En un mar de señales, ¿está tu punto en la página?

Las industrias con terminología de nicho, como las fabricantes de comercio on-line científicas o médicas, muestran un nivel de dificultad para el SEO. Los niveles que muestran para el desarrollo de planificación de contenidos son muy concretos, con léxicos y relaciones semánticas únicas.

El SEO tiene bastantes escenarios para empezar, desde la técnica hasta el contenido. Todos ellos tienen como propósito mejorar para varias señales de clasificación de buscadores, ciertas cuales son objetivos móviles inteligentes.

Entonces, ¿de qué manera aborda el SEO en la página en este espacio bien difícil? Últimamente tuve el privilegio de efectuar un riguroso análisis competitivo para un cliente en una de estas industrias.

A eso que renunciamos fue a un desarrollo repetible para el análisis en la página en un espacio semántico difícil.

El desafío: editar los desenlaces en acción

Al principio de cualquier análisis, es esencial determinar el desafío. En el sentido mucho más general, el nuestro era transformar los desenlaces en acciones importantes en la página, con prioridad.

Y haríamos esto equiparando el desempeño de clasificación de keywords de dominio de nuestro cliente con el de cinco contendientes seleccionados.

Particularmente, precisábamos detectar áreas del contenido del cibersitio del cliente que estaban perdiendo en frente de los contendientes en las clasificaciones de keywords. Y para priorizar las cosas, precisábamos enseñar dónde esas infiltraciones tenían el mayor encontronazo en el tráfico de búsqueda potencial de nuestro cliente.

A la dificultad se aúnan otros 2 desafíos secundarios:

1. Volumen de datos de keywords. En el momento en que la multitud piensa en «nichos de mercado», la implicación tiende a ser una pequeña proporción de keywords con bajos volúmenes de búsqueda por mes (MSV). Las industrias científicas no son de este modo. Son «nicho» en el sentido de que su semántica no es alcanzable para todos, incluyendo las herramientas de investigación de keywords, pero la hondura y amplitud de su capacidad de keywords es colosal.
2. Nuestro cliente ahora controlaba el mercado. A primer aspecto, con las herramientas de análisis de brechas de keywords, no había categorías de modelos en las que nuestro cliente no dominara el mercado. No obstante, han sufrido pérdidas de tráfico por la parte de estos cinco contendientes en un número supuestamente aleatorio de casos. En grupo, estas pérdidas tuvieron un encontronazo importante en su tráfico web.

Si piensas en la analogía de la aguja en el pajar, puedes observar a dónde va.

Para agrupar los datos de nuestro desafío, debimos:

• Identifique dónde se han sentido mucho más los efectos incrementales de la pérdida de clasificación de keywords, a sabiendas de que esto guiará nuestra priorización;
• Mapear tendencias de keywords en la etapa respectiva del embudo de marketing (desde la parte de arriba del embudo de información hasta la parte de abajo del embudo transaccional)
• Excluya los componentes fuera de la página, como la igualdad de los vínculos de retroceso, los datos vitales clave de la página web y las métricas de agilidad de la página para…
• Aislar las situaciones en los que las ‘páginas de los contendientes se clasificaron mucho más prominente que las de nuestros clientes del servicio’ en función de sus técnicas en la página y, por último,
• Identifique cuáles fueron esas técnicas triunfantes en la página con la promesa de que nuestro cliente pudiese amoldar su contenido a una fórmula ganadora en la página.

De qué manera conocer tendencias en un mar de datos

En el momento en que los conjuntos de datos con los que trabaja son enormes y no brotan tendencias visibles, no es por el hecho de que no existan. Sencillamente quiere decir que precisa cambiar la manera en que ve los datos.

Como descargo de compromiso, no aseguramos que nuestro enfoque sea el único enfoque. Fue uno que tuvo sentido en contestación a otro desafío en cuestión, que, de nuevo, es común a esta industria: las medidas de intención de las herramientas de SEO como Semrush y Ahrefs: «Informativo», «Navegación», «Comercial» y «Transaccional». o una combinación de ellos – no son muy fiables.

