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10 pasos para mezclar datos de clasificación de estadísticas con métricas de rendimiento del sitio

Con demasiada frecuencia, asumimos que las mejores prácticas de SEO trabajarán en cualquier industria contra cualquier conjunto competitivo. Pero la mayoría de las mejores prácticas se invierten y pueden no ser “mejores” en todas las situaciones.

Todos sabemos que las tácticas que trabajaron en 2020 no necesariamente moverán la aguja en 2021 como las vitales web de núcleo (CWV) y otras señales barajan a la parte delantera. Tenemos que hacerlo mejor para nuestros negocios y nuestros clientes.

Soy un nerd de datos en el corazón con muchas cicatrices de batalla de 15 años en SEO. La idea de analizar miles de parentes locales sonaba como muy divertido pasar. Encontré algunas correlaciones sorprendentes, y de lo contrario, construí una metodología y un conjunto de datos que se pueden actualizar trimestralmente para mostrar cambios a lo largo del tiempo.

Analizé más de 50,000 SERPs en el sector de banca minorista para que pudiera hacerSentido de los cambios masivos en las clasificaciones y los comportamientos de búsqueda durante el período de bloqueo. Tenemos muchos datos históricos para los sitios web bancarios, por lo que la comparación de datos de COVID pre / post sería más fácil que comenzar desde cero.

Compartiré cómo lo hice a continuación. Pero primero, quiero compartir por qué creo que compartir este tipo de investigación es tan importante para la comunidad de SEO.

¿Por qué validan las mejores prácticas de SEO con datos?

Es un gran momento para ser SEO. Tenemos herramientas increíbles y podemos reunir más datos que nunca. Tenemos comunidades prósperas y excelentes Materiales básicos de capacitación .

, a menudo vemos nuestra artesanía destilada en “mejores prácticas” simplificadas que se supone que son universalmente verdaderas. Pero si hay una verdad universal en SEO, es que no hay universal.Verdades. Una mejor práctica puede ser malinterpretada o desactualizada, lo que lleva a oportunidades perdidas o daños directos a un negocio.

utilizando la creciente importancia de CWV como ejemplo, los SEO tienen una oportunidad (y obligación) a separar el hecho de la ficción. Necesitamos saber si, y por cuánto, CWV afectará los rankings con el tiempo para que podamos priorizar nuestros esfuerzos.

Podemos elevar nuestro juego de SEO individual y colectivamente al probar y validar las mejores prácticas con investigación. Solo toma una mente curiosa, las herramientas adecuadas y la voluntad de aceptar los resultados en lugar de forzar una narrativa.

Fallar de validar las mejores prácticas es una responsabilidad por los profesionales de SEO y muestra una falta de voluntad para desafiar las suposiciones. En mi experiencia, la falta de datos puede llevar a un Stak SeniorLas opiniones de los colmanos que llevan más peso que las recomendaciones de un experto de SEO.

Comience por hacer las preguntas correctas

La percepción real proviene de combinar datos de múltiples fuentes para responder preguntas críticas y garantizar que sus estrategias estén respaldadas por Datos válidos. En mi análisis de los bancos locales, comencé a incluir las preguntas con las que quería saber las respuestas a:

¿Qué características se comparten con los sitios web de los bancos locales de mayor rango? ¿Con qué bancos realmente compiten en los SERPS? ¿Es principalmente otros bancos? ¿Cómo cambian los SERP competitivos en función de cuando / dónde / cómo se buscan los usuarios? ¿Cómo pueden las empresas más pequeñas, las empresas locales obtienen una ventaja sobre los competidores más grandes de su región? ¿Cómo afecta la composición de SERP de la capacidad de un banco para clasificar bien para palabras clave dirigidas? ¿Qué tan importantes son CO?Re las vitales web (CWV) para las clasificaciones? ¿Cómo cambia esto con el tiempo?

Puede ejecutar este mismo análisis reemplazando “bancos” con otras categorías de negocios locales. La lista de preguntas potenciales es infinita, por lo que puede ajustarlas según sus necesidades.

