Dahili linkleme: Bağlanacak en önemli sayfalar nasıl belirlenir?

Dış bağlantılar (geri bağlantılar), SEO'nuzu geliştirmek için sıklıkla bahsedilen iyileştirme alanlarından biriyse, dahili bağlantı genellikle gözden kaçar, ancak aynı zamanda önemlidir. Aslında, iyi bir iç bağlantı yapısı, çok rekabetçi sektörlerde tüm farkı yaratabilir.

Küçük bir site için önce bağlanacak en önemli sayfaları belirlemek nispeten kolay bir işse, binlerce hatta milyonlarca sayfaya sahip siteler ne olacak?

Bugünkü yazımda öncelik sayfalarını belirlemek için projenize uygulayabileceğiniz bir metodoloji anlatacağım.

Anahtar kelimelerimizin N-gram analizi

Öncelikle, ürün veya hizmetimizi aramak için en sık hangi anahtar kelimelerin kullanıldığını anlamamız gerekir. Daha önce bir Google Arama Konsolu raporu açtıysanız, muhtemelen birçok anahtar kelime yapısının var olabileceğini fark etmişsinizdir. Örneğin iki farklı şehir arasında uçak bileti almak için Lyon ve Barselona'yı ele alalım, aramalar şöyle olabilir:

• uçuş lyon barcelona
• uçuş lyon barcelona
• Ucuz uçuş lyon barcelona
• Vb.

Bu tür çok sayıda anahtar kelime yapısına sahip olmak, seyahat endüstrisine özgü değildir ve muhtemelen kendi sektörünüzde de benzer bir duruma sahipsiniz.

Ancak analizlerimizi doğru bir şekilde yapabilmek için en çok hangi yapıların kullanıldığını bilmek önemlidir. Bunu nasıl yapabiliriz? Kendi Google Arama Konsolu verilerimizin n-gram analizini (anahtar kelime olarak kullanılan N kelime dizisi) gerçekleştirerek.

Bunun nasıl yapıldığını açıklamadan önce bir konuya açıklık getirelim: Google Search Console verileri ne yazık ki mükemmel değil.

[Örnek Olay] İş odaklı SEO, trafiği ve dönüşümleri nasıl artırır?

Yinelenen içeriği yönetmeye, site yapısını iyileştirmeye ve Googlebot davranışını analiz etmeye odaklanan başarılı bir SEO stratejisi sayesinde carwow bir işletme olarak büyüdü. İş yatırım getirisine dayalı bir SEO stratejisinden gerçek sonuçların nasıl gösterileceğini keşfedin.

Örnek olayı okuyun

sınırlamalar

Analizimize başlamadan önce, "sorgu" boyutunu eklediğinizde araç tarafından görüntülenen metriklerin, aşağıdakileri de dahil ederseniz görüntülenen toplamın yalnızca %30-50'sini (tam rakam sitenize bağlı olacaktır) temsil ettiğini bilmemiz gerekir. örneğin "sayfa" boyutu.

Başka bir deyişle: araç, boyutsal örneklemeden muzdariptir. Bu, Google Arama Konsolu tarafından döndürülen metriklerin, analiz ettiğiniz şeye (sorgular, sayfalar…) bağlı olarak farklı olacağı anlamına gelir. Bu verileri, herkesin aşina olduğu, maksimum 1000 elementi analiz etmenize izin veren arayüz yerine, API kullanarak yani mevcut tüm verilerle etkileşime girerek elde ettiğimi de belirtmeliyim.

Python ile çalışıyorsanız, resmi Google belgelerini okuyabilir veya daha da iyisi, size çok zaman kazandıracak bu kitaplığı kullanabilirsiniz. Kendim düzenli olarak kullanıyorum.

Bununla birlikte, Google Arama Konsolu, yalnızca en iyi bilinenleri belirtmek için SEMrush, SEObserver, Ahrefs veya Sistrix gibi diğer üçüncü taraf araçlardan hala daha ayrıntılıdır.

N-gramlarınızı elde etmek için metodoloji

N-gramlarınızı elde etmek için şu prosedürü izlemeniz gerekir:

Google Arama Konsolu verilerinizi indirin

Verilerinizi tek bir sektör için indirmeniz önemlidir. Sitenizin Uçuş bölümünün ve Tren bölümünün n-gramları muhtemelen farklı olacağından, verilerinizi karıştırırsanız, yalnızca en çok aranan sektör için geçerli n-gramlar elde edebilirsiniz.

Siteniz yeniyse veya nadiren ilk sayfada çıkıyorsa ek bir veri kaynağı kullanmanızı öneririm.

