데이터 과학이 우리가 알고 있는 SEO를 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

SEO 와 데이터 과학 사이의 격차는 날이 갈수록 좁혀지고 있습니다. 데이터 과학이지만; 보다 구체적으로 인공 지능은 지난 몇 년 동안 추세를 따라잡는 순진한 개념이 아닙니다.

데이터 과학은 빅 데이터와 데이터를 분석하고 처리하기 위한 인공 지능의 혼합이며 데이터 세트로 알려져 있습니다. 윙윙거리는 "데이터 과학"이라는 용어는 원시 데이터의 숨겨진 패턴을 찾는 데 사용되는 여러 도구, 알고리즘 및 기계 학습 규정을 결합한 것입니다.

데이터 과학은 SEO에서 순진한 개념이 아닙니다. 2011년에 Google은 Google 제품을 인공 지능으로 혁신하여 더 빠르고 스마트하며 훨씬 더 유용하게 업그레이드하는 팀인 Google Brain 을 도입했습니다.

인터넷 에서 전체 검색의 95%가 주요 검색 엔진인 Google에서 이루어집니다. 당연하게도; 인터넷 거인은 서비스 품질을 개선하기 위해 새로운 기술에 많은 투자를 했습니다. Google Brain은 2015년에 RankBain을 출시했습니다. Google 검색 결과를 개선하여 더 나은 품질의 결과를 제공하는 게임 체인저 알고리즘입니다.

전체 검색 중 약 15%의 키워드가 이전에 Google 검색창에 등장한 적이 없습니다. RankBrain을 사용하면 Google이 자동으로 검색된 키워드를 더 잘 이해하고 가장 관련성이 높은 검색 결과 페이지를 표시할 수 있습니다.

데이터 과학을 올바르게 사용하여 SEO 목표를 달성하는 방법에 대한 업계 최고의 팁을 살펴보고 살펴보겠습니다.

이 팁은 SEO에서 데이터 과학의 혼합 프로세스와 관련된 몇 가지 필수 질문에 대한 답변으로 찾을 수 있습니다. Q&A 형식은 더 많은 관련성을 제공하고 실행을 더 간단하게 만들기 때문에 더 나은 이해를 제공할 것입니다.

SEO를 보다 정량화하고 예측 가능하게 만드는 데 사용할 수 있는 가장 유용한 분석 도구는 무엇입니까?

먼저 첫 번째 것들; 데이터를 가져올 소스를 결정합니다. 다음은 SEO를 보다 예측 가능하고 수량화할 수 있도록 하기 위해 전 세계에서 사용하는 몇 가지 인기 있는 마케팅 분석 도구입니다.

BigQuery: 대규모 데이터 세트를 처리하는 회사는 이 빅 데이터 분석 플랫폼을 사용합니다. Google Cloud Storage 인프라에서 실행됩니다.

Excel: 실제로 Excel은 모든 사람이 좋아하는 것은 아닙니다. 그러나 추가 프로세스에 사용할 수 있는 많은 양의 데이터를 조작하는 가장 쉽고 빠른 방법이라는 위치를 유지하고 있습니다.

Tableau: 사용자가 데이터를 흥미로운 대화형 시각화로 변환할 수 있게 해주는 대화형 데이터 시각화 소프트웨어입니다.

Google Analytics: 아마도 전 세계적으로 SEO 성공을 측정하는 데 사용되는 가장 인기 있는 도구일 것입니다.

Google 검색 콘솔: 사용자가 Google 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 웹사이트의 존재를 감독하고 유지하는 데 도움이 되는 무료 서비스입니다. Google에서 검색이 작동하는 방식과 검색 엔진 플랫폼이 웹사이트를 보는 방식에 대한 규칙과 규정을 논리적으로 설명합니다.

위에서 언급한 서비스는 현재 귀하의 SEO 캠페인에서 작동하거나 작동하지 않는 항목에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 이러한 서비스는 널리 사용되고 있으며 전 세계적 으로 성공적인 SEO 캠페인에 막대한 기여를 하고 있습니다.

Google 키워드 플래너: 이 Google의 키워드 도구에는 사용자가 특정 키워드의 높거나 낮은 인기도를 식별하고, 소량 검색을 필터링하고, 여러 키워드 조합을 손쉽게 만들 수 있도록 지원하는 완전히 새로운 많은 기능이 있습니다.

