Dự báo cơn bão từ google

Nhà phân tích Bobby Lyons giải thích phương pháp của ông để đánh giá tác động của bản cập nhật thuật toán của Google và sử dụng những hiểu biết này để khám phá cơ hội cải tiến.

Một người bạn tốt của tôi và thực sự là chuyên gia SEO tốt nhất mà tôi đã có đặc quyền làm việc, Gregory Gromov, đã từng đề cập đến các cập nhật và thử nghiệm về thuật toán của Google như là "cơn bão Google". Cụm từ đã được đặt ra đã làm nên mọi thứ trên thế giới. Per Gregory, một chương trình SEO vững chắc cung cấp chấn lưu để chống lại cơn bão, nhưng nếu một cơn bão tràn vào và lật bạn qua ... tốt, đó là thời gian để phải tàu.

Cập nhật thuật toán của Google thực sự là một cơ hội hiếm có. Trong một số trường hợp, nó có vẻ như là một cơn ác mộng hơn là một giấc mơ trở thành sự thật, sự hiểu biết làm thế nào để tận dụng sự kiện này là chìa khóa để thành công trong SEO - và khi chương trình của bạn phát triển, bạn sẽ mong chờ cập nhật.

Sau đây là một quá trình tôi đã sử dụng trong nhiều năm để đánh giá các cập nhật của Google ở ​​cấp độ trang web để thu thập các cơ hội mới để cải tiến và xác định những gì đã làm việc. Đây là phân tích cấp hai sau khi tôi đã xem xét các mẫu liên quan đến tiêu đề trang, mô tả meta và thẻ H1.

Bước đầu tiên trong phân tích này là thiết lập tiến trình cập nhật. Công cụ Tìm kiếm Đất đai thường xuất bản thông tin một cách nhanh chóng khi bản cập nhật được xác nhận, vì vậy nên dễ dàng nhận được phạm vi ngày gần đúng. Khi bạn có một phạm vi ngày, hãy bắt đầu với Google Search Console (GSC) đang chạy so sánh trong phạm vi ngày trên các trang trên cùng và xác định ngày tác động.

Sau khi thiết lập ngày bắt đầu tác động xấp xỉ, lấy hai tuần trước ngày và hai tuần kể từ ngày chuyển tiếp. Xuất dữ liệu ra Excel, và thêm một cột tính sự thay đổi vị trí giữa hai tuần. Tôi muốn nhìn vào sự thay đổi tích cực trước; Do đó, sau khi tạo cột tính được tính, hãy lọc giá trị lớn hơn 0.

Lưu ý: Dữ liệu được trình bày là dữ liệu mẫu được biên soạn cho mục đích trình diễn; Dữ liệu không phải từ một miền trực tiếp.

Khi chúng tôi tiếp tục quá trình, chúng tôi sẽ kéo dữ liệu từ nhiều nguồn và sau đó kết hợp các nguồn dữ liệu để tạo thành một cái nhìn đầy đủ về tất cả các điểm dữ liệu quan trọng của SEO. Tuy nhiên, trước khi chúng tôi chuyển sang bước tiếp theo, chúng tôi nên tự xem lại dữ liệu GSC để xem mô hình có tồn tại hay không.

Xác định các mẫu yêu cầu các trang có các chỉ số tương tự. Thêm bộ lọc cho phạm vi thay đổi nằm ngoài biến thể bình thường của bạn. Ví dụ: nếu vị trí trung bình của trang web cho các trang có giá trị cao của bạn di chuyển lên hoặc xuống giữa 0,1 và 0,3, như tiêu biểu cho xếp hạng trang 1, sau đó thêm một bộ lọc vào cột thay đổi của bạn vượt quá biến thể bình thường. Với mục đích trình diễn của tôi, chúng ta sẽ xem xét các khoảng từ 0,5 đến 0,99. Một vị trí nửa vị trí thay đổi cho vị trí một trang là quan trọng trong khung thời gian hai tuần.

Bây giờ chúng ta có một bộ dữ liệu để phân tích, chúng ta muốn lấy một mẫu các trang có các chỉ số tương tự. Các trang có vị trí tương tự

Xem xét riêng dữ liệu GSC trong cuộc trình diễn này đã không mang lại kết quả. Vị trí thay đổi trong phạm vi tích cực trong tập dữ liệu của chúng tôi không có các phần tử dữ liệu chung trên toàn bộ. Sự biến đổi CTR là đáng kể, điều này cho chúng ta biết sự biến động tích cực không phải là kết quả của sự thay đổi trọng lượng trong thuật toán liên quan đến CTR ... cho đến bước tiếp theo.

Bước tiếp theo là sử dụng trình thu thập thông tin mà bạn chọn. Tôi thích Screaming Frog do tốc độ thu thập dữ liệu. Sao chép và dán vào tài liệu văn bản danh sách URL của bạn nằm trong phạm vi thay đổi mà bạn đang phân tích, sau đó thực hiện thu thập dữ liệu trên các URL sử dụng tùy chọn danh sách trong Screaming Frog.

