#SMX Liveblog: ชีวิตหลังความตาย (#24A)

ดังนั้นเราจึงสูญเสียข้อมูลคำหลักของเรา ตอนนี้อะไร? ชีวิตจะเป็นอย่างไรหลังจากที่ไม่ได้จัดเตรียมไว้? เซสชั่นนี้เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกในอุตสาหกรรมการค้นหาหลังโพสต์ (ไม่ได้ให้มา)

Benjamin Spiegel (ผู้อำนวยการฝ่ายปฏิบัติการการค้นหา Catalyst) เป็นผู้ริเริ่ม

ไม่ได้ให้อะไรและหมายความว่าอย่างไร

ในปี 2554 Google เริ่มเข้ารหัสการค้นหา HTTP เปลี่ยนเป็น HTTPS และผู้บริโภคอาจไม่ได้สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพมากนัก แต่นักการตลาดก็สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในข้อมูลการรายงานของ GA

ก่อนปี 2011 หากผู้ค้นหาต้องนำทางจากเครื่องมือค้นหาไปยังเว็บไซต์ ข้อมูลจะถูกส่งผ่านโดยตรงจากเครื่องมือไปยังเว็บไซต์ปลายทาง โดยให้ข้อมูล GA แก่ผู้ดูแลเว็บเกี่ยวกับคำค้นหาและปริมาณการอ้างอิง

ตอนนี้…ที่หายไป เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบออร์แกนิกโดยพื้นฐานแล้วสูญเสียการเชื่อมต่อระหว่างคำและกิจกรรมบนไซต์ (ความเชื่อมโยงระหว่างคำและกิจกรรมบนไซต์ (คำหลัก → หน้า Landing Page → กิจกรรม) นักการตลาดที่ชำระเงินมีการเข้าถึงข้อมูลนี้อย่างจำกัด แต่เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลนี้ใน Google Analytics ได้ ที่กล่าวว่านี่ไม่ได้หมายความว่าคุณ ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ดำเนินการได้ซึ่งจะช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากปริมาณการค้นหา (ดังที่เบ็นจามินและผู้นำเสนอคนอื่นๆ จะอภิปรายกันตลอดการนำเสนอนี้)

สรุป: ข้อมูลคำหลัก (และสิ่งใด ๆ (ไม่ได้ให้ไว้) จะไม่กลับมา อย่ากลั้นหายใจ คุณไม่สามารถซื้อได้ ไม่มีการทดแทน และ….. มันไม่ได้สำคัญอะไรมากอีกต่อไปแล้ว Google เป็นเรื่องเกี่ยวกับความเกี่ยวข้อง เนื้อหา และบริบท ไม่ใช่วลีสำคัญ

คูปองเทียบกับคูปองเทียบกับคูปอง; มันไม่สำคัญหรอก มันเป็นเรื่องของบริบทอยู่แล้ว และข้อมูลคำหลักไม่เคยนำไปสู่การดำเนินการเลย

วิธีรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจาก Google Webmaster Tools (GWMT) ในระดับต่างๆ

1) รวบรวมข้อมูล

Google เสนอตัวเลือกการเก็บรวบรวมข้อมูลสองสามแบบ:
– เครื่องมือของผู้ดูแลเว็บ API
– โซลูชัน Google Python
– Scraping (Google ไม่ชอบตัวเลือกนี้ เราไม่แนะนำและ Benjamin ก็เช่นกัน)

Catalyst (บริษัทแม่ของ Benjamin) กำลังใช้ตัวเลือก B ซึ่งเป็นโซลูชัน Google Python Bruce Clay, Inc. ใช้ตัวเลือก A ซึ่งเป็นตัวเลือก API ของ Webmaster Tools

2) เชื่อมต่อเอาต์พุตกับฐานข้อมูลของคุณ

3) ปรับปรุงข้อมูลของคุณ
(เพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมโดยใช้เครื่องมืออย่าง Google Trends)

4) แบ่งกลุ่มข้อมูลของคุณ (วลีสำคัญ) เป็นธีม
5) เชื่อมต่อข้อมูลของคุณ
6) เล่าเรื่องด้วยข้อมูล

ทุกอย่างกลับไปที่ข้อมูลเชิงลึกเพื่อดำเนินการ (ข้อควรจำ: ข้อมูลไม่มีค่าหากไม่ถ่ายทอดข้อมูล หากไม่บอกเล่าเรื่องราว)

