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Uma alternativa melhor para pesquisa de palavras-chave


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A abordagem clássica para pesquisa de palavras-chave está desatualizada. Em vez de fazer um sprint de vez em quando, construa um universo de palavras-chave para explorar e conquistar.

Ao infinito e além

Um universo de palavras-chave é um grande conjunto que mostra as palavras-chave mais importantes no topo e fica em uma planilha ou banco de dados como o BigQuery.

Um universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.Crédito da imagem: Kevin IndigUm universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.

O objetivo é um pipeline de palavras-chave para a criação de conteúdo priorizado pelo impacto nos negócios.

Os Keyword Universes elevam os temas de maior impacto ao topo de uma lista, o que permite às empresas focar na capacidade de planejamento, como a quantidade de artigos publicados.

Um universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.Crédito da imagem: Kevin IndigUm universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.

Um grande problema em SEO é saber quais palavras-chave convertem em clientes antes de direcioná-las. O Keyword Universe mitiga esse problema por meio de um sistema de classificação inteligente.

Uma grande vantagem do Universo de palavras-chave em comparação com os sprints de pesquisa é que novas palavras-chave caem automaticamente em uma priorização natural.

Os SEOs podem pesquisar continuamente e lançar novas palavras-chave no universo, enquanto os escritores podem escolher palavras-chave da lista a qualquer momento. Colaboração fluida.

Um universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.Crédito da imagem: Kevin IndigUm universo de palavras-chave é um grande conjunto que revela as palavras-chave mais importantes.

Os universos de palavras-chave são principalmente relevantes para empresas que precisam criar conteúdo por conta própria, em vez de depender de usuários ou produtos. Eu os chamo de Integradores. Os culpados típicos são SaaS, DTC ou empresas editoriais, que não possuem uma estrutura pré-determinada para priorização de palavras-chave.

O oposto são os agregadores, que dimensionam o tráfego orgânico por meio de UGC ou inventário de produtos.

Exemplos são TripAdvisor, Uber Eats, TikTok e Yelp. O caminho da palavra-chave para agregadores é definido pelos tipos de página. Os tópicos alvo saem do produto.

O Yelp, por exemplo, sabe que “palavras-chave perto de mim”E padrões de consulta como“{negócio} em {cidade}” são importantes porque esse é o principal caso de uso para suas páginas de listagem local.

Os integradores não têm esse luxo. Eles precisam usar outros sinais para priorizar palavras-chave para impacto nos negócios.

Construir um universo de palavras-chave é um processo de três etapas:

Etapa 1: meu

A mineração de palavras-chave é a ciência de construir uma grande lista de palavras-chave e um fluxo de trabalho básico em SEO. A maneira clássica é usar uma lista de palavras-chave iniciais e colocá-las em rastreadores de classificação de terceiros para obter termos relacionados e outras sugestões. Esse é um bom começo.

Mas não ignore outras fontes valiosas de ideias de palavras-chave:

  • Conversas com clientes: terminologia e tópicos levantados pelos clientes.
  • Recursos SERP como PAAs e Google Suggest.
  • Search Console: palavras-chave que o Google tenta classificar, mas não tem o conteúdo certo, apresentam muitas impressões, mas poucos cliques.
  • Classificações dos concorrentes e palavras-chave de pesquisa paga.
As pessoas também pesquisam o recurso na resposta à pesquisaAs pessoas também procuram o recurso na resposta à pesquisa (crédito da imagem: Kevin Indig)As pessoas também pesquisam o recurso na resposta à pesquisa
Lista de palavras-chave pagas da Semrush para as quais uma empresa oferece lancesLista de palavras-chave pagas da Semrush para as quais uma empresa faz lances (Crédito da imagem: Kevin Indig)Lista de palavras-chave pagas da Semrush para as quais uma empresa oferece lances

O objetivo do primeiro passo é encher nosso Universo com tantas palavras-chave quanto pudermos encontrar. Não fique obcecado com a relevância. Essa é a Etapa 2.

Etapa 2: Alinhar

A etapa 2, classificar a longa lista de palavras-chave, é a base dos universos de palavras-chave. Acertar é instalar um poderoso sistema de priorização para sua empresa. Errar é perder tempo. Qualquer um pode criar uma grande lista de palavras-chave, mas é difícil criar filtros e mecanismos de classificação fortes.

A maneira tradicional de priorizar é por volume de pesquisa. Nós podemos fazer melhor do que isso. Na maioria das vezes, palavras-chave com maior volume de pesquisa convertem menos bem.

Como não sabemos quais palavras-chave são mais importantes para o negócio antes de segmentá-las, precisamos de parâmetros de classificação com base em sinais fortes.

Podemos resumir vários sinais para cada palavra-chave e classificar a lista por uma pontuação total. Foi exatamente isso que fiz com clientes como a Ramp, a startup fintech de crescimento mais rápido da história, para priorizar a estratégia de conteúdo.

