Результаты тщательного конкурентного анализа, которые проливают свет на то, как превратить результаты в действия для нишевых отраслей
30-секундное резюме:
- Контент-менеджеры, которые хотят оценить свою эффективность на странице, могут чувствовать себя потерянными из-за многочисленных сигналов SEO и их восприятия
- Эта проблема становится более серьезной и сложной для отраслей с нишевой семантикой
- Сценарии, которые они представляют в процессе планирования контента, очень специфичны, имеют уникальную лексику и семантические связи
- Старший. SEO-стратег компании Brainlabs Зак Уэйлс использует результаты тщательного конкурентного анализа, чтобы пролить свет на то, как оценивать вашу игру на странице
Отрасли с нишевой терминологией, такие как научные или медицинские бренды электронной коммерции, представляют собой уровень сложности для SEO. Сценарии, которые они представляют в процессе планирования контента, очень специфичны, имеют уникальную лексику и семантические связи.
SEO состоит из множества уровней: от технических до содержания. Все они направлены на оптимизацию с учетом многочисленных сигналов ранжирования в поисковых системах, некоторые из которых являются движущимися целями.
Так как же подойти к SEO на странице в этой сложной сфере? Недавно нам посчастливилось провести длительный конкурентный анализ для клиента в одной из этих отраслей.
Мы получили повторяемый процесс внутристраничного анализа в сложном семантическом пространстве.
Задача: превратить выводы в действия
В начале любого анализа важно определить проблему. В самом общем смысле наша задача заключалась в том, чтобы превратить выводы в значимые действия на странице - с приоритетами.
И мы могли бы сделать это, сравнив эффективность рейтинга ключевых слов домена нашего клиента с показателями пяти выбранных конкурентов.
В частности, нам нужно было выявить области контента сайта клиента, которые проигрывали конкурентам в рейтинге ключевых слов. И чтобы расставить приоритеты, нам нужно было показать, где эти потери оказывают наибольшее влияние на потенциал поискового трафика нашего клиента.
Сложность усложнялась еще двумя дополнительными задачами:
- Объем данных ключевых слов. Когда люди думают о «нишевых рынках», обычно подразумевают небольшое количество ключевых слов с низким ежемесячным объемом поиска (MSV). В научных отраслях дела обстоят иначе. Они являются «нишевыми» в том смысле, что их семантика доступна не всем, включая инструменты исследования ключевых слов, но их глубина и широта потенциала ключевых слов огромны.
- Наш клиент уже доминировал на рынке. На первый взгляд, используя инструменты анализа пробелов в ключевых словах, не было таких категорий продуктов, в которых наш клиент не доминировал бы на рынке. Тем не менее, они несли потери трафика от этих пяти конкурентов в, казалось бы, случайном, разбросанном количестве случаев. В совокупности эти потери оказали значительное влияние на их веб-трафик.
Если вам на ум приходит аналогия с иголкой в стоге сена, вы поймете, к чему это приведет.
Чтобы детализировать нашу задачу, нам пришлось:
- Определите, где дополнительные эффекты потери рейтинга ключевых слов ощущаются больше всего. Знание этого будет определять наши приоритеты;
- Сопоставьте тенденции ключевых слов с соответствующим этапом маркетинговой воронки (от информационной вершины воронки до нижней части транзакционной воронки)
- Исключите факторы, не связанные со страницей, такие как соотношение обратных ссылок, основные веб-показатели и показатели скорости страницы, чтобы
- Выделите случаи, когда страницы конкурентов имели более высокий рейтинг, чем страницы нашего клиента, благодаря их методам работы на странице, и, наконец,
- Определите, какие это были успешные приемы на странице, в надежде, что наш клиент сможет адаптировать свой контент к выигрышной формуле на странице.
Как выявить тенденции в море данных
Когда наборы данных, с которыми вы работаете, большие и не выделяются очевидные тенденции, это не потому, что их не существует. Это всего лишь означает, что вам нужно скорректировать свой подход к данным.
В качестве отказа от ответственности мы не утверждаем, что наш подход является единственным подходом. Это имело смысл в ответ на другую проблему, которая, опять же, является общей для этой отрасли: целевые показатели инструментов SEO, таких как Semrush и Ahrefs, - «информационные», «навигационные», «коммерческие» и «информационные». Транзакционные» или их комбинация - не очень надежны.
