Bazı popüler anahtar kelime araştırma araçlarının sonuçlarının Google Search Console‘un sağladığı bilgilere göre nasıl yığıldığını hiç merak ettiniz mi? Bu makalede, Google Arama Konsolu (GSC) arama analitiğindeki önemli anahtar kelime araştırma araçlarına ve Google’dan neler çıkarabileceğinize yönelik verilerin karşılaştırılması ele alınmaktadır.
Bir bonus olarak, ilgili aramaları ve kişileri de bu makalenin sonundaki kodu kullanarak Google arama sonuçlarından arama sonuçları elde edebilirsiniz.
Bu makale, yalnızca yedi web sitesindeki verileri içerdiğinden, bilimsel bir analiz anlamına gelmemektedir. Emin olmak gerekirse, biraz kapsamlı veri topladık: ABD ve İngiltere’den web sitelerini ve farklı dikeyleri seçtik.
prosedür
1. Sektörleri çeşitli web sitesi dikeylerine göre tanımlayarak başladı
Biz kullanılan Similarweb en kategoriler gruplaşmalar tanımlamak ve aşağıdaki kategorileri seçilmiş:
- Sanat ve Eğlence.
- Otomobiller ve araçlar.
- İşletme ve endüstri.
- Ev ve bahçe.
- Rekreasyon ve hobiler.
- Alışveriş yapmak.
- Referans.
Web sitemizin bir örneğinden anonimleştirilmiş veriler çektik ve arama motoru optimizasyonu uzmanlarından (SEO) Aaron Dicks ve Daniel Dzhenev’den görünmeyen veriler elde ettik . Bu ilk keşifsel analiz, niceliksel ve niteliksel bileşenleri içerdiğinden, bir analizi ölçeklemek için gerekli tavizleri vermek yerine süreci ve nüansı anlamak için zaman harcamak istedik. Bu analizin , hangi aracın kendi dikeylerine daha iyi uydurabileceği konusunda daha bilinçli bir karar vermek için şirket içi SEO’lar için kaba bir metodolojiye yol açabileceğini düşünüyoruz .
2. Her bir niş içindeki web sitelerinden elde edilen GSC verileri
Veriler, bir Jupyter dizüstü bilgisayar kullanılarak programlanarak ve Google Search Console’dan edinildi.
Jupyter notebook’lar, günlük olarak Arama Analitiği API’sından web sitesi düzeyinde veri elde etmek için canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve anlatı metni içeren belgeleri oluşturmanıza ve paylaşmanıza olanak tanıyan açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Google’ın web arayüzü.
3. Her web sitesi için tek bir dahili sayfanın toplanan sıralanma anahtar kelimeleri
Ana sayfalar, sayfanın gerçek içeriğiyle alakalı veya olağan olmayan birçok anahtar kelime toplamaya eğilimli olduğundan, yerleşik ve performans gösteren bir dahili sayfayı seçtik ve sıralamanın sayfa içeriğiyle alakalı olma olasılığı daha yüksektir. Bu da daha gerçekçi, çünkü kullanıcılar belirli içerik fikirleri bağlamında anahtar kelime araştırması yapmaya eğilimliler.
Yukarıdaki resim, işletme ile ilgili çeşitli sorgular için ana sayfa sıralamasının bir örneğidir, ancak sayfanın içeriği ve amacı ile doğrudan alakalı değildir.
Marka terimlerini kaldırdık ve Google Search Console sorgularını ilk sayfa sonuçlarına sınırladık.
Son olarak, her sayfa için bir başlık terimini seçtik. “Baş terimi” ifadesi genellikle, yüksek arama hacmine sahip popüler bir anahtar kelimeyi belirtmek için kullanılır. Mutlak en yüksek arama hacmi olmasa da, nispeten yüksek arama hacmiyle terimleri seçtik. En fazla gösterime sahip sorgulardan, sayfayı en iyi temsil edeni seçtik.
4. Çeşitli anahtar kelime araçlarında anahtar kelime araştırması yaptınız ve ana terimi aradık
Daha sonra üç ana araçta anahtar kelime araştırması yapmak için önceki adımda seçilen baş terimini kullandık: Ahrefs, Moz ve SEMrush.