Keywordtool.io: 키워드 도구는 Google 키워드 플래너의 훌륭한 대안입니다. 이 도구의 무료 버전을 사용하면 단일 검색어에 대해 최대 750개의 롱테일 키워드 제안을 생성할 수 있습니다.

Screaming Frog: Screaming Frog 의 SEO 스파이더 도구는 전 세계의 SEO 대행사 및 개별 컨설턴트가 사용합니다. 이 도구는 웹사이트를 크롤링하며, 사용자는 공통 URL을 자세히 조사하고 기존 문제를 식별합니다.

소셜 미디어 분석: 소셜 미디어 의 중요성이 높아짐에 따라 전 세계 기업들은 소셜 미디어 플랫폼이 제공하는 이점과 기회를 잃어서는 안 됩니다. 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 데이터를 분석하면 기업의 올바른 의사 결정에 도움이 됩니다.

모든 마케팅 활동과 함께 데이터 과학을 SEO와 어떻게 일치시킬 수 있습니까?

마케팅 활동에 대한 더 나은 마일리지를 위해 다른 마케팅 채널과 함께 최고의 SEO 관행을 유지하는 것은 오늘날 모든 인터넷 마케터의 주요 목표입니다. 이 어려운 작업을 수행하려면 몇 가지 신중한 조치를 취하는 것이 중요합니다.

SEO의 종속 변수와 독립 변수를 아는 것이 중요합니다. 여기서 각각은 결과 및 예측 변수라고도 하는 결과 예측에 중점을 둡니다.

종속변수는 독립변수의 다른 요인에 의존합니다. 독립 변수의 한 변수가 변경되면 전체 수학이 변경됩니다. 청중에게 요청된 답변의 다양성은 올바른 답변으로 안내할 것입니다.

비즈니스 용어에 따르면 변수는 회사의 성과를 측정할 수 있는 이벤트, 가치 있는 제안 또는 기타입니다. 효과를 측정하기 위해 이 두 변수 사이의 상호작용 기술을 연구하고 숙달하는 것은 중요한 마케팅 전략 중 하나입니다. 이 두 변수를 사용하고 면밀히 관찰하면 회사에서 마케팅 효과를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

많은 마케터는 웹사이트의 유용성을 측정하기 위해 데이터 사용을 제안합니다. 웹사이트의 탐색을 확인하여 향상시킬 수도 있습니다(필요한 경우). 좋은 사용자 경험이란 웹사이트를 탐색하는 방문자 수가 증가하고 웹사이트에서 더 많은 시간을 보낼 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

목표를 실현하고 청중을 더 잘 이해함으로써 미래에 더 좋고 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 귀하의 비즈니스는 최고의 상승 곡선을 목격하고 마케팅 캠페인은 청중의 요구 사항을 기반으로 합니다.

오늘날에는 데이터 분석을 사용하는 방식에 정통해야 합니다. 솔직히, 당신이하지 않고 문제에 직면한다면? 그렇다면 심각한 상황입니다. 성공을 달성하는 것은 불가능에 가깝습니다.

청중은 다양한 방식으로 브랜드와 상호 작용합니다. 소셜 상호 작용, 멘션, 감정 및 리뷰와 같이 추적 해야 하는 몇 가지 중요한 측정항목이 있습니다 .

이러한 상호 작용은 고객과 회사 간의 관계를 구축하는 데 필수적입니다.

• 추세 그래프는 구매자의 선호도와 출구 함정과 함께 개선이 필요한 지점을 찾는 데 도움이 됩니다.
• 최고의 트래픽 소스를 기록하고 트래픽을 식별하면 데이터 비교를 통해 더 많은 참여를 얻을 수 있습니다.
• 모든 매개변수에 대한 추적을 활성화하고 특정 시트에 데이터를 기록합니다.
• CTR/전환을 증가시키기 위해 장애물을 제거하십시오.
• '실제' 청중과 '타겟팅' 청중을 지정하고 잠재고객이 가질 수 있는 방식으로 틀을 잡습니다.
• SEO와 함께 다른 채널 실적 보고서를 보여줍니다. 기여 결과 및 다중 채널 유입경로 보고서.
• SEO에서 얻은 ROI(유료 검색의 SERP 결과를 기반으로 하는 목표 획득)를 유기적 트래픽과 비교합니다.
• 전환율이 낮은 페이지를 선택하되 순위를 매기고 적절한 양의 트래픽을 얻기 위해 최적화를 시작하십시오.

