사례 연구: 키워드 큐피드를 사용하여 사이트를 구성하는 방법

키워드 연구의 첫 번째 단계 중 하나는 사용 가능한 많은 도구 중 하나를 사용하여 타겟팅하려는 방대한 수의 키워드를 수집하는 것입니다.

그러나 일단 목록을 작성하면 거기에서 어디로 갑니까?

키워드 간의 관계에 대한 지식을 기반으로 키워드를 수동으로 사일로로 분류합니까?

키워드 연구에 대한 많은 가이드 중 하나를 따르십니까?

나는 프로바이오틱 스킨케어에 대한 사이트를 구성하려고 할 때 이 근본적인 SEO 문제에 직면했습니다.

스킨케어는 너무 많은 브랜드, 제품 유형 및 다양한 스킨케어 관심사가 있기 때문에 어려운 틈새 시장입니다.

게다가 프로바이오틱 스킨케어는 뷰티 산업에서 상대적으로 잘 알려지지 않은 틈새 시장으로, 많은 사람들이 잘 알지 못합니다.

기본적으로 많은 수동 조사 없이 이 주제에 대한 키워드 목록을 보고 어떤 키워드가 서로 관련이 있는지 알 수 없습니다.

바로 여기에서 키워드 큐피드(KC)가 귀중하게 되었습니다.

우리 사이트에서 이와 같은 키워드 연구 문제를 해결하기 위해 Keyword Cupid를 개발했습니다.

우리는 수동 연구를 자동화하려고 할 뿐만 아니라 직관이나 임의의 "규칙"에 의존하여 키워드를 주제별로 그룹화하는 것을 멈추고 싶었습니다.

KC는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 Google 검색 결과만을 기반으로 키워드를 클러스터링합니다.

Google의 정교한 자연어 처리(NLP) 덕분에 결과는 가장 노련한 SEO 키워드 연구 전문가의 결과와 맞먹습니다(더 좋지는 않더라도).

더군다나 KC는 완전히 자동화되어 있습니다.

키워드 큐피드 보고서 실행

이 사례 연구를 위해 저는 프로바이오틱 스킨케어와 관련된 1,418개의 키워드 목록을 자동으로 클러스터링하고 구성했습니다.

그런 다음 이 분석의 몇 가지 주요 결과를 강조 표시하고 이러한 결과를 자신의 사이트에 적용하는 방법을 보여 드리겠습니다.

클러스터링을 수행하기 전에 내 틈새 시장과 관련된 키워드를 찾아야 했습니다.

하나의 도구에 의존하는 대신 Ahrefs, SEMRush 및 Google 자체와 같은 여러 소스에서 가져왔습니다.

그런 다음 클러스터링하려는 각 키워드의 볼륨, 난이도 및 CPC가 포함된 맞춤 보고서로 키워드 목록을 구성했습니다.

그런 다음 Probiotic Skincare 프로젝트에서 KC의 BYOD(Bring Your Own Data) 보고서를 실행했습니다.

키워드 목록을 맞춤 파일로 업로드하고 '모든 측정항목'을 선택했습니다. 또한 클러스터링하려는 키워드의 수를 지정했습니다.

보고서 실행이 완료되면 마인드맵과 Excel 보고서가 반환되었습니다.

이러한 보고서는 동일한 정보를 다른 방식으로 표시합니다. 마인드맵은 키워드 관계 및 사일로 구조의 여러 계층 수준을 시각화하는 데 더 유용합니다.

Excel 보고서는 추가 분석을 수행하고 팀 구성원에게 전달하는 데 탁월합니다.

두 보고서 모두 키워드 클러스터를 Big Silos, Small Silos 및 단일 키워드로 나눕니다.

Big Silo는 가장 많은 키워드를 포함하는 클러스터이지만 Small Silo는 여전히 강력한 연관성을 가질 수 있습니다.

차이점은 소규모 사일로에는 더 적은 수의 키워드가 포함된다는 것입니다.