แทนที่จะถามว่า "คำหลักใดที่ขับเคลื่อนการเข้าชมและอันดับ" ให้ถามตัวเองเช่น:
วันไหนในสัปดาห์ที่ผู้บริโภคของฉันสนใจหัวข้อ X head มากที่สุด?
CTR เปลี่ยนแปลงตามวันในสัปดาห์อย่างไร
กิจกรรมสำหรับหัวข้อ X head แตกต่างกันสำหรับ CTR ของแบรนด์กับ CTR ที่ไม่มีแบรนด์หรือไม่

คุณสามารถค้นหาข้อมูลทั้งหมดนี้ได้ใน GWBT (ใน GWMT ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังดูหน้ามากกว่าวลี)

_____________

Marty Weintraub เป็นคนต่อไป เขาเริ่มต้นด้วยการถามผู้ชมว่ามีกี่คนที่ใช้การวิจัยคำหลักเพื่อติดตามประสิทธิภาพของคำหลักอย่างละเอียด (หลายคนยกมือขึ้น) แล้วถามต่อว่า มีกี่คนที่โดนเอาจริงเอาจัง เพราะไม่มีแล้ว? (โดยทั่วไปไม่มีใครยกมือขึ้น) เขาพูดว่า “ใช่… นั่นคือสิ่งที่ฉันคิด” (ในทางของ Marty Weintraub)

Marty กำลังพูดถึงเมตริก SEO วิธีใช้ประโยชน์จาก Big Data และคุณจะทำอะไรกับ Big Data ของบุคคลที่สามเพื่อคำนวณ/แปลการดำเนินการ

บิ๊กดาต้าคืออะไร?
“บิ๊กดาต้าคือสิ่งที่ใครๆ ก็บอกว่ามันเป็น”

“การวัด SEO นั้นดีกว่าก่อนที่เราจะสูญเสียคีย์เวิร์ด” Marty กล่าว เขาบอกว่าเขาไม่เห็นความสูญเสียจากลูกค้าที่ไม่สามารถวิเคราะห์คำหลักได้อย่างละเอียด

ตัวชี้วัด SEO และ Big Data ที่ดำเนินการได้

สำหรับแบรนด์และคู่แข่งของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องรู้ข้อมูลอ้างอิงของคำหลัก คุณจำเป็นต้องรู้:
– อันดับไม่มีตัวตนของคุณ (Authority Labs and Conductor = ตัวเลือกเครื่องมือที่ดี)

– คู่แข่งของคุณมีแนวโน้มอันดับที่ไม่มีตัวตน

– วิธีคำนวณศักยภาพ CTR ตามอันดับ

– คำนวณส่วนแบ่งการเข้าชมการแข่งขัน SEO
(ตัวเลือกเครื่องมือ = Ricon SpyFu หรือคุณสามารถทำได้ด้วย BrightEdge)

โพสต์ที่ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคำหลักทั่วไปจำนวนมากมาจากผู้ผลิตเครื่องมือแบบชำระเงินเช่น SpyFu (ซึ่งในอดีตถือว่าเป็นเครื่องมือข่าวกรองการแข่งขัน PPC)

ข้อควรจำ: ข้อมูลทั้งหมดเป็นเพียงขยะ หากคุณไม่ถามคำถามดีๆ ถ้าคุณไม่นำข้อมูลของคุณและเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึก

ถามตัวเองว่า: ฉันเห็นการแปลงแบบออร์แกนิกมากน้อยเพียงใด และฉันเป็นอย่างไรในระดับสินทรัพย์ ส่วนแบ่งการเข้าชมของฉันมีลักษณะอย่างไร การแปลงปริมาณการใช้ข้อมูลโดยรวมมีน้ำหนักเทียบกับการแปลงอย่างไร

__________________________________________________________

ถัดไปคือลำโพงสองตัวจาก Intel Laura Ann Mitchell และ Ken Shults

ลอร่า แอนน์ มิทเชลล์ เริ่มงาน
ก่อนหน้าคำหลัก (ไม่ได้ระบุ) Intel มีคำหลักมากมายที่นำปริมาณการค้นหาตามธรรมชาติมาสู่ Intel (คำหลักสากล 3 ล้านคำต่อเดือนโดยคำค้นหาการนำทาง "Intel" คิดเป็นประมาณ 6% ของปริมาณการค้นหาทั่วไปทั้งหมดของเรา)