“Arama önerileri” veya “ilgili aramalar” seçenekleri kullanıldı ve araç, önerilerin başa göre ne kadar ilgili olduğuna dair bir ölçüt belirleyip belirlemediğine bakılmaksızın geri gönderilen tüm sorgular saklandı.
Aşağıda, her bir araçtan elde edilen sonuçların sayısını listeledik. Ayrıca, her bir ana dönem için (ülkeye göre) Google aramalarından “kullanıcılar için de arama yap” ve “alakalı aramalar” ifadesini çıkardık ve Google’ın ücretsiz olarak verdiği şeylerin bir özetini vermek için sonuç sayısını ekledik.
Bu sonuç 5,000’den fazla sonuç verdi! 1,001’e kesildi, bu maksimum işlenebilir ve azalan hacme göre sıralanır.
Her bir araç için verilen ortalama anahtar kelime sayısını derledik:
5. Verileri işledik
Daha sonra, her bir kaynak ve web sitesi için sorguları, sözcükleri kendi kök formlarına dönüştürmek için bazı dil işleme teknikleri kullanarak (örn. “Koşmaktan” koşmak), “a”, “the” ve “gibi” gibi yaygın sözcükleri kaldırdık. ve, ”genişletilmiş kasılmalar ve sonra kelimeleri sıraladı.
Örneğin, bu süreç “Raleigh’teki SEO ajanslarını” Raleigh SEO ajansına dönüştürecektir. Bu genellikle önemli kelimeleri tutar ve bunları benzer sorguları karşılaştırabilmemiz için sıraya koyar.
Daha sonra, benzersiz terimlerin sayısını, araç tarafından döndürülen toplam terim sayısına bölerek bir yüzde oluşturduk. Bu, araçlarda ne kadar fazlalık olduğunu bize anlatmalıdır.
Ne yazık ki, anahtar kelime araştırma araçlarında da sorun yaratabilecek yazım hatalarını hesaba katmaz, çünkü sonuçlara fazladan hamle (gereksiz, istenmeyen sorgular) eklerler. Yıllar önce, web sitesi sayfalarındaki terimlerin ortak yazım hatalarını hedeflemek mümkündü. Bugün, arama motorları yanlış yazılsa bile yazdıklarınızı anlamak için gerçekten iyi bir iş çıkarmaktadır.
Aşağıdaki tabloda SEMrush, arama önerilerinde en yüksek oranda benzersiz sorguya sahipti.
Bu önemlidir çünkü 1000 anahtar kelime yalnızca yüzde 70 benzersizse, 300 anahtar kelimenin temel olarak gerçekleştirmekte olduğunuz görev için benzersiz bir değeri yoktur.
Ardından, çeşitli araçların bu performans gösteren sayfaları bulmak için kullandığı sorguların ne kadar iyi olduğunu görmek istedik. Daha önce benzersiz, normalize edilmiş sorgu ifadelerini aldık ve araçların sonuçlarında GSC sorgularının yüzdesine baktık.
Aşağıdaki grafikte, her bir araç için ortalama GSC kapsamına ve Moz’ın burada daha yüksek olduğuna dikkat edin, büyük olasılıkla çoğu baş terimi için 1000 sonuç döndürdüğü için. Tüm araçlar, Google’dan alıntılanmış ilgili sorgulardan daha iyi performans gösterdi (Aynı şeyi yapmak için makalenin sonundaki kodu kullanın).
Vektör uzayına girme
Önceki analizi yaptıktan sonra, çeşitli araçlardaki varyasyonları görsel olarak incelemek için normalleştirilmiş sorgulama öbeklerini vektör uzayına dönüştürmeye karar verdik.
Vektör uzayına atama, t-dağıtımlı Stokastik Komşu Gömme (TSNE) olarak adlandırılan bir Python kütüphanesi kullanılarak boyutsallık (x ve y koordinatları) oranında azaltılmış önceden eğitilmiş kelime vektörleri denen bir şey kullanır. Buna aşina değilseniz endişelenmeyin; Genel olarak, sözcük vektörleri, sayıların, anahtar kelimelerin içsel anlamını temsil ettiği şekilde sayılara dönüştürülen kelimelerdir.