Đối với vượt qua này, chúng tôi tập trung vào các phần tử dữ liệu từ thu thập dữ liệu so với các phần tử dữ liệu meta như mô tả, tiêu đề và v.v. Ý tưởng ở đây là chỉ cần tìm kiếm dữ liệu tương đồng nổi bật. Chúng tôi đang tìm kiếm những điểm nổi bật rõ rệt. Hiếm khi nào bạn sẽ tìm thấy điểm dữ liệu chính xác mà bạn đang tìm kiếm để tương quan với vị trí thay đổi trong bước này. Thông thường, nó là thông qua toàn bộ quá trình mà chúng ta tìm thấy nhiều điểm dữ liệu tương quan.

Trong ví dụ này, tôi tìm thấy một vài tương quan liên quan đến kích thước trang và thời gian phản hồi. Tôi biết rằng thu thập thông tin này chỉ bị cô lập với nhóm các URL được cải thiện trong phạm vi vị trí một nửa, vì vậy những mối tương quan này rất quan trọng để đặt ở bên cạnh. Bây giờ tôi đang ở điểm tôi muốn xem hình ảnh đầy đủ của các URL này.

Hoàn thành hình ảnh yêu cầu xuất dữ liệu số liệu tương tác xuất khẩu từ gói phân tích của bạn. Google Analytics cung cấp chế độ xem này trong báo cáo Trang Đích dưới Nội dung Trang web. Nếu bạn đang sử dụng Google Analytics, hãy xuất dữ liệu từ báo cáo Tốc độ Trang -> Báo về Thời gian Trang. Đối với dữ liệu này, chúng tôi chỉ có thể sử dụng hai tuần kể từ ngày thay đổi.

Việc có được chế độ xem đầy đủ dữ liệu đòi hỏi phải hợp nhất các nguồn dữ liệu. Vấn đề với việc hợp nhất dữ liệu là Google không sử dụng định dạng giống nhau cho các URL trên Google Analytics và Google Search Console. May mắn thay, có một công cụ miễn phí để chuẩn hóa các URL. Đơn giản chỉ cần lấy bản sao và dán các URL từ GSC và Screaming Frog vào công cụ này, và nó sẽ tách các URL xuống đến trang gốc:

Sao chép và dán các URL bị xóa vào bảng tính Excel cho GSC và Screaming Frog.

Nếu bạn đang làm việc với bộ dữ liệu nhỏ hơn và / hoặc chỉ thích làm việc trực tiếp hơn trong Excel, bạn có thể sử dụng công thức sau với một số điều chỉnh nhỏ để tách URL đầy đủ xuống trang:

= RIGHT (A3, LEN (A3) -FIND ("/", A3, TÌM ("//", A3) +2))

Kết hợp dữ liệu đòi hỏi liên kết bảng tính và thực hiện vlookup - hoặc những gì tôi thích là sử dụng một công cụ cơ sở dữ liệu. Với bộ dữ liệu lớn hơn, bạn có thể sử dụng Truy cập và kết hợp dữ liệu một cách nhanh chóng. Sử dụng URL làm cột tham gia, bạn có thể tạo một bảng tính với tất cả các yếu tố dữ liệu cốt lõi mà bạn cần để tìm mối tương quan.

Ngoài việc đánh giá dữ liệu, các URL có điểm dữ liệu tương tự cần được đánh giá ở cấp trang. Ví dụ: nội dung có ở trang tương tự tỷ lệ và nếu đánh giá của khách hàng hoặc Hỏi & Đáp có mặt, liệu chúng có trong các trang tương tự có khối lượng tương tự không?

Ghi lại tất cả các số liệu tương quan để chúng ta có thể xác nhận tính tương quan sau. Trong dữ liệu mẫu ở trên có một mối tương quan quan trọng mà chúng tôi sẽ muốn điều tra.

Kết luận chúng ta có thể rút ra ở đây là các trang đã nhận được một tác động tích cực đáng kể tất cả đều có hai điểm dữ liệu tương quan. Thời gian tải trang xuống dưới bốn giây và tỷ lệ thoát xuống dưới 33 phần trăm.

Bước cuối cùng trong dự án phân tích này là lọc dữ liệu cho thay đổi tiêu cực và đánh giá các trang có vị trí suy giảm đáng kể và xác nhận lý thuyết rằng thời gian tải trang và tỷ lệ thoát trở đã vượt quá các giá trị từ bộ dữ liệu thay đổi tích cực. Nếu dữ liệu chứng minh các số liệu tiêu cực nằm ở cuối đối diện của quang phổ, bạn sẽ biết chính xác những gì bạn cần làm để đưa các vị trí phủ định lên và cải thiện các trang cải tiến sau khi cập nhật thuật toán thậm chí còn hơn nữa.

Cập nhật chất lượng là một goldmine cho SEO cải tiến. Lần tiếp theo, bản cập nhật đã được kiểm tra cuộn ra, chạy phân tích và tìm ra các viên ngọc ẩn.