Aquí hay un recordatorio importante: prepárese para aceptar las respuestas, incluso si no son concluyentes o contradictorias para sus suposiciones. Los SEOS impulsados ​​por datos deben evitar el sesgo de confirmación si vamos a seguir siendo objetivos.

A continuación, cómo analizé los 50,000 resultados de búsqueda en unas pocas horas Combiné tres de mis herramientas favoritas para analizar SERPs a escala y recopile los datos necesarios para responder a mis preguntas: stat para generar informes de clasificación para las palabras clave de selección

Frog

para rastrear los sitios web y recopilar técnicosDatos de EO

Power BI Para analizar los conjuntos de datos grandes y crear visualizaciones simples Paso 1: Determine sus necesidades de datos

. Utilicé los datos de la Oficina del Censo de EE. UU. Para identificar

todas las ciudades con Poblaciones mayores de 100.000

, porque quería una representación de los SERP del banco local en todo el país. Mi lista terminó, incluidas las 314 ciudades separadas, pero podría personalizar su lista para satisfacer sus necesidades.

También quería recopilar datos para las búsquedas de escritorio y móviles para comparar las diferencias de SERP entre los tipos de dispositivos.

Paso 2: Identifique sus palabras clave

Elegí “Banks cerca de mí” y “Banks in {City, St}” según sus fuertes volúmenes de búsqueda locales y altos de búsqueda, en comparación con las palabras clave más específicas para los servicios bancarios .

Paso 3: Generar un Impor StatFormato T en formato .CSV

Una vez que tenga sus palabras clave y la lista de mercado, es hora de preparar la carga a granel para STAT . Use la plantilla proporcionada en el enlace para crear un archivo .CSV con los siguientes campos:

Proyecto: El nombre del nuevo proyecto Stat, o un proyecto existente. Favorita: el nombre de la nueva carpeta, o una carpeta existente. (Esta es una columna opcional que puede dejar en blanco.) Sitio: El nombre de dominio para el sitio que desea rastrear. Nota, para nuestros propósitos puede ingresar cualquier URL que desea rastrear aquí. El Informe Top 20 incluirá todas las URL de clasificación para las palabras clave de destino, incluso si no se enumeran en su columna “Site “.Deyword: la consulta de búsqueda que está agregando. Etiquetas: ingrese tantas etiquetas de palabras clave como desee, separadas por comas. Usé “Ciudad” y “Cerca de mí” como etiquetas para distingGuish entre los tipos de consulta. (Esta es una columna opcional que puede dejar en blanco.) Mercado: especifique el mercado (país y idioma) en el que desea realizar un seguimiento de la palabra clave. Utilicé “US-ES” para nosotros en inglés. Ubicación: Si desea realizar un seguimiento de la palabra clave en una ubicación específica, especifique la ciudad, el estado, la provincia, el código postal y / o el código postal. Utilicé la Lista de la ciudad y el estado en “Ciudad, St” Format.Device: Seleccione si desea que le gustaría los resultados de escritorio o teléfono inteligente. Seleccioné ambos.

Cada mercado, ubicación y tipo de dispositivo multiplicará el número de palabras clave que debe rastrear. Terminé con 1,256 palabras clave (314 mercados x 2 palabras clave x 2) En mi archivo de importación.

Una vez que se complete su archivo, puede importar a Stat y comenzar a rastrear .

Paso 4: Ejecute un informe principal 20 enStat para todas las palabras clave

INTERMINADA INTERMITADA

STAM TOPT 20 Comparación

El informe captura los 20 resultados orgánicos principales de cada SERP a diferentes intervalos (diarios, semanales, mensuales, etc.) a buscar en los cambios con el tiempo. No necesitaba datos diarios, por lo que simplemente le permito que se ejecute en dos días consecutivos y eliminé los datos que no necesitaba. Vuelvo el mismo informe trimestralmente para realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo.

¡Mire el video a continuación para aprender cómo configurar este informe!