Наш подход к выявлению этих тенденций в море данных выглядел следующим образом:
Шаг 1. Разбейте на короткие и длинные хвосты
Цифры не лгут. В отсутствие надежных данных о намерениях мы сократили набор данных пополам на основе диапазонов MSV: ключевые слова с MSV выше 200 и с MSV, равными или ниже 200. Мы даже нарисовали их на графике, и действительно, получилась классическая кривая с коротким/длинным хвостом.
Это дало нам прокси для отображения воронки: ключевые слова с коротким хвостом, определяемые как высокие MSV и широкая направленность, в основном могут быть связаны с верхней частью воронки. В результате ключевые слова с длинным хвостом, которые меньше ищут, но более конкретно ориентированы, становятся заменой нижней части воронки.
Это также помогло нам управлять более чем миллионом наборов ключевых слов, созданных нашими инструментами для клиента и пяти веб-сайтов его конкурентов. Даже если вы выполните экспортный хак, загружая данные в пакетном режиме, ни Google Диск, ни оперативная память вашего устройства не хотят иметь ничего общего с таким большим количеством данных.
Шаг 2. Составьте список корневых слов, действующих по ключевым словам
«Корневое слово, действующее на ключевое слово» - это термин, который мы присвоили корневым словам, которые являются общими для многих или всех ключевых слов определенной темы или типа контента. Например, слово «днк» является общим корнем для большинства ключевых слов о продуктах для лабораторий ДНК, которые продают наш клиент и его конкуренты. А «протоколы» - это корневое слово для многих ключевых слов, которые существуют в информационном контенте верхней части воронки.
Мы составили этот список, поместив наши короткие и длинные данные (экспортированные из инструмента анализа пробелов в ключевых словах Semrush) в две электронные таблицы, где мы смогли просмотреть общие рейтинги ключевых слов нашего клиента и пяти конкурентов. Мы снабдили эти таблицы фильтрами данных и формулами, которые оценивали конкурентоспособность каждого ключевого слова по сравнению с шестью проанализированными веб-доменами.
Отдельно мы взяли список категорий продуктов нашего клиента и провели мозговой штурм по всем возможностям использования корневых слов с ключевыми словами. Наконец, мы отфильтровали данные для каждого корневого слова и отметили тенденции, такие как количество ключевых слов, по которым веб-сайт ранжировался на первой странице Google, и сумма их MSV.
Наконец, мы применили расчет, включающий среднюю позицию, MSV и рейтинг кликов по отрасли, чтобы количественно оценить значимость тенденции. Таким образом, если конкурент имеет преимущество в рейтинге ключевых слов над нашим клиентом в определенном подмножестве ключевых слов, мы можем присвоить этому преимуществу числовое значение.
Шаг 3. Определите шаблоны контента
Если одна из ваших целей - сопоставить тенденции ключевых слов с маркетинговой воронкой, очень важно понимать роль шаблонов страниц. Почему?
Скорость страницы - это известный сигнал ранжирования, который следует учитывать. Веб-сайты электронной коммерции часто имеют шаблоны контента, отражающие каждый этап воронки продаж.
В этом случае у всех шести конкурентов были разные шаблоны для контента в верхней, средней и нижней части воронки:
- Шаблоны верхней воронки: Насыщенный текстом информационный контент в так называемых «учебных ресурсах» или что-то в этом роде;
- Шаблоны средней воронки: Также насыщенный текстом информационный контент о категории продуктов со ссылками на продукты и визуальным контентом, таким как диаграммы и видео - целевая страница продукта (PLP).), по сути;
- Шаблоны нижней части воронки: Транзакционные страницы с описанием продукта (PDP) с кратким, ориентированным на конверсию текстом и призывами к действию к покупке.
Шаг 4. Сопоставьте тенденции ключевых слов с воронкой
После перекрестного анализа корневых терминов (шаг 2) начали проявляться тенденции ранжирования ключевых слов. Теперь нам просто нужно было сопоставить их с соответствующим этапом воронки.
