Cómo aprovechar las segmentaciones avanzadas de OnCrawl
Publicado: 2018-11-29En nuestro campo, una de las cosas más importantes que puede hacer es ejecutar con éxito un análisis cruzado eficiente y pertinente de los datos de SEO. Con la experiencia, verá que algunas intersecciones de datos son más poderosas que otras y que, a medida que crea segmentaciones personalizadas, surgen ciertos patrones.
"Muchos datos son buenos, pero saber qué hacer con ellos es mejor". Paul Sanches, Fundador de SEOHacker
En este artículo, intentaremos compartir con usted los mejores modelos de representación de datos disponibles en OnCrawl y cómo usar el análisis de datos cruzados para revelar las optimizaciones que generan el mayor valor. Pero este artículo es, sobre todo, un medio para ayudarte a darte cuenta de que cada gráfico en OnCrawl puede (y debe) examinarse desde diferentes puntos de vista.
Comprenderá cómo cada lente con la que aborda un gráfico puede revelar una optimización o confirmar/refutar una hipótesis y que es útil si se siente cómodo usando las funciones avanzadas de OnCrawl, como:
- Segmentaciones basadas en métricas
- Campos personalizados para usar datos raspados para crear grupos de páginas
- Segmentación cruzada en paneles personalizados
Todos los ejemplos de segmentaciones de este artículo están disponibles para descargar como archivos JSON. Para aplicarlos a sus propios datos en OnCrawl, siga las instrucciones de este artículo para crear una nueva segmentación. Debe elegir "De un conjunto existente o importar" y luego "Pegar JSON".
Nota: es importante que mantenga el nombre exacto utilizado para las segmentaciones cuando las cree para aprovechar nuestras próximas actualizaciones.
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Comience su pruebaSegmentaciones basadas en diferentes métricas
Una buena segmentación es una segmentación que le permite usar la perspectiva de un campo OnCrawl para categorizar páginas según diferentes valores en un conjunto de datos.
Tomemos cinco ejemplos simples:
- ¿Qué páginas se clasifican para expresiones clave en posiciones de fragmentos destacados?
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-voice-search.json
Nombre: Búsqueda por voz SEO - ¿Qué páginas generan más visitas orgánicas?
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-top-visits-by-day.json
Nombre: Visitas SEO por día - ¿Qué páginas son las más importantes según Google?
Segmentación: oncrawl-segmentation-log-bot-hits-by-day.json
Nombre: LOG de visitas del bot por día - ¿Qué páginas están más duplicadas en mi sitio?
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-duplicate-rate.json
Nombre: tasa de duplicación de SEO - ¿Qué páginas tienen las mejores posiciones en Google?
Segmentación: oncrawl-segmentation-gsc-positions.json
Nombre: posiciones de GSC
Si tiene un modelo visual de una representación de estos cinco aspectos importantes de SEO que puede usar en cualquier análisis de OnCrawl, puede detectar rápidamente las optimizaciones más importantes, o aquellas que tienen el mayor valor, y priorizar sus proyectos técnicos en función de datos sólidos y cuantificados.
Bueno, eso es exactamente lo que las segmentaciones de OnCrawl te permiten hacer... ¡y somos los únicos que ofrecemos esta característica!
Algunos ejemplos extraídos de los 5 puntos que mencionamos anteriormente:
1. ¿Todas las páginas que se clasifican en "fragmentos destacados" potenciales reciben visitas orgánicas?
2. ¿La frecuencia de rastreo en mis páginas más visitadas está por encima del promedio?
Parece que hay una fuerte correlación
¡Aun mejor! ¿Hay páginas "más visitadas" que ya no reciben enlaces internos?
3. ¿Existe una correlación entre la distancia desde la página de inicio en número de clics y el comportamiento de rastreo de Google?
4. ¿El contenido duplicado tiene un impacto en las clasificaciones?
5. ¿Google rastrea las páginas con mayor frecuencia en función de sus clasificaciones (las clasificaciones indican que la frecuencia de rastreo está vinculada a las clasificaciones)?
Nota: como Gerentes de Éxito del Cliente, vemos este fenómeno en casi todos los sitios web y así es como se interpreta:
– De derecha a izquierda, las posiciones mejoran y la frecuencia de rastreo mejora.
– Hasta las posiciones 2-3 que reciben 3 veces más visitas de bot que las siguientes posiciones en la página 1 del SERP.
– Pero en la posición 1 (promedio del período), la frecuencia de rastreo es significativamente menor que para todos los demás grupos.