Kelimeleri sayılara dönüştürmek, sözcükleri işlememize, analiz etmemize ve sıralamamıza yardımcı olur. Semantik değerler bir koordinat düzlemi üzerine çizildiğinde , çeşitli anahtar kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğuna dair net bir anlayış elde ederiz . Birbirinden uzak olan noktalar daha az ilişkili olacakken, birlikte gruplandırılmış puanlar daha anlamlı olacaktır.
Alışveriş yapmak
Bu, Moz’ın 1000 sonuç döndüren bir örneğidir, ancak arama hacmi ve arama motoru anahtar kelime varyasyonları çok düşüktür. Bu büyük olasılıkla, sözlüğün anlamına daha fazla uymaya çalışmak yerine, belirli sözcüklerle anlamsal olarak eşleşen Moz’in neden olduğu muhtemeldir. Moz’un Russ Jones’dan Moz’nın ilgili cümleleri nasıl bulduğunu daha iyi anlamasını istedik:
“Moz, ilgili terimleri bulmak için birçok farklı yöntem kullanıyor. Benzer sayfalara sahip anahtar kelimeleri kendileri için sıralayan bir algoritma kullanıyoruz, ifadeyi kurucu sözcüklere ayıran ve ilgili kelimelerin ilgili ifadeleri üreten vb. Kombinasyonlarını bulan başka bir ML algoritması kullanıyoruz. Bunların her biri farklı amaçlar için faydalı olabilir. çok yakın veya teğet konular isteyip istemediğinize dair. Bir anahtar kelime için sıralamalarınızı iyileştirmek mi istiyorsunuz, yoksa hala alakalı olan hakkında yazmak için yeterince farklı anahtar kelimeler bulmak mı istiyorsunuz? Moz Explorer tarafından döndürülen sonuçlar, bu dengeyi bozma girişimlerimiz. ”
Moz, anahtar kelime eşleşmelerinin hassas bir şekilde ayarlanması için bir filtrenin yanı sıra güzel bir alaka düzeyi ölçümü de içeriyor. Bu analiz için, sadece varsayılan ayarları kullandık:
Aşağıdaki resimde, sorguların grafiği, her anahtar kelime satıcısı tarafından koordine düzlemine dönüştürülenin ne olduğunu gösterir. Konum ve gruplamalar, anahtar kelimelerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğuna dair bazı bilgiler verir.
Bu örnekte, Moz (turuncu), çeşitli anahtar kelimelerin önemli bir bölümünü üretirken, diğer araçlar çok daha azını (yeşilde Ahrefs) seçmiş ancak ilk konuyla daha çok ilişkilidir:
Otomobiller ve araçlar
Moz ve Ahrefs’in bu yüksek hacimli dönem için oldukça iyi bir kapsama sahip olduğunu görebilirsiniz. Moz, Google Play Console’daki gerçek şartların yüzde 34’ünü eşleştirerek kazandı. Moz, Ahrefs’in sahip olduğu sonuç sayısını (neredeyse varsayılan olarak) ikiye katlamıştı.
SEMrush, geniş bir faydalı çeşitliliğe sahip bir konu için 35 soruyla buradaydı.
Daha büyük gri noktalar , Google Search Console’dan daha fazla “ temel gerçek ” sorgusunu temsil eder . Diğer renkler kullanılan çeşitli araçlardır. Örtülü renk içermeyen gri noktalar, çeşitli araçların eşleşmediği sorgulardır.
İnternet ve telekom
Bu arsa ilginçtir ki SEMrush diğer sonuçlarda 50-200 aralığından yaklaşık 5,000 sonuca sıçramıştır. Ayrıca, bu sayfanın yeni bir sayfa için kullanıcı sorgularını anlamak için neyin gereksiz olduğunu veya bu sayfanın yeni bir sayfa için ne anlama geldiğinin gereksiz olduğunu gördük.
