衡量流行的關鍵詞研究工具的質量

衡量流行的關鍵詞研究工具的質量



您是否想知道某些流行的關鍵字研究工具的結果如何與Google Search Console提供的信息疊加? 本文著眼於比較谷歌搜索控制台(GSC)搜索分析的數據與著名的關鍵字研究工具以及您可以從谷歌提取的內容。

作為獎勵,你可以得到 相關搜索 人們也搜索 通過使用本文末尾的代碼,Google搜索結果中的數據結果。

本文並不是要進行科學分析,因為它只包含七個網站的數據。 可以肯定的是,我們正在收集一些綜合數據:我們選擇了來自美國和英國的網站以及不同的垂直網站。

程序

1.開始通過定義各個行業的垂直網站

我們用了 SimilarWeb的頂級類別 定義分組並選擇以下類別:

  • 藝術和娛樂。
  • 汽車和車輛。
  • 商業和工業。
  • 家和花園。
  • 娛樂和業餘愛好。
  • 購物。
  • 參考。

我們從我們的網站樣本中提取匿名數據,並能夠從搜索引擎優化專家(SEO)獲得未見的數據, 亞倫迪克斯 丹尼爾Dzhenev 。 由於最初的探索性分析涉及到定量和定性的組成部分,因此我們希望花時間了解過程和細微差別,而不是放大分析所需的讓步。 我們認為這種分析可以為內部營銷組織製定更多的粗略方法 知情決定哪種工具可能更適合 他們各自的垂直。

2.從各個利基網站獲取GSC數據

數據是通過編程和使用Jupyter筆記本從Google Search Console獲取的。

Jupyter筆記本是一款開放源代碼的Web應用程序,允許您創建和共享包含實時代碼,公式,可視化和敘述文本的文檔,以便每天從Search Analytics API中提取網站級別的數據,從而提供比當前可用的更大的粒度 Google的網絡界面。

3.為每個網站收集單個內部頁面的排名關鍵字

由於主頁傾向於收集許多可能或可能不會與頁面的實際內容相關的關鍵字,因此我們選擇了一個已建立且正在執行的內部頁面,以便排名更可能與頁面內容相關。 這也更加現實,因為用戶傾向於在特定內容觀點的背景下進行關鍵詞研究。

上面的圖片是與業務相關的各種查詢的主頁排名示例,但與頁面的內容和意圖沒有直接關係。

我們刪除了品牌字詞,並將Google Search Console查詢限制為首頁結果。

最後,我們為每個頁面選擇一個詞首。 短語“首字詞”通常用於表示具有高搜索量的熱門關鍵詞。 我們選擇搜索量相對較高的詞彙,但不是絕對最高的搜索量。 在展示次數最多的查詢中,我們選擇了最能代表該網頁的查詢。

4.在各種關鍵詞工具中進行了關鍵詞研究,並查找了關鍵詞

然後,我們使用上一步中選擇的詞長來執行三個主要工具中的關鍵詞研究:Ahrefs,Moz和SEMrush。

使用“搜索建議”或“相關搜索”選項,並且保留所有返回的查詢,而不管該工具是否指定了建議與首字之間的相關程度。

下面我們列出了每個工具的結果數量。 此外,我們從Google搜索中為每個首字詞(各個國家/地區)提取了“人們還搜索”和“相關搜索”,並添加了結果數量以給出Google免費贈送的基準。

這個結果返回了超過5000個結果! 它被截斷為1,001,這是最大可行的,並按降序排列。

我們編譯了每個工具返回的關鍵字的平均數量:

5.處理數據

然後,我們通過使用一些語言處理技術將單詞轉換為它們的根形式(例如,“運行”到“運行”),去除了諸如“a”,“the”和“ 和“擴大收縮,然後排序的話。

例如,這個過程會將“Raleigh中的SEO代理機構”轉變為“代理機構Raleigh搜索引擎優化”。這通常會保留重要的單詞並將它們排列整齊,以便我們可以比較和刪除類似的查詢。

然後,我們通過將唯一字詞的數量除以工具返回的字詞總數創建一個百分比。 這應該告訴我們這些工具有多少冗餘。

不幸的是,它沒有考慮拼寫錯誤,這在關鍵詞研究工具中也可能存在問題,因為它們會在結果中添加額外的粗俗(不必要的,不想要的查詢)。 多年前,有可能針對網站頁面上的術語拼寫錯誤。 今天,即使拼寫錯誤,搜索引擎也能很好地理解您輸入的內容。