싱글은 알고리즘이 목록의 다른 키워드와 일치시킬 수 없기 때문에 거의 가치가 없습니다.

드릴다운할 노드를 클릭하면 각 클러스터 내의 키워드를 볼 수 있습니다.

사일로는 사일로, 페이지 테마, 키워드의 계층 구조의 맨 위에 있습니다.

Excel 보고서는 유사한 기능을 제공하지만 Big Silos, Small Silos 및 Singles는 서로 다른 시트에 보관되며 Silos 및 페이지 테마를 보기 위해 노드를 확장할 필요가 없습니다.

Excel 형식을 사용하면 특정 키워드를 쉽게 찾고 정렬할 수 있습니다.

키워드 큐피드의 페이지 테마 및 사일로

이제 KC 보고의 기본 사항을 설명했으므로 결과를 살펴보겠습니다!

1,418개의 키워드를 업로드했는데 Keyword Cupid가 84개의 Silo와 227개의 페이지 테마로 정리했습니다.

지원 키워드는 귀하가 제공한 키워드입니다.

우리의 첫 번째 신경망 모델은 키워드를 페이지로 그룹화했습니다.

"페이지 테마"는 기본 지원 키워드의 의미를 캡슐화하는 키워드를 식별합니다.

그런 다음 이러한 페이지는 두 번째 계층 신경망을 사용하여 더 높은 수준의 사일로로 그룹화되어 페이지 간의 더 "느슨한" 관계를 캡처하려고 합니다.

보시다시피 동일한 사일로로 그룹화된 페이지는 주제적으로 매우 유사하므로 논리적이고 직관적으로 이해됩니다.

지금은 가장 흥미로웠던 사일로에 집중하겠습니다.

여드름의 종류

거의 모든 사람들은 일생의 어느 시점에서 여드름으로 고통받습니다 ...

거의 보편적인 불쾌감에도 불구하고, 여드름이 여러 원인을 가지고 있고 여러 다른 유형으로 분류된다는 것은 일반적으로 알려져 있지 않습니다.

여드름의 각 변형에는 고유한 치료법이 필요합니다.

여드름의 뚜렷한 범주는 또한 다른 대상 고객을 가지고 있습니다.

KC는 수작업 없이 일반 여드름과 PCOS(다낭성 난소 증후군), 산후 호르몬 변화, 갑상선 문제, 호르몬 여드름 등 다양한 건강 상태로 인한 여드름을 구분했습니다.

KC가 키워드를 다양한 여드름 유형으로 구성한 방법을 보여주기 위해 참조된 모든 사일로 및 페이지 테마를 아래에 포함했습니다…

각 키워드에 대한 Google 결과는 상당히 달랐습니다.

산후여드름의 경우 KC는 사일로를 더욱 세분화했다.

KC는 산후 여드름에 전념하는 더 넓은 사일로를 식별했을 뿐만 아니라 출산 후 경험하는 호르몬 변화의 다양한 측면에 따라 기본 페이지 테마를 분류했습니다.

'산후 6개월 여드름'과 '수유 중 여드름 치료'와 관련된 클러스터는 매우 구체적이다.

이에 반해 '출산 후 탈진', '산후 지성 피부'와 관련된 군집은 신생아를 돌보는 특정한 기간이나 측면이 아니라 산후 기간 전체를 지칭하기 때문에 보다 일반적이다.

모든 페이지 테마는 연결되어 있으며 서로 연결되어야 합니다. 또한 한 페이지에 묶이지 않고 여러 페이지로 분리되어야 합니다.

키워드 클러스터 간에는 공통점이 있지만 Google에서는 이를 다르게 봅니다.

사이트를 구성하고 SEO용 콘텐츠를 만들 때 Google이 관련 키워드를 고유한 것으로 간주한다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 산후 모유 수유를 하는 모든 여성이 ...

따라서 모유 수유 중 여드름에 대한 고유한 페이지를 만들고 산후 지성 피부에 대한 또 다른 페이지를 만들어 산후 여드름의 사일로 내에서 연결하는 것이 현명할 수 있습니다.

