データサイエンスが私たちが知っているSEOをどのように変えることができるか

公開: 2021-05-15

SEOとデータサイエンスの間のギャップは、日を追うごとに縮まりつつあります。データサイエンスですが、より具体的には、人工知能は、過去数年間の傾向に追いついている単純な概念ではありません。

データサイエンスは、データを分析および処理するためのビッグデータと人工知能の混合物であり、データセットとして知られています。話題の「データサイエンス」という用語は、生データの隠されたパターンを見つけるために使用されるいくつかのツール、アルゴリズム、機械学習規制の融合です。

データサイエンスはSEOの単純な概念ではありません。 2011年に、GoogleはGoogle Brainを導入しました。これは、Googleの製品を人工知能で変換し、より速く、よりスマートに、より便利にアップグレードするために取り組んでいるチームです。

インターネットでの全検索の95％は、メインの検索エンジンであるGoogleで行われています。当然のことながら; インターネットの巨人は、サービス品質を向上させるために新しいテクノロジーに多くの投資を行ってきました。 GoogleBrainは2015年にRankBainを公開しました。これは、Google検索結果を強化し、より高品質の結果を可能にするためのゲームチェンジャーアルゴリズムです。

総検索数のうち、これまでGoogle検索バーに表示されたことのないキーワードが約15％あります。ランクブレインを使用すると、Googleは検索対象のキーワードを自動的に理解し、最も関連性の高い検索結果ページを表示できます。

データサイエンスを正しく使用してSEOの目標を達成する方法について、業界からのヒントを詳しく見ていきましょう。

これらのヒントは、SEOにおけるデータサイエンスの混合プロセスに関するいくつかの重要な質問への回答として見つけることができます。 Q＆A形式を使用すると、関連性が高まり、実行が簡単になるため、理解が深まります。

SEOをより定量化および予測可能にするために使用できる最も有用な分析ツールはどれですか？

最も便利な分析ツール

まず最初に; データを取得するソースを決定します。これは、SEOをより予測可能で定量化できるようにするために世界が使用している人気のあるマーケティング分析ツールです。

BigQuery：大規模なデータセットを処理する企業は、このビッグデータ分析プラットフォームを使用しています。 Google CloudStorageInfrastructureで実行されます。

Excel：確かに、Excelは誰もが好きなわけではありません。 それでも、それは、さらなるプロセスに使用できる大量のデータを操作するための最も簡単で最速の方法としての位置を保持しています。

Tableau：これは、ユーザーがデータを興味深いインタラクティブな視覚化に変換できるようにするインタラクティブなデータ視覚化ソフトウェアです。

Google Analytics： SEOの成功を世界的に測定するために使用される最も人気のあるツールです。

Google検索コンソール：これは、ユーザーがGoogle検索エンジンの結果ページ（SERP）でWebサイトの存在を監視および維持するのに役立つ無料のサービスです。 Googleでの検索の仕組みと、検索エンジンプラットフォームがウェブサイトをどのように認識するかについての規則と規制を論理的に説明しています。

上記のサービスは、SEOキャンペーンで現在機能しているものと機能していないものに関する有用な情報を提供します。これらのサービスは非常に使用されており、世界中で成功するSEOキャンペーンに多大な貢献をしています。

Googleキーワードプランナー：このGoogleのキーワードツールには、ユーザーが特定のキーワードの人気の高低を識別し、少量の検索をフィルタリングし、複数のキーワードの組み合わせを簡単に作成できるようにする、まったく新しい多くの機能があります。

Keyboardtool.io：キーワードツールは、Googleキーワードプランナーの優れた代替手段です。 このツールの無料バージョンを使用すると、1つの検索用語に対して最大750のロングテールキーワード候補を生成できます。

Screaming Frog：Screaming FrogのSEOスパイダーツールは、世界中のSEO代理店や個々のコンサルタントによって使用されています。 このツールはWebサイトをクロールします。一般的なURLを精査し、既存の問題を特定する必要があります。

ソーシャルメディア分析：ソーシャルメディアの重要性が高まるにつれ、世界中の企業は機会を失い、ソーシャルメディアプラットフォームが提供する利点を利用する余裕がありません。ソーシャルメディアプラットフォームから収集されたデータの分析は、企業の正しい意思決定に役立ちます。

すべてのマーケティング活動とともに、データサイエンスをSEOとどのように連携させることができますか？

SEOによるデータサイエンス

マーケティング活動に対するマイレージを向上させるために、他のマーケティングチャネルと連携してSEOのベストプラクティスを維持することは、今日のインターネットマーケターにとっての主要な目標です。このやりがいのあるタスクを実行するには、いくつかの慎重な手順を実行することが重要です。