Değişkenleri kaldır

Bazı durumlarda, bu anahtar kelimelerdeki bazı öğeleri kaldırmanız gerekebilir. Örneğin, listemin yalnızca 4 anahtar kelime içerdiğini varsayalım:

• uçuş paris roma
• ucuz uçuş paris roma
• uçuş lyon barcelona
• Ucuz uçuş lyon barcelona

Değişkenler içeren yapılar şeklinde n-gramlar elde etmek istiyorum. Burada, örneğin, sadece şunu tutmak istiyorum: uçuş {{origin}} {{destination}} ve şehirler olmadan ucuz uçuş {{origin}} {{destination}} . Sizin durumunuzda, ürünlerinizin adını, boyutunu vb. değiştirmeniz gerekebilir… Sektörünüze bağlı olacaktır.

N-gramları hesaplayın ve arama hacimlerini alın

Tercih ettiğiniz sistemi kullanabilirsiniz: Benim durumumda, basit olma avantajına sahip olan ve normal bir bilgisayarda sahip olduğumuz veri miktarını (çökmeden) idare edebilen Python kullanıyorum.

 #ithalat kitaplıkları
koleksiyonları içe aktar
nltk'yi içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
pandaları pd olarak içe aktar

#benzersiz anahtar kelimelerin bir listesini oluşturun
list_of_keywords = rapor['sorgu'].tolist()

#bu anahtar kelimelerde bulunan kelimelerin bir listesini oluşturun
list_of_words_in_keywords = [list_of_keywords içindeki x için x.split(" ")]

#en yaygın olanları say
sayımlar = koleksiyonlar.Sayaç()
list_of_words_in_keywords içindeki ifade için:
  counts.update(nltk.ngrams(ifade, 1))
  counts.update(nltk.ngrams(ifade, 2))

İçeriğinizi analiz etmek ve Google Arama Konsolunda (henüz) görünmeyen bazı n-gramları keşfetmek için Oncrawl'ın yerel işlevini de kullanabilirsiniz.

Ardından, aşağıdaki gibi bir tablo elde etmek için bu yapıların her biri için arama hacimlerini almanız gerekir. Bu tablo en yaygın yapıları gösterir: sektörümüz için en yüksek gösterim sayısına sahip olanlar.

Bu aşamaya geçmek için iyi bir iş. Bu bilgiyi ne için kullanacağımızı bilmek istediğinizi söyleyebilirim. Cevap diğer bölümde

[Örnek Olay] İş odaklı SEO, trafiği ve dönüşümleri nasıl artırır?

Yinelenen içeriği yönetmeye, site yapısını iyileştirmeye ve Googlebot davranışını analiz etmeye odaklanan başarılı bir SEO stratejisi sayesinde carwow bir işletme olarak büyüdü. İş yatırım getirisine dayalı bir SEO stratejisinden gerçek sonuçların nasıl gösterileceğini keşfedin.

Örnek olayı okuyun

Arama hacimlerini çıkarma

Unutmayalım ki amacımız ilk olarak bağlantı kurulacak en önemli sayfaları tanımlamaktır.

Hangi sayfaların en yüksek potansiyel trafiğe sahip olduğunu anlamak için, her sayfa için en yaygın farklı anahtar kelime yapılarının arama hacimlerini almamız gerekir. Burada sadece arama hacmini dikkate alacağız; TO kavramı daha sonra gelecek!

Önceki adımın ne için olduğunu anlamaya başladınız mı? Verimlilik elde etmek için API kullanımı zorunludur. Çoğu ücretli çözüm olan birçok çözüm mevcuttur. DataForSEO kullanıyorsanız, 350.000 anahtar kelime için hacim elde etmek size 40€'dan daha ucuza mal olacak, bu yüzden önemli bir yatırımdan da bahsetmiyoruz.

Bu adımın sonunda, URL başına potansiyel hacme sahip bir dosyanız olacak. Bu, önceki adımda hesaplanan en yaygın n-gramların hacimlerinin toplamıdır.

verileri birleştirme

Bu aşamada açıkçası bu verileri sitemizin en önemli sayfalarına öncelik vermek için kullanamayız. Neden?

Hacim ve trafiği karıştırmayalım!

Bazı durumlarda, birinci sırada olsanız bile, TO'nuz yine de düşük olabilir. Bunun nedeni genellikle Google tarafından sayfanızın üzerinde görüntülenen reklamların ve SERP özelliklerinin sayısıdır. Burada, ilk Google öğesinin, kullanıcı ilk organik sonuca ulaşmadan çok önce, kullanıcının dikkatini güçlü bir şekilde çektiği bir hava durumu sorgusu örneği verilmiştir.

n-gram sınırlamaları

Uzun kuyruk anahtar kelimelerin önemi sektöre göre değişebilmektedir. İlk adımda korunmayan (veya Google Arama Konsolu tarafından gizlenen) yapılar yine de potansiyelin ilginç bir bölümünü temsil edebilir. Bu nedenle onları dahil etmeliyiz.

