SEO에서 데이터 과학의 역할과 이를 최대한 활용하는 방법

나는 항상 SEO 전문가들이 다음에 채택할 전략에 대해 이야기하는 것을 봅니다. Google에서 높은 순위를 매기는 방법은 무엇입니까? 다음에는 어떤 콘텐츠를 개발할 것인가? 의심의 여지 없이, 그것들은 생명을 위한 물만큼 필요합니다. 하지만 처음부터 이 모든 일을 어떻게 계획합니까?

가정? 분석? 직감?

이 세 가지를 결합해도 여전히 마케터는 낮은 순위와 최소한의 리드 전환에 대해 불평합니다.

문제는 그들이 데이터에 대해 이야기하지 않는다는 것입니다. 그들은 부하가 있지만 데이터의 중요성과 SEO에 데이터를 사용하는 방법에 대해 말하는 사람을 본 적이 없습니다.

데이터 과학과 SEO에서 데이터 과학의 중요한 역할에 대해 읽었을 때 가장 먼저 떠올랐습니다. 나는 즉시 집중했고 모든 마케팅 캠페인의 중심에 데이터를 두지 않음으로써 우리가 얼마나 놓치고 있는지 깨달았습니다. 데이터의 유일한 문제는 끝이 없는 책과 같다는 것입니다. 마지막 숨을 쉴 때까지 계속 수집합니다.

당연하지, 모두가 그것을 피하십시오.

하지만 더 이상 무시할 수 없습니다. SEO의 미래는 데이터 중심이기 때문입니다. 마케팅 캠페인에서 콘텐츠 제작에 이르기까지 모든 것이 데이터를 기반으로 합니다.

따라서 지루하지 않게 데이터를 사용하는 방법을 배워야 합니다. 이 기사에서는 데이터 과학의 중요성과 SEO를 위해 데이터 과학을 간단하게 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 비즈니스 문제를 이해하기 위해 수집된 데이터, 알고리즘 및 기술의 조합입니다. 온라인 마케터와 기업은 데이터 과학을 사용하여 검색 엔진(예: Google)의 더 높은 순위에 도움이 되는 요소를 분석하고 타겟 고객(예: 고객)에 대한 도달 범위를 늘립니다.

SEO에 데이터 과학이 필요한 이유는 무엇입니까?

심층 분석을 통해 Netflix는 Kevin Spacey의 팬이 유명 감독 David Fincher의 정치 드라마와 영화도 시청한다는 사실을 발견했습니다. 이 데이터는 David Fincher가 감독하고 Kevin Spacey를 주연으로 한 정치 드라마인 Netflix의 수상 경력에 빛나는 쇼 House of Cards의 발명품으로 바뀝니다.

이것이 바로 데이터 사이언스의 힘입니다.

데이터를 사용자가 좋아하는 신호로 생각하고 성공 가능성이 더 큰 콘텐츠의 결과로 "하우스 오브 카드"를 생각합니다.

다양한 SEO 전략으로 항상 시도하는 것이 아닐까요?

데이터 과학은 SEO 성공으로 가는 길을 열어줍니다.

데이터 과학을 사용하여 SEO 성공을 달성하는 방법은 무엇입니까?

우선 신뢰할 수 있는 소스에서 데이터를 수집할 도구를 선택해야 합니다.

데이터 수집 도구 선택

회사마다 데이터 요구 사항이 있습니다. 그에 따라 도구를 선택합니다. 우리는 거의 모든 회사에서 사용하는 몇 가지 공통 도구에 대해 논의할 것입니다.

Microsoft Excel: 모든 책상에서 사용할 수 있는 가장 일반적인 도구입니다. 긴급한 사항을 알려야 하는 경우 Excel이 유용합니다.

Google Analytics: 초보자도 분석을 위해 어떤 도구를 먼저 열어야 하는지 알고 있습니다. 물론 구글 애널리틱스. 분석에서 측정, 마케팅 전략 계획에 이르기까지 Google Analytics는 모두를 위한 것입니다.