SEOの従属変数と独立変数を知ることは重要です。ここで、それぞれが結果の予測に焦点を合わせています。これは、結果変数および予測変数とも呼ばれます。

従属変数は、独立変数の他の要因に依存しています。独立変数のいずれか1つの変数を変更すると、計算全体が変更されます。聴衆に尋ねられた答えの多様性はあなたを正しい答えに連れて行きます。

ビジネス用語によると、変数は、イベント、価値のある提案、または企業がそのパフォーマンスを測定できるその他のものです。これら2つの変数間の相互作用の技術を研究および習得して、それらの有効性を測定することは、重要なマーケティング戦略の1つです。これらの2つの変数を使用し、それらを注意深く監視することで、会社がマーケティングへの影響を最適化するのに役立ちます。

多くのマーケターは、Webサイトのユーザビリティを測定するためにデータの使用を提案しています。また、Webサイトのナビゲーションをチェックして、強化することもできます（必要な場合）。優れたユーザーエクスペリエンスとは、Webサイトを閲覧する訪問者の数が増え、より多くの時間を費やす可能性が高いことを意味します。

目標を実現し、オーディエンスをよりよく理解することで、将来、より優れた、より効果的なマーケティングキャンペーンを作成できます。あなたのマーケティングキャンペーンが聴衆のニーズに基づいている間、あなたのビジネスは最高の上昇曲線を目撃するでしょう。

今日、データ分析の使用方法に精通していることは避けられません。正直なところ、そうではなく、問題に直面している場合はどうでしょうか。それからそれは深刻な状況です。成功を収めることはほぼ不可能です。

あなたの聴衆は多くの方法であなたのブランドと相互作用します。社会的相互作用、言及、感情、レビューなど、追跡する必要のある重要な指標がいくつかあります。

これらの相互作用は、顧客とあなたの会社の間の関係を構築するために不可欠です。

顧客とあなたの会社の間

トレンドグラフは、購入者の好みや出口の罠とともに、改善が必要なポイントを見つけるのに役立ちます。
トラフィックの最良のソースを記録し、トラフィックを特定することで、データを比較することでより多くのエンゲージメントを得ることができます。
すべてのパラメータの追跡を有効にし、特定のシートにデータを記録します。
障害を取り除き、CTR/コンバージョンを増やします。
「実際の」オーディエンスと「ターゲットとする」オーディエンスを指定し、潜在的な可能性を秘めた方法でそれらを形成します。
SEOに起因する結果とマルチチャネルの目標到達プロセスのレポートとともに、他のチャネルのパフォーマンスのレポートを示します。
SEOから得られたROIを比較します–有料検索からのSERP結果に基づく目標獲得とオーガニックトラフィックとの比較。
コンバージョン率の低いページを選択しますが、ランクを上げて最適化を開始し、適切な量のトラフィックを獲得します。

データを測定して正しく解釈することが成功のパラメーターです。定期的な試行と実験を通じて、データサイエンスを適切に使用できるようにしてください。これは最終的にあなたの聴衆のニーズと欲求を満たすあなたのウェブサイトの改善につながります。

サーバーログ分析の実行中に問題になる可能性のある問題は何ですか？

サーバーログの可能性

ログファイルの解釈は、SEOの技術的な問題とページ上の問題を修正するための主要な方法です。それはあなたにあなたのSEOパフォーマンスを改善する自由を提供します。ログファイルは、Webサイトの検索エンジンのクローラーの動作を理解するのに役立ちます。それはあなたのウェブサイトへの各訪問の記録やあなたのサイトとのクローラーの相互作用に関するより多くの情報のようなすべての小さな情報を記録しますより良いSEO結果のために管理者が重要な行動を取ることが今より便利になります。

ただし、バグやハッカーの攻撃などの不便を避けるために、定期的にログファイルをチェックすることを定期的に行う必要があります。ハッキングされると、元の位置に戻って元の位置に戻すことがより困難になります。予防策は予防であることを忘れないでください。

SEOスペシャリストがログ分析を実行するときに注意を払う必要があるいくつかの問題があります。 Webサイトのアーキテクチャまたは内部リンク構造を識別するのに役立ちます。まさにウェブサイトのサイトマップも必要です。コンテンツの部分については、重複したコンテンツ、低品質のコンテンツ、または無関係なコンテンツについて非常に注意する必要があります。これはサイトのパフォーマンスに影響します。