Cuando una página está en la Posición 1, no es esta página la que Google va a venir a revisar. Google rastreará a su competencia (imagine este gráfico en los sitios de sus competidores: es el mismo el 90% del tiempo), y eso significa que las páginas de la competencia están en las posiciones 2-3.
Así es: tener nuevos ángulos de visión para ciertos datos te permite encontrar lecciones que son esenciales para tu estrategia de SEO.
Ahora aquí hay algunas segmentaciones ordenadas.
Tiempo de carga
Actualmente, el tiempo de carga es un factor importante, tanto desde el punto de vista del usuario como para los rastreadores de Google. La segmentación basada en la métrica “Tiempo de carga” te permite clasificar tus páginas de la más rápida a la más lenta y monitorear el impacto del tiempo de carga en el comportamiento de tus usuarios (cruzando este dato con el CTR si Google Analytics está activo), sobre el comportamiento de los bots de indexación en los registros y sobre el rendimiento de clasificación con GSC.
Si le interesa probar una de estas opciones, comuníquese con nosotros a [email protected]
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-load-time.json
Nombre: tiempo de carga de SEO
Impacto de la profundidad en el tiempo de carga
Cuanto más profunda es una página en la estructura, más tiempo se tarda en responder
Nota: por experiencia, sabemos que cuanto más profunda es una página, menos elementos de la arquitectura del sistema han almacenado en caché sus datos. Las bases de datos no tienen solicitudes en la memoria y los sistemas de caché no tienen acceso a su contenido. Estas páginas se solicitan con menos frecuencia, ¡esto es normal!
Impacto del tiempo de carga en el rendimiento de clasificación
Cuantas más páginas haya que respondan rápidamente, más páginas habrá que clasifiquen
indexabilidad
Esta segmentación le permite identificar rápidamente los defectos en la estructura del sitio al identificar los enlaces internos que apuntan a la versión incorrecta de las páginas o ver el Inrank (la tasa de popularidad interna) que se envía a los grupos incorrectos.
Segmentación: oncrawlmentation-seo-indexability.json
Nombre: SEO indexabilidad-seg
Número promedio de enlaces internos por tipo de indexabilidad
Una gran cantidad de enlaces desperdiciados en un conjunto de grupos para denegar en robots.txt, así como en páginas que no cumplen
Frecuencia de rastreo por tipo de indexabilidad
Muchas páginas huérfanas están activas y se encuentran entre los mayores consumidores de presupuesto de rastreo.
Segmentación de la consola de búsqueda de Google
Cruzar datos de rastreo con datos de GSC en OnCrawl crea nuevos campos que puede usar para agrupar páginas. Las posiciones, el CTR, las impresiones y los clics pueden convertirse en segmentos.
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-load-time.json
Nombre: impresiones de GSC
Representación de la frecuencia de rastreo por número de impresiones en Google
Observamos que los datos son coherentes (presupuesto de rastreo vs impresiones)
Segmentación: oncrawl-segmentation-gsc-positions.json
Nombre: posiciones de GSC
Vista del rendimiento del ranking basado en la estructura del sitio
Cuanto más profunda es una página, menos clasifica
Segmentación: oncrawl-segmentation-gsc-clicks.json
Nombre: Clics de GSC
Impacto de la profundidad en el número de clics (y por lo tanto en las visitas orgánicas)
Cuanto más alta esté una página en la estructura, mejor será su rendimiento SEO
Segmentación: oncrawl-segmentation-gsc-ranking-pages.json
Nombre: páginas de clasificación GSC
Impacto de la popularidad interna en la capacidad de generar impresiones (rankings)
Obviamente, hay algunas acciones que deben tomarse con respecto a la vinculación interna de este sitio
Segmentación: oncrawl-segmentation-gsc-ctr.json
Nombre: SGC ctr
Grupos de CTR promedio por página para las posiciones 4-10
Esto le permite orientar rápidamente las páginas para optimizar primero (mejores CTR) y priorizar las acciones para obtener los mejores resultados.
Segmentación basada en registros
Las segmentaciones basadas en datos de registro le permiten crear representaciones obvias para analizar gráficos de OnCrawl. Cuando agrupamos las páginas según la cantidad de visitas orgánicas (¿y por qué no por tipo de bot?: móvil/escritorio) o por la cantidad de visitas de bot por día (presupuesto de rastreo), podemos ver el impacto de cada elemento de SEO descubierto por el tractor.