Определив шаблоны контента и разделив данные по коротким и длинным хвостам, этот процесс ускорился. Наше основное внимание уделялось тенденциям, когда веб-страницы конкурентов превосходили сайт нашего клиента.
Идентификация шаблонов контента принесла дополнительную ценность, поскольку вы могли увидеть, где конкуренты, например, превзошли нашего клиента по определенному ключевому слову, потому что их выигрышная веб-страница была построена на насыщенном контентом и оптимизированном PLP, в то время как страница нашего клиента с более низким рейтингом была НДП.
Шаг 5. Исключите внешние факторы ранжирования
Поскольку нашей целью было выявить и проанализировать методы работы на странице, нам пришлось исключить факторы, не связанные со страницей, такие как соотношение ссылок и скорость страницы. Мы искали случаи, когда одна страница превосходила другую по общему ключевому слову, несмотря наменьшую ссылочную ценность, показатели скорости страницы и т. д.
Для всех разработок Google в области обработки семантики (например, BERT, Обновление полезного контента) все еще существуют случаи, когда страница с тонким текстовым контентом превосходит другую страницу с более длинным оптимизированным текстовым контентом - за счет равенства ссылок.
Чтобы исключить эти факторы, мы присвоили каждой исследуемой веб-странице «оценочную карту SEO». В системе показателей подсчитывалось количество атрибутов, достойных ранжирования, которые страница имела в пользу SEO. Сюда входили такие вещи, как рейтинг страницы Semrush, количество внутренних и внешних входящих ссылок, наличие и типы разметки Schema, а также статистика Core Web Vitals.
Оценочные карты также включали внутристраничные факторы, такие как количество заголовков и подзаголовков (H1, H2, H3), использование ключевых слов в alt-тегах, мета-заголовки и количество их символов и даже количество слов на странице. Это помогло дать представление о производительности страницы на высоком уровне, прежде чем погрузиться в сам контент.
Наши выводы
При сравнении показателей SEO страниц нашего клиента с его конкурентами мы выбирали только те случаи, когда проигрышная система показателей (по внестраничным факторам) оказывалась победителем в рейтинге ключевых слов. Вот несколько выдающихся результатов.
Добавление тегов H3 к названиям продуктов действительно работает
В этом месяце Коэн Лиманс из OrangeValley опубликовал статью Semrush под названием «Результат сплит-теста SEO: добавление тегов H3 к названиям продуктов на страницах категорий электронной торговли». Мы сочли это исследование особенно своевременным, поскольку оно подтвердило то, что мы увидели в этом конкурентном анализе.
Для тех, кто разбирается в SEO, размещение ключевых слов в
HTML-формат (или любой его уровень) - мудрый шаг. Google сканирует этот текст до того, как он доберется до копии абзаца. Это известный сигнал ранжирования
Когда дело доходит до планирования контента с учетом SEO, клиенты электронной коммерции имеют тенденцию - исходя из лучших побуждений - отказываться от названия продукта в поисках идеального рецепта на странице для конкретного ключевого слова, не связанного с брендом. Ценность названия продукта становится слепым пятном, потому что бренд предполагает, что он превзойдет других по своим собственным названиям продуктов.
Где-то в этом мыслительном процессе редактор может, например, решить выделить названия продуктов в PLP жирным шрифтом
копия, а не как
или
. Это, видимо, упущенная возможность
Более того, мы обнаружили, что эта тактика на странице работала еще лучше, когда название продукта с тегом -tagged было связано (индекс, следование) с соответствующим PDP И сопровождалось описанием предложения под названием продукта.
Это контрастирует с целевой страницей продукта (PLP), которая имеет достаточное количество вспомогательных страниц и перечисляет продукты только в виде гиперссылок без описательного текста.
Количество слов, вероятно, имеет значение, количество, скорее всего, имеет значение
В сфере электронной коммерции нередко можно найти PLP, которые не посещала фея контента. Бессюжетная сетка изображений и названий продуктов.
Тем не менее, в каждом случае, когда два PLP этого типа сталкивались друг с другом по одному и тому же ключевому слову, само количество тегов, казалось, было единственным фактором на странице, который оценивал один PLP выше PLP конкурентов., которые сами по себе имели более высокий ссылочный капитал.