在下表中,SEMrush的搜索建議中唯一查詢的比例最高。

這很重要,因為如果1,000個關鍵字只有70%是唯一的,這意味著300個關鍵字對於您正在執行的任務基本上沒有唯一的值。

接下來,我們想看看各種工具如何發現用於查找這些執行頁面的查詢。 我們採用了以前獨特的標準化查詢短語,並查看了工具在其結果中查詢的GSC查詢的百分比。

在下面的圖表中,請注意每個工具的平均GSC覆蓋率,Moz在這裡較高,很可能是因為它為大多數頭條件返回了1,000個結果。 所有工具的執行效果都比Google抓取的相關查詢要好(使用文章最後的代碼也可以做到這一點)。

進入矢量空間

在執行之前的分析之後,我們決定將標準化的查詢短語轉換為向量空間,以便直觀地探索各種工具的變化。

分配給矢量空間使用稱為預先訓練的單詞向量的東西,使用稱為t分佈式隨機鄰居嵌入(TSNE)的Python庫在維度(x和y坐標)中減少。 如果您對此不熟悉,請不要擔心; 通常,單詞向量是將單詞轉換為數字,以便數字表示關鍵字的固有語義。

將單詞轉換為數字有助於我們處理,分析和繪製單詞。 當語義值被繪製在坐標平面上時,我們可以清楚地理解 各種關鍵詞是如何相關的 。 分組在一起的點將在語義上更相關,而距離彼此較遠的點將更不相關。

購物

這是Moz返回1,000條結果的一個例子,但搜索量和搜索者關鍵詞的變化非常低。 這很可能是由於Moz在語義上匹配特定的單詞而不是嘗試更多地匹配短語的含義。 我們要求Moz的Russ Jones更好地理解Moz如何找到相關的短語:

“Moz使用許多不同的方法來查找相關術語。 我們使用一種算法來查找具有相似頁面的關鍵詞,並使用另一種ML算法將該短語分解為構成詞並找出相關詞的組合,從而生成相關短語等。這些算法中的每一個都可以用於不同的目的,具體取決於 在你是否想要非常接近或切向主題。 您是否希望提高關鍵字的排名或找到足夠明確的關鍵字來撰寫關於該關鍵字的相關信息? Moz Explorer返回的結果是我們試圖達到這種平衡。“

Moz確實包含了一個很好的相關性度量,以及一個用於微調關鍵字匹配的過濾器。 對於這種分析,我們只使用了默認設置:

在下面的圖片中,查詢圖顯示了每個關鍵字供應商將坐標平面轉換成的返回值。 位置和分組可以讓您對關鍵字的相關性有所了解。

在這個例子中,Moz(橙色)產生了大量的各種關鍵字,而其他工具選擇的卻少得多(綠色的Ahrefs),但與最初的主題更相關:

汽車和車輛

這是一個有趣的。 你可以看到Moz和Ahrefs對這個高額期限的報導很好。 Moz通過匹配Google Search Console實際條款的34%獲勝。 Moz的結果數量(幾乎默認)是Ahrefs的兩倍。

SEMrush在這裡落後於35個針對具有廣泛有用品種的主題的查詢。

較大的灰點代表更多的“ 地面真相 “來自Google Search Console的查詢。 其他顏色是使用的各種工具。 沒有重疊顏色的灰色點是各種工具不匹配的查詢。

互聯網和電信

這個圖很有意思,因為SEMrush從其他結果中的50-200個範圍跳到近5000個結果。 您還可以看到(底部)有許多術語,這些頁面往往排在這個頁面之外,或者對於理解新頁面的用戶查詢需要什麼是多餘的:

大多數工具分組有點接近頭項,雖然您可以看到SEMrush(用紫色粉紅色)產生了大量可能更不相關的點,儘管在某些分組中發現了Google People Also Search。

百貨

以下是關鍵字工具的一個示例,用於查找該頁面當前未排名的術語(用黑色圓圈表示的分組)的有趣分組。 在審查數據時,我們發現右側的分組對於此頁面有意義:

這兩個黑色圓圈有助於形象化以這種方式繪製文本時查找相關查詢分組的能力。

分析

具有關鍵詞研究經驗的搜索引擎優化專家知道,沒有一種工具可以統治所有關鍵詞。 根據您需要的數據,您可能需要諮詢一些工具才能獲取您的信息。

以下是對每種工具進行定性評估後的一般印象:

  • 查詢數據和我們分析結果唯一性的數字。
  • 找到真實用戶用於查找執行頁面的條款的可能性。

莫茲

在原始結果方面,Moz似乎有令人印象深刻的數字,但我們發現在幾個案例中缺乏結果的總體質量和相關性。

即使在玩相關性分數時,它也會很快發生切線,提供的查詢與我的總詞沒有任何關係(請參閱上圖中的Moz對“Nacho Libre”的建議)。

有了這些說明,由於其全面的覆蓋面,Moz尤其適用於小型或新型垂直行業的SEO。 在很多情況下,為更新的趨勢主題找到關鍵字非常困難,所以更多關鍵字在這里肯定更好。

GSC的真實用戶數據覆蓋64%的覆蓋率,這對於選定的域名來說是非常令人印象深刻的。這也告訴你,儘管Moz的結果可能會降低兔子洞,但它們往往也有很大的改進。 他們已經失去了保真度的全面性。

Ahrefs

Ahrefs在質量方面是我最喜歡的,因為他們的完美結果與最少量的明顯無關的查詢結合在一起。

它是每個供應商報告的平均關鍵字結果的最低數量,但這實際上是誤導性的,因為來自SEMrush的大量異常值。 在各種搜索中,它傾向於返回一組不錯的詞彙,以避免雜亂無章。

對我來說最令人印象深刻的是一種特定類型的利基燒烤,與一個受歡迎的地點共享一個名稱。 Ahrefs的結果一直保持在正確的位置,而SEMrush沒有任何回報,而Moz則採用了與流行位置相關的許多關鍵字的切線。

SEMrush

SEMrush總體上提供了很好的質量,其中90%的關鍵字是獨一無二的。在匹配來自GSC的查詢時,它也與Ahrefs相提並論。

然而,就返回的結果數而言,這是最不一致的。 它產生了1000多個關鍵字(實際上是5000),用於互聯網和電信>電信,但只覆蓋了GSC中22%的查詢。 另一個結果是,它是唯一不返回相關關鍵字的人。 這是一個非常小的數據集,所以很明顯有一個說法是這些是異常情況。

Google:人們還搜索/相關搜索

這些結果非常有趣,因為它們傾向於更貼近地匹配用戶在特定購買狀態下進行的搜索類型,而不是那些與特定短語具體相關的搜索類型。

例如,查看“[術語]浴簾”返回了“[term]馬桶座圈”。

這些從語義的角度來看並不相關,但它們對於重做浴室的人來說都是相關的,這表明相似之處是基於用戶意圖,而不一定是關鍵字本身。

另外,由於“人們也搜索”的數據與Google搜索引擎結果頁面(SERP)中的各個結果相關聯,因此很難說這些詞語是與搜索查詢相關還是更像是站點鏈接 與個人頁面相關。

使用的代碼

什麼時候 進入Google Chrome的Javascript控制台 在Google搜索結果頁面上,以下內容將在頁面中輸出“人員還搜索”和“相關搜索”數據(如果存在)。

另外,還有一個Chrome插件被稱為 關鍵詞無處不在 這將在搜索結果中公開這些術語,如文章中的幾個SERP屏幕截圖所示。

結論

尤其對於內部營銷人員來說,了解哪些工具傾向於使數據與垂直方向最為一致非常重要。 在這個分析中,我們展示了少量主題工具中的一些常用工具的一些優點和缺點。 我們希望提供一種方法,可以構成您自己的分析或進一步改進的基礎,並為SEO提供更實用的選擇研究工具的方法。

關鍵字研究工具正在不斷發展,並通過使用添加新發現的查詢 點擊流數據 和其他數據源。 這些工具的實用性正是基於它們幫助我們更簡潔地理解如何更好地定位內容以適合真實用戶興趣而不是返回關鍵字的原始數量的能力。 不要只使用一直使用的東西。 測試各種工具並評估它們對自己的用處。


本文中表達的意見是來賓作者的意見,並不一定是搜索引擎土地。 職員作者被列出 這裡


關於作者

JR Oakes是戰略總監 Consultwebs 這家專門從事美國和全球律師事務所網絡營銷的機構。 他負責開發和管理公司為客戶搜索營銷策略的綜合方法。 在這個角色中,JR分析並調整戰略以解決影響在線可見性的不斷變化的因素。 他利用數據分析,測試和搜索引擎優化/開發最佳實踐來幫助團隊為客戶提供更多價值。 當他不工作時,他喜歡閱讀新興技術,打鼓,看大學籃球,烹飪和與朋友和家人共度時光。 他也是Raleigh SEO Meetup的協辦方之一,並且是全國各地SEO團隊的成員。

歡迎您留言討論

發表迴響

Close Menu