BigQuery: 대화형 분석을 위해 대규모 데이터 세트를 제공할 수 있는 기능 때문에 "데이터 웨어하우스"라는 이름으로 더 유명합니다. Google Cloud Storage에서 실행됩니다.

Tableau: 과부하 데이터의 혼란을 정리하고 싶으십니까? Tableau로 이동합니다. 목표의 우선 순위를 정하는 데 도움이 되는 데이터 시각화를 제공합니다.

Keywordtool.io: Google Keyword Planner와 마찬가지로 Keywordtool.io는 효과적인 SEO 전략을 설정하기 위해 중요한 키워드에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

Screaming Frog: URL을 검사하고 일반적인 SEO 문제를 식별하는 스파이더 도구로 유명합니다.

더 원해?

전문가의 도구 선택을 살펴보겠습니다.

계속해. 그들에 대해 읽어보십시오. 그들을 시도하십시오. 그리고 가장 유용한 것을 바구니에 넣으십시오.

무엇을 찾고 어디에서 찾아야합니까?

데이터는 정보 과부하입니다. 어떤 데이터가 중요하고 어떤 것이 중요하지 않은지 모릅니다.

서버 로그 는 가장 먼저 시작하는 곳입니다.

서버 로그는 서버에 의해 자동으로 생성되고 유지되는 파일입니다. 웹사이트에 대한 각 방문 기록, 버그, 오류 등과 같은 웹 활동 목록으로 구성됩니다.

웹 디자이너는 종종 서버 로그를 사용하여 오류나 버그를 찾습니다.

SEO 전문가이기 때문에 서버 로그는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 도움이 됩니다.

• 웹사이트의 검색 엔진 크롤러 동작을 이해하려면
• 웹사이트의 내부 링크 구조를 식별하려면
• 중복 및 저품질 콘텐츠를 발견하려면
• 사이트의 성능 등을 분석하기 위해

SEMRush는 "로그 서버 분석을 수행하는 동안 무엇을 찾아야합니까?"라는 제목의 질문을했습니다. 트위터 채팅에서.

다음은 여러 SEO 전문가의 최고의 답변입니다.

다음은 변수입니다.

변수: 이벤트, 캠페인, 판매 제안 또는 측정 가능한 모든 것을 변수라고 합니다.

• 독립변수: 독립변수는 가격, 제품, 판촉 장소 등과 같이 언제든지 변경할 수 있는 통제 가능한 요소입니다.
• 종속변수: 종속변수는 매출 성장, 매출 수익, 고객 문의 등과 같이 통제할 수 없는 요인입니다.

참고: 시장 조사원은 독립 변수를 사용하여 종속 변수에 영향을 줍니다.

올바른 대답을 위해서는 올바른 질문이 있어야 합니다. 변수는 적절한 질문을 제공합니다.

독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 변경하면 가장 중요한 작업과 생략해야 하는 작업을 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 제품 가격의 변화로 인한 매출 성장의 변화를 측정할 수 있습니다. 이를 기반으로 제품 또는 서비스 가격에 대한 조치를 취할 수 있습니다.

두 변수 간의 관계와 하나가 다른 변수에 미치는 영향을 식별하면 각 전략의 효과를 측정할 수 있습니다.

변수를 분석하면 높은 성과와 낮은 성과에 대한 자세한 데이터를 얻을 수 있습니다. 승자와 패자의 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 한 페이지가 다른 페이지보다 더 많은 시간이 걸리는 경우 작업해야 하는 중요한 데이터입니다. 한 곳에 기술적인 문제가 있고 다른 곳에는 없는 것은 올바른 조치를 취하는 방법과 위치에 대한 더 나은 아이디어를 제공합니다.

마지막으로 중요한 것은 숫자 너머를 바라보는 것입니다.