Her sayfanın önemi

SEO uzmanı olarak amacımız trafik oluşturmak değil, arama motorları üzerinden satış yapmaktır. Bu nedenle, mümkünse, bu analizi satış departmanınızdan gelen verilerle tamamlamanız çok önemlidir. Örneğin, satış marjıyla ilgili veriler, hangi URL'lere öncelik vermeniz gerektiğini belirlemenize yardımcı olabilir.

Tabloyu bir önceki adımın sonundan alalım ve ölçmek için yararlı olabilecek diğer verileri ekleyelim:

• Potansiyel maruz kalma (hacim / gösterimler)
• Gerçek trafik (oturumlar / tıklamalar)
• Gelir (dönüşüm oranı / marj / gelir)

Bu tablonun nasıl sunulacağına dair bir örnek:

Verileri ağırlıklandırma

Her farklı içeriği potansiyel maruz kalma, potansiyel trafik ve gelire göre sınıflandırmak için, bu öğelerin her birine ne kadar ağırlık vereceğinize karar vermelisiniz.

Standart yüzdeler öneremem; kendi durumunuza uygun yüzdeleri belirlemek size kalmıştır.

Standardizasyon

Lütfen sayfalarımızın her birinin önemini henüz tanımlayamadığımızı unutmayın. Daha önce elde ettiğimiz verileri ağırlıklandırarak elde ettiğimiz sonuç henüz geçerli değil.

Açıklama: Tanım olarak, gösterimler tıklamalardan ve oturumlardan daha yüksek olacaktır. Bu, özellikle düşük TO'ya sahip endüstriler için geçerlidir. Verilerimizi önceden işlemeden, gösterimleri aşırı (ve düşük ağırlıklı oturumlar) riske atarız.

Bu sorunu nasıl çözeriz? Verilerimizi standartlaştırarak! Bu süreç, sayısal değişkenleri ortak bir ölçekte (kaynak) karşılaştırılabilir olacak şekilde yeniden boyutlandırmamıza olanak tanır. Matematiksel manipülasyon yoluyla, nicel veri dağılımımız ortalama 0 değerine ve standart sapma 1'e sahip olacaktır.

Merak ediyorsanız, matematiksel formül aşağıdaki gibidir:

X_standard = standartlaştırılmış değer
X = başlangıç ​​değeri
μ = dağılımımızın ortalaması (ortalaması)
σ = dağılımımızın standart sapması

Bu formülü verilerinize uygulamak çok basittir:

Bu formülü, hesaplamanızda dikkate almak istediğiniz tüm verilere uygulayın. Bu kesinlikle bir metriğin aşırı yüklenmesi sorununu ortadan kaldıracaktır.

Puanın hesaplanması

Ağırlıklarınızı tanımladıktan ve standart değerlerinizi hesapladıktan sonra, önemini belirlemek için URL'lerinizin her birine bir puan atayabilirsiniz. Bu örnekte, her biri %25 oranında eşit ağırlıkta olan 4 metriğimiz var, ancak açıkçası başka sayılar da kullanabilirsiniz.

Bu nedenle, bu metodoloji, nesnel olarak en iyi olan bir URL'yi önce yerleştirmenize olanak tanır: daha düşük bir arama hacmi, ancak yüksek gösterimler ve her şeyden önce etkileyici bir TO.

Bu bilgilerle, dahili bağlantı yapınızı, arama hacmi gibi tek bir kritere dayandırmaktan çok daha kapsamlı ve alakalı bir şekilde tanımlayabileceksiniz. Bağlamak size kalmış:

• Ana sayfadan: en önemli sayfalar
• Bir kategoriden: söz konusu kategorinin en önemli sayfaları
• Ve benzeri.

Çözüm

n-gram metodolojisi verimlidir ve birçok projeye uygulanabilir olma avantajına sahiptir. Sadece sektörünüzün en önemli verilerini kullanarak uyarlamanız gerekiyor. Bazıları için yeni olabilecek matematiksel bir kavramın kullanılmasına (standartlaştırma) rağmen, elinizdeki araçlarla açıklamak ve uygulamaya koymak da kolaydır.

Sayfalarınızın potansiyeline ve sonuçlarına göre iç ağınızı oluşturmak için gerekli bilgileri size sağlayacaktır. Büyük siteler için elde edilmesi bazen karmaşık olan bir görev.

Tek yapmanız gereken uygulamak!