衡量流行关键词研究工具的质量 2017-01-02 02:08:33

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所属分类 :奇闻

有没有想过一些流行的关键字研究工具的结果如何与Google Search Console提供的信息相叠加

本文着眼于将Google Search Console(GSC)搜索分析中的数据与值得关注的关键字研究工具进行比较以及您可以从Google中提取的内容作为奖励,您可以获取相关搜索,并且人们还可以使用代码从Google搜索结果中搜索数据结果在本文的最后这篇文章并不是一个科学的分析,因为它只包括来自七个网站的数据

当然,我们收集了一些相关的综合数据:我们选择了来自美国和英国的网站以及不同的垂直网站1开始通过定义各种网站垂直行业我们使用SimilarWeb的顶级类别来定义分组并选择以下类别:我们从我们网站的样本中提取匿名数据,并且能够从搜索引擎优化专家(SEO)Aaron获取看不见的数据迪克斯和丹尼尔Dzhenev由于这个初步的探索性分析涉及定量和定性组件,我们想说及时理解过程和细微差别,而不是做出扩大分析所需的让步我们确实认为这种分析可以为内部SEO提供一个粗略的方法,以便更明智地决定哪种工具可以更好地适应他们各自的垂直2从每个利基网站获取的GSC数据通过编程和使用Jupyter笔记本从Google Search Console获取数据Jupyter笔记本是一个开源Web应用程序,允许您创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和叙述文本的文档每天从Search Analytics API中提取网站级数据,提供比Google网络界面中当前可用的更大的粒度3每个网站的单个内部网页收集的排名关键字由​​于主页往往收集许多关键字,可能会也可能不会与页面的实际内容局部相关,我们选择了已建立且正在执行的内部页面,因此r ankings更可能与页面内容相关这也更为现实,因为用户倾向于在特定内容想法的上下文中进行关键词研究上面的图像是与各种查询相关的主页排名的示例业务但与页面的内容和意图没有直接关系我们删除了品牌条款并将Google Search Console查询限制为首页结果最后,我们为每个页面选择了一个主要术语短语“head term”通常用于表示具有较高搜索量的热门关键字我们选择搜索量相对较高的字词,但不是绝对最高的搜索量在展示次数最多的查询中,我们选择了最能代表页面的字词4在各种关键字工具中进行关键字研究并寻找头部术语我们然后使用上一步中选择的头部术语在三个主要工具中执行关键词研究:Ahrefs,Moz和SEMrush“搜索建议离子“或”相关搜索“选项被使用,并且所有返回的查询都被保留,无论该工具是否指定了建议与主要术语的相关程度的度量标准下面我们列出了每个工具的结果数量此外,我们从谷歌搜索中提取了“人们也搜索”和“相关搜索”的每个头部术语(相应的国家/地区),并添加了结果数量,以给出Google免费提供的基准**此结果返回的结果超过了5,000结果!它被截断为1,001,这是最大可行的并按降序排序我们编译了每个工具返回的平均关键字数量:5处理数据我们然后使用一些语言处理技术处理每个源和网站的查询以转换单词进入他们的根形式(例如,“运行”到“运行”),删除常用单词,如“a”,“the”和“and”,扩展收缩,然后排序单词例如,这个过程将转换“SEO Raleigh中的代理商“to”代理Raleigh SEO“这通常会保留重要的单词并将它们整理好以便我们可以比较和删除类似的查询然后我们通过将唯一条款的数量除以返回的条款总数来创建百分比

工具这应该告诉我们工具中有多少冗余 不幸的是,它没有考虑拼写错误,这也可能是关键词研究工具中的问题,因为它们会给结果增加额外的(不必要的,不必要的查询)许多年前,有可能在网站页面上针对常见的拼写错误今天,搜索引擎能够很好地理解你键入的内容,即使它拼写错误在下表中,SEMrush在搜索建议中拥有最高百分比的独特查询这很重要,因为如果1,000个关键字只有70%是唯一的,那就意味着300个关键字对于您正在执行的任务基本上没有独特的价值接下来,我们想看看各种工具找到用于查找这些执行页面的查询的效果我们采用了以前唯一的,规范化的查询短语并查看了GSC查询的百分比结果在下面的图表中,注意每个工具的平均GSC覆盖率,Moz在这里更高,很可能是因为它返回了1000大多数头部术语的结果所有工具的表现都优于从Google中删除的相关查询(使用文章末尾的代码执行相同操作)执行上一次分析后,我们决定将规范化查询短语转​​换为向量空间以进行可视化探索各种工具的变化分配给矢量空间使用一种称为预训练的单词向量的东西,它使用称为t分布式随机邻域嵌入(TSNE)的Python库在维数(x和y坐标)上减少

如果你不熟悉,不要担心有了这个;通常,单词向量是将单词转换为数字,使得数字表示关键字的固有语义将单词转换为数字有助于我们处理,分析和绘制单词当在坐标平面上绘制语义值时,我们得到清楚地理解各种关键词如何相关点组合在一起的点将更具语义相关性,而彼此远离的点将更少相关购物这是一个Moz返回1,000个结果的例子,但搜索量和搜索者关键字变化非常大低这很可能是因为Moz在语义上匹配特定单词而不是试图更多地匹配短语的含义我们要求Moz的Russ Jones更好地理解Moz如何找到相关短语:“Moz使用许多不同的方法来查找相关术语我们使用一个找到具有相似页面排名的关键字的算法,我们使用另一种ML算法将该短语分解为consti tuent单词和发现产生相关短语的相关单词的组合等等

