Hogyan készíti el a Fox Strategy ügynökség a Senuto tartalmi hiányelemzését?

A Fox Strategy egy wroclawi székhelyű internetes marketingügynökség. Tapasztalt szakemberek csapataként az önszerveződés szellemében dolgozunk. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy még hatékonyabban bekapcsolódjunk ügyfeleink belső folyamataiba, hogy jobban megértsük, hogyan működik a vállalkozásuk, és hogyan segíthetjük tevékenységünkkel őket a profittermelésben. Az ügyfél csapatának részei vagyunk, nem pedig külső, felbérelt tanácsadók.

Bár SEO-ként nőttünk fel, jelenleg teljes SEO, SEM és tartalommarketing szolgáltatásokat nyújtunk B2B cégek és webáruházak számára. Mi vagyunk a szerzői a Company Building Journal podcastnek, a Clever Marketing and Business Newsletter-nek, számos cikknek és e-könyvnek, valamint a Clever SEO és Ads Courses – online tanfolyamok kezdőknek és haladóknak. Lengyelországban a kevés cégek egyikeként Az App Store optimalizálásra és a podcastok SEO-jára is szakosodtunk. .

Ha szüksége van egy hatékony, e-marketingre épülő kampányra és támogatásra vállalkozása népszerűsítésében – mi segítünk!

Szeretne jobban megismerni minket? Hallgassa meg a Senuto podcast hatodik epizódját is, ahol arról beszélgetünk, hogyan dolgozunk a mindennapokban.

A Senutót a mindennapi munkánk során számos SEO tevékenységhez használjuk ügyfeleink számára. Az egyik ilyen a tartalmi hiányelemzés, amelyről mai cikkünkben olvashatsz. Olvassa el bátran a ????

Mi az a tartalmi réselemzés?

.
A tartalmi hiányelemzés egy olyan folyamat, amelynek célja, hogy megtaláljuk a weboldalon meglévő tartalmi hiányosságokat. A hézagok nem mások, mint kulcsszavak, amelyekre egy oldal nem jelenik meg a keresési eredményekben, pedig megjelenhetne. A forrástól függően találkozhat a kulcsszavas réselemzés kifejezéssel is. Mindkét esetben azonban ugyanarról a tevékenységről beszélünk, egy elemzésről, amelynek célja olyan kulcsszavak megtalálása, amelyekre egy oldal megjelenhetne a keresési eredményekben, de nem jelenik meg. A tartalmi réselemzést többféleképpen, különböző módszerekkel és eszközökkel végezheti.

Én személy szerint a SEO szempontjából a tartalmi réselemzés két fő módszerét különböztetném meg:

• Tartalmi réselemzés egyetlen aloldalra – ez lehet egy szolgáltatási oldal, kategória, cikk stb. Ebben az esetben arra összpontosítunk, hogy megtaláljuk azokat a kulcsszavakat, amelyekre ez az adott aloldal megjelenhet a keresési eredményekben, és ezekre optimalizáljuk. A do-optimalizálás alatt azt értem, hogy kibővítjük a tartalmat, és kitöltjük a hiányt a megtalált kulcsszavakkal. Ezt a módszert arra használjuk, hogy lehetőségeket keressünk a meglévő tartalom jobb optimalizálására.

.

• Globális tartalmi réselemzés – ennél a módszernél arra összpontosítunk, hogy olyan kulcsszavak teljes csoportjait keressük, amelyekre egy oldal nem jelenik meg a keresési eredményekben, pedig a témáját tekintve megjelenhetne. Ebben az esetben akár egy teljes domain-t is vehetünk, és elemezhetjük a konkurenciával szemben, hogy milyen kifejezésekre kellene megjelennie a keresési eredményekben. Ezzel a módszerrel elsősorban új tartalmakhoz keresünk ötleteket, de a meglévő tartalmak optimalizálására is használhatjuk.

.

Ezen kívül különbséget teszek a tartalmi hiányelemzés két célja között is:

• A tartalmi réselemzés célja olyan kifejezések megtalálása, amelyekre egy oldal egyáltalán nem jelenik meg a keresési eredményekben (úgy tekintjük, hogy ha egy kifejezés nem jelenik meg a TOP50-ben, akkor megfelel ennek a feltételnek), de megjelenhetne.

• Tartalmi hiányelemzés, amelynek célja azon kifejezések megtalálása, amelyekre az oldal a keresési eredményekben lejjebb jelenik meg, míg a konkurencia például a SERP-k első oldalán jelenik meg.

