Стратегии локальных ключевых слов для Google в текущей и будущей экосистеме Google My Business (GMB) представляют собой довольно серьезную задачу.
В то время как исследование ключевых слов в некоторой степени остается неизменным, способы использования этих ключевых слов требуют некоторой модификации.
Я хочу поделиться некоторыми увлекательными стратегиями исследования ключевых слов и планирования контента.
Эта глава покажет нам несколько различных стратегий "быстрых побед" для составления карт ключевых слов и контента, необходимого для наилучшего позиционирования вашего сайта перед потенциальными клиентами.
Моя основная стратегия исследования ключевых слов противоречит более сложным процессам и системам, с которыми вы, возможно, сталкивались в своем путешествии по SEO. Поэтому я пропущу обыденные вещи, вроде обнаружения коммерческих и информационных ключевых слов с использованием переработанных тактик прошлых лет.
Я хочу сосредоточиться на нескольких небольших "to-do", которые вы можете быстро применить в своих кампаниях и которые вы, возможно, не рассматривали ранее, как дополнения к вашей основной стратегии ключевых слов и контента.
Вы также можете заметить, что я непосредственно смешиваю ключевые слова с планами контента и их созданием, и это сделано намеренно.
Плотность ключевых слов и их частота не оказывают такого мощного воздействия, как раньше в версиях алгоритмов прошлого.
Так что, хотя мы по-прежнему оптимизируем наш контент терминами, соответствующими теме и намерению страницы наравне с конкурентами с высокой производительностью, мы стремимся делать немного больше, включая:
- Создание контента, охватывающего конкретные запросные ключевые слова, и разметка его таким образом, чтобы обеспечивать позиционирование в форматах SERP без кликов, Q&A в SERP и т.д.
- Создание геоключей и оптимизация контента для обеспечения более широкой видимости в вашей целевой аудитории.
- Поиск возможностей в вашей аналитике для ключевых слов и контента, которые могут приносить больше ранжирования и трафика.
Интеллектуальное охватывание по географии и гипер-узкоспециализированные тематические кластеры
Изменение ключевых слов с добавлением географических меток может показаться не самой инновационной концепцией локального SEO, и это так.
Тем не менее, я хочу продвигать идею, что географическая тематическая кластеризация является умным подходом и может быть использована для значительного расширения радиуса ранжирования вашего GMB.
GeoGrid от Local Viking показывает недостаток видимости в зоне обслуживания этого бизнеса.
Я приведу два быстрых примера того, как вы можете использовать это для улучшения ранжирования с примерами из одного из наших агентств.
Клиент-кровельщик понял, что у него отсутствует ранжирование в некоторых районах обслуживания. Он так же выяснил, что некоторые из них – это благополучные районы.
Проверив свой каталог выполненных работ, он выявил работы, выполненные в этих районах, и создал контент, специфичный для этой географии, в стиле "галереи" в блоге.
Мы слегка изменяем ключевое слово с "кровельщик в {{город}}" на "кровельщик в {{местоположение_работы}}".
Само собой разумеется, мы не используем адрес заказчика, но местоположение работы можно заменить на пригороды, районы и так далее.
- "Работы по кровле в Ист-Йорке"
- "Новая резиновая крыша в Шило"
Если вы не знакомы с районом и занимаетесь большей частью исследования и планирования контента, использование таких инструментов, как Neighborhood Scout, может дать вам некоторые быстрые данные для начала.
Создание тематических кластеров вокруг этих конкретных районов для улучшения ранжирования вашего GeoGrid – надежный способ использовать простые модификаторы и планирование контента для подчеркивания релевантности вашего веб-сайта и GMB для Google.
Еще несколько идей – это конкретные новости из этих гиперлокальных областей.
Например, если в определенном районе произошли урожайные повреждения от шторма или выделены участки города, вы можете использовать это для создания тематических кластеров для района, пригорода и так далее.
Добыча запросов и ключевых слов SERP Feature
Иногда лучшие и наиболее действенные данные можно найти прямо у нас, в данном случае внутри Google Search Console.
Относительно новое событие: Google начал предлагать фильтрацию с использованием регулярных выражений в своем продукте GSC.
Это позволяет нам добывать потенциальные ключевые слова на основе запросов из существующих данных аудитории для нашего веб-сайта, и делать это достаточно масштабируемым способом.
У Стива Тота из SEONotebook есть отличная статья, которая более подробно объясняет это и даже предоставляет вам некоторые регулярные выражения, которые вы можете использовать для своего/клиентского планирования ключевых слов и контента.
Используя общие слова на основе вопросов в нашей строке регулярных выражений, мы извлекли множество вопросов, на которые задают вопросы люди.