クローラーによって頻繁にクロールされないURLがいくつかあります。これは、ログファイルを定期的に分析することで知ることができます。ログファイルを継続的にチェックすることで、クロールの動作を知ることができます。グーグルがいくつかの非常に重要なページもクロールしていないことを知って驚かれることでしょう。ログは、検索エンジンから最も注目されているURLと最も注目されていないURLとディレクトリのソースを知るのに役立ちます。

管理者がクローラーに与える可能性のあるコマンドの問題である場合もあります。管理者は、故意または無意識のうちにページのインデックスを有効にしない場合があります。このコマンドを定期的に確認してください。一部のページがインデックスに登録されていない場合、潜在的なトラフィックが失われる可能性があります。

インターネットユーザーがますます焦り始めていることに気づきました。より高いバウンス率が得られるはずです。ページの読み込み時間が少し長い場合。ページの読み込み時間が短いことは、Webサイトのユーザーエクスペリエンスの重要な部分です。さらに、人々はすべてのドキュメントが携帯電話に適したものとして索引付けされることを期待しています。 Googleは、そのパラメータをモバイルファーストインデックスとして設定しています。そうしないと、良いランキングでチャンスを失う可能性があります。

調査の1つは、訪問者の47％が、Webページが2秒以内に読み込まれることを期待していることを示唆しています。

サーバーログ分析は、戦略的プロセスにまだ追加されていません。人々はサーバーログをエラーを示すツールとしてのみ考えています。しかし、それはあなたの戦略立案の必要な部分です。特定のクロールバジェットをサーバーログの分析と戦略に割り当てる必要があります。そうしないと、無駄になります。

BlurbpointブログCTA

データ分析に役立つサーバーログの可能性に関する簡単なポインタ

ページの読み込み時間のチェック、インデックス作成、バウンス率、レスポンシブページ、応答エラー、リダイレクト。
それはあなたに不幸な機会が何であるか、そしてクロール予算がどこで浪費されているかをあなたに知らせます。
何を索引付けするか、何を索引付けしないか、クロールまたは索引付けページを複製するなどのクローラーの動作。
トラフィックの動きは、異常なトラフィックを報告します。
リダイレクトページが機能しているかどうか、およびどのページにリダイレクトページが必要か。

開発の大部分はクロール動作に依存しており、サーバーログ分析によりそれが可能になります。ログ分析の実行中に問題を探して、SEOの取り組みを弱める可能性のあるクロールの問題を排除します。

ビッグデータ分析は正確ですか？ もしそうなら、あなたのSEOスペシャリストはどうやってそれを正しくすることができますか？

ビッグデータ分析

データ収集は、企業が市場の目標を達成するのに役立ちます。収集されるデータは正確である必要があります。そうでない場合、障害が発生する可能性があります。分析はこれであなたを助けることができます。企業は分析の正確さに注意を払う必要があります。正確な分析から得られたデータの洞察は、目的の目標を達成するのに役立つためです。

正確なビッグデータ分析は、SEOスペシャリストにとって最大のメリットです。

SEOスペシャリストにとって最大の課題の1つは、データの同期です。ツールの多くは、膨大な量のデータを提供します。

問題が発生した場合、適切なデータ結果を分析することが困難になります。収集された膨大な量のデータから特定の問題の特定の解決策をリストアップする際に混乱が生じます。

SEOスペシャリストは、特定の回答に遭遇した場合に回答するのに役立つ方法でデータを同期する方法を学ぶ必要があります。
彼らは、異なる問題の同一のデータを区別する方法を学ぶ必要があります。質問に応じてデータを同期する必要があります。この方法はさらに役立ちます。

複数のソースがある場合は、より正確な結果を得るのが簡単です。 1つのソースから収集されたデータに依存することはお勧めしません。データを理解し、それに応じて要件を調整して市場を予測することが重要です。

ビッグデータをより効果的に知るために役立つ適切なツールを見つけることが重要です。さまざまなツールからデータを収集して実際のデータを検証し、AdWordsデータも追加してください。それをより正確にするために。

適切なツールを使用することは常に課題です。いくつかのツールからの分析結果は異なります。その場合、特定の分析に2つまたは3つの異なるツールを使用できます。そして、これらのツールから得られた共通のデータを考慮することができます。
正確なデータは、分析にとって正しい利益です。適切な分析により、実行するアクションが指示され、アクションはKPIのメトリックです。
すべての側面は相互に関連しており、互いに直接比例しています。
最終的に、KPIはコンバージョンと顧客ロイヤルティを考慮します。したがって、実用的なデータ収集が結果の決定要因になります。

