#SMX Liveblog: 제공되지 않은 이후의 삶(#24A)

그래서 우리는 키워드 데이터를 잃었습니다. 이제 뭐? 제공되지 않은 이후의 삶은 어떤 모습입니까? 이 세션은 포스트(제공되지 않음) 검색 산업에서 통찰력을 얻는 것에 관한 것입니다.

Benjamin Spiegel(검색 운영 이사, Catalyst)이 시작합니다.

제공되지 않는 것은 무엇이며 무엇을 의미합니까?

2011년에 Google은 검색을 암호화하기 시작했습니다. HTTP는 HTTPS로 바뀌었고 소비자는 물리적인 변화를 크게 느끼지 못했을 것입니다.

2011년 이전에는 검색자가 검색 엔진에서 웹사이트로 이동하는 경우 정보가 엔진에서 최종 웹사이트로 직접 전달되어 웹 마스터에게 검색 쿼리 및 추천 트래픽에 대한 풍부한 GA 데이터를 제공했습니다.

이제... 그건 사라졌습니다. 오가닉 옵티마이저는 기본적으로 용어와 사이트 활동 간의 연결을 잃었습니다. (단어와 사이트 활동 사이의 연결(키워드 → 랜딩 페이지 → 활동). 유료 마케팅 담당자는 이 데이터에 대한 액세스가 제한되지만 유기적 최적화 프로그램은 Google Analytics에서 이 데이터에 액세스할 수 없습니다. 그렇다고 해서 귀하가 검색 트래픽에서 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 실행 가능한 데이터에 액세스할 수 없습니다(Benjamin과 다른 발표자가 이 프레젠테이션 전체에서 논의할 것임).

간단히 말해서: 키워드 데이터(및 제공되지 않은 모든 것)가 돌아오지 않습니다. 숨을 참지 마세요. 살 수 없고, 대체할 수 없고, .... 더 이상 그렇게 중요하지 않습니다. Google은 핵심 문구가 아니라 관련성, 콘텐츠 및 컨텍스트에 관한 것입니다.

쿠폰 대 쿠폰 대 쿠폰; 그것은 정말 중요하지 않습니다. 어쨌든 컨텍스트에 관한 것이고 키워드 데이터는 어쨌든 실제로 행동으로 이어지지 않습니다.

Google 웹마스터 도구(GWMT)에서 대규모로 인사이트를 수집하는 방법

1) 데이터 수집

Google은 다음과 같은 몇 가지 데이터 수집 옵션을 제공합니다.
– 웹마스터 도구 API
– 구글 파이썬 솔루션
– 스크래핑(Google은 이 옵션을 좋아하지 않으며 권장하지 않으며 Benjamin도 마찬가지임)

Catalyst(Benjamin의 모회사)는 Google Python 솔루션인 옵션 B를 사용하고 있습니다. Bruce Clay, Inc.는 웹마스터 도구 API 옵션인 옵션 A를 사용합니다.

2) 출력을 데이터베이스에 연결

3) 데이터 향상
(Google 트렌드와 같은 도구를 사용하여 추가 데이터 추가)

4) 데이터(핵심 문구)를 테마로 세분화
5) 데이터 연결
6) 데이터로 스토리텔링

모든 것은 실행에 대한 통찰력으로 돌아갑니다. (기억하십시오: 데이터는 정보를 전달하지 않고 이야기를 전달하지 않는다면 가치가 없습니다.)

"트래픽과 순위를 유도하는 키워드"를 묻는 대신 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보세요.
내 소비자가 X 헤드 주제에 가장 관심을 보이는 요일은?
CTR은 요일에 따라 어떻게 변합니까?
브랜드가 있는 CTR과 브랜드가 없는 CTR에서 X 헤드 주제에 대한 활동이 다릅니까?

이 모든 정보는 GWBT에서 찾을 수 있습니다. (GWMT에서는 구문이 아닌 페이지를 보고 있는지 확인하세요.)

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Marty Weintraub이 다음입니다. 그는 얼마나 많은 사람들이 키워드 연구를 사용하여 키워드 실적을 실제로 세부적으로 추적했는지 청중에게 묻는 것으로 시작합니다. (많은 사람들이 손을 듭니다.) 그런 다음 그는 얼마나 많은 사람들이 더 이상 거기에 없기 때문에 심각한 수익 타격을 입었느냐고 묻습니다. (기본적으로 아무도 손을 들지 않습니다.) 그는 "예... 그렇게 생각했습니다."라고 말합니다. (아주 마티 웨인트라웁 방식으로.)