데이터를 측정하고 올바르게 해석하는 것이 성공의 매개변수입니다. 정기적인 시도와 실험을 통해 데이터 사이언스를 적절하게 사용할 수 있는 능력을 키웁니다. 이것은 궁극적으로 청중의 필요와 욕구를 만족시킬 웹사이트의 개선으로 이어질 것입니다.

서버 로그 분석을 수행하는 동안 어떤 문제가 발생할 수 있습니까?

로그 파일 해석은 SEO의 기술적 문제와 페이지 문제를 수정하는 주요 방법입니다. 그것은 당신에게 당신 의 SEO 성능을 향상시킬 수 있는 자유를 제공합니다. 로그 파일은 웹사이트에 대한 검색 엔진의 크롤러 동작을 이해하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 웹사이트에 대한 각 방문 기록 및 크롤러가 귀하의 사이트와 상호 작용하는 것에 관한 훨씬 더 많은 정보와 같은 모든 작은 정보를 기록합니다. 이제 관리자가 더 나은 SEO 결과를 위해 중요한 조치를 취하는 것이 더 유용해집니다.

하지만 버그, 해커 공격 등의 불편함을 피하기 위해서는 정기적으로 로그 파일을 확인하는 습관을 들여야 합니다. 해킹을 당하면 이전 위치를 되찾고 되찾는 것이 더 어려워집니다. 예방은 예방임을 기억하십시오.

SEO 전문가가 로그 분석을 수행할 때 주의해야 하는 몇 가지 문제가 있습니다. 웹사이트의 아키텍처 또는 내부 링크 구조를 식별하는 데 도움이 됩니다. 바로 그 웹사이트의 사이트맵도 필요합니다. 콘텐츠 부분의 경우 중복되거나 품질이 낮거나 관련이 없는 콘텐츠에 대해 매우 주의해야 합니다. 이것은 사이트의 성능에 영향을 미칩니다.

크롤러가 자주 크롤링하지 않는 일부 URL이 있습니다. 로그 파일을 정기적으로 분석하면 이를 알 수 있습니다. 로그 파일을 지속적으로 확인하여 크롤링 동작을 알 수 있습니다. Google이 일부 매우 중요한 페이지도 크롤링하지 않는다는 사실에 놀랄 것입니다. 이 로그는 검색 엔진에서 가장 많은 관심을 받는 URL과 디렉터리의 출처를 파악하는 데 도움이 됩니다.

때로는 관리자가 크롤러에 부여할 수 있는 명령 문제일 수 있습니다. 관리자는 때때로 고의로 또는 무의식적으로 페이지에서 색인을 활성화하지 않습니다. 이 명령을 정기적으로 확인하십시오. 일부 페이지가 인덱싱되지 않으면 잠재적인 트래픽이 손실될 수 있습니다.

인터넷 사용자들이 점점 더 참을성이 없게 되는 것으로 나타났습니다. 더 높은 이탈률을 얻어야 합니다. 페이지 로딩 시간이 조금 더 길다면. 짧은 페이지 로딩 시간은 웹사이트에 대한 사용자 경험의 중요한 부분입니다. 더욱이 사람들은 모든 문서가 모바일 핸드셋 친화적으로 색인되기를 기대하고 있습니다. Google은 매개변수를 모바일 우선 인덱싱 으로 설정했습니다 . 그렇지 않으면 좋은 순위에서 기회를 잃을 수 있습니다.

한 설문조사에 따르면 방문자의 47%는 웹페이지가 2초 이내에 로드될 것으로 예상합니다.

서버 로그 분석은 아직 전략적 프로세스에 추가되어야 합니다. 사람들은 서버 로그를 오류 시연 도구로만 간주하고 있습니다. 그러나 이는 전략 수립에서 꼭 필요한 부분입니다. 특정 크롤링 예산은 서버 로그 분석 및 전략에 할당되어야 합니다. 그렇지 않으면 낭비됩니다.

데이터 분석에 도움이 되는 서버 로그 가능성에 대한 간략한 포인터

• 페이지 로드 시간 확인, 인덱싱, 이탈률, 반응 페이지, 응답 오류 및 리디렉션.
• 어떤 기회가 없고 크롤링 예산이 낭비되고 있는지 알 수 있습니다.
• 인덱싱할 항목, 인덱싱하지 않을 항목, 복제 크롤링 또는 인덱싱 페이지와 같은 크롤러 동작.
• 트래픽 움직임은 비정상적인 트래픽에 대해 보고합니다.
• 리디렉션 페이지가 작동하는지 여부와 리디렉션 페이지가 필요한 페이지.