Çoğu araç, başa yakın bir şekilde gruplandırılmışken, SEMrush (muşmü-pembeli), Google Grupları Ayrıca Arama belirli gruplarda bulunsa bile, potansiyel olarak daha fazla ilgisiz sayıda nokta ürettiğini görebilirsiniz.
Genel
Burada, sayfanın şu an için sıralanmadığı ilginç bir terimler gruplandırması (siyah daireler tarafından belirtilen gruplamalar) bulmak için bir örnek verilmiştir. Verileri incelerken, bu sayfa için sağdaki gruplandırmayı anlamlı bulduk:
İki siyah daire, metni bu şekilde çizerken ilgili sorguların gruplarını bulma yeteneğini görselleştirmeye yardımcı olur.
Analiz
Anahtar kelime araştırmasında deneyim sahibi olan arama motoru optimizasyonu uzmanları, hepsini yönetecek tek bir araç bulunmadığını bilir. İhtiyacınız olan verilere bağlı olarak, neyin peşinde olduğunuzu elde etmek için birkaç araca başvurmanız gerekebilir.
Aşağıda, inceledikten sonra, her bir araçtan genel izlenimlerim nitelikseldir:
- Sonuçların analizine ait analiz verileri ve sayıların benzersizliği.
- Gerçek kullanıcıların performans sayfaları bulmak için kullandıkları terimleri bulma olasılığı.
Moz
Moz, ham sonuç açısından etkileyici rakamlara sahip gibi görünüyor, ancak sonuçların genel kalitesi ve alaka düzeyinin birkaç durumda eksik olduğunu gördük.
Alaka düzeyi puanları ile oynarken bile, baştaki terim ile hiçbir şekilde ilgisi olmayan sorulara hızlı bir şekilde teğetler başlamıştı (yukarıdaki resimdeki “Nacho Libre” için Moz önerilerine bakın).
Bununla birlikte, Moz, özellikle daha küçük veya daha yeni sektörlerde çalışan SEO’lar için kapsamlı kapsama alanı nedeniyle çok kullanışlıdır. Birçok durumda, daha yeni trend olan konular için anahtar kelimeler bulmak son derece zordur, bu nedenle burada daha fazla anahtar kelime kesinlikle daha iyidir.
Seçilen alanlar için GSC’nin gerçek kullanıcı verilerine yönelik ortalama yüzde 64’lük kapsama alanı çok etkileyiciydi. Ayrıca, Moz’un sonuçları tavşan deliklerinden aşağıya doğru inerken, aynı zamanda çok doğru bir şekilde olma eğiliminde. Kapsamlılık için sadakat kaybına uğradılar.
Ahrefs
Ahrefs, net olarak ilgisiz soruların asgari miktarı ile birlikte, kapsamlı sonuçların güzel evlilikleri nedeniyle, kalite açısından benim favorimdi.
Satıcı başına en düşük ortalama bildirilen anahtar kelime sonucu sayısı vardı, ancak bu aslında SEMrush’un büyük aykırı olması nedeniyle yanıltıcıdır. Çeşitli aramalarda, içinden geçmek için çok fazla dağınıklık olmadan güzel bir terim dizisi döndürme eğilimindeydi.
Benim için en etkileyici olanı, popüler bir yere sahip bir ismi paylaşan özel bir niş ızgaraydı. Ahrefs’in sonuçları doğru noktada kaldı, SEMrush hiçbir şey döndürmedi ve Moz popüler konumla ilgili birçok anahtar kelime ile teğetlere gitti.
Ahrefs’in bir temsilcisi, araçlarının “arama önerileri” nin Google Autosuggest’ten veri kullandığını açıkladı. Şu anda Moz’ın yaptığı gibi gerçek bir öneri motoru yok. Ahrefs’ten “Aynı sırada yer alıyor” ve “Aynı terimlere sahip olmak” verilerini kullanmak, diğer araçlar tarafından döndürülen anahtar kelimelerin sayısıyla daha fazla eşleşecektir.