Segmentación: oncrawl-segmentation-log-bot-hits-by-day.json
Nombre: LOG de visitas del bot por día
Representación de la frecuencia de visitas de Googlebot en función del promedio de palabras por página
Segmentación: oncrawl-segmentation-log-seo-visits-by-day.json
Nombre: REGISTRO visitas seo por día
Análisis de la relación entre la popularidad interna y el número de visitas a través de buscadores
Esto sugiere varias optimizaciones: las páginas más populares sin visitas deben tener enlaces más flexibles / ciertas páginas tienen visitas significativas pero pueden tener menos popularidad; reforzarlos podría ser una buena optimización
Segmentación de adquisición de tráfico
Yendo aún más lejos, puede optar por agrupar páginas según su rendimiento observado actual. Esto le permite dirigirse a conjuntos de páginas que ya aportan valor e identificar rápidamente si hay optimizaciones (profundidad, Inrank, contenido, duplicación, tiempo de carga, etc.) que puedan beneficiar a estas páginas. Al optimizar los conjuntos de páginas que ya funcionan bien, puede multiplicar el efecto que tiene sobre el tráfico adquirido. ¡Tu esfuerzo vale la pena!
Segmentación: oncrawl-segmentation-seo-top-visits-by-day.json
Nombre: Visitas principales de SEO por día
Nota: esta segmentación de muestra utiliza datos de registro, pero se puede adaptar fácilmente para su uso con sesiones de Google Analytics o clics de GSC
Segmentaciones basadas en datos extraídos
OnCrawl le permite crear campos personalizados a partir de la extracción basada en reglas del código fuente (XPATH o REGEX). Estos nuevos campos se pueden utilizar para crear conjuntos de páginas representativos. Los tipos de páginas, la capa de datos o las fechas de publicación se pueden usar para nuevas segmentaciones.
Segmentación: oncrawl-segmentation-date-published.json
Nombre: fecha de publicación
Tasa de rastreo de páginas según su fecha de publicación
Nota: el campo extraído debe llamarse fecha de publicación y ser un campo de tipo "fecha" para permitir esta segmentación deslizante que se actualiza automáticamente con cada rastreo
Representación del número medio de enlaces internos a páginas en función de su fecha de publicación
Formato de la estructura del sitio basado en la fecha de publicación
Segmentación basada en el tipo de página (datos extraídos de la capa de datos)
Una vez que haya establecido sus reglas de raspado en la configuración de rastreo (artículo sobre este tema), obtendrá nuevos campos que se corresponden exactamente con el tipo de datos que su equipo está acostumbrado a manejar. Cuando su DataLayer está configurado, lo utilizan todos los diferentes profesionales que trabajan con usted, y proporcionar informes basados en un estándar común lo ayuda a trabajar juntos hacia un objetivo compartido.
Estudio de la proporción de páginas de clasificación rastreadas o no por Google, para cada tipo de página según se define en la capa de datos
Segmentación cruzada
Tomadas por sí solas, estas segmentaciones pueden guiarlo para descubrir optimizaciones u obstáculos desde un punto de vista macro, pero OnCrawl también le permite usar estas segmentaciones de una manera única: puede volver a segmentar sus diferentes modos de representación para reducir sus análisis. acoplando filtros con gráficos que se han establecido en una segmentación fija en paneles personalizados.
Si ya está familiarizado con la función Panel personalizado (video/artículo de YouTube), sabe que es posible forzar un gráfico para que use una segmentación específica, una configuración que puede establecer haciendo clic en el encabezado del gráfico cuando creación de un tablero personalizado. Esto le permite mantener una segmentación global (la segmentación establecida por el menú en la parte superior de la página) y ver los datos en el gráfico con una representación extraída de una segmentación diferente.
Por ejemplo:
Me gustaría saber la distribución exacta de Inrank dentro de un grupo de páginas en la segmentación "Principal destino" y quiero mostrar esos datos para un país específico usando la vista "Impresiones de GSC" en el gráfico.
Ilustración de segmentación cruzada: uso de dos segmentaciones en el mismo gráfico
Conclusiones
Una vez que damos un paso atrás en la segmentación excesivamente restrictiva basada en rutas de URL, podemos explorar los datos del sitio desde ángulos muy diferentes y mucho más precisos. OnCrawl es actualmente la única herramienta que le permite formatear todos los datos disponibles de esta manera.
Con un poco de experiencia y curiosidad, podrá hacer que sus datos hablen de manera más eficiente y no podrá evitar encontrar nuevas rutas para las mejoras de SEO pertinentes que serán fáciles de priorizar.
El único límite en la creación y exploración de la segmentación de OnCrawl es el límite de tu propia creatividad. ¡La pelota está en tu cancha ahora!
Y no lo olvides: todo el equipo de OnCrawl está aquí para ayudarte con tu proyecto.