Nuestro enfoque para detectar estas tendencias en un mar de datos fue de esta forma:

Paso 1. Divídalo en cola corta y cola extendida

Los números no engañan. En sepa de datos de intención fiables, corté el grupo de datos a la mitad en función de los rangos de MSV: keywords con MSV mayor a 200 y aquellas iguales a/menos de 200. Aun las representé gráficamente y, en verdad, devolví una curva tradicional corta/extendida.

Esto nos dio un proxy para el mapeo del embudo: las keywords de cola corta, establecidas como MSV prominente y enfoque extenso, podrían asociarse eminentemente con el embudo superior. Esto logró que las keywords de cola extendida, menos buscadas pero enfocadas con mayor precisión, fuesen un proxy para el embudo inferior.

Al llevarlo a cabo, asimismo nos asistió a regentar el grupo de datos de sobra de un millón de keywords que nuestras herramientas produjeron para el cliente y los cinco websites de la rivalidad. Aun si efectúa un pirateo de exportación de descarga de datos por lotes, ni Google plus Drive ni la RAM de su dispositivo desean conducir esa proporción de datos.

Paso 2. Constituya una lista de operadores de keywords raíz

«Raíz del operador de keywords» es el término que hemos asignado a las expresiones raíz que son recurrentes a muchas o todas y cada una de las keywords en un tema o género de contenido preciso. Por servirnos de un ejemplo, «ADN» es una raíz común para la mayor parte de las keywords de los modelos de laboratorio de ADN que venden nuestro cliente y sus contendientes. Y «protocolos» es la raíz de muchas keywords que hay en el contenido de información del embudo superior.

Establecimos esta lista poniendo nuestros apuntes de cola corta y extendida (exportados de la herramienta de análisis de brechas de keywords de Semrush) en 2 hojas de cálculo, donde vimos las clasificaciones conjuntas de nuestro cliente y las keywords de cinco contendientes. Equipamos estas hojas de cálculo con filtros de datos y fórmulas que asignaban a cada keyword un valor competitivo con relación a los seis dominios web analizados.

Separadamente, hemos tomado una lista de las categorías de artículos de nuestro cliente y analizado todas y cada una de las opciones para las keywords del operador de keywords. Por último, filtramos los datos para cada palabra raíz y apreciamos tendencias como la proporción de keywords para las que se clasifica un lugar en la página 1 de Google plus y la suma de sus MSV.

Al final, aplicamos un cálculo que incorporó la situación promedio de la industria, el MSV y las tasas de clicks para cuantificar la relevancia de una inclinación. Por consiguiente, si un contrincante semeja tener una virtud en la clasificación de keywords sobre nuestro cliente en un subconjunto preciso de keywords, podríamos conceder un valor numérico a esa virtud.

Paso 3. Identifique las plantillas de contenido

Si uno de sus propósitos es conceder tendencias de keywords a su embudo de marketing, es fundamental entender el papel de las plantillas de página. ¿De qué forma?

El desempeño de la agilidad de la página es una señal de clasificación famosa que debe tenerse presente. Y los sitios de comercio online con frecuencia tienen plantillas de contenido que reflejan cada etapa del embudo.

En un caso así, los seis contendientes tenían convenientemente modelos diferentes para el contenido del embudo superior, medio y también inferior:

• Top de los modelos canalizables: Contenido de información rica en artículo en lo que generalmente se llama «Elementos de estudio» o algo afín;
• Plantillas para el canal medio: Además de esto, contenido informativo abundante en artículo sobre una categoría de producto, con links de artículos y contenido visual como diagramas y vídeos, fundamentalmente la página de destino del producto (PLP);
• Modelos de embudo inferior: Páginas de datos de artículos transaccionales (PDP) con artículo concisos y orientados a la conversión y también convidaciones a la adquisición.

Paso 4. Mapear tendencias de keywords en el embudo

Tras un examen cruzado de los términos primordiales (paso 2), han comenzado a aparecer tendencias de clasificación de keywords. En este momento solo debíamos asignarlos a esa etapa del embudo.

Detectar los modelos de contenido y dividir los datos en datos cortos y largos logró que este desarrollo fuera mucho más veloz. Nuestro enfoque primordial se encontraba en las tendencias en las que las páginas de los contendientes superaban al ubicación de nuestro cliente.