Лично я сортирую их по числу показов, чтобы оценить приоритет создания контента, отвечающего на эти вопросы.
Создание контента, отвечающего на конкретные вопросы, – это умный способ привлечения потенциальных клиентов на разных этапах их покупочного/информационного пути.
Вопросы не предназначены только для информационных запросов и взаимодействий в начале воронки.
Во многих случаях вы можете добывать ключевые слова с очень высоким намерением покупки.
Еще один способ быстро получить данные о SERP-функциях "Люди также спрашивают" и "FAQ" – использовать вкладку органического исследования в Semrush (доступно для пользователей).
Обычно я не рекомендую это в качестве первого варианта из-за стоимости для малых агентств и маркетинговых команд.
Тем не менее, если у вас есть Semrush в вашем стеке, то извлечение этих данных будет полезным.
Установка "домен не ранжируется" на "Люди также спрашивают" или "FAQ" приведет к созданию списка ключевых возможностей, соответствующих этому соответствующему запросу.
Вам придется просмотреть некоторые, возможно, несущественные ключевые слова, которые появляются. Тем не менее это оставит вас с набором запросов, генерирующих вышеупомянутые функции SERP, которые вы можете дополнительно проанализировать с целью оптимизации контента.
Исследование ключевых слов на основе запросов – отличный дополнительный метод исследования ключевых слов, который вознаградит вас массовыми всплесками трафика на вашем веб-сайте.
Искусственный интеллект, машинное обучение, семантический анализ и дополнительные модные слова для исследования ключевых слов
Подразделения ИИ появились и развиваются, но мы все еще находимся в ранней стадии его применения. Истинный, осознанный ИИ, который может идеально добывать ключевые слова и экстраполировать эти данные в действенные планы контента, просто не входит в наши планы.
Когда-нибудь? Конечно.
Почти наверняка. Некоторые утверждают, что ИИ может писать контент даже лучше, чем люди.
Вернемся из будущего и к исследованию ключевых слов и планированию контента на текущий момент, и у нас есть несколько полезных вариантов, которые могут не проложить путь к ИИ-властелинам SEO, но определенно помогут в планировании вашей кампании.
Один из моих текущих любимых API для использования, и который вы можете опробовать без технического опыта – это набор инструментов Google по обработке естественного языка (NLP).
Существует бесконечное количество способов добавления контента для анализа. Однако, с тем чтобы сохранить вещи относительно местной тематики, я собираюсь начать с проверки некоторых ассоциаций сущностей, а не только поиск ключевых слов. Я вставлю контент из википедии этого города в инструмент и нажму "анализ".
Это может потребовать некоторого разбора, но вы можете найти множество признанных сущностей, специфичных для той местности, для которой вы оптимизируете.
Структурирование местного контента, как я описал в первом разделе этой главы – с упоминанием и интеграцией этих терминов в ваш контент – может помочь показать Google семантическую сеть тем и сущностей, которые объединены общностью, такой как ниша/гео и так далее.
Чтобы помочь с ключевыми словами, силосами, архитектурой и т.д., мне нравится использовать Keyword Cupid.
Я никоим образом не связан с этим инструментом финансово или иным образом, но мне довелось пообщаться с разработчиком и основателем Лефтерисом несколько раз.
Он приносит уникальную и освежающую перспективу в мир SEO, используя и позволяя менее опытным пользователям использовать настоящее машинное обучение в своих поисковых кампаниях.
Как и большинство платформ, злоупотребляющих терминами как ИИ и МО в своем маркетинге, потому что это "модно", это не просто жаргон и болтовня.
Они предоставляют нам мощь МО на расстоянии вытянутой руки.
В настоящее время я использую это как инструмент второго уровня для ключевых слов, несмотря на то, что вы можете использовать его и как основной инструмент для подбора дополнительных идей для тематических кластеров, которые можно добавить на сайты.
Вы также можете запустить дополнительную команду внутри инструмента для добавления конкурентных данных над картами силоса в виде карты ума выше, что очень полезно.
Помните, что вывод данных от моделей, подобных этой, не будет идеальным.
Проекты легко настраиваются, и инструмент является интуитивно понятным.
Такие варианты позволяют профессионалам SEO участвовать в волнующем процессе машинного обучения, не приходя к трудностям обучения своих собственных моделей и не сталкиваясь с бесконечными головными болями, сопутствующими обучению внутренних наборов инструментов машинного обучения.
После создания сильного плана ключевых слов и контента наступает время усилить усилия и превратить эту основательную работу в видимость и новый бизнес.
Проверьте наши бесплатные ресурсы на LocalViking.com, чтобы помочь вам поднять свою игру в локальном SEO/GMB на новый уровень.
Мы также всегда доступны для ответов на ваши вопросы в нашей группе в Facebook.