개발의 큰 부분은 크롤링 동작에 따라 달라지며 서버 로그 분석을 통해 이를 가능하게 합니다. SEO 노력을 약화시킬 수 있는 크롤링 문제를 제거하기 위해 로그 분석을 수행하는 동안 문제를 찾으십시오.

빅 데이터 분석이 정확합니까? 그렇다면 SEO 전문가가 어떻게 올바르게 얻을 수 있습니까?

데이터 수집은 기업이 시장에서 목표 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 수집된 데이터는 정확해야 하며 그렇지 않으면 실패할 수 있습니다. 분석이 이에 도움이 될 수 있습니다. 기업은 분석의 정확성에 주의를 기울여야 합니다. 정확한 분석에서 파생된 데이터 통찰력이 원하는 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다.

정확한 빅 데이터 분석은 SEO 전문가에게 가장 큰 이점입니다.

• SEO 전문가 에게 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 동기화입니다. 많은 도구가 방대한 양의 데이터를 제공합니다.

• 문제가 발생하면 적절한 데이터 결과를 분석하기 어려워집니다. 수집된 방대한 양의 데이터에서 특정 문제에 대한 특정 솔루션을 나열하면서 혼란을 야기합니다.

• SEO 전문가는 특정 답변이 있는 경우 답변하는 데 도움이 되는 방식으로 데이터를 동기화하는 방법을 배워야 합니다.
• 그들은 서로 다른 문제의 동일한 데이터를 구별하는 방법을 배워야 합니다. 그들은 질문에 따라 데이터를 동기화해야 합니다. 이 방법이 더 도움이 될 것입니다.

소스가 두 개 이상인 경우 더 정확한 결과를 얻기가 더 쉽습니다. 하나의 소스에서 수집한 데이터에 의존하는 것은 권장되지 않습니다. 데이터를 이해하고 시장을 예측하기 위해 그에 따라 요구 사항을 조정하는 것이 중요합니다.

빅데이터를 보다 효과적으로 알 수 있도록 올바른 도구를 찾는 것이 중요합니다. 다양한 도구에서 데이터를 수집하여 실제 데이터를 확인하고 귀하의 AdWords 데이터도 추가하십시오. 더 정확하게 만들기 위해.

• 올바른 도구를 사용하는 것은 항상 어려운 일입니다. 여러 도구의 분석 결과는 다릅니다. 이 경우 특정 분석에 대해 두세 가지 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 그리고 이러한 도구에서 파생된 공통 데이터를 고려할 수 있습니다.
• 정확한 데이터는 분석을 위한 올바른 이득입니다. 올바른 분석은 취해야 할 조치를 지시하고 조치는 KPI에 대한 메트릭입니다.
• 모든 측면은 서로 연결되어 있으며 서로 정비례합니다.
• 궁극적으로 KPI는 전환과 고객 충성도를 고려합니다. 따라서 실행 가능한 데이터 수집이 결과 ​​결정자입니다.

데이터는 끊임없는 노력으로 얻은 숫자일 뿐입니다. 숫자는 이 숫자를 얻게 된 상황에 대한 이야기를 지정합니다. 이런 식으로 모든 숫자에는 고유한 이야기가 있습니다. 숫자 뒤에 숨겨진 이야기를 제시하려면 알고 있어야 합니다. 축구와 마찬가지로 목표는 골 포스트를 향해 전달하는 다양한 플레이어의 끊임없는 노력의 최종 결과입니다. 그리고 그 하나의 목표는 당신이 경기에서 이길 수 있는 숫자입니다. 그래서 이야기가 된다.

훌륭한 의사 결정자는 숫자를 참고하여 스토리를 만들고 행동을 투자하여 캠페인을 성공시킵니다.

실제 분석을 발견하고, 숫자 뒤에 숨겨진 이야기에 주의를 기울이고, 적절한 도구를 선택하고, 하나가 아닌 여러 소스를 신뢰하면 성공할 수 있고 데이터 분석의 부정확성이 발생하는 경우를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

효과적인 SEO를 위한 빅 데이터 분석에 대한 간략한 지침

• 데이터 소스의 유효성 검사를 위해 여러 도구를 사용할 수 있어야 합니다.
• 숫자는 길을 보여줄 수 있지만 이야기는 목표를 달성하는 수단입니다. 단 하나의 출처를 신뢰하지 마십시오. 소스가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 모든 도구에는 한계가 있으므로 일부 데이터는 추적되지 않습니다. 이러한 한계를 극복하려면 여러 도구를 사용하십시오.
• KPI와 관련된 실제 분석을 강조합니다. 궁극적으로 전환과 고객 충성도를 제공합니다.

