовать.

Здесь вы можете увидеть пример того, как мы сгруппировали страницы сайта, посвященные постельному белью, по различным сегментам ключевых слов:

Пример группировки страниц сайта, посвященных постельному белью, по различным сегментам ключевых слов.Скриншот из STAT, октябрь 2021 г.
Это позволяет нам детализировать рейтинги для каждой конкретной группировки.

Например, кликнув на пуховую подушку, мы можем увидеть рейтинг страниц, посвященных пуховым подушкам:

Рейтинг для страниц с пуховыми подушками.Скриншот из STAT, октябрь 2021 года
Однако, нажав на группу пуховых одеял, мы получим данные о рейтинге для отдельной группы ключевых слов:

Данные ранжирования для отдельной группы по ключевому слову «duvet. «Скриншот из STAT, октябрь 2021 г.
Здесь мы видим, что на одном и том же сайте происходят две совершенно разные истории.

Рейтинг «пуховых подушек» растет, а «пуховых одеял» падает. Сегментация позволяет нам легко увидеть это.

Создание сегментов в масштабе
Если вы работаете на крупном сайте электронной коммерции, вам может показаться, что одно только создание сегментов — это недельная работа. Если вы отслеживаете 10 000+ ключевых слов, создание значимых групп кажется монументальной задачей.

К счастью, многие сайты электронной коммерции уже правильно таксономизировали страницы с помощью внутренних ссылок хлебных крошек.

Эти внутренние ссылки уже сделали категоризацию за вас, поэтому все, что вам нужно сделать, это извлечь хлебные крошки с вашего сайта и связать их с ключевыми словами, которые вы хотите сегментировать.

Навигация в виде хлебных крошек на сайте электронной коммерции rei.comСкриншот с сайта Rei.com, октябрь 2021 года
Вы можете легко реализовать все это в масштабе, используя пользовательское извлечение схемы BreadcrumbList от Screaming Frog.

Поскольку хлебная крошка распределяет продукты вашего сайта по категориям, мы должны иметь возможность использовать те же категории для сегментов STAT.

Цель состоит в том, чтобы создать сегменты ключевых слов на основе соглашений об именовании хлебных крошек вашего сайта.

Откройте пользовательское извлечение Screaming Frog и измените выпадающий список на «Regex». Вам нужно будет добавить следующий регекс (огромный респект Брайану Горману за его создание):

«position»:(\d+)(,)»item»:\{«@id»:»(.*?)»(,)»name»:»(.*?)»\}
Это должно извлечь позицию, элемент и имя хлебных крошек, связанных с каждым URL вашего сайта.

Например, при просмотре сайта REI мы получаем следующий пример:

Извлеченные данные хлебных крошек из Screaming Frog.Скриншот из Screaming Frog, октябрь 2021 г.
Вам придется немного поработать над форматированием с помощью Text To Columns и конкатенации.

Но вы должны быть в состоянии получить электронную таблицу, где каждый URL связан с соответствующими категориями:

Каждый URL связан с соответствующими категориями.Скриншот из Screaming Frog, октябрь 2021 г.
Это действительно мощный инструмент, поскольку теперь у вас есть хлебные крошки для каждого URL.

Однако, чтобы загрузить это, вам нужно связать каждую хлебную крошку на уровне ключевых слов.

Вы можете сделать это, экспортировав существующие данные о рейтинге ключевых слов.

Экспортируйте данные о ключевых словах и убедитесь, что вы экспортируете «URL ранжирования» каждого ключевого слова.

После этого вы можете использовать VLOOKUP, чтобы связать правильные хлебные крошки для каждого ключевого слова. Конечным результатом должны быть ключевые слова, связанные с хлебными крошками.

Ключевые слова, связанные с хлебными крошками сайта.Скриншот из Screaming Frog, октябрь 2021 г.
3. Повторная загрузка ключевых слов с сопутствующими тегами
В новом CSV-файле у вас теперь должен быть список всех ключевых слов в одном столбце и все связанные с ними теги в другом столбце.