La identificación de modelos de contenido trajo el valor añadido de ver dónde los contendientes, por poner un ejemplo, superaron a nuestro cliente en una keyword cierta por el hecho de que su página ganadora se creó en un PLP mejorado y abundante en contenido, al tiempo que la clasificación mucho más baja de nuestro cliente fue un PDP.

Paso 5. Excluye los componentes de clasificación fuera de la página

Ya que nuestro propósito era detectar y investigar las técnicas en la página, debíamos descartar los causantes fuera de la página, como la igualdad de los links y la agilidad de la página. Procuré casos en los que una página superó a otra para una keyword común, Más allá de que tienen menor igualdad de link, puntajes de agilidad de página, etcétera.

Para todos y cada uno de los desarrollos de Google plus en el procesamiento semántico (por servirnos de un ejemplo, BERT, actualización de contenido útil), todavía hay situaciones en los que una página con un contenido de artículo angosto sobrepasa a otra página con un contenido de artículo mucho más largo y mejorado, en razón de la igualdad de los links.

Para descartar estos causantes, hemos asignado un «SEO Scoreboard» a cada web examinada. El marcador contó la proporción de atributos SEO dignos de la página. Estos incluyeron cosas como el puntaje de autoridad de la página de Semrush, la proporción de links internos y externos, las clases de marcado de presencia y esquema y las estadísticas de Core Web Vitals.

Los marcadores asimismo incluían causantes en la página como la proporción de encabezados y subtítulos (H1, H2, H3…), la utilización de keywords en las etiquetas alt, los metatítulos y su recuento de letras y números e inclusive la proporción de expresiones en la página. página. Esto asistió a proveer una sensación de desempeño de prominente nivel en la página antes de hundirse en el contenido en sí.

Nuestros descubrimientos

En el momento en que equiparamos los cuadros de mando de SEO en la página de nuestros clientes del servicio con sus contendientes, solo elegimos casos en los que el cuadro de mando de pérdida (en causantes fuera de la página) fue el ganador del top de keywords. Estos son varios de los expepcionales desenlaces.

Añadir etiquetas H3 a los nombres de los modelos verdaderamente marcha

Este mes, valle naranjaKoen Leemans publicó un producto de Semrush que se titula, Resultado de la prueba de división de SEO: Adición de etiquetas H3 a los nombres de artículos en las páginas de categorías de comercio on-line. Hallé este estudio especialmente oportuno pues validó lo que hemos visto en este análisis competitivo.

Para especialistas en SEO en la página, clasificación de keywords

formato HTML (o cualquier nivel de tras todo) es un movimiento capaz. Google plus rastrea este artículo antes de llegar a la copia del parágrafo. Es una señal de clasificación muy conocida.

Tratándose de planear contenido apoyado en SEO, los clientes del servicio de comercio on-line tienden, con las mejores pretenciones, a renunciar al nombre del producto en pos de la receta impecable en la página para una keyword concreta sin marca. El valor del nombre del producto se transforma en un punto ciego pues la marca acepta que superará a otros con sus nombres de modelos.

En algún instante de este desarrollo de pensamiento, un editor puede, por servirnos de un ejemplo, elegir enumerar los nombres de los modelos en un PLP en negrita.

copia, en vez de como una

o

. Esto, aparentemente, es una ocasión perdida.

Mucho más en concreto, descubrí que esta táctica en la página funcionaba aún mejor en el momento en que – el nombre del producto marcado fué relacionado (índice, pista) a su PDP pertinente, y acompañado de una descripción de la oración bajo el nombre del producto.

Esto contrasta con la página de destino del producto (PLP), que tiene una copia amplia de la página de soporte y cuenta sus modelos solo como nombres con hipervínculos sin artículo descriptivo.

El recuento de expresiones probablemente importa, contar las cosas muy probables

En el espacio de comercio on line, no es extraño localizar PLP que no hayan sido visitados por el hada del contenido. Una cuadrícula de imágenes y nombres de artículos sin historias.

No obstante, en todo caso donde 2 PLP de esta pluralidad anduvieron de puntillas sobre exactamente la misma keyword, la cantidad considerable de las etiquetas parecían ser el único aspecto en la página que clasificó a un PLP sobre los PLP de sus contendientes, quienes por su parte tenían una mayor igualdad de link.