A fent bemutatott bontást e cikk és az általam elvégzett elemzés módszertana céljából hoztam létre. Természetesen különböző más módon is készíthetnénk bontásokat. Úgy gondolom azonban, hogy az általam alkalmazott elemzési módszerek alapján a javasolt lesz a legegyértelműbb.

A tartalmi réselemzés módszereit és céljait tetszés szerint keverhetjük is. .

I. példa: Tartalmi réselemzés egyetlen aloldalra, amelynek célja, hogy megtaláljuk mindazokat a kifejezéseket, amelyekre az aloldal egyáltalán nem jelenik meg a keresési eredményekben, mind azokat, amelyekre a 11-50. helyen jelenik meg, és a konkurens aloldalak ugyanezen kulcsszavakra a TOP10-ben szerepelnek.

II. példa: A teljes webhely tartalmi hiányosságainak elemzése, amelynek célja olyan kulcsszavak megtalálása volt, amelyekre a kategóriánk aloldalai egyáltalán nem jelennek meg a keresési eredményekben, míg a konkurens aloldalak a TOP10-ben szerepelnek.

III. példa: Tartalmi réselemzés az oldal blogrészlegére vonatkozóan, amelynek célja olyan kulcsszavak megtalálása, amelyekre a cikkek már a 11-50. helyen jelennek meg a keresési eredményekben, és a konkurens cikkek ugyanezen kulcsszavakra a TOP10-ben szerepelnek.

Az ilyen példákat még sokszorozhatnánk, de azt hiszem, már érti, mire gondolok. A cikk későbbi részében két példán keresztül ismertetem a tartalmi réselemzést. Melyek? Mindjárt megtudod.

Próbáld ki a Senuto Suite-ot 14 napig ingyen

Próbáld ki a Senuto Suite-ot 14 napig ingyen

Hogyan kell tartalmi réselemzést végezni?

.

Blogbejegyzés tartalmi réselemzése (pontos módszer)

.
Ebben az esetben egyetlen aloldal (egy blogtanácsadó cikk) elemzését feltételezem, abból a szempontból, hogy megtaláljuk azokat a kifejezéseket, amelyekkel érdemes lenne bővíteni a szöveget. Példaként a https://blog.decathlon.pl/sport/bieganie/jak-wybrac-buty-do-biegania-poradnik/. aloldalt választottam.

1. lépés: Határozza meg a cikkhez rendelt fő kulcsszót

.
Blogtartalmak esetében a legfontosabb kulcsszót általában a cikk címében találod meg. A Google Search Console vagy a Senuto URL-elemző moduljával azt is ellenőrizheti, hogy a szöveg milyen kifejezésekre jelenik meg már a keresési eredményekben, és ez alapján válassza ki a legrelevánsabb kulcsszót.

A fent említett cikk esetében a „hogyan válasszunk futócipőt” kifejezést tekintettem fő kulcsszónak, amely a cikk címében is szerepel. Ezen kívül az aloldal a TOP10 keresési találatok között jelenik meg, és a kifejezésre vonatkozó keresések havi átlagos száma 170.

Miután már kiválasztottuk a fő kulcsszavas kifejezést, továbbléphetünk a következő lépésre.

2. lépés: Azonosítsuk a cikkünk versenytársait a keresési eredményekben

.
Minden esetben tartalmi hiányelemzést végzünk a versenytársakkal szemben. Ennek célja ugyanis az, hogy megtaláljuk azokat a kifejezéseket, amelyekre a konkurens oldalak megjelennek a keresési eredményekben, az Ön oldala pedig nem. A konkurens domainek helyes meghatározása tehát a kulcsa annak, hogy az elemzést helyesen végezzük el, és a megfelelő következtetéseket vonjuk le belőle.

Megpróbálhatja manuálisan kiválasztani a versenytársakat úgy, hogy egyszerűen beírja a kifejezést a Google-ba, és előhívja a beírt lekérdezésre vonatkozó URL-ek listáját. Vagy használhatja a Senutóban elérhető TOP100 crawler modult, amely lehetővé teszi, hogy gyorsan előhívja a 100 legjobb keresési eredményt egy adott kifejezésre. Az elemzéshez szükséges adatok gyűjtése során az említett funkciót használtam, miközben már az Excelben történő feldolgozás során az aloldalak számát 20-ra korlátoztam (tartalmi hiányelemzésünk céljaira az első 20 aloldal tökéletesen elegendő lesz).