Перезагрузите этот список ключевых слов в STAT, чтобы импортировать новые теги в базу данных. Я настоятельно рекомендую использовать функцию массовой загрузки в STAT.

Если вы уже добавили эти ключевые слова в STAT, не волнуйтесь. STAT не будет добавлять их как дублирующие записи и просто применит новые теги к ключевым словам, которые вы уже отслеживаете.

Кроме того, если вы уже некоторое время отслеживали свои ключевые слова в STAT, вы можете воспользоваться мощной функцией «Backfill».

Это фактически заставит STAT показать исторические данные для всех новых тегов, которые вы только что добавили, и вам не придется ждать, пока инструмент соберет новые данные.

Мы настоятельно рекомендуем сделать это, если у вас уже есть данные о ранжировании ключевых слов в ваших тегах.

4. Анализ рейтинга по категориям
Теперь, когда все данные импортированы и сегментированы в STAT, мы можем приступить к анализу, чтобы получить представление о том, как наши категории продуктов выглядят по сравнению друг с другом.

Создайте новую электронную таблицу.

Пометьте левый столбец как «Категория» и добавьте все категории продуктов, которые вы хотите проанализировать.

Пометьте второй столбец как «Средний ранг».

Вам нужно будет получить средний ранг для каждой категории. Вы можете получить это, нажав на каждый отдельный тег и посмотрев на метрику «Средний рейтинг» на вкладке «Приборная панель».

Сегментация ключевых слов: Найдите, какие категории продуктов занимают лучшие позицииСкриншот из STAT, октябрь 2021 года
Наконец, вам нужно рассчитать средний рейтинг всех категорий продуктов. Создайте третий столбец под названием «Отличие от среднего рейтинга».

В этом столбце будет показано, как данная категория ведет себя по отношению к среднему рейтингу сайта.

Например, если мы рассматриваем категории товаров в разделе Walmart «Дом и мебель» и знаем, что средний рейтинг страниц составляет 18, мы можем получить следующий результат.

Категории товаров в разделе Walmart «Дом и мебель».Скриншот из STAT, октябрь 2021 г.
На этом изображении мы видим, что Walmart демонстрирует хорошие результаты для товаров, относящихся к категориям «Ванная комната», «Декоративные и декоративные элементы», «Кухня и столовая».

Добавление новых страниц категорий и продуктов в этих категориях может иметь больше шансов на высокие результаты.

И наоборот, Walmart не показывает высоких результатов для Wall Art, Mattresses или Rugs по сравнению с другими страницами сайта.

Если это высокоприоритетные SKU, Walmart, возможно, захочет пересмотреть свою стратегию SEO для этих страниц и сделать приоритетной поддержку этого контента.

Если вас больше интересуют данные о конкурентах, вы можете рассматривать свои товарные группы и через эту призму. Вы можете загрузить те же самые ключевые слова и теги в STAT и отслеживать рейтинги на сайте конкурентов, а не на своем собственном.

Это может дать вам представление о том, как каждая группа товаров ранжируется по сравнению с другими.

Например, вот пример такого же анализа, но с учетом того, как категории Walmart ранжируются по отношению к категориям Bed Bath & Beyond.

Рейтинг категорий Walmart по отношению к Bed Bath & Beyond.Скриншот из STAT, октябрь 2021 г.
Заключение
В целом, цель этого исследования — помочь вам более детально изучить сегменты товаров, чтобы найти, что работает хорошо, а что не очень хорошо по сравнению с остальными разделами вашего сайта.

Это поможет вам получить больше информации о видимости в отличие от общего представления данных о ранжировании.

Такой анализ будет особенно полезен для сайтов с большими инвентарными списками или группами страниц, где для правильной оценки эффективности ранжирования может потребоваться сегментация.

Подобный анализ может не только дать вам краткосрочную информацию, но и помочь вам принять долгосрочные решения о том, куда инвестировать ресурсы SEO и контент.

Вам также могут понравиться Еще от автора

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.