이 통찰력은 스킨케어나 호르몬 변화에 대한 깊은 지식이 없는 사람에게는 직관적이지 않을 것입니다.

주제 지식이 없어도 키워드 큐피드로 쉽게 식별할 수 있습니다.

많은 제품!

키워드 연구의 또 다른 어렵고 시간이 많이 걸리는 측면은 특정 문제를 해결하는 특정 브랜드와 제품을 이해하는 것입니다.

미용 산업만큼 포화된 틈새 시장에서 모든 것을 똑바로 유지하는 것은 거의 불가능합니다.

제가 업로드한 키워드 목록에는 프로바이오틱 스킨케어 브랜드 및 해당 브랜드에서 생산하는 일부 특정 제품과 관련된 키워드가 있습니다.

키워드 큐피드는 중복되는 SERP를 분석하여 전체 브랜드와 관련된 키워드와 특정 아이템과 관련된 키워드를 분리했습니다.

예를 들어, Tula는 생각할 수 있는 거의 모든 스킨케어 문제에 대한 광범위한 제품을 갖춘 매우 인기 있는 프로바이오틱 스킨케어 브랜드입니다.

Tula가 제공하는 제품 중 하나는 여드름 치료를 위해 고안된 스팟 트리트먼트입니다. KC는 '툴라 반점 치료' 관련 키워드를 '여드름용 툴라 제품'과 관련된 다른 키워드와 별도의 페이지 테마로 그룹화합니다.

두 페이지 테마는 Tula로 여드름 치료와 관련된 모든 키워드를 포함하는 하나의 사일로에 포함되어 있지만 다른 페이지 테마로 그룹화됩니다.

이는 이러한 키워드에 대한 검색 의도가 다르기 때문입니다.

'여드름용 툴라 제품', '툴라 여드름 제거 키트', '여드름 전 후 툴라'와 같은 키워드는 여드름의 전반적인 상태와 얼굴 전체를 청소하는 것과 관련이 있습니다.

대조적으로, 여드름 반점 치료는 훨씬 더 작은 영역이나 특정 흠을 치료하기 위해 공식화됩니다.

'여드름용 툴라 제품' 관련 키워드는 여드름이 많이 나는 사람들을 타겟으로 하고, '툴라 반점 치료'와 관련된 키워드는 가끔 잡티가 있는 사람들을 타겟으로 합니다. Google은 이러한 차이를 검색 결과에 반영합니다. KC가 아래와 같이 설명합니다.

로시니 박사, 누구?

KC가 만든 또 다른 중요한 구분은 브랜드 대변인에 대한 서로 다른 검색 의도 또는 그들이 대표하는 브랜드에 대한 영향력 대 검색 의도를 구별하는 것입니다.

Roshini Raj 박사는 위장병 전문의이자 Tula 스킨케어의 공동 설립자입니다. 내가 업로드한 키워드 중 일부는 프로바이오틱 스킨케어 및 툴라 작업과 관련이 있지만 일부 키워드는 개인적으로 그녀에 대한 호기심과 관련이 있습니다. 그녀의 많은 토크쇼 출연은 그녀를 미니 연예인으로 만들었습니다.

KC는 Dr. Raj와 관련된 모든 키워드를 포함하는 사일로를 만들고 Tula와 스킨케어 관련 키워드를 하나의 페이지 테마로 분리하고 그녀에 대한 인물에 대한 다른 페이지 주제를 분리했습니다.

그녀에 대해 개인적으로 궁금해하는 사람들은 프로바이오틱 스킨케어에도 관심이 없을 수 있기 때문에 이 그룹화는 직관적으로 이해가 됩니다.

이러한 구별을 통해 KC를 사용하면 많은 수동 조사 없이 타겟 고객과 관련이 있는 키워드를 빠르게 결정할 수 있습니다.

스타터 키트만 있으면 됩니다.

방금 Keyword Cupid의 다양한 피부 문제 분리를 강조했지만 내 결과에는 주목할만한 예외가 있습니다.