เนื่องจากการมองเห็นคีย์เวิร์ดไม่ได้ระบุไว้ในการวิเคราะห์ลดลงอย่างมาก แต่ถือว่าตนเอง “หงุดหงิดเล็กน้อย” ในระดับความเจ็บปวดและความทุกข์/ผลกระทบเท่านั้น

Natural Search ควรบูรณาการอย่างสมบูรณ์ภายในแต่ละองค์ประกอบของกรอบงานการตลาดดิจิทัล SEO ไม่ใช่สิ่งที่คุณ ทำ แต่เป็นสิ่งที่คุณทำเมื่อทุกอย่างถูกต้อง ควรเป็นส่วนหนึ่งของกรอบงานการตลาดดิจิทัลทั้งหมดของคุณ ไม่ใช่สิ่งที่ยืนอยู่คนเดียวในไซโลของตัวเอง

เนื้อหา → เผยแพร่/โปรโมต → การวัดผล → ข้อมูลเชิงลึก

“(ไม่ได้ระบุไว้) ไม่ได้ส่งผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดสำหรับเราในด้านข้อมูลเชิงลึกและการวัดผล”

ต้องการรวบรวมข้อมูลโพสต์ (ไม่ได้ให้)? เราจำเป็นต้องย้อนกลับแบบจำลองของเรา ไม่ได้ดูที่คำหลัก แต่ดูที่การเพิ่มประสิทธิภาพที่ระดับหน้า

กระบวนการของเราได้รับผลกระทบอย่างไรและเราปรับตัวอย่างไร

Ken Shults เข้ารับตำแหน่ง

การค้นหาช่วยให้เราเข้าใจผู้ชมได้ดียิ่งขึ้น (ปัญหาของพวกเขาคืออะไร พวกเขาค้นหาอะไร พวกเขากำลังพยายามแก้ไขอะไร) Intel ใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการค้นหาเพื่อแจ้งการตลาดแบบหลายช่องทาง รวมถึงเนื้อหา การค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย โซเชียล ดิสเพลย์ และการสนับสนุนช่องทางการขายปลีก

สำหรับ Intel กระบวนการค้นหาข้อมูลเชิงลึกเริ่มต้นด้วยการรวบรวมแนวคำหลักหลัก (พวกเขาใช้กระบวนการคลาวด์คำเพื่อทำสิ่งนี้)

– เครื่องมือวางแผนคำหลักของ Google เป็นแหล่งข้อมูลหลักสำหรับข้อมูลคำหลัก
– ข้อมูลจากเครื่องมือวางแผนคำหลักถูกเสริมด้วยข้อมูลการวิเคราะห์จากการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและการค้นหาทั่วไป จากนั้นข้อมูลนั้นจะถูกจัดประเภทเป็นระบบ "การค้นหารายเดือนตามหัวข้อ" เพื่อให้แสดงข้อมูลเชิงลึกและโอกาสได้ดียิ่งขึ้น

แล้ว…
มีการดำเนินการวิเคราะห์โอกาสทางการขายและช่องว่างประสิทธิภาพ การผสานรวมข้อมูลประสิทธิภาพการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและการค้นหาทั่วไปกับฉากหลังของคำหลัก/หัวข้อที่จัดหมวดหมู่เริ่มเผยให้เห็นช่องว่างระหว่างโอกาสและประสิทธิภาพ

ที่กล่าวว่า… ข้อมูลการค้นหาทั่วไประดับคำหลักเป็นข้อกำหนดในการสร้างมุมมองนี้ เนื่องจากเราไม่สามารถรับข้อมูลนี้จาก Google Analytics ได้อีกต่อไป เราจึงหันไปใช้รายงานทั่วไปและเสียค่าใช้จ่ายของ Google AdWords เพื่อรับข้อมูลคำหลักในการค้นหาทั่วไป เครื่องมือนี้มีคุณสมบัติที่ดี แต่ก็มีข้อเสียที่สำคัญบางประการเช่นกัน:

ข้อดี:
– การแสดงผลของคำหลักในการค้นหาทั่วไป/CTR
– การจัดอันดับเฉลี่ยของการค้นหาทั่วไปตามคำหลัก
– แบบบูรณาการจ่าย/ประสิทธิภาพโดยธรรมชาติโดยคำสำคัญ
– ความสามารถในการส่งออกคำหลักจำนวนมาก

จุดด้อย:
– การเชื่อมโยงบัญชีจำกัดเฉพาะบัญชี GWMT ระดับบนสุด
– ไม่มีการแบ่งส่วนข้อมูลตามหน้า
– จำกัดเฉพาะ Google
– ไม่มีตัวชี้วัดหลังการคลิก (การแปลง ฯลฯ)