Marty는 SEO 메트릭, 빅 데이터 활용 방법, 제3자 빅 데이터로 작업을 계산/번역하기 위해 무엇을 할 수 있는지에 대해 이야기할 것입니다.

빅 데이터란 무엇입니까?
"빅 데이터는 누구나 말하는 대로입니다."

"SEO 측정은 키워드를 잃어버리기 전보다 실제로 더 좋습니다."라고 Marty는 말합니다. 그는 고객이 키워드를 세부적으로 분석할 수 없어 손실을 본 적은 없다고 말했습니다.

SEO 지표 및 실행 가능한 빅 데이터

브랜드 및 경쟁업체의 경우 키워드 추천 데이터를 알 필요가 없으며 다음 사항을 알아야 합니다.
– 개인화되지 않은 순위(Authority Labs 및 Conductor = 좋은 도구 옵션)

– 경쟁자가 개인화되지 않은 순위 추세

– 순위를 기반으로 CTR 잠재력을 계산하는 방법

– SEO 경쟁 트래픽 점유율 계산
(도구 옵션 = Ricon SpyFu 또는 BrightEdge로 이 작업을 수행할 수 있음)

제공되지 않은 많은 유기적 키워드 통찰력은 SpyFu와 같은 유료 도구 제조업체에서 제공됩니다.

기억하세요: 좋은 질문을 하지 않는다면 모든 데이터는 쓰레기 더미에 불과합니다. 데이터를 가져오지 않고 인사이트로 전환하지 않으면

스스로에게 물어보세요. 얼마나 많은 유기적 전환을 보고 있으며 자산 수준에서 어떻게 하고 있습니까? 내 트래픽 점유율은 어떻게 됩니까? 전체 트래픽 전환은 전환 대비 어떤 영향을 줍니까?

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다음은 Intel Laura Ann Mitchell과 Ken Shults의 두 연사입니다.

로라 앤 미첼 선발
키워드(제공되지 않음) 이전에 인텔은 자연 검색 트래픽을 인텔로 가져오는 매우 다양한 키워드를 가지고 있었습니다(탐색 쿼리 "인텔"이 전체 자연 검색 트래픽의 약 6%를 차지하는 월간 약 3백만 개의 범용 키워드).

키워드가 제공되지 않았기 때문에 분석에서 가시성이 크게 감소했지만 고통 및 고통/영향 척도에서 스스로를 "약간 짜증나는" 것으로 간주합니다.

자연 검색은 디지털 마케팅 프레임워크의 각 구성 요소에 완전히 통합되어야 합니다. SEO는 당신 이 하는 것이 아니라 모든 것이 올바르게 완료되었을 때 하는 것입니다. 자체 사일로에 홀로 서 있는 것이 아니라 전체 디지털 마케팅 프레임워크의 일부여야 합니다.

콘텐츠 → 게시/홍보 → 측정 → 인사이트

"(제공되지 않음) 통찰력 및 측정 영역에서 우리에게 가장 큰 영향을 미치지 않았습니다."

데이터 게시물을 수집하고 싶습니까(제공되지 않음)? 우리는 우리의 모델을 뒤집을 필요가 있습니다. 키워드를 보지 말고 페이지 수준에서 최적화를 보십시오.

우리의 프로세스가 어떻게 영향을 받았고 어떻게 적응했는지

켄 슐츠가 인수합니다.

검색은 잠재고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. (그들의 문제는 무엇입니까? 그들이 찾고 있는 것은 무엇입니까? 그들이 해결하려고 하는 것은 무엇입니까?) 인텔은 검색에서 얻은 통찰력을 활용하여 콘텐츠, 유료 검색, 소셜, 디스플레이 및 소매 채널 지원을 포함한 다채널 마케팅에 정보를 제공합니다.

Intel의 경우 검색 통찰력 프로세스는 마스터 키워드 환경을 수집하는 것으로 시작됩니다. (이를 위해 워드 클라우드 프로세스를 사용합니다.)

