Como aproveitar as segmentações avançadas do OnCrawl
Publicados: 2018-11-29Em nosso campo, uma das coisas mais importantes que você pode fazer é executar com sucesso uma análise cruzada eficiente e pertinente dos dados de SEO. Com a experiência, você perceberá que algumas interseções de dados são mais poderosas que outras e que, à medida que você cria segmentações personalizadas, surgem certos padrões.
“Muitos dados são bons, mas saber o que fazer com eles é melhor!” Paul Sanches, Fundador da SEOHacker
Neste artigo, tentaremos compartilhar com você os melhores modelos de representação de dados disponíveis no OnCrawl e como usar a análise de dados cruzados para revelar otimizações que geram mais valor. Mas este artigo é acima de tudo um meio de ajudá-lo a perceber que cada gráfico do OnCrawl pode (e deve) ser examinado de diferentes pontos de vista.
Você entenderá como cada lente ao abordar um gráfico pode revelar uma otimização ou confirmar/refutar uma hipótese e que é útil se você se sentir confortável usando os recursos avançados do OnCrawl, como:
- Segmentações baseadas em métricas
- Campos personalizados para usar dados extraídos para criar grupos de páginas
- Segmentação cruzada em painéis personalizados
Todos os exemplos de segmentações neste artigo estão disponíveis para download como arquivos JSON. Para aplicá-los aos seus próprios dados no OnCrawl, siga as instruções deste artigo para criar uma nova segmentação. Você deve escolher “De um conjunto ou importação existente” e depois “Colar JSON”.
Observação: é importante que você mantenha o nome exato usado para as segmentações ao criá-las para aproveitar nossas próximas atualizações.
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Comece seu testeSegmentações com base em diferentes métricas
Uma boa segmentação é uma segmentação que permite usar a perspectiva de um campo OnCrawl para categorizar páginas com base em diferentes valores em um conjunto de dados.
Vejamos cinco exemplos simples:
- Quais páginas são classificadas para expressões-chave em posições de snippets em destaque?
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-voice-search.json
Nome: pesquisa por voz SEO - Quais páginas que geram mais visitas orgânicas?
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-top-visits-by-day.json
Nome: visitas de SEO por dia - Quais páginas são as mais importantes de acordo com o Google?
Segmentação: oncrawl-segmentation-log-bot-hits-by-day.json
Nome: LOG acertos do bot por dia - Quais páginas são mais duplicadas no meu site?
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-duplicate-rate.json
Nome: taxa de duplicação de SEO - Quais páginas têm as melhores posições no Google?
Segmentação: oncrawl-segmentation-gsc-positions.json
Nome: cargos do GSC
Se você tiver um modelo visual de representação para esses cinco aspectos importantes de SEO que possa usar em qualquer análise OnCrawl, poderá detectar rapidamente as otimizações mais importantes, ou aquelas que trazem mais valor, e priorizar seus projetos técnicos com base em dados sólidos e quantificados.
Bem, é exatamente isso que as segmentações OnCrawl permitem que você faça… e nós somos os únicos que oferecem esse recurso!
Alguns exemplos tirados dos 5 pontos que mencionamos acima:
1. Todas as páginas classificadas em potenciais “snippets em destaque” recebem visitas orgânicas?
2. A frequência de rastreamento na minha página mais visitada está acima da média?
Parece que há uma forte correlação
Melhor ainda! Existem páginas “mais visitadas” que não recebem mais links internos?
3. Existe uma correlação entre a distância da página inicial em número de cliques e o comportamento de rastreamento do Google?
4. O conteúdo duplicado tem impacto nos rankings?
5. O Google rastreia as páginas com mais frequência com base em suas classificações (as classificações indicam que a frequência do rastreamento está vinculada às classificações)?
Observação: como gerentes de sucesso do cliente, vemos esse fenômeno em quase todos os sites e veja como interpretá-lo:
– Da direita para a esquerda, as posições melhoram e a frequência de rastreamento melhora.
– Até as posições 2-3 que recebem 3x mais acertos de bot do que as seguintes posições na página 1 da SERP.
– Mas na posição 1 (média do período), a frequência de rastreamento é significativamente menor do que para todos os outros grupos.
Quando uma página está na Posição 1, não é esta página que o Google irá verificar. O Google rastreará sua concorrência (imagine este gráfico nos sites de seus concorrentes: é o mesmo 90% do tempo), e isso significa as páginas concorrentes nas posições 2-3.