Mivel már készen állt az aloldalak listája, amelyek a TOP20-ban jelentek meg a „hogyan válasszunk futócipőt” lekérdezésre, áttekintettem a kézzel húzott URL-eket, és elutasítottam azokat, amelyek nem feleltek meg a lekérdezés szándékának (ebben az esetben a szándék alatt azt értem, hogy egy útmutató cikket szeretnék találni arról, hogy mire kell figyelni a futócipő kiválasztásakor). Végül csak egy aloldalt utasítottam el: az Allegro.pl kategóriaoldalt (az alábbi képernyőképen pirossal jelölve).

3. lépés: Keresse meg azokat a kulcsszavakat, amelyekre a versenytársai megjelennek a keresési eredményekben, az Ön aloldala pedig nem

.
Miután már van egy lista (jelen esetben 18) a fő kulcsszavas kifejezésünkre konkurens aloldalakról, meg tudom nézni, hogy a többi aloldal milyen más lekérdezésekre jelenik meg a keresési eredményekben. Ehhez visszamentem az URL-elemzés modulba, és ezúttal a korábban kiválasztott 18 konkurens aloldalra futtattam le az elemzést.

4. lépés: Adatfeldolgozás Excelben és a kulcskifejezések végleges kiválasztása

.
A következő lépés a fenti adatok Excelbe történő exportálása és feldolgozása lesz.

1. Kezdésként kizártam a listából azokat a kifejezéseket, amelyekre a cikkünk már megjelenik a keresési eredményekben (feltételezem, hogy csak vadonatúj kifejezéseket keresünk, nem érdekelnek azok, amelyekre már megjelenik a cikk). Ehhez az 1. lépés adatait használtam, vagyis azoknak a kifejezéseknek a listáját, amelyekre a https://blog.decathlon.pl/sport/bieganie/jak-wybrac-buty-do-biegania-poradnik/ aloldal a keresési eredmények TOP50-es listáján jelenik meg.

Így két táblázatot kaptam: A táblázat A – amely az összes versenytárs kifejezését tartalmazza és B táblázat – amely azokat a kifejezéseket tartalmazza, amelyekre az elemzett aloldalunk megjelenik. Ezután a SEARCH.VERTICAL függvény segítségével kizártam az A táblázatból azokat a kifejezéseket, amelyek a B táblázatban szerepelnek. Ebben a szakaszban további elemzéshez ki tudtam választani azokat a kifejezéseket is, amelyekre a szövegünk már megjelenik a keresési eredményekben, de további pozíciókban. A tartalmi hiányelemzésnek ez a megközelítése is jó, különösen olyan helyzetekben, amikor a tartalom már a kifejezések széles körére rangsorol, és az optimalizálás további szigorítására törekszünk. Ilyen esetben szűrhetjük az adatokat úgy, hogy az elemzésbe bevonjuk azokat a kifejezéseket, amelyekre a mi aloldalunk a TOP10-es keresési eredményeken kívül jelenik meg, a versenytársak aloldalai pedig a TOP10-ben. Ma azonban az olyan kifejezések megtalálására összpontosítunk, amelyekre az elemzett szöveg egyáltalán nem jelenik meg a TOP50 keresési találatok között.

Befejezve ezt a meglehetősen hosszú kitérőt, és visszatérve a kifejezések kész listájához, még 2 feltételezést vezettem be:

• kiegészítő kifejezéseket keresünk az optimalizáláshoz a konkurens domainek TOP10 keresési eredményeiben

.

• a 10-es és az alatti átlagos havi keresési volumennel rendelkező kifejezéseket elvetjük (ha hiánypótló lekérdezéseket keresnénk, akkor ezeket a kifejezéseket is felvehetnénk, de ebben az esetben a népszerűbb kulcsszavakra koncentrálunk)

.

Mindkét műveletet a táblázatban található adatszűrési mechanizmus segítségével végeztem el. Így előkészítve az adatokat átmásoltam egy új lapra, és a következő listát kaptam a kifejezésekről.

Mielőtt kiválasztanánk a cikkhez használandó kifejezések végleges listáját, még ellenőriznünk kell, hogy a domainünkön belül más aloldalak nem jelennek-e meg már a kiválasztott kifejezésekre, hogy kizárjuk azokat, amelyek a kannibalizáció jelenségéhez vezethetnek. Emlékeztetőül – korábban mindig egy URL-en operáltunk: https://blog.decathlon.pl/sport/bieganie/jak-wybrac-buty-do-biegania-poradnik/, miközben nem rendelkezünk adatokkal arról, hogy a kiválasztott kifejezéskészlethez milyen a többi aloldal láthatósága. Ezeket az adatokat többféleképpen is elő tudjuk hívni, többek között a Google Search Console-ból. A Senuto segítségével háromféleképpen is megtehetjük:

• Először – vizsgáljuk meg a teljes domain láthatóságát a Visibility Analysis modul segítségével, exportáljuk az adatokat Excelbe, és például a SEARCH.VERTICAL függvény segítségével ellenőrizzük, hogy a listánkban szereplő kifejezések megjelenítik-e más aloldalakat.