Mis 1,256 palabras clave generaron más de 25,000 filas de datos por día. Cada fila es una lista orgánica diferente e incluye la palabra clave, volumen de búsqueda mensual, rango (incluye el paquete local), rango de base (no incluye el paquete local), protocolo HTTPS / HTTP de la URL de clasificación, la URL de clasificación, una URL de clasificación,. Nd etiquetas He aquí un ejemplo de la salida en bruto en formato CSV:

Es fácil ver la utilidad de esta información es por sí mismo, sino que se convierte Aún más poderoso cuando lo limpiamos y empiezamos a rastrear las URL de clasificación.

Paso 5: Limpie y normalice los datos de su URLS STAT

En este punto, puede haber invertido 1-2 horas en Recogiendo los datos iniciales. Este paso es un poco más lento, pero la limpieza de datos le permite ejecutar un análisis más avanzado y descubrir información más útil en la rana gritando.

Aquí están los cambios que realicé a los datos de las clasificaciones de STAM para prepararse para la siguiente. Pasos en la rana gritando y el poder bi. Terminarás con múltiples columnas de URL. Cada uno sirve un propósito más tarde.

Duplica la columna URL de clasificación a una nueva columna llamada NORURL MALEZADA. Retire los parámetros de URL de los campos de URL normalizados usando el texto

de Excel a en la herramienta

y de separación por “?”. Se eliminé las nuevas columnas que contienen los parámetros de URL porque no fueron útiles en mi análisis. Duplique la nueva columna de URL normalizada limpia a una nueva columna llamada TLD. Use la herramienta de texto a columnas en la columna TLD y separe “/” para eliminar todo, excepto el nombre de dominio y los subdominios. Eliminar las nuevas columnas. Elegí mantener los subdominios en mi columna TLD, pero puedes eliminarlos si ayuda a su análisis. En forma de crear una columna más llamada URL completa que eventualmente se convertirá en la lista de URL que se arrastrará en la rana gritando. Para generar la URL completa, simplemente use

Función concatenada de Excel

para combinar el protocolo yColumnas de URL normalizadas. Su fórmula se verá algo así: = concatenado (A1, “: //”, C1) para incluir el “: //” en una cadena de URL válida.

los 25,000+ Las filas en mi conjunto de datos están bien dentro de las limitaciones de Excel, por lo que puedo manipular los datos fácilmente en un solo lugar. Es posible que deba usar una base de datos (me gusta Bigquery) a medida que crecen sus conjuntos de datos.

Paso 6: Clasifique los resultados de su servir por tipo de sitio web

Skimming a través de los resultados de SERP, es fácil ver que los bancos no son el único tipo de sitio web que clasifican por palabras clave con la intención de búsqueda local. Dado que una de mis preguntas iniciales fue la composición SERP, tuve que identificar todos los diferentes tipos de sitios web y etiquetar a cada uno para un análisis adicional.

Este paso es, con mucho, la mayor cantidad de tiempo y perspicaz. IPasé 3 horas clasificando el lote inicial de más de 25,000 URL en una de las siguientes categorías:

Directorio de instituciones (sitios web de bancos y coeficientes) (agregadores, directorios de negocios locales, etc.) Reviews (sitios locales y nacionales como Yelp.com ) Educación (contenido sobre bancos en dominios de .edu) Gobierno (contenido sobre bancos en dominios .goños y sitios municipales) Empleos (sitios de carreras y agregadores de empleos) Noticias (sitios de noticias locales y nacionales con contenidos bancarios) Bancos de alimentos (sí, abundante Los bancos de alimentos se clasifican para “bancos cerca de mí”) Palabras clave) (listados de bienes raíces comerciales y residenciales) (listados de bienes raíces comerciales y residenciales) (contenido clasificado que pertenece a un motor de búsqueda) redes sociales (contenido clasificado en los sitios de redes sociales) Otros (resultados completamente aleatorios no relacionados con cualquiera de los anteriores)

suLos SERP local probablemente contendrán muchos de estos tipos de sitios web y otras categorías no relacionadas, como los bancos de alimentos. Acelera el proceso clasificando y filtrando su TLD y las columnas de URL normalizadas para categorizar múltiples filas simultáneamente. Por ejemplo, todas las clasificaciones de Yelp.com se pueden categorizar como “Comentarios” con una copia / pasta rápida.