SEMrush
SEMrush genel olarak mükemmel kaliteyi sunarken, anahtar kelimelerin% 90’ı benzersizdi. Ayrıca, GSC’den gelen sorguları eşleştirmek açısından Ahrefs ile aynıydı.
Bununla birlikte, geri dönen sonuçların sayısı bakımından en tutarsızdı. İnternet ve Telekom> Telekomünikasyon için 1000’den fazla anahtar kelime (aslında 5.000) elde etti, ancak GSC’deki sorguların yalnızca yüzde 22’sini kapladı. Başka bir sonuç için, alakalı anahtar kelimeleri iade etmemek tek sorun oldu. Bu çok küçük bir veri kümesidir, bu nedenle bunların anomaliler olduğu açık bir argüman vardır.
Google: İnsanların Aradıkları ve / İlgili Aramalar
Bu sonuçlar son derece ilgi çekiciydi, çünkü belirli bir ifade ile özel olarak ilgili olanların aksine, kullanıcıların belirli bir satın alma durumundayken yapacakları arama türlerini daha yakından eşleştirdiler.
Örneğin, “[dönem] duş perdesi” ararken “[term] tuvalet koltukları” geri döndü gibi.
Bunlar semantik bir bakış açısıyla ilişkisizdir, ancak ikisi de banyolarını yeniden tasarlayan biri ile ilgilidir ve benzerliklerin kullanıcı amacına dayandığını ve mutlaka anahtar kelimelerin kendilerine ait olmadığını öne sürmektedir.
Ayrıca, “kullanıcılar da arama” verileri, Google arama motoru sonuç sayfalarında (SERP) bireysel sonuçlara bağlı olduğundan, terimlerin arama sorgusuyla ilgili olup olmadığını veya daha fazla site bağlantısı gibi çalıştığını söylemek güçtür. tek tek sayfa ile ilgili.
Kod kullanılmış
Ne zaman Google Chrome JavaScript konsolunda girilen bir Google arama sonuçları sayfasında Varsa, aşağıdaki hususlar çıktı, sayfa ve “İlgili aramalar” veri “İnsanlar da aramak”.
Aşşağıda Kodu kullanırken lütfen baş ve sondaki tırnak işaretlerini almayın..
” var data = {};
var out = [];
data.relatedsearches = [].map.call(document.querySelectorAll(“.brs_col p”), e => ({ query: e.textContent }));
data.peoplesearchfor = [].map.call(document.querySelectorAll(“.rc > div:nth-child(3) > div > div > div:not([class])”), e => {
if (e && !e.className) {
return { query: e.textContent };
}
});
for (d in data){
for (i in data[d]){
out.push(data[d][i][‘query’])
}
}
console.log(out.join(‘\n’))”
Buna ek olarak, her Türlü anahtar kelime olarak adlandırılan ve bu terimleri arama sonuçlarında yayınlayabilecek bir Chrome eklentisi vardır .
Sonuç
Özellikle kurum içi pazarlamacılar için, hangi araçların dikey olarak en çok hizalanmış verilere sahip olduğunu anlamak önemlidir. Bu analizde, küçük bir konuyla ilgili birkaç popüler araçtan bazı yararlar ve dezavantajlar sunduk. Kendi analizinizin temelini oluşturabilecek veya daha fazla iyileştirme sağlayacak ve SEO’lara bir araştırma aracı seçmenin daha pratik bir yolunu verebilecek bir yaklaşım sunmayı umuyoruz.
Anahtar kelime araştırma araçları, sürekli olarak gelişmekte olan ve tıklama verileriyle diğer veri kaynaklarının kullanımıyla yeni bulunan sorguları ekliyor . Bu araçlardaki fayda, içeriğimizin gerçek kullanıcı ilgisine nasıl daha iyi konumlandırılacağına ve döndürülen anahtar kelimelerin ham sayısına göre daha iyi anlaşılmamıza yardımcı olma yeteneklerine dayanmaktadır. Sadece her zaman kullanılan şeyi kullanmayın. Çeşitli araçları test edin ve onların faydasını kendiniz için ölçün.