データは、絶え間ない努力によって得られた数値のみです。数字は、どのような状況でこの数字が得られるかについてのストーリーを示しています。このように、すべての数字には独自のストーリーがあります。数字の背後にあるストーリーを提示することに注意する必要があります。サッカーと同じように、ゴールは、ゴールポストに向かってそれを渡すさまざまなプレーヤーからの絶え間ない努力からの最終結果です。そして、その1つの目標は、試合に勝つことができる数字です。したがって、それは物語になります。

優れた意思決定者は、数字を参照してストーリーを作成し、行動を投資してキャンペーンを成功させるだけです。

実際の分析を発見し、数字の背後にあるストーリーに注意を払い、適切なツールを選択し、1つだけではなく複数のソースを信頼することで、成功し、データ分析の不正確さが発生するインスタンスを最小限に抑えることができます。

効果的なSEOのためのビッグデータ分析に関する簡単な指針

データソースの検証に複数のツールを使用することが適切である必要があります。
数字は道筋を示すことができますが、ストーリーは目標を達成するための手段であり、1つの情報源だけを信頼することは決してありません。ソースが多いほど、結果は良くなります。
すべてのツールには制限があり、そのため一部のデータは追跡されません。これらの制限を克服するには、いくつかのツールを使用してください。
KPIに関連する実際の分析に重点を置きます。最終的に、それはあなたにコンバージョンと顧客の忠誠をもたらします。

マーケティング担当者として、ビジネス目標を達成するためにどのデータに集中する必要がありますか？

ビジネス目標を達成する

データ分析プロセスは企業に情報を氾濫させ、ビジネスが危機的な状況にあるときに役立ちます。しかし、どのデータを取得するかを知ることは常に問題でしたか？

顧客セグメンテーションにより、特定のニッチをターゲットにすることができます。ニッチは、人々のグループによって団結したセクションです。分析から得られたデータは、より良いセグメンテーションを作成するのに役立ちます。

セグメンテーションが完了したら、ターゲティングを開始します。セグメンテーションをうまく行ったので、より高いコンバージョンとより高い利益を目撃するでしょう。

新規顧客の獲得は、すべてのマーケターが焦点を当てているタスクです。しかし、彼らは顧客維持が新規顧客獲得と同じくらい必要であることを忘れています。

あなたは良いカスタマーサービスでそれらを保持することができます。優れたカスタマーサービスは、保持された顧客を幸せにするだけでなく、新しく獲得した顧客もあなたに満足します。

コンパイル日の近くにサブスクリプションを変更するようにお客様に通知します。それらを保持するために（彼らが拒否した場合に）いくつかのグッズを常に思い出させて提供することはうまくいくでしょう。一部のサービスにはコンパイル日がありませんが、顧客の行動を通じて、顧客がサブスクリプションを終了する可能性が高いことを予測する必要があります。予測してそれに対応することで、顧客を維持することができます。

コンバージョン率を現在の状況と同じに保ち、ビジネスの行動を最大化します。コンバージョン率は収益性に等しいからです。それが衰退し始めると、あなたのビジネスの主なモットーは消えます。コンバージョン率は、ビジネス上のメリットを測定し、将来の成功を予測できる指標です。また、機能していない、または将来機能しない戦略について知るのにも役立ちます。もちろん、コンバージョン率を分析するだけでは、Webサイトのパフォーマンスを向上させることはできません。市場には、他のヘルパーもいます。

CLTV-顧客生涯価値は、顧客があなたの会社との関係の全期間にわたってあなたのビジネスのために生み出す純利益を計算する方法を含むパラメータです。また、あなたのビジネスパフォーマンスを知るための多くの洞察を提供し、最適化に役立ちますあなたのマーケティング予算。

初めての訪問者のコンバージョン率とリピーターのコンバージョン率を追跡することも、長期的には役立ちます。新規顧客とリピーターがあなたのウェブサイトを操作するときに気付く行動パターンがいくつかあります。

トラフィックソースメトリックを追跡します。これは、サイトへの訪問者のソースを知るのに役立ちます。直接、紹介、オーガニック、有料のいずれであるか。ユーザーがあなたのウェブサイトをどのように見つけているかを知ると、あなたはあなたのマーケティング予算を最適化することができるでしょう。最終的には、影響を最大化し、より多くの顧客を獲得するのに役立ちます。

結論：

データサイエンスは、整理されていないデータと比較して、最も正確なソリューションのソースです。これは変化をもたらし、私たちの決定に論理を植え付け、最も成功した時間枠内で正しい傾向を発見するのに役立ちます。

ゲーム全体は、論理的な答えと意思決定プロセスを中心に展開します。ただし、データデポを持つことは、それをいつどのように使用するかを知っている場合にのみ機能します。