– Google Keyword Planner는 키워드 데이터의 주요 소스입니다.
– 키워드 플래너의 데이터는 유료 및 자연어 검색의 분석 데이터로 보강된 다음 해당 데이터를 "주제별 월별 검색" 시스템으로 분류하여 더 나은 통찰력과 기회를 제공합니다.

그 다음에…
기회 대 성과 격차 분석이 수행됩니다. 분류된 키워드/주제 배경에 대한 유료 및 자연 검색 실적 데이터의 통합은 기회와 실적 사이의 격차를 드러내기 시작합니다.

즉... 키워드 수준의 자연 검색 데이터는 이 보기를 생성하기 위한 요구 사항입니다. 더 이상 Google Analytics에서 이 데이터를 가져올 수 없으므로 Google AdWords 유료 및 자연 보고서를 사용하여 자연 검색 키워드 데이터를 얻습니다. 이 도구에는 몇 가지 좋은 기능이 있지만 몇 가지 중요한 단점도 있습니다.

장점:
– 자연 검색 키워드 노출수/CTR
– 키워드별 자연검색 평균 순위
– 키워드별 유료/자연 실적 통합
– 대량의 키워드 수출 용이성

단점:
– 최상위 GWMT 계정으로 제한된 계정 연결
– 페이지별 데이터 분할 없음
– 구글에 한함
– 클릭 후 측정항목 없음(전환 등)

또 다른 키워드 통찰력 도구 옵션은 Google 웹마스터 도구입니다.

키워드 가용성은 GWMT 계정의 점진적 세분화로 향상됩니다. 이러한 이유로 인텔은 최상위 디렉터리에 대한 GWMT 계정과 다른 디렉터리와 일치하는 총 250개 이상의 GWMT 계정을 포함하는 많은 2차 수준 디렉터리를 설정했습니다.

5가지 키워드 연구 데이터 소스와 그들이 제공하는 통찰력 살펴보기

이 차트가 유용합니다!

2부: 측정에 대한 영향

전략이 아무리 아름답더라도 때때로 결과를 살펴보아야 합니다.” Winston Churchill(훌륭한 인용문!)

4 영원한 측정 모범 사례

– 이해관계자가 무엇을 중요하게 생각하는지 측정
– 작동 중인 항목 식별
- 왜 그런지 찾아라
– 효과가 있는 일을 더 많이 하십시오!

자산 중심 보고:
몇 년 전 인텔은 이해 관계자의 목표에 더 잘 부합하기 위해 키워드 중심 보고에서 자산 중심 보고로 전환했습니다.

자산 중심 보고 스타일은 측정 계획이 항상 관심 있는 좁은 사이트 섹션을 정의한 다음 성과 보고의 초점으로 해당 좁은 사이트 섹션을 사용하는 것으로 시작한다는 것을 의미합니다.

정의된 페이지 그룹에 대한 직접 및 간접 보기가 이해 관계자에게 자연 검색의 영향에 대한 보다 완전한 그림을 제공하기 때문에 이러한 방식을 사용합니다.

페이지별 트렌드 조회수는 실적을 설명하고 심층 조사를 안내하는 스토리를 찾는 데 도움이 됩니다. 페이지 수준의 참여 데이터는 검색자의 관심에 맞춰 콘텐츠와 최적화를 개선하는 데 도움이 됩니다.

할당된 사이트 섹션에 GWMT 사이트를 정렬하면 키워드 수준의 자연 검색 가시성 데이터가 제공되지만 키워드 참여 및 간접 조회수 데이터는 손실됩니다.

테이크아웃…

페이지별 키워드 수준 데이터는 GWMT 인터페이스를 통해 사용할 수 있으며 특정 페이지를 조사하는 데 사용할 수 있습니다(단, CTR 및 평균 게재순위 데이터는 사용하지 못할 수 있음).

측정기준 대 자연 검색 측정항목 대 영향

또 다른 유용한 차트!

BrightEdge와 같은 도구를 사용하여 데이터 플랫폼 통합

Intel은 BrightEdge 플랫폼을 활용하여 Web Analytics, GWMT 및 대상 키워드 순위 데이터의 데이터를 모두 분석을 용이하게 하는 단일 통합 환경에 통합합니다.

최종 인텔 권장 사항…

페이지 중심의 측정 방식을 채택하고 사이트 섹션에 맞게 GWMT를 구성하여 제공하지 않는 키워드로 인해 발생하는 비용과 고통을 최소화합니다.