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Transmitindo insights de palavras-chave para não SEOs: uma abordagem visual


Explicando seo-6-questions-you-must-ask-yourself-393823" rel="noopener">pesquisa de palavras-chave para aqueles que não estão familiarizados SEO obter esteio pode ser um duelo.

As partes interessadas muitas vezes têm dificuldade em compreender o valor do SEO e, ao mesmo tempo, os SEOs lutam para legar os benefícios e as contribuições de forma eficiente.

Felizmente, existem estratégias disponíveis para os SEOs preencherem essa vácuo, empregando sua pesquisa de palavras-chave de forma mais estratégica e eficiente.

Oriente item explora uma abordagem visual para legar de forma eficiente os insights da pesquisa de palavras-chave com partes interessadas fora do setor de pesquisa.

Aproveitando recursos visuais exclusivos

As partes interessadas que não entendem de SEO podem não saber muito sobre palavras-chave de pesquisa, mas provavelmente entendem conceitos gerais de marketing, uma vez que funil de marketing e segmentos de público.

Você pode usar esse entendimento para explorar palavras-chave mais profundamente e produzir estratégias que se alinhem com esses termos de marketing mais amplos.

Um elemento crítico, mas frequentemente esquecido cá, é seo-guide-user-intent-429687" rel="noopener">intenção de pesquisa.

Você pode agrupar palavras-chave com base na intenção e produzir um gráfico de bolhas para simbolizar visualmente a posição de cada grupo de palavras-chave no funil de marketing, uma vez que no gráfico inferior.

Clusters de intenção de palavra-chaveClusters de intenção de palavra-chave

O gráfico mostra claramente o teor necessário para ajudar os pesquisadores em cada nível do funil de marketing. No universal, revela a urgência seo-308754" rel="noopener">conteúdo para diferentes estágios do funil.

Mas não se limita somente a isso; você também pode restringi-lo a tópicos específicos ou subconjuntos de palavras-chave. Isso permite uma estudo detalhada e uma melhor compreensão dos tipos específicos de teor necessários para cada tópico.

Pegar a visualização da intenção da palavra-chave supra e aprofundar o cluster “pneus para todos os climas” mostra que o teor de “Conscientização” deve ser produzido para atingir esses grupos de palavras-chave. Desbloquear esse insight significa que os SEOs podem atender às expectativas dos pesquisadores.

Clusters de intenções de palavras-chave – ConscientizaçãoClusters de intenções de palavras-chave – Conscientização

Esta visualização mostra uma vez que certas palavras-chave ajudam os usuários a continuar no funil de marketing e há mais ações que você pode realizar para otimizá-lo ainda mais.

As empresas costumam usar marketing-personas-394132" rel="noopener">personas do público ou segmentos em esforços de marketing mais amplos. Integrar esse conhecimento é vital para uma notícia eficiente, mormente com stakeholders focados em procura paga, já que comumente associam palavras-chave a segmentos de público.

Da mesma forma, ao utilizar Bate-papoGPTos SEOs podem categorizar tópicos de palavras-chave com base nas personas do público, resultando em uma representação visual uma vez que esta inferior:

Tópicos de palavras-chave categorizados com base nas personas do públicoTópicos de palavras-chave categorizados com base nas personas do público

Oriente gráfico exibe o tamanho de vários tópicos e indica quais segmentos de público têm maior verosimilhança de se envolver com teor relacionado a esses tópicos.

Com esses recursos visuais, você está em uma posição mais possante para desenvolver estratégias de conteúdo e aprimore sua notícia com as partes interessadas fora do domínio de pesquisa.


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Uma vez que edificar o visual

A eficiência desses dois recursos visuais é inegável, embora exijam um esforço suplementar para serem desenvolvidos.

Cluster de intenção de palavra-chave

Os SEOs podem usar várias abordagens para edificar clusters de intenções de palavras-chave, mas descreverei o método mais direto e eficiente.

Para principiar, precisamos de mais do que somente dados de palavras-chave e volume de pesquisa para produzir esse visual. Especificamente, serão necessárias as 10 principais listagens orgânicas e uma pontuação de intenção de palavra-chave.