Вывод: если вы знаете, что у вас не будет времени подправить PLP с помощью целевого текста, вам следует, по крайней мере, установить для всех названий продуктов теги, имеющие гиперссылки, и увеличить их количество (например,, настройте страницу на загрузку 6 рядов товаров вместо 4).
А количество слов? Хотя Джон Мюллер из Google подтвердил, что количество слов не является фактором ранжирования для алгоритма поиска, эта тема обсуждается. Мы не можем сделать никаких выводов о количестве слов на основе нашего конкурентного анализа. Что мы можем сказать, так это то, что это часть нашего открытия, которое
Победа в определении всей темы вашего контента
Брайан Дин из Backlinko отважился и доказал радикальную идею о том, что вы можете оптимизировать одну веб-страницу, чтобы она ранжировалась не по обычным 2 или 3 целевым ключевым словам, а по сотням из них. Это если ваш текст охватывает все, что связано с темой и объединяет эти сотни ключевых слов.
Эта практика может работать в длинном контент-маркетинге, но она немного менее применима в условиях электронной коммерции. Альтернативой этому является создание набора страниц, которые намеренно и логически связаны между собой (с точки зрения UX) и охватывают все аспекты рассматриваемой темы.
Этот контент должен отвечать на вопросы, которые возникают у людей на каждом этапе цикла от осознания покупки (т. е. воронки). Он должен определить нишевую терминологию и объяснить аббревиатуры. Оно должно быть доступно.
В одном выдающемся случае из нашего анализа страница конкурента занимала первую позицию по прибыльному ключевому слову, в то время как сайт нашего клиента и сайты других конкурентов не могли даже занять первую позицию в рейтинге. Все шесть веб-сайтов напрямую обращались к этому ключевому слову, возможно, всеми правильными способами. И у них была превосходная ссылочная эффективность.
Что было у победителя такого, чего не было у остальных? Так получилось, что в этом единственном случае ее продукт продавался аудитории учителей/администраторов средних школ, а не ученым с докторской степенью, корпоративным, правительственным или университетским ученым. Уже по одному этому их маркетинговый текст был гораздо более доступным для непрофессионалов, и, судя по всему, Google тоже одобрил его.
Вывод не в том, чтобы упрощать необходимый жаргон технической отрасли. Но это подчеркивает необходимость рассказать каждую часть истории в рамках тематической вертикали.
Вывод: выводы для принятия мер
Среди SEO-блогеров, специализирующихся в биотехнологических и научных отраслях, широко распространен подход к планированию контента, основанный на нисходящем и актуальном подходе к поглощению.
Я наткнулся на эти сообщения после завершения конкурентного анализа для нашего клиента. Этот акцент на перехвате темы был оправдан, потому что раздел нашего исследования «От результатов к действию» предписывал нечто подобное:
Сопоставление тем с воронкой продаж. Прежде чем приступить к исследованию ключевых слов, сопоставьте широкие темы и подтемы с соответствующими местами в информационной и потребительской воронке. В каждой тематической вертикали определите:
- Вопросы и проблемы, которые нужно решить на каждом этапе воронки
- Возможности использования ключевых слов, соответствующие соответствующим этапам
- Сколько страниц следует запланировать для ранжирования по этим ключевым словам
- Шаблоны веб-сайтов, которые лучше всего подходят для этого контента
- Заголовок и стратегия внутренних ссылок между этими страницами
В отличие от более общеязыковых отраслей, необходимость обращения к двум аудиториям особенно выражена в научных отраслях. Одна из них - это управляемая искусственным интеллектом аудитория ботов поисковых систем, которые прочесывают эту сложную семантическую местность в поисках симметрии подсказок и значений. Другой, конечно, человек, но его разум уже освоил эту симметрию и способен ее распознавать.
Чтобы максимально эффективно использовать время и пользовательский опыт, планирование и доставка контента должны быть высокоорганизованными. Старая концепция маркетинговой воронки особенно хорошо работает в качестве организационной модели. Остальное - это строгость применения этого подхода, охватывающего все темы и контент.
Зак Уэйлс - старший специалист по SEO-стратегии в Brainlabs.