Rakip verileri nasıl eyleme dönüştürülür?

Son zamanlarda, gerçek ve ilgili rekabetimizi belirlemekten ve bu sürecin neden bu kadar zor olduğundan bahsettik. Sitenizde aynı anahtar kelimeler için oynayan düzinelerce veya yüzlerce başka site olduğunu kabul ettiğinizde, bu rakipleri izlemek göz korkutucu gelebilir. Yakın tarihli bir Cuma günü, Erin Acheson bu rakipleri bulmaktan ve daha da iyisi, bu keşfi içerik stratejinizi bilgilendirmek için kullanmaktan bahsetti. Buna Rakip Keşfi: Bölüm II diyelim.

Özetlemek gerekirse: Gerçek rekabetinizi keşfetmeniz gerekir.

Son gönderide Erin, Google Anahtar Kelime Planlayıcı'ya markalı bir terim olan "keurig.com" ekledi ve yaklaşık 700 önerilen anahtar kelime aldı. İlgili bir terim olan "en iyi kahve makinesi" yaklaşık 1.100 anahtar kelime getirdi. Google ayrıca bu popüler terimler için çok sayıda SERP statiği sağlar: mavi bağlantılardan alışverişe ve reklam sonuçlarından ilgili sorulara kadar her şey. Erin'in bu anahtar kelimeleri veri destekli rakip bilgilerine nasıl dönüştürdüğü aşağıda açıklanmıştır.

SERP'ler, mesajlaşma stratejilerinde çok sayıda rakip içerir.

1. Erin, 700 markalı anahtar kelimeyi DemandSphere'in rakip keşif aracına girdi. Araç, 388 rakibine verdi - ve bu bilgiyi tek başına ele almak zor olabilir.

   Bu listeye bir göz atalım. Erin'in kahve rakiplerinin her biri kendi içerik listesi ve ilgili anahtar kelimelerle birlikte gelir. Bu liste ona sadece gözden geçirmesi gereken bir ton bilgi vermekle kalmıyor, aynı zamanda bu kadar büyük miktarda veriden gerçek anlam çıkarmak da zor. Ekli gerçek bir anlam yok! Bu aşamada platform, en iyi rakiplerin - yani Keurig'in terimleriyle en çok örtüşenlerin - Amazon, Walmart ve Target gibi devasa siteler olduğunu varsayabilir. Ancak bu devler herkesle rekabet halindedir ve sayfalarına bakmak Erin'in kahve kampanyası hakkında iyi bir fikir vermeyebilir.

2. Ardından, keşfettiği anahtar kelimeleri nasıl sınıflandırabileceğine dair örnek bir gruplama oluşturdu.

   Örneğin, "demleme sistemleri" ve "kahve türleri" gibi gruplar oluşturdu. Ardından, DemandSphere platformunun içinde bu anahtar kelimeleri gruplandırdı ve alt gruplara ayırdı. Örneğin, "aromalı kahve", "kahve türleri" kategorisine girer ve "vanilya kahvesi" gibi terimleri içerir.

Anahtar kelimeleri segmentlere ayırarak, analitiği kullanılabilir bilgilere bölüyorsunuz.

3. Ardından Erin, başlık, URL ve <h> etiket eşleştirmesini kullanarak içerik grubu oluşturdu.

   DemandSphere, "ve/veya" dilini kullanmanıza izin verir, böylece "balkabağı baharatı" için arama yapabilirsiniz ancak "latte" araması yapamazsınız. Ayrıca manuel olarak eklenen içeriğe de izin verir.

   

   Erin, bu anahtar kelimeleri içerik gruplarına ayırır.

4. İçerik grupları oluşturduktan sonra Erin, daha önce keşfettiği rakipleri segmentlere ayırdı.
   

   Ardından Erin, yarışmacıları eşleştirme kurallarını kullanarak gruplara yerleştirdi. Hangi rakipler, "aromalı kahve kapsülleri" gibi belirli ürünlerde rekabet ediyor? Rakip grupları birbirine benzer şeylerle bağlı olabilir: belki de tüm perakendecileriniz bir gruptadır ve inceleme siteleriniz bir diğerini oluşturur. Rakipler birden fazla gruba ait olabileceğinden, işleri farklı stratejilere göre gruplandırmak yararlıdır. Belki bir rakip çok sayıda blog içeriği oluşturuyor veya biri belirli yerleri hedefliyor.

Rakip segmentleri, mesajlaşma türleri ve içerik türleri arasında daha verimli rakip takibine olanak tanır.

5. Bu içerik segmentasyonunu ve rakip gruplamasını gerçekleştirdikten sonra, Erin çok sayıda listeyle donanmıştır: rakipler, anahtar kelimeler ve içerik türleri.

Bunlar onun şunları yapmasına izin verecektir:

• İlgili rakipleri keşfedin ve segmentlere ayırın.
• Belirli bir segmentle ilgili tüm sıralama içeriğini görüntüleyin.
• Uğruna mücadele ettiğiniz tüm anahtar kelimeleri, rakip sıralamalarını, ilişkili içeriği ve daha fazlasını görün .