Uma pontuação de intenção de palavra-chave pode ser calculada de vários meios. Sugiro que você use uma utensílio de entrada que forneça a intenção da palavra-chave.

Ao produzir meus próprios recursos visuais, usei a API DataForSEO e atribuí uma pontuação para cada recurso SERP que apareceu em um SERP e, em seguida, calculei a pontuação média para cada palavra-chave.

Isso também pode ser feito em uma utensílio uma vez que o Semrush, transformando as intenções categóricas das palavras-chave em uma graduação numérica.

Ao atribuir um valor para cada intenção, selecione um valor mínimo que represente a intenção transacional e um valor supremo que represente a intenção informativa. Uma intenção combinada também pode ser calculada atribuindo um valor entre duas intenções.

Podemos produzir os clusters de intenções agora que um valor numérico foi estabelecido para a intenção da palavra-chave.

Ao coletar dados de listagens orgânicas da página 1, aproveitamos a lucidez do Google para produzir grupos de palavras-chave mais precisos e relevantes.

Para produzir os clusters, compile as listagens orgânicas de uma palavra-chave em uma lista e compare-a com outra lista de palavras-chave, acompanhando o número de páginas semelhantes que aparecem em cada lista.

Ao concluir esta estudo, estaremos em condições de edificar uma matriz de similaridade para todas as palavras-chave, idêntica ao exemplo inferior:

matriz de palavras-chavematriz de palavras-chave

Em seguida, crie os clusters e agregue todas as métricas associadas. Por meio de meus experimentos, descobri que estabelecer um limite de 4 ou 5 URLs semelhantes resultou em um cluster mais coeso.

Depois que todos os grupos de palavras-chave forem agregados junto com suas métricas, é hora de montar um gráfico de bolhas. Os dados neste ponto devem estar alinhados com os seguintes:

clusters de palavras-chave agregadasclusters de palavras-chave agregadas

Idealmente, cada cluster no gráfico de bolhas deve principiar com um valor 0 no eixo x, a menos que você esteja no processo de ajuste fino do visual para reduzir a sobreposição de bolhas.

Aconselho inicializar todos os clusters em 0 e fazer os ajustes necessários nos dados mal o gráfico de bolhas for gerado.

Esta lanço de ajuste fino é crucial. Sem ele, o visual pode tornar-se confuso e difícil de compreender. Para ver o impacto desta lanço, compare os exemplos inferior.

ajuste fino do visual do funilajuste fino do visual do funil

Em seguida o ajuste fino, o visual está completo e pronto para ajudar a legar o valor de palavras-chave específicas às partes interessadas fora do domínio de pesquisa.

Associe clusters de tópicos a personas do público

Se você puder acessar as personas ou segmentos do público da sua empresa, use essas informações para se alinhar melhor com as partes interessadas.

A integração de clusters de tópicos com personas do público oferece insights sobre o teor direcionado a cada público de uma empresa. Esses insights permitem que os SEOs identifiquem lacunas de teor e áreas potenciais de melhoria, equipando-os com os dados necessários para se comunicarem de forma mais estratégica.

Uma rápida estudo do gráfico inferior revela claramente que a empresa não está se envolvendo efetivamente com “Emma”. Conseqüentemente, ao ordenar a direção para a geração de teor porvir, eles podem utilizar esse insight uma vez que uma razão válida para produzir um teor que ressoe mais com “Emma”.

Associe clusters de tópicos a personas do públicoAssocie clusters de tópicos a personas do público

Semelhante à visualização do cluster de intenção de palavra-chave, existem várias maneiras de produzir leste gráfico. Vou compartilhar o método mais simples que encontrei.

Comece dando ao ChatGPT as personas do seu público e pedindo-lhe que resuma cada uma. Isso ajuda a prometer que o ChatGPT realmente os entenda.