根据你是否想要非常接近或切向主题,这些单词中的每一个都可用于不同的目的你是否希望提高关键字的排名或找到足够独特的关键字来写关于那仍然相关

Moz Explorer返回的结果是我们尝试达到平衡“Moz确实包含了一个很好的相关性度量,以及用于微调关键字匹配的过滤器

对于此分析,我们只使用了默认设置:在下图中,查询的图表显示每个关键字供应商返回的内容转换为坐标平面位置和分组可以让人理解关键字的相关性在这个例子中,Moz(橙色)产生了大量的各种关键字,而其他工具则被选中更少(绿色的Ahrefs)但与初始主题更相关:汽车和车辆这是一个有趣的一个你可以看到Moz和Ahrefs通过匹配34%的实际条款对Moz赢得的这个高容量术语有相当好的报道来自谷歌搜索控制台Moz的结果数量(几乎默认情况下)是Ahrefs的两倍,SEMrush落后于此,有35个查询,主题有大量有用的多样性较大的灰点代表来自谷歌搜索控制台的更多“基本事实”查询其他颜色是使用的各种工具没有重叠颜色的灰色点是各种工具与互联网和电信不匹配的查询这个情节很有趣,因为SEMrush从50个跳到了近5000个结果-200范围其他结果 您还可以看到(在底部)除了此页面倾向于排名的内容之外还有许多术语,或者对于理解新页面的用户查询所需的内容是多余的:大多数工具分组接近于头部术语虽然您可以看到SEMrush(紫色 - 粉红色)产生了大量可能更不相关的点,即使在某些分组中发现了Google People Also Search一般商品这里是一个关键字工具的示例,它找到了一组有趣的术语(黑圈表示的分组)页面当前没有排名在查看数据时,我们发现右侧的分组对此页面有意义:两个黑圈有助于可视化查找相关查询分组的能力以这种方式绘制文本具有关键字研究经验的搜索引擎优化专家知道没有一个工具可以统治所有这些根据您需要的数据,您可能需要咨询一些工具以获得您的所需资料以下是我对每个工具的一般印象,经过定性评估:Moz Moz似乎在原始结果方面有令人印象深刻的数字,但我们发现结果的整体质量和相关性缺乏几个案例即使在玩相关性分数时,它也很快就出现在切线上,提供与我的头部术语无关的查询(参见上图中的“Nacho Libre”的Moz建议)据说,Moz非常有用由于其全面的覆盖范围,特别是对于在较小或较新的垂直行业中工作的SEO,在许多情况下,为新的热门话题找到关键字非常困难,因此更多的关键词在这里肯定更好

来自GSC的真实用户数据的平均覆盖率为64%对于选定的领域非常令人印象深刻这也告诉你,虽然Moz的结果可能会降低兔子洞,但他们往往也会得到很多正确的结果他们已经亏损了全面保真的真实性Ahrefs Ahrefs在质量方面是我最喜欢的,因为他们将全面的结果与最少量的明显不相关的查询结合得很好它每个供应商的平均报告关键字结果的平均数量最少,但这实际上是误导的,因为来自SEMrush的大型异常值在各种搜索中,它倾向于返回一系列不同的条款而没有大量杂乱的东西

令我印象深刻的是一个特定类型的利基烧烤,与一个受欢迎的位置共享一个名字来自Ahrefs的结果保持正确关于这一点,虽然SEMrush什么也没有回复,而且Moz在切线上走了许多与热门位置相关的关键词.Ahrefs的一位代表向我澄清他们的工具“搜索建议”使用来自Google Autosuggest的数据他们目前没有真正的推荐引擎Moz的方式使用来自Ahrefs的“同时排名”和“拥有相同的条款”数据会让他们更加平易近人h其他工具返回的关键字数量SEMrush SEMrush总体上提供了很好的质量,90%的关键字都是独一无二的它在与GSC的匹配查询方面也与Ahrefs相提并论它是最不一致的返回的结果数量它为互联网和电信>电信产生了1,000多个关键字(实际上是5,000个)但仅覆盖了GSC中22%的查询

另一个结果是,它是唯一一个不返回相关关键字的关键字这是一个非常小的数据集,因此,显然存在一些争论,即这些都是异常Google:人们也搜索/相关搜索这些结果非常有趣,因为它们倾向于更接近地匹配用户在特定购买状态下进行的搜索类型,而不是特定的那些与特定短语相关的例如,查找“[term]浴帘”返回“[term]马桶座”这些与语义stan无关dpoint,但它们都与重做浴室的人有关,暗示相似性是基于用户意图而不一定是关键字本身另外,因为“人们也搜索”的数据与Google搜索引擎结果页面中的个别结果相关联( SERP),很难说这些术语是与搜索查询相关还是更像是站点链接,这些链接与单个页面更相关 当在Google搜索结果页面上输入Google Chrome的Javascript控制台时,以下内容将在页面中输出“人物也搜索”和“相关搜索”数据(如果存在)此外,还有一个Chrome插件称为关键词Everywhere将在搜索结果中显示这些术语,如本文中的几个SERP屏幕截图所示

特别是对于内部营销人员,了解哪些工具往往具有与您的垂直最符合的数据非常重要在此分析中,我们在一小部分主题样本中展示了一些流行工具的一些优点和缺点我们希望提供一种方法,可以形成您自己的分析或进一步改进的基础,并为SEO提供更实用的方法来选择研究工具关键词研究工具不断发展,并通过使用点击流数据和其他数据源添加新发现的查询这些工具中的实用程序完全取决于它们的能力帮助我们更简洁地了解如何更好地定位我们的内容以适应真正的用户兴趣而不是返回关键字的原始数量不要只使用一直使用的东西测试各种工具并衡量它们对自己的用处本文中表达的观点是这些客座作者并不一定是Search Engine Land Staff的作者