Geri dönüp Erin'in oluşturduğu orijinal anahtar kelime gruplarına bakalım. Tek servislik kahve makineleri için rakipler arıyor. Bu rakipler, o segment için örtüşen hangi içeriği oluşturdu? Oradan, bu tür içerikle ilişkilendirilen anahtar kelimeleri keşfedebiliriz. Belirli anahtar kelimeleri derinlemesine inceleyerek daha iyi konu fikirleri alabilir, olası ürün genişletme planlarını yapabilir ve daha fazlasını yapabiliriz.

Rekabetçi analiz, anahtar kelime keşfine ve yeni içerik konuları için fikirlere izin verebilir.

Verilerinize gerçek analiz getirme

Birçoğumuz tüm bu verileri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmekte zorlanıyoruz. Burada ayrıntılı, bölümlere ayrılmış rakip keşfinden yararlanabileceğiniz birkaç alan bulunmaktadır.

Sadece bir alanda veya belirli bir özellik grubu için kimin rekabet ettiğini öğrenin.

Belirli bir segmentte içerik açısından güçlü olan rakipleri gözden kaçırıyor olabilirsiniz. Keurig örneğinde, Erin otomatik kahve kapsülü dağıtımı için rakipler aramaya çalıştı. Kahve aboneliklerinin yalnızca Amazon ve kahve kulüpleri için bir başarı olmadığı ortaya çıktı! Erin, Tassimo ve Gevalia'nın sitelerinin "otomatik kahve dağıtımı" ve ilgili terimler için iyi performans gösterdiğini buldu. Yeni rakipler keşfetmek, onların en iyi performans gösteren içeriklerini ve en iyi performans gösteren anahtar kelimelerini incelemenize ve doldurabileceğiniz içerik boşluklarını belirlemenize yardımcı olabilir.

Bu rakip bilgisi, yeni bir kampanya başlatırken de yararlıdır. Yeni bir ürün için kampanya başlatmak veya bir ürünü öne çıkarmak istediğinizi varsayalım - Keurig örneğinde, belki bu koyu kavrulmuş kahve kapsülleridir. Bu yeni kampanyayı başlatmadan önce, rakiplerin belirli bir konu etrafında oluşturdukları içeriğe bakmanın ve görmenin bir yolunu buluyorsunuz.

Belirli içerik türlerinin belirli bölümlerde daha iyi performans gösterip göstermediğini öğrenin.

Videolar, bir segment için blog gönderilerinden daha iyi performans gösterirken diğerinde değil mi? Belirli mesajlar, belirli bir içerik türü için daha iyi yankılanıyor mu? Belirli rakipler bu tür içerikleri gerçekten iyi mi oluşturuyor? Erin, "en iyi kahve makinesi" gibi üstün terimler için yapılan aramaların birçok inceleme sitesi (CNET, BestProducts.com ve CoffeeMakerPicks.com) döndürdüğünü buldu. Bu siteler, gözden geçirilen ürünlerin slayt gösterilerine ve kısa video kliplerine yer verme eğilimindeydi. Kısacası, multimedya ve fotoğraf içeriği, "en iyi kahve makinesi" arama terimi için daha iyi performans gösteriyor. Bu vadede bir kahve makinesi satmak istiyorsanız, sunmak istediğiniz içerik bu olabilir.

Mesajınızı yenilemek için rekabet analizinizi kullanın.

Belki mesajlarınızda belirli anahtar kelimeler veya kavramlar vardır. Keurig'in sitesinde, baştan sona tekrarlanan "canlandırıcı derecede basit" terimiyle bir kampanya yer alıyor. Birisi basit bir demleme sistemi arıyorsa, ne bulması muhtemeldir? Rakipleriniz hangi “canlandırıcı” görüntüleri kullanıyor ve nasıl öne çıkabilirsiniz?

Konum veya mevsime göre rekabetteki değişiklikleri kontrol edin.

Bazı rakipler, konuma veya zaman çizelgesine göre değişiklik gösterir. Hangi mesajlaşma stratejileri bazı bölgelerde işe yarar ama diğerlerinde işe yaramaz ya da kentsel ama kırsal alanlarda işe yaramaz? Başarılı tatil kampanyanızı yazın işe yarayacak şekilde nasıl uyarlayabilirsiniz? Ülke çapında aynı rakipleri takip etmeyin ve tüm yıl boyunca aynı rakipleri takip etmeyin.

Arama hacmine göre en iyi performans gösteren içerik türünde yapılan değişiklikleri inceleyin.

Arama hacimlerine göre içerik türü türü ne olma eğilimindedir? Belirli içerik türleri, popüler arama konularına göre iyi performans gösterirken, bazı türler uzun kuyrukta iyi performans gösteriyor mu? Bu bilgi döngüsel olarak değişir mi?

Rakip analizinin tek seferde yapılan bir oyun olmadığını unutmayın. DemandSphere sistemi, rakip gruplarını ilgili anahtar kelimeler ve içerikle otomatik olarak doldurur. Rakip segmentleri oluşturarak yıl boyunca değişen rekabetin zirvesinde kalabilirsiniz. Rakip izleme yazılımımız hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz veya bu karmaşık alanda gezinmek için yardıma ihtiyacınız varsa, daha fazlasını öğrenmek için bir keşif araması planlayın.