Cá está um exemplo de prompt:

“Tenho uma lista de tópicos que gostaria que você categorizasse com base nas personas do público que irei fornecer e no seu conhecimento sobre cada tópico. Antes de principiar, escreva um parágrafo sobre cada persona para prometer que você as compreende muito. Logo darei a você a lista de tópicos para categorizar. Em seguida categorizar as palavras-chave, devolva-as em uma tábua que eu possa plagiar e grudar no Excel.

Pessoa 1:
NOME: INSERIR NOME DA PESSOA
DESCRIÇÃO: INSERIR DESCRIÇÃO DA PERSONA – RECOMENDADO >100 PALAVRAS
DEMOGRÁFICA:
IDADE: …
GÊNERO: …
LOCALIZAÇÃO:…
EDUCAÇÃO: …
RENDA: …
VIDA FAMILIAR: …
LUTAS: INSERIR LISTA DE LUTAS/PONTOS DE DOR
HOBBIES: INSERIR LISTA DE HOBBIES
VALORES: LISTA OS VALORES PESSOAIS DESTA PERSONA


Pessoa 2:
[INSERT PERSONA KNOWLEDGE]


Pessoa 3:
[INSERT PERSONA KNOWLEDGE].”

Ao produzir leste prompt, forneça ao ChatGPT detalhes abrangentes sobre cada persona. Isso ajuda a estabelecer o melhor entendimento verosímil das personas do público, o que pode ser verificado por meio dos resumos.

Depois de confirmar que possui uma compreensão precisa das personas, prossiga carregando a lista de tópicos de palavras-chave que requerem categorização.

Se tudo decorrer muito, o ChatGPT deverá gerar para você uma tábua separada por vírgulas e semelhante à seguinte estrutura:

Agrupamento de tópicos por público-alvo com ChatGPTAgrupamento de tópicos por público-alvo com ChatGPT

Em seguida, basta transferir a saída para o Excel e utilizar o recurso “Texto para Colunas” para dividir os dados de forma eficiente.

Depois que os dados forem coletados, converta os nomes dos públicos em valores para o gráfico de bolhas. Logo, isto quer proferir que a Bretanha será agora representada pelo número quatro no eixo y.

Para tópicos atribuídos a dois ou mais públicos, calcule a média do número do público.

Um exemplo é o tópico “eficiência de combustível”, que foi categorizado para John e Emma, ​​por isso recebeu 2,5 uma vez que valor de público.

Depois de reunir todos os dados necessários, transforme os nomes do público em valores numéricos para o gráfico de bolhas.

Para ilustrar, a Bretanha será representada uma vez que o número quatro no sim-eixo. Para tópicos atribuídos a dois ou mais públicos, calcule a média dos números do público.

Tomemos, por exemplo, o tópico “eficiência de combustível”, atribuído a John e Emma, ​​resultando em um valor de audiência atribuído de 2,5.

Posteriormente, conte o número de assuntos atribuídos a cada público e atribua um valor numérico a cada tópico, indicando sua posição no eixo x. Os dados devem se parecer muito com o exemplo inferior:

Tópicos com valores numéricos atribuídosTópicos com valores numéricos atribuídos

Depois de reunir todos os dados necessários, os SEOs podem produzir um gráfico de bolhas usando o Excel.

Eles podem aprimorar o gráfico incorporando elementos visuais adicionais, uma vez que imagens de fundo ou gradientes, para delinear claramente segmentos para cada público-alvo.

seo-concepts-for-effective-stakeholder-communication">Visualizando conceitos complexos de SEO para uma notícia eficiente com as partes interessadas

Preencher a vácuo entre os conceitos de SEO e a compreensão das partes interessadas é reptante, mas crucial.

Com agrupamentos de intenções de palavras-chave e gráficos de persona do público, os SEOs têm uma maneira simplificada e visual de transmitir conceitos complexos.

Usando os recursos visuais discutidos neste item, você pode abordar as partes interessadas com insights de teor mais estratégicos que se alinham com conceitos familiares.

As opiniões expressas neste item são do responsável convidado e não necessariamente do Search Engine Land. Os autores da equipe estão listados aqui.

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