숫자는 계속해서 매력적입니다. 그러나 숫자 너머에는 귀하의 사이트에 대한 고객의 행동에 대한 이야기가 있습니다. 숫자와 스토리를 결합하여 탁월한 SEO 전략을 만드십시오.

SEMRush는 효과적인 SEO 캠페인을 위해 아래 주어진 지표를 돌볼 것을 제안합니다.

데이터 과학을 사용하여 SEO 영향 증가

다양한 도구와 기술에서 데이터를 수집했다면 이제 사용할 차례입니다.

데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터를 수집하고 이를 지도 또는 그래프와 같은 시각적 컨텍스트로 바꾸는 것입니다.

작가와 마케터는 데이터를 그래프 형식으로 변환하여 지루함을 통합하지 않고 사용자를 교육합니다. “한 장의 그림은 천 마디 말의 가치가 있다”는 옛말처럼.

이제 더 나은 이해와 의사 결정을 위해 이러한 그래프를 사용할 때입니다.

지도 또는 데이터 그래프가 있는 데이터 시각화는 작은 구멍을 보다 명확하게 볼 수 있도록 도와줍니다. 텍스트는 당신을 혼란스럽게 만들고 주의가 필요한 작은 세부 사항을 숨깁니다. 텍스트를 읽는 데 많은 시간이 걸린다는 사실은 언급하지 않고 지루하고 최종 결과를 보장하지 않습니다. 반면에 그래프나 지도는 성공을 향한 로드맵과 같은 역할을 합니다. 그래픽 형식의 데이터를 따르면 더 큰 문제와 작은 문제를 식별할 수 있습니다. 가장 개선이 필요한 영역에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다. 행동을 취하는 것은 케이크 조각이 됩니다.

예를 들어 끊어진 링크 및 오류와 같은 사소한 문제가 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 그래픽 데이터를 사용하면 오류를 즉시 감지하고 가능한 한 빨리 수정할 수 있습니다.

데이터 시각화의 이점

• 손쉬운 통역
• 쉬운 비교
• 일반적인 패턴 인식
• 현재 동향과 미래 가능성을 발견하십시오
• 정답을 위한 올바른 질문 찾기

데이터를 그래프로 변환하려면 콘텐츠 작성과 관련하여 전문가인 콘텐츠 작성자 및 그래픽 디자이너의 도움을 받을 수 있습니다. 하나의 세부 사항도 놓치지 않도록 엄격한 지시를 내리십시오.

데이터 배포

다음 단계는 팀의 각 구성원을 작업에 투입하는 것입니다. 데이터를 분류한 후 각 팀이 따라야 할 SEO의 보편적인 규칙을 설정합니다. 순위를 올리기 위해 SEO 전문가에게만 의존할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 웹 디자이너와 개발자는 마케팅 담당자 못지않게 중요한 역할을 합니다. 따라서 웹사이트에서 작업하는 사람은 누구나 자신의 작업을 기반으로 하는 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 예를 들어 웹사이트와 사용자의 상호작용 데이터를 사용자 행동을 연구하는 팀에 제공합니다. 그리고 리드 생성 작업을 하는 팀에 전환 데이터를 제공합니다.

물론 SEO 규칙 세트를 제공하면 각 팀은 독립적으로 작업합니다. 여전히 팀 구성원이 웹 사이트 구조의 조화를 유지하기 위해 서로 협력하고 있는지 확인해야 합니다. 예를 들어 웹 디자이너는 디자인이 사용자의 취향에 따라 만들어졌는지 확인하기 위해 SEO 전문가와 디자인을 확인해야 합니다.

데이터 과학은 개별 작업을 제공합니다. 동시에 모든 것을 기초처럼 중앙에 유지합니다.

마무리

데이터에 관해서는 하늘이 한계입니다. 위의 팁은 잠재적인 결과로 SEO 전략을 계획할 수 있는 단계에 도달하고 시작하는 데 도움이 됩니다. 그 이후는 잘 아시다시피 끝이 없는 과정입니다.