.

• Második – használja a TOP100 Crawler modult, és például a SEARCH.VERTICAL függvény segítségével ellenőrizze, hogy a TOP100 keresési eredmények között bizonyos kifejezések esetében szerepel-e a mi domainünk.

.

• Harmadik – adjunk hozzá kifejezéseket a pozíciókövetéshez a Monitoring modulban, és várjuk meg, hogy adatokat gyűjtsünk az egyes kulcsszavak keresési eredményekben elfoglalt pozíciójáról.

Én a harmadik módot használtam. Tehát hozzáadtam a kiválasztott, nyomon követésre szánt kifejezéskészletet, megvártam, amíg az adatok összegyűlnek, majd exportáltam őket Excelbe. A SEARCH.VERTICAL függvényt használva az egyes kifejezések pozícióira és az elemzett domain rangsorolt URL-jeire vonatkozó adatokat szembeállítottam a versenytársak aloldalairól korábban elkészített adatokkal. Ennek eredményeként a következő táblázatot kaptam:

A fenti adatokra pillantva első pillantásra látható, hogy a kifejezések egy tekintélyes csoportja már más aloldalak esetében is magas pozíciókban jelenik meg, és ezek használata egy blogcikken belül kannibalizációs jelenséget eredményezhet (bár tekintettel arra, hogy a blog külön aldomainen működik, a blog és a listázó oldalak azonos kifejezésekre történő optimalizálásának stratégiája indokolt lehet – de ez már egy külön cikk témája). Az elemzésbe bevonhatnám azokat a kifejezéseket is, amelyek lejjebb jelennek meg az oldalon, de akkor ismernünk kellene a kifejezéseket aldomainekhez rendelő és a tartalmat optimalizáló feltételezett stratégiát. Sajnos ebben az esetben ilyen információval nem rendelkezem, így biztonságosabb lesz azokra a kulcsszavakra koncentrálni, amelyekre az elemzett domain egyáltalán nem jelenik meg a keresési eredményekben. Tehát megszűrtük magunkat a táblázatban, hogy csak azokat a kifejezéseket jelenítsük meg, amelyekre a domainünk nem jelenik meg a TOP50 keresési eredmények között (0. pozíció). Ennek eredményeként a következő kifejezéscsoportot kaptuk:

Ezen a ponton az elemzés végére érünk, és kész listánk van azokról a kifejezésekről, amelyekkel érdemes lenne bővíteni a cikket. Egy ilyen listát viszont mindig érdemes kézzel ellenőrizni és szembeállítani az oldal tartalomkészítési stratégiájával. A fenti példában a „futócipő 200 zlotyig” kifejezés használata továbbra is megfontolandó. – ebben az esetben további elemzést kell végezni, és ellenőrizni kell, hogy nem lenne-e jobb, ha csak erre a kifejezésre külön cikket hoznánk létre, és a forgalmat erre irányítanánk.

Globális tartalmi hiányelemzés (gyors módszer)

.
Ebben az esetben feltételezem, hogy gyors tartalmi hiányelemzést kell végezni a teljes domainre vagy annak egy részére, például egy blogrészlegre. Ezúttal a webhely blogrészlegének elemzésével foglalkozom. Az elemzéshez a jysk.pl weboldal blogrészlegét választottam.

1. lépés: A versenytársak azonosítása a keresési eredményekben

.
A jysk.pl domain közvetlen versenytársaként két domain-t választottam: agatameble.pl és brw.pl.

2. lépés: A Senuto versenytárselemző moduljának segítségével válassza ki azokat a kifejezéseket, amelyekre a versenytársak megjelennek a keresési eredményekben, az Ön domainje pedig nem

.

Ehhez az elemzett domain esetében a pozíciótartományt 1 – 50, a konkurens domaineknél pedig 1 – 10 közötti tartományt állítottam be. Az összehasonlítás típusaként a, Versenytárs kulcsszavakat választottam. Így megtaláljuk azokat a kifejezéseket, amelyekre a konkurens domainek az 1 – 10. pozíciókban jelennek meg, és a mi domainünk egyáltalán nem szerepel az első 50 keresési eredmény között. Így előkészítve, exportáltam az adatokat Excelbe, és nekiláttam a feldolgozásnak. Ebben a szakaszban az előző esethez hasonlóan további elemzésre kiválaszthattam azokat a kifejezéseket, amelyekre a mi oldalunk már megjelenik a keresési eredményekben, de további pozíciókban. A tartalmi hiányosságok elemzésének ez a megközelítése is nagyon hasznos lehet, és érdemes használni. Ha például olyan kifejezéseket szeretnénk megtalálni, amelyekre versenytársaink a TOP10-es keresési eredményekben jelennek meg, de a mi domainünk a TOP10-en kívül helyezkedik el, akkor az alábbi képernyőképen látható beállításokat használhatjuk:

Így ki tudjuk húzni azokat a kulcsszavakat, amelyekre a mi domainünk a 11-50. pozíciókban jelenik meg, és mindkét versenytársunk domainje az 1-10. pozíciókban. A tartalmi réselemzésnek ez a megközelítése olyan helyzetekben hasznos, amikor olyan kifejezéseket keresünk, amelyeknek elméletileg a legnagyobb esélyük van arra, hogy a lehető legrövidebb időn belül a TOP10-be törjenek..

Ma azonban egy olyan helyzetet veszünk górcső alá, amelyben olyan kifejezéseket keresünk, amelyekre a domainünk egyáltalán nem szerepel a TOP50-es keresési eredmények között.

3. lépés: Adatfeldolgozás Excelben

.
Miután letöltöttük az adatokat az Excelbe, szemünk elé tárul egy ilyen nézet:

Ahogy az elején említettem – elemzésünk a blog szekcióra fog kiterjedni, nem pedig az oldal összes aloldalára (természetesen a teljes domainre globálisan is végezhetünk tartalmi hiányelemzést, míg e cikk céljaira a blogcikkek elemzésére koncentrálok). E célból mindkét konkurens domain esetében ellenőriztem (kézzel) a blogbejegyzések URL-struktúráit.

• A brw.pl esetében a blogbejegyzések URL-szerkezete a következő formájú: https://www.brw.pl/blog/tytuł-artykułu/

.

• Az agatameble.pl esetében a blogbejegyzések URL-szerkezete a következő formájú: https://www.agatameble.pl/inspiracje/tytuł-artykułu

.

Ennek a tudásnak a birtokában úgy szűrhetjük a táblázat eredményeit, hogy azok csak a https://www.brw.pl/blog/… és https://www.agatameble.pl/inspiracje/… kezdetű aloldalakra irányító kifejezéseket tartalmazzák.
Így megtaláljuk a legrelevánsabb blogkifejezéseket, amelyekre mindkét konkurens domain megjelenik a TOP10 keresési eredmények között, a mi domainünk pedig nem.

Az így elkészített adattábla birtokában létrehoztam egy pivot táblázatot ez alapján, amelyben az egyes blogbejegyzések URL-jeihez rangsoroló kifejezéseket rendeltem. Hozzáadtam egy oszlopot is, amelyben az összes olyan kulcsszóra vonatkozó keresések száma szerepel, amelyre az adott aloldal megjelenik. Ez alapján meg tudom határozni a szóban forgó blogbejegyzések maximális potenciálját.

A fenti adatok felhasználásával már könnyen meg tudom tervezni a blogbejegyzések témáit, és mindegyikhez kiválasztottam a versenyelemzés szempontjából releváns kulcsszavakat. A táblázat adatait úgy rendeztem, hogy azokkal a cikkekkel kezdjem, amelyeknél a TOP10-ben az összes kulcsszóra vonatkozó keresések száma a legmagasabb (azaz a legnagyobb a potenciális forgalmat hozó keresések száma).
Példa:.

A jelzett aloldalak esetében a havi átlagos keresések számából az összeg 740. A felsorolt kifejezéscsoport alapján létrehozhatunk például egy cikket a témával: Sötét konyhabútor – a legnépszerűbb összeállítások, és a cikk tartalmában használjuk a felsorolt kifejezéseket.

Összefoglaló

.
A tartalmi hiányosságok elemzését a tartalmi audit szerves részének tekintem a SEO érdekében. A versenyelemzés a SEO-erőfeszítések egyik legfontosabb szempontja (ha nem a legfontosabb, elvégre a SEO-erőfeszítések teljes stratégiája az adott lekérdezéscsoportokra vonatkozó SERP-elemzés eredménye). A tartalmi hiányosságok elemzése ötleteket ad arra vonatkozóan, hogyan lehet jobb tartalmakat létrehozni – amelyeknek esélyük van a keresési eredményekben elfoglalt magas pozíciókért és a lehető legszélesebb kifejezéskészleten való láthatóságért harcolni. Az ilyen típusú elemzés természetének megértésével Ön képes lesz jobb minőségű tartalmat létrehozni és lépést tartani a konkurenciával.

FAQ