Isso mesmo: ter novos ângulos de visão para determinados dados permite que você encontre lições essenciais para sua estratégia de SEO.
Agora, aqui estão algumas segmentações legais.
Tempo de carregamento
Atualmente, o tempo de carregamento é um fator importante, tanto do ponto de vista do usuário quanto dos rastreadores do Google. A segmentação baseada na métrica “Load Time” permite classificar suas páginas do mais rápido ao mais lento e monitorar o impacto do tempo de carregamento no comportamento de seus usuários (cruzando esses dados com o CTR se o Google Analytics estiver ativo), sobre o comportamento de bots de indexação em logs e sobre o desempenho de classificação com o GSC.
Se testar uma dessas opções lhe interessa, entre em contato conosco em [email protected]
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-load-time.json
Nome: tempo de carregamento de SEO
Impacto da profundidade no tempo de carregamento
Quanto mais profunda uma página estiver na estrutura, mais tempo levará para responder
Observação: por experiência, sabemos que quanto mais profunda for uma página, menos os elementos da arquitetura do sistema armazenarão seus dados em cache. Os bancos de dados não têm solicitações para isso na memória e os sistemas de cache não têm acesso ao seu conteúdo. Essas páginas são solicitadas com menos frequência – isso é normal!
Impacto do tempo de carregamento no desempenho do ranking
Quanto mais páginas houver que responderem rapidamente, mais páginas serão classificadas
Indexabilidade
Essa segmentação permite identificar rapidamente defeitos na estrutura do site, identificando os links internos que apontam para a versão errada das páginas ou visualizando o Inrank (a taxa de popularidade interna) que é enviado para os grupos errados.
Segmentação: oncrawlmentation-seo-indexability.json
Nome: indexabilidade SEO-seg
Número médio de inlinks por tipo de indexabilidade
Muitos links desperdiçados em um grupo definido para negar no robots.txt, bem como em páginas não compatíveis
Frequência de rastreamento por tipo de indexabilidade
Muitas páginas órfãs estão ativas e estão entre os maiores consumidores de orçamento de rastreamento
Segmentação do Google Search Console
Cruzar dados de rastreamento com dados do GSC no OnCrawl cria novos campos que você pode usar para agrupar páginas. Posições, CTR, impressões e cliques podem se tornar segmentos.
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-load-time.json
Nome: impressões do GSC
Representação da frequência de rastreamento por número de impressões no Google
Observamos que os dados são coerentes (orçamento de rastreamento x impressões)
Segmentação: oncrawl-segmentation-gsc-positions.json
Nome: cargos do GSC
Visualização do desempenho do ranking com base na estrutura do site
Quanto mais profunda for uma página, menos ela será classificada
Segmentação: oncrawl-segmentation-gsc-clicks.json
Nome: cliques do GSC
Impacto da profundidade no número de cliques (e, portanto, nas visitas orgânicas)
Quanto mais alta uma página estiver na estrutura, melhor será o desempenho de SEO
Segmentação: oncrawl-segmentation-gsc-ranking-pages.json
Nome: páginas de classificação do GSC
Impacto da popularidade interna na capacidade de gerar impressões (rankings)
Obviamente, existem algumas ações a serem tomadas em relação à vinculação interna deste site
Segmentação: oncrawl-segmentation-gsc-ctr.json
Nome: GSC ctr
Grupos de CTR média por página para posições 4-10
Isso permite segmentar rapidamente as páginas para otimizar primeiro (melhores CTRs) e priorizar as ações para obter os melhores resultados
Segmentação baseada em log
As segmentações baseadas em dados de log permitem que você crie representações óbvias para analisar gráficos OnCrawl. Quando agrupamos as páginas com base no número de visitas orgânicas (e por que não por tipo de bot? – mobile/desktop) ou pelo número de acessos de bot por dia (orçamento de rastreamento), podemos ver o impacto de cada elemento de SEO descoberto pelo rastejante.