KC 알고리즘은 주로 '세트'와 '키트'에 대한 키워드를 해당 스킨케어 문제와 관련된 다른 클러스터와 결합하기보다 자체 사일로로 그룹화했습니다.

예를 들어, 여드름 키트와 노화 방지 키트에는 각각 고유한 사일로 또는 페이지 테마가 있습니다.

대부분의 피부 고민은 여러 제품을 필요로 하기 때문에 많은 사람들이 더 비싼 개별 품목에 투자하기보다 '세트', '키트' 또는 '스타터 팩'을 구매하고 싶어합니다.

이를 염두에 두고 사람들이 완화하고자 하는 각 상태에 대해 "스킨케어 세트"에 대한 페이지를 만드는 것이 좋습니다.

키워드 큐피드 데이터의 실용화

이제 내가 의도를 구별하기 위해 KC의 결과를 사용했으므로 이 새로 발견된 정보로 무엇을 해야 하는지 궁금할 것입니다.

이러한 클러스터를 사용하는 가장 쉬운 방법은 사이트 구조를 안내하도록 하는 것입니다.

Google은 이러한 키워드에 대해 겹치는 결과를 반환하고 따라서 이러한 키워드를 서로 관련이 있는 것으로 간주하므로 동일한 사일로에서 키워드를 타겟팅하는 페이지를 상호 연결할 수 있습니다.

이 전략은 사이트에서 키워드 잠식을 방지하는 좋은 방법입니다.

이러한 클러스터링 결과를 사용하여 콘텐츠 개요를 생성할 수도 있습니다.

예를 들어, '갑상선 건성 피부 치료제'에 대한 콘텐츠를 작성하려는 경우 H2는 다음과 같습니다.

• 얼굴의 갑상선 및 건성 피부
• 갑상선 건성 피부 치료
• 갑상선 건성 피부 치료제
• 갑상선 건성 피부를 위한 최고의 크림
• 갑상선 기능 저하증에 가장 좋은 로션

개요를 콘텐츠 작성자에게 전달하기만 하면 작업이 거의 완료됩니다!

일반적으로 주제에 대한 기존 지식이 없는 한 콘텐츠의 개요를 작성하기 위해 많은 수동 정렬 및 구성을 수행해야 합니다.

Keyword Cupid를 사용하여 위의 개요를 만드는 데 몇 분 밖에 걸리지 않았습니다.

최종 발언

내 목록에서 만든 84개의 사일로 키워드 큐피드를 모두 논의하지 않았습니다.

간결함을 위해 KC를 사용하여 기존 프로세스를 간소화하는 방법을 설명하기 위해 몇 가지 주요 결과를 강조했습니다.

키워드 간의 검색 의도를 구별하는 효과적인 전략이 많이 있습니다…

그러나 KC는 최소한의 수작업이나 주제 지식으로 노련한 연구원의 결과와 유사한 결과를 생성했습니다.

KC의 결과는 키워드를 클러스터링하기 위해 Google의 결과에만 의존하기 때문에 편향되지 않습니다. 알고리즘은 인간이 만든 매개변수나 추측에 의존하지 않습니다. 사람의 개입 없이 KC는 클러스터링 보고서를 계층적이고 다차원적으로 구성했습니다.

KC의 구조는 익숙해지는 데 시간이 좀 걸리지만 사이트 구조가 그렇게 구축되기 때문에 사이트에서 인터링크하는 데 매우 도움이 됩니다.

이 사례 연구가 귀하에게 도움이 되었고 키워드 Cupid가 귀하의 사이트에 대해 무엇을 할 수 있는지 알고 싶다면 단돈 $1에 7일 평가판을 이용하십시오.

또한, 우리의 Ultimate Guide To Keyword Cupid는 보고서를 끝까지 실행하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

추가 질문이 있는 경우 [email protected] 으로 이메일을 보내거나 KC 팀에 연락할 수도 있습니다!

또는 댓글로 질문을 남겨주시면 최선을 다해 답변해 드리겠습니다.