El punto aquí es que si sabe que no va a tener tiempo para cambiar sus PLP con la copia de destino, cuando menos debe entablar todos y cada uno de los nombres de modelos en etiquetas que tienen hipervínculos y incrementan su número (por poner un ejemplo, configure la página para cargar 6 filas de artículos en vez de 4).

¿Qué ocurre con el recuento de expresiones? Si bien John Mueller de Google plus confirmó que el recuento de expresiones no es un aspecto de clasificación para el algoritmo de búsqueda, este tema es objeto de enfrentamiento. No tenemos la posibilidad de exponernos a nada concluyente sobre el recuento de expresiones de nuestros análisis confrontados. Lo que tenemos la posibilidad de decir es que es un ingrediente de nuestro hallazgo que…

Determinar todo el tema con tu contenido gana

Brian Dean de Backlinko se aventuró y lo probó noción extremista que puede mejorar solo una página para clasificarla no por sus 2 o 3 keywords de destino comunes, sino más bien por cientos y cientos de ellas. Eso es si su copia cubre todo sobre el tema que une esos cientos y cientos de keywords.

Esta práctica puede marchar en la mercadotecnia de contenidos en un largo plazo, pero es un tanto menos aplicable en ámbitos de comercio on-line. La opción alternativa a o sea hacer un cuerpo de páginas que estén deliberada y como resulta lógico (desde una visión de UX) interconectadas y que cubran todos y cada uno de los puntos del tema en cuestión.

Este contenido debe contestar las cuestiones que la gente tienen en todos y cada etapa del período de conocimiento de compra (por poner un ejemplo, el embudo). Debe determinar la terminología del nicho y precisar las iniciales. Ha de ser alcanzable.

En un caso destacable de nuestro análisis, la página de un contrincante tomó la situación 1 para una keyword productivo, al paso que el lugar de nuestro cliente y los de otros contendientes no lograron clasificarse en la página 1. Todos y seis sitios se han acercado a la keyword de frente en probablemente las formas adecuadas. Y tenían una igualdad de link superior.

¿Qué tenía el ganador que no tenían el resto? Dio la al azar de que, en un caso así solitario, su producto se comercializó a una audiencia de profesores/gestores de escuela secundaria en vez de a un científico de doctorado, corporativo, del gobierno o universitario. Solo en razón de eso, su copia de marketing era considerablemente más alcanzable para el profano, y Google plus supuestamente lo aprobó.

El punto no ha de ser silenciado por la jerga precisa de una industria técnica. Pero destaca la necesidad de contar cada una parte de la historia en un hilo vertical.

Conclusión: desenlaces para la acción

Hay un énfasis común entre los bloggers de SEO que se especializan en biotecnología y ciencia para adoptar un enfoque de arriba hacia abajo y actualizado para la planificación de contenido.

Hallé estas publicaciones tras llenar este análisis competitivo para nuestro cliente. Este enfoque en emprender el tema fue ratificado por el hecho de que la sección «Descubrimientos para la acción» de nuestro estudio prescribió algo como esto:

Conceder temas en el canal. Antes de la investigación de keywords, asigne temas en general y subtemas a sus respectivas situaciones en el embudo de consumo y también información. En cada tema vertical, identifique:

• Cuestiones para llevar a cabo y inconvenientes para solucionar en todos y cada etapa del embudo
• Ocasiones de keywords que se registran en esos respectivas fases
• ¿Cuántas páginas tienen que programarse para clasificar para esas keywords?
• Plantillas de websites que mejor se amoldan a este contenido
• El encabezado y la estrategia de link de adentro entre esas páginas.

En contraste a las industrias del lenguaje común, la necesidad de atraer 2 audiencias es especialmente pronunciada en las industrias científicas. Una es la audiencia de bots de buscadores impulsada por inteligencia artificial que atraviesa este lote semántico complejo en pos de simetría y el concepto de las pistas. El otro es humano, como es natural, pero con una cabeza que domina esta simetría y es muy con la capacidad de entenderla.

Para explotar al límite el tiempo y la experiencia del usuario, la planificación y la distribución de contenido han de estar muy organizadas. El viejo término de embudo de marketing marcha singularmente bien como modelo organizativo. El resto es el rigor de utilizar este enfoque a los contenidos con una cobertura completa del tema.

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zach gales es estratega sénior de SEO en Brainlabs.

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