ตัวเลือกเครื่องมือข้อมูลเชิงลึกของคำหลักอีกตัวหนึ่งคือ Google Webmaster Tools

ความพร้อมใช้งานของคำหลักดีขึ้นด้วยความละเอียดที่ก้าวหน้าในบัญชี GWMT ด้วยเหตุนี้ Intel จึงได้จัดตั้งบัญชี GWMT สำหรับไดเรกทอรีระดับบนสุดและไดเรกทอรีระดับที่สองจำนวนมากซึ่งมีบัญชี GWMT มากกว่า 250 บัญชีซึ่งสอดคล้องกับไดเรกทอรีต่างๆ

การดูแหล่งข้อมูลการวิจัยคำหลักห้าแหล่งและข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขานำเสนอ

แผนภูมินี้มีประโยชน์!

ส่วนที่สอง: ผลกระทบต่อการวัดผล

กลยุทธ์ที่สวยงามเพียงใดที่คุณควรดูผลลัพธ์เป็นครั้งคราว” Winston Churchill (คำพูดที่ยอดเยี่ยม!)

4 แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวัดผลที่ไม่มีวันตกยุค

– วัดสิ่งที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสนใจ
– ระบุสิ่งที่ใช้ได้ผล
– ค้นหาว่าทำไม
– ทำสิ่งที่ได้ผลมากขึ้น!

การรายงานที่เน้นสินทรัพย์:
เมื่อหลายปีก่อน Intel เปลี่ยนจากการรายงานที่เน้นคำหลักเป็นการรายงานที่เน้นเนื้อหา เพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมากขึ้น

รูปแบบการรายงานที่เน้นเนื้อหาเป็นหลักหมายความว่าแผนการวัดผลจะเริ่มต้นโดยการกำหนดส่วนไซต์ที่แคบและน่าสนใจ จากนั้นใช้ส่วนของไซต์ที่แคบเป็นจุดเน้นของการรายงานประสิทธิภาพ

พวกเขาทำเช่นนี้เพราะมุมมองโดยตรงและโดยอ้อมของกลุ่มเพจที่กำหนดไว้ของเพจทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเห็นภาพที่สมบูรณ์มากขึ้นของผลกระทบของการค้นหาทั่วไป

จำนวนการดูตามหน้าช่วยให้พวกเขาค้นพบเรื่องราวเพื่ออธิบายประสิทธิภาพและเป็นแนวทางในการสืบสวนที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ข้อมูลการมีส่วนร่วมที่ระดับหน้าช่วยให้พวกเขาปรับแต่งเนื้อหาและการเพิ่มประสิทธิภาพให้สอดคล้องกับความสนใจของผู้ค้นหา

การจัดไซต์ GWMT ให้สอดคล้องกับส่วนของไซต์ที่จัดสรรไว้จะให้ข้อมูลระดับการค้นหา Natural Search ระดับคำหลัก แต่เราสูญเสียข้อมูลการมีส่วนร่วมของคำหลักและมุมมองทางอ้อม

ซื้อกลับบ้าน…

ข้อมูลระดับคำหลักตามหน้าสามารถดูได้ผ่านอินเทอร์เฟซ GWMT และสามารถใช้เพื่อตรวจสอบหน้าเฉพาะ (แต่โปรดทราบว่าข้อมูล CTR และอันดับเฉลี่ยอาจไม่พร้อมใช้งาน)

มิติข้อมูล v. เมตริกการค้นหาทั่วไป v. ผลกระทบ

แผนภูมิที่มีประโยชน์อื่น!

การใช้เครื่องมืออย่าง BrightEdge เพื่อผสานรวมแพลตฟอร์มข้อมูล

Intel ใช้แพลตฟอร์ม BrightEdge เพื่อให้มีข้อมูลจาก Web Analytics, GWMT และข้อมูลการจัดอันดับคำหลักเป้าหมายทั้งหมดรวมอยู่ในสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการเดียวที่อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์

คำแนะนำขั้นสุดท้ายของ Intel…

ลดค่าใช้จ่ายและความทุกข์ที่เกิดจากคำหลักที่ไม่ได้ให้ไว้โดยใช้วิธีการวัดที่มีหน้าเว็บเป็นศูนย์กลางในการวัดและกำหนดค่า GWMT ให้สอดคล้องกับส่วนของไซต์