마케터로서 비즈니스 목표를 달성하기 위해 어떤 데이터에 집중해야 합니까?

데이터 분석 프로세스는 회사에 정보를 범람시켰고 비즈니스가 중요한 상황에 처했을 때 유용합니다. 그러나 어떤 데이터를 가져와야 하는지 아는 것이 항상 문제였습니다.

• 고객 세분화를 통해 특정 틈새 시장을 타겟팅할 수 있습니다. 틈새는 사람들의 그룹에 의해 결합 된 섹션입니다. 분석에서 파생된 데이터는 더 나은 세분화를 만드는 데 도움이 됩니다.

• 세분화가 끝나면 타겟팅을 시작하십시오. 세분화를 잘 하면 더 높은 전환율과 더 높은 수익을 보게 될 것입니다.

• 새로운 고객을 확보하는 것은 모든 마케터가 집중하는 작업입니다. 그러나 그들은 신규 고객 확보만큼 고객 유지가 필요하다는 사실을 잊고 있습니다.

• 좋은 고객 서비스로 그들을 유지할 수 있습니다. 좋은 고객 서비스는 유지된 고객을 행복하게 할 뿐만 아니라 새로 확보한 고객도 당신에게 만족할 것입니다.

고객에게 편집 날짜가 가까워지면 구독을 수정하도록 상기시킵니다. 그것을 유지하기 위해 지속적으로 상기시키고 약간의 음식(그들이 거부하는 경우)을 제공하면 효과가 있을 것입니다. 일부 서비스에는 컴파일 날짜가 없지만 고객의 행동을 통해 고객이 구독을 종료할 가능성을 예측해야 합니다. 예측하고 대응하면 고객을 유지할 수 있습니다.

전환율을 현재 상황과 유사하게 유지하고 비즈니스 행동을 극대화합니다. 전환율은 수익성과 동일하기 때문입니다. 일단 쇠퇴하기 시작하면 비즈니스의 주요 좌우명이 사라질 것입니다. 전환율은 비즈니스 이점을 측정하고 미래의 성공을 예측할 수 있는 메트릭입니다. 또한 효과가 없거나 미래에 효과가 없을 전략에 대해 아는 데 도움이 됩니다. 물론 전환율을 분석하는 것만으로는 웹사이트의 성능을 높이는 데 도움이 되지 않으며 시장에 다른 도우미도 있습니다.

CLTV- Customer Lifetime Value 는 고객이 회사와의 전체 관계에 걸쳐 귀하의 비즈니스에 대해 생성할 순이익을 계산하는 방법을 포함하는 매개변수입니다. 또한 비즈니스 성과를 알 수 있는 많은 통찰력을 제공하고 최적화에 도움이 됩니다. 마케팅 예산.

최초 방문자 전환율과 재방문 고객의 전환율 을 추적하는 것도 장기적으로 도움이 됩니다. 신규 고객과 재방문 고객이 귀하의 웹사이트와 상호작용할 때 알아차릴 수 있는 몇 가지 행동 패턴이 있습니다.

트래픽 소스 메트릭을 추적하면 사이트 방문자의 소스를 알 수 있습니다. 직접, 추천, 자연 및 유료 여부. 사용자가 웹사이트를 찾는 방법을 알게 되면 마케팅 예산을 최적화할 수 있습니다. 결국 그 영향력을 극대화하고 더 많은 고객을 확보하는 데 도움이 될 것입니다.

결론:

데이터 과학은 정리되지 않은 데이터에 비해 가장 정확한 솔루션을 제공하는 소스입니다. 이것은 변화를 가져오고 우리의 결정에 논리를 부여하며 가장 성공적인 시간 프레임 내에 올바른 추세를 발견하는 데 도움이 됩니다.

전체 게임은 논리적인 답변과 의사 결정 과정을 중심으로 진행됩니다. 그러나 데이터 저장소를 갖는 것은 사용 방법과 시기를 알고 있는 경우에만 작동합니다.