V samem začetku se lahko vprašamo, kaj je sploh analiza ključnih besed in kaj nam prinese. Analizo ključnih besed lahko predstavimo kot temelj SEO optimizacije. SEO optimizacija pa je izraz za Search Engine Optimization, z našimi besedami optimizacija spletnih strani.
Optimizacija spletnih strani ima danes že zelo širok pojem in obsega bistveno več dejavnikov, kot jih je v samem izvoru. Optimizacija spletnih strani se tako usmerja predvsem v pridobivanje kakovostnega prometa na spletnih mestih skozi vidne prikaze in iskalne izraze. Zato, njen osnovni del ali jedro predstavlja ravno analiza ključnih besed.
V tem članku vam bomo predstavili, kako do kvalitetne analize ključnih besed.
Analizo začnemo pripravljati z iskanjem ključnih besed, iskalnih izrazov in poizvedb po katerih iščejo uporabniki na spletu. Število posameznih iskanj za iskano ključno besedo v določenem obdobju zabeležimo z metriko Search volume oziroma obsegom iskanj. Vsaki ključni besedi lahko določimo tudi razmerje med prikazi in kliki, ki je vsem bolj znan kot CTR – click through rate. Ti dve metriki pa nam skupaj pomagata določiti naš promet na spletnem mestu v opazovanem obdobju.
Za metodo določanja prometa na vašem spletnem mestu morate poznati ocenjeni obseg iskanja, ki ga ciljna ključna beseda dobi vsak mesec, in povprečni CTR.
Na primer:, če imamo blog za belo tehniko in se pokažete na prvem mestu za ključno besedo »vgradni pomivalni stroj«, ki ima glede na podatke iz platforme Semrush volumen iskanja 1.600.
S pomočjo Načrta za ključne besede v platformi Google Ads pridobimo CTR, ki v našem primeru znaša 19,70 %. Sedaj lahko izračunamo:
1.600 (obseg iskanj) x 19,70 % (CTR) = 315,2 mesečni organski promet
Z izračunom tako izvemo, koliko organskega prometa pripeljemo na spletno stran v opazovanem obdobju.
Če povzamemo vse te podatke, zberemo iz spletnih orodji:
- Google Ads – število mesečnih organskih iskanj,
- Google Search Console – predvidevanje pozicij in CTR vrednosti,
- Semrush – raziskavo ključnih besed in pridobivanje obsega iskanj.
V nadaljevanju uredimo podatke v Excel tabeli in začnemo z razvrščanjem ključnih besed po kategorijah, stopnjah nakupa in podatkom pripravimo ustrezne grafe za lažjo vizualizacijo.
Eden pomembnejših korakov nadaljnje raziskave je lahko razpored ključnih besed v različne stopnje prodajnega lijaka. Stopnje lahko določimo glede na razsežnost naših ključnih besed, pri tem pa si lahko pomagamo s klasičnim oglaševalskim lijakom.
Če nadaljujemo s primerom bele tehnike in bi za naše ključne besede imeli izbrane: vgradni pomivalni stroj, pomivalni stroj bosch in nakup pralnega stroja. Bi le te lahko razporedili v tri glavne stopnje nakupa: awareness, consideration in purchase.
Besedo »vgradni pomivalni stroj« bi uvrstili pod awareness, saj se uporabniki na tej točki iskalne poizvedbe zgolj informirajo o izbrani tematiki in še ne izkazujejo nobenega dodatnega vedenja. Besedo »pomivalni stroj bosch« bi uvrstili pod consideration, saj uporabnik na tej točki že izkazuje dodatno poznavanje določenega branda in razmišljanja o njem. Pod purchase pa bi uvrstili ključno besedo »nakup pralnega stroja« s katero uporabnik že jasno naznanja namero po nakupu izdelka.
Pri razporejanju ključnih besed v kategorije prodajnega lijaka priporočamo pregled celotnega seznama besed in določitev ključnih pojmov za razvrščanje po različnih kategorijah prodajnega lijaka.
S tem razporedom nato lahko ugotovimo, katere uporabnike največ ciljamo, kakšen je njihov namen, ko pridejo na našo spletno stran, in kaj iščejo. Glavne ključne besede so v teh pogledih lahko bolj dvoumne, medtem ko se daljše poizvedbe izkažejo za bolj natančne in jasne.
Zato se za izbor ključnih besed za SEO analizo predlaga pregledati spletno stran in z njo oblikovati listo ključnih besed, saj bomo tako dobili bolj točno sliko naših uporabnikov.
Da bi vaša napoved bila čimbolj natančna, si je potrebno ogledati pretekle podatke glede sezonskosti in odklonov grafa.
Iz preteklih podatkov tako ugotovimo, ali ima naše spletno mesto določene mesece s povišanim prometom in katere z znižanim. Na primer: davčno podjetje opazi skok prometa okoli začetka leta skozi davčni čas v aprilu. To je sezonskost, ker se dogaja vsako leto v istem časovnem obdobju in je predvidljiva.
Potem lahko preverimo, ali obstajajo meseci, ko imamo na strani neobičajno visok promet. V tem primeru gre za odklone grafa. Izstopajoči podatki so podatkovne točke, ki so veliko višje ali nižje od preostalega nabora podatkov. Številna spletna podjetja so na primer opazila skokovit porast prometa med pandemijo COVID-a.
V svojih podatkih boste morda imeli odstopanja, če:
- Ste izvedli enkratno akcijo, ki je povečala vaš promet.
- Je vaše spletno mesto prizadelo promet botov.
- Je bilo vaše spletno mesto prenovljeno.
Izstopajoče podatke je pri analizi bolje odstraniti, ker gre za enkraten dogodek in ne predstavljajo vaše splošne uspešnosti. To bo tudi izkrivilo vaše napovedi in jih naredilo netočne.
Ko ste zadovoljni z vašimi zgodovinskimi podatki, se lotite napovedi kakšen bo vaš organski promet, če začnete razvrščati po ciljnih ključnih besedah. To boste storili tako, da pomnožite obseg za vsako ključno besedo s CTR vrednostjo.
To vam bo dalo ocenjeno število prometa za vsako ključno besedo, odvisno od SERP. Sešteli jih boste in dobili skupni ocenjen promet za vsako pozicijo. S tem boste vedeli, kako bi lahko izgledal vaš prihodnji organski promet brez kakršnega koli SEO trženja ali drugih sprememb.
Skratka, če povzamemo, ne le, da so pomembni trendi napovedi, še bolj pomembno je, kako podatke uporabljate.
Napovedovanje trendov pomaga več kot le pri prepoznavanju konkurence in potencialnega proračuna; v kombinaciji z drugimi orodji vam dobra analiza SEO besed pomaga ustvariti zmogljiv, celovit tržni načrt.
VIRI:
– John Lincoln, How To Use Google Ads Keyword Forecast Tool For Predictive Keyword Research; Dostop https://www.searchenginejournal.com/google-ads-keyword-forecast-tool-predictive-keyword-research/385948/#close (1. 9. 2023)
– Elly Tedrow; SEO Forecasting—A How-to Guide and Free Template; Dostop: https://tuffgrowth.com/seo-forecasting/ (1. 9. 2023)