Segmentação: oncrawl-segmentation-log-bot-hits-by-day.json
Nome: LOG acertos do bot por dia
Representação da frequência de visitas do Googlebot com base no número médio de palavras por página
Segmentação: oncrawl-segmentation-log-seo-visits-by-day.json
Nome: LOG seo visitas por dia
Análise da relação entre popularidade interna e o número de visitas via motores de busca
Isso sugere várias otimizações: as páginas mais populares sem visitas devem ter links mais frouxos / certas páginas têm visitas significativas, mas podem ter menos popularidade; reforçá-los pode ser uma boa otimização
Segmentação de aquisição de tráfego
Indo ainda mais longe, você pode optar por agrupar as páginas de acordo com o desempenho observado atual. Isso permite segmentar conjuntos de páginas que já agregam valor e identificar rapidamente se há otimizações (profundidade, Inrank, conteúdo, duplicação, tempo de carregamento etc.) que podem beneficiar essas páginas. Ao otimizar conjuntos de páginas que já apresentam bom desempenho, você pode multiplicar o efeito que tem no tráfego adquirido. Seu esforço compensa muito!
Segmentação: oncrawl-segmentation-seo-top-visits-by-day.json
Nome: principais visitas de SEO por dia
Observação: essa segmentação de amostra usa dados de registro, mas pode ser facilmente adaptada para uso com sessões do Google Analytics ou cliques do GSC
Segmentações com base em dados extraídos
OnCrawl permite criar campos personalizados de extração baseada em regras do código fonte (XPATH ou REGEX). Esses novos campos podem ser usados para criar conjuntos representativos de páginas. Tipos de páginas, camada de dados ou datas de publicação podem ser usados para novas segmentações.
Segmentação: oncrawl-segmentation-date-published.json
Nome: data de publicação
Taxa de rastreamento de páginas com base na data de publicação
Observação: o campo extraído deve ter o nome de data de publicação e ser um campo do tipo “data” para permitir essa segmentação deslizante que é atualizada automaticamente a cada rastreamento
Representação do número médio de inlinks para páginas com base na data de publicação
Formatação da estrutura do site com base na data de publicação
Segmentação com base no tipo de página (dados extraídos da camada de dados)
Depois que suas regras de raspagem forem definidas nas configurações de rastreamento (artigo sobre este assunto), você obterá novos campos que correspondem exatamente ao tipo de dados que sua equipe está acostumada a manipular. Quando seu DataLayer é definido, ele é usado por todos os diferentes profissionais que trabalham com você, e fornecer relatórios baseados em um padrão comum ajuda você a trabalhar em conjunto em direção a um objetivo compartilhado.
Estudo da proporção de páginas de classificação que são rastreadas ou não pelo Google, para cada tipo de página conforme definido na camada de dados
Segmentação cruzada
Tomadas isoladamente, essas segmentações podem guiá-lo para descobrir otimizações ou bloqueios de um ponto de vista macro, mas o OnCrawl também permite que você use essas segmentações de uma maneira única: você pode resegmentar seus diferentes modos de representação para restringir suas análises acoplando filtros com gráficos que foram definidos para uma segmentação fixa em painéis personalizados.
Se você já está familiarizado com o recurso Painel personalizado (vídeo/artigo do youtube), sabe que é possível forçar um gráfico a usar uma segmentação específica – uma configuração que você pode implementar clicando no cabeçalho do gráfico quando criando um painel personalizado. Isso permite manter uma segmentação global (a segmentação definida pelo menu na parte superior da página) e visualizar os dados no gráfico com uma representação extraída de uma segmentação diferente.
Por exemplo:
Eu gostaria de saber a distribuição exata de Inrank dentro de um grupo de páginas na segmentação "Top Destination" e quero exibir esses dados para um país específico usando a visualização "GSC Impressions" no gráfico.
Ilustração de segmentação cruzada: usando duas segmentações no mesmo gráfico
Conclusões
Quando nos afastamos da segmentação excessivamente restritiva com base em caminhos de URL, podemos explorar os dados do site de ângulos muito diferentes e muito mais precisos. OnCrawl é atualmente a única ferramenta que permite formatar todos os dados disponíveis desta forma.
Com um pouco de experiência e curiosidade, você poderá fazer com que seus dados falem com mais eficiência e não poderá evitar encontrar novas rotas para melhorias de SEO pertinentes que serão fáceis de priorizar.
O único limite na criação e exploração da segmentação do OnCrawl é o limite de sua própria criatividade. A bola está do seu lado agora!
E não se esqueça: toda a equipe OnCrawl está aqui para te ajudar no seu projeto.