Exemplo real de universo de palavras-chaveExemplo real de universo de palavras-chave (crédito da imagem: Kevin Indig)Exemplo real de universo de palavras-chave

Classificar consiste em definir um conjunto inicial de sinais e depois refiná-lo com feedback. Começamos atribuindo a cada sinal um peso com base em nossa melhor estimativa e refinando-o ao longo do tempo.

Sinais potenciais (nem todos precisam ser usados):

  • MSV (volume de pesquisa mensal).
  • KD (dificuldade da palavra-chave) / competitividade.
  • (MSV * KD) / CPC → Gosto de usar esta fórmula simples para equilibrar a demanda de pesquisa com competitividade e valor de conversão potencial.
  • Potencial de tráfego.
  • Conversões de pesquisa paga ou outros canais.
  • A palavra-chave é mencionada na conversa do cliente.
  • A palavra-chave faz parte de um tópico que converte bem.
  • Crescendo ou diminuindo o MSV.
  • O modificador de consulta indica que os usuários estão prontos para realizar ações como “comprar” ou “baixar”.

Atribuímos a cada sinal um peso de zero a 10 ou de zero a três, sendo o número mais alto o mais forte e o zero o mais fraco. A soma de todas as pontuações determina a classificação da lista. Palavras-chave com a pontuação total mais alta ficam no topo e vice-versa. Novas palavras-chave na lista seguem uma priorização natural.

Etapa 3: refinar

Os modelos ficam bons melhorando com o tempo. Como um LLM que aprende com o ajuste fino, precisamos ajustar nossa ponderação de sinal com base nos resultados que vemos. Podemos fazer o ajuste fino de duas maneiras.

Curiosamente, as conversões devem aumentar à medida que construímos novo conteúdo (ou atualizamos o conteúdo existente) com base no universo de palavras-chave. Caso contrário, os sinais de classificação terão o peso errado e precisamos fazer ajustes.

Outra forma de testar o sistema é uma análise instantânea: uma comparação das palavras-chave que atraem mais cliques orgânicos com as páginas que geram mais conversões com as palavras-chave no topo do Universo. Idealmente, eles se sobrepõem. Caso contrário, tente ajustar seus sinais de classificação até que eles se aproximem.

Pontas

1. É fácil perder a visão geral ao misturar palavras-chave que levaram a um novo conteúdo com palavras-chave que ainda não o fizeram. Mova as palavras-chave sobre as quais foram escritas para uma lista diferente e monitore as classificações em um rastreador de classificação de terceiros ao operacionalizar o universo de palavras-chave. Sugiro uma segunda aba em uma planilha ou outra tabela em um banco de dados.

2. Crie curvas de cliques personalizadas para cada tipo de página (artigo de blog, página de destino, calculadora, etc.) ao incluir projeções de tráfego e receita. Atribua a cada etapa do funil de conversão uma taxa de conversão, como visita → inscrição, e multiplique o volume de pesquisa por uma posição estimada na curva de cliques personalizada, taxas de conversão e valor de vida útil. Faça ajustes regularmente.

Exemplo: MSV * CTR (pos 1) * CVRs * Valor vitalício = previsão de receita

3. GPT para planilhas ou o Extensão da nuvem de significado para Planilhas Google pode acelerar a atribuição de cada palavra-chave a um tópico. O Meaning Cloud nos permite treinar facilmente um LLM enviando uma planilha com algumas palavras-chave marcadas. O GPT for Sheets conecta o Planilhas Google à API OpenAI para que possamos fornecer solicitações como “Qual dos seguintes tópicos esta palavra-chave seria mais adequada? Categoria 1, Categoria 2, Categoria 3, etc.”

Cosmovisões

Ter o filtro certo não é apenas um conceito para SEO, mas para toda a vida. Nossos sinais de classificação são visões de mundo, princípios e valores moldados pela experiência.

Priorizar o que é importante (classificar) nos permite literalmente filtrar o ruído (distrações, ofertas, objetos brilhantes) e nos levar para onde queremos estar. Mas eles não podem melhorar sem ajustar o feedback.

Por muito tempo operei com o filtro de que administrar muita gente era a melhor forma de obter respeito e dinheiro.

Acontece que realmente não é. Mas levei anos e algumas lições dolorosas para chegar a essa conclusão.

Essas lições e a reflexão sobre elas são os mecanismos de feedback que me ajudam a ajustar meu filtro e definir melhores prioridades, assim como ajustar o peso dos sinais de classificação em nosso universo de palavras-chave revela palavras-chave mais direcionadas.

A chave para usar sinais é estar ciente de quais sinais impactam nossas decisões e usar feedback para ajustá-los.


Imagem em destaque: Lyna ™

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