En este punto, su conjunto de datos de clasificación está completo y está listo para comenzar a rastrear el ranking superior. Sitios en su industria para ver lo que tienen en común.

Paso 7: Crawl sus sitios web de destino con FROG de gritos

Mis datos de estadísticas iniciales identificaron más de 6.600 páginas únicas de los sitios web de los bancos locales que clasificados en Los 20 mejores resultados de búsqueda orgánicos. Esto es demasiadas páginas para evaluar manualmente. Entra en rana gritando, un rastreador que imita a Goo.Gle’s Web Crawler y extrae toneladas de datos de SEO de los sitios web.

Configuré la rana gritando para rastrear cada una de las 6,600 páginas de clasificación para un análisis más amplio de las características compartidas por los sitios web bancarios de alto rango compartidos. Sin embargo, no dejes que SF suelta. Asegúrese de configurarlo correctamente para ahorrar tiempo y evitar que se rastreen las páginas innecesarias.

Estas configuraciones aseguran que obtendremos toda la información que necesitamos para responder nuestras preguntas en un rastreo:

Modo de lista: Pega en una lista de URL completa DU-duplicada de sus datos de estadísticas. En mi caso, esto fue de 6.600 urls.

Modo de almacenamiento de la base de datos: Puede ser un poco más lento que el almacenamiento de memoria (RAM), pero ahorra sus resultados de rastreo en su disco duro se aseguran de que no perderá sus resultados si comete un error (como tengo muchas veces) unD Cierre su informe antes de que termine de analizar los datos.

Limite la profundidad de rastreo: Establezca esto a 0 (cero) para que la araña solo rastree el URL en su lista sin seguir los enlaces internos a otras páginas de esos dominios.

API: I Recomiendo encarecidamente el uso de la integración de PageSpeed ​​Insights para extraer la velocidad del faro métricas directamente en sus datos de rastreo. Si tiene una cuenta MOZ con API Access, también puede tirar de los datos de enlace y dominio de la API de MOZ con la integración incorporada

.

Una vez que haya configurado la araña, déjela rasgar! Podría tardar varios minutos en varias horas, dependiendo de la cantidad de URL que estés arrastrando y las limitaciones de velocidad y memoria de su computadora. ¡Sea paciente! Podrías intentarNning Más grande se arrastra durante la noche o en una computadora extra para evitar atacar a su máquina principal.

Paso 8: Exporte sus datos de rastreo de rana gritando para Excel

Dumping Your Crawl Datos en Excel es notablemente fácil.

Paso 9: Únase a sus conjuntos de datos en Power BI

En este punto, debe tener dos fuentes de datos en Excel: One para sus datos de STAT RANKING y otro para tus datos de rastreo de ranas gritantes. Nuestro objetivo es combinar las dos fuentes de datos para ver cómo el rango de búsqueda orgánico puede estar influenciado por elementos de SEO en la página y el rendimiento del sitio. Para hacer esto, primero debemos fusionar los datos. Si tiene acceso a una PC con Windows, la versión gratuita

de Power BI

es lo suficientemente poderosa para comenzar. Comience por

Cargando sus dos fuentes de datos en un nuevo PROJERO

Uso del asistente de obtención de datos.

Una vez que se carguen sus conjuntos de datos, es hora de hacer que la magia suceda creando relaciones en sus datos

Para desbloquear correlaciones entre las clasificaciones y las características del sitio. Para combinar sus datos en Power BI, cree una relación de muchos a muchos entre su URL completa de estadísticas y los campos de URL original de FROG.

Si es nuevo en las herramientas de BI. y la visualización de datos, ¡no te preocupes! Hay muchos tutoriales y videos útiles, solo una búsqueda rápida. En este punto, es muy difícil romper nada y puede experimentar con muchas formas de analizar sus datos y compartir información con muchos tipos de gráficos y gráficos.

Debería notar que Power BI es mi visualización de datos preferidos. herramienta pero puedes bEra capaz de usar Tableau o algunos igualmente poderosos. Google Data Studio no fue una opción para este análisis, ya que solo permite una junta externa izquierda de las fuentes de datos múltiples y no admite las relaciones “de muchos a muchos”. Es una forma técnica de decir que el estudio de datos no es lo suficientemente flexible como para crear las relaciones de datos que necesitamos.

Paso 10: ¡Analizar y visualizar!

Visualizaciones incorporadas de Power BI

Le permite resumir y presentar rápidamente los datos. Aquí es donde podemos comenzar a analizar los datos para responder las preguntas con las que se nos acercamos anteriormente.

Resultados: ¿Qué aprendimos?

Aquí hay un par de ejemplos de las ideas obtenidas de fusionar nuestras clasificaciones y rastrear datos. Alerta de spoiler: CWV no impacte fuertemente los rankings orgánicos … ¡YET!

que un¿Re los bancos en realidad compitiendo contra los SERPS? ¿Es principalmente otros bancos?

En los escritorios, aproximadamente el 67% de los resultados de búsqueda orgánicos pertenecen a instituciones financieras (bancos y cooperativas de crédito) con una competencia pesada de sitios de revisiones (7%) y directorios en línea (22%). Esta información ayuda a configurar nuestras estrategias de SEO para los bancos al exponer oportunidades para monitorear y mantener los listados en los directorios relevantes y los sitios de revisión.

Bueno, ahora vamos a mejorar nuestras fuentes de datos para ver nuestras fuentes de datos para ver Cómo la distribución de categorías de sitios web varía según el rango en dispositivos de escritorio. De repente, podemos ver que las instituciones financieras realmente ocupan la mayoría de los 3 resultados principales, mientras que los sitios y los directorios son más frecuentes en las posiciones 4-10. Cuan importantes son c¿Vitales web de mineral (CWV) para clasificaciones? ¿Cómo cambia esto con el tiempo? El rendimiento del sitio y la velocidad del sitio son temas candentes en SEO y solo se volverán más importantes, ya que CWV se convierte en una señal de clasificación en mayo de este año. Podemos comenzar a comprender las relaciones entre la velocidad del sitio y las clasificaciones al comparar las clasificaciones de STAM y los datos de PagePeed Insights de los informes de ranas de griteras. a partir de enero de 2021, sitios con puntajes de rendimiento más altos ( (es decir, Se cargan más rápido) tienden a clasificar mejor que los sitios con puntajes más bajos. Esto podría ayudar a justificar las inversiones en la velocidad del sitio y el rendimiento del sitio. Algunos elementos del CWV se correlacionan más estrechamente con mejores clasificaciones y otros están más dispersos. Esto no quiere decir que CWV no es importante ni significativo, sino que es unPunto de tarta para un análisis posterior después de mayo. ¿Qué? ¿Qué podemos aprender de este tipo de análisis? Por separado, stat y gritando rana son herramientas de SEO increíblemente poderosas. Los datos que proporcionan son útiles si usted es un SEO, pero la capacidad de combinar los datos y las relaciones de extracción multiplicará su valor en cualquier organización que valga los datos, y actúe sobre las ideas. Además, además de validar un SEO generalmente aceptado. Conocimiento con los datos (“sitios más rápidos se recompensan con mejores clasificaciones”), el mejor uso de los datos relacionales también puede ayudarnos a evitar gastar un tiempo valioso en tácticas menos importantes (“¡Mejore el cambio de diseño acumulativo a todos los costos!”. Por supuesto, la correlación no implica la causa, y los datos agregados no garantizan un resultado paraSitios individuales. Pero si es un profesional de mercadeo bancario responsable de la adquisición de clientes de los canales orgánicos, deberá traer este tipo de datos a sus partes interesadas para justificar mayores inversiones en SEO. Compartiendo las herramientas y la metodología, espero que otros lo tomen aún más al construir y contribuyendo con sus hallazgos adicionales a la comunidad de SEO. ¿Qué otros conjuntos de datos podemos combinar para profundizar nuestra comprensión de los SERP en una escala más grande? Déjeme saber su opinión en los comentarios!

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