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7搜索排名因素分析:后续研究

· seo优化

抓住一杯咖啡(或两杯)然后扣上,因为我们今天正在做数学。

再次。

回来吧......
上次快速回顾:我从2018年1月至6月期间在Brafton博客上撰写的50篇以关键词为目标的文章中提取数据。

我们使用了一种编写早期Moz上发表的这些文章的技术,这些文章产生了一些非常棒的结果(我们谈论的是过去六个月里我们的有机流量增加了一倍以上,但我们将在另一篇出版物中谈到这一点)。

我们再次提取这些数据......只有我手动更新并重新输入所有数据,使数据集加倍。没有API。我的大脑是瑞士奶酪。

我们希望了解新写入的原始内容如何随着时间的推移而执行,以及哪些因素可能会影响该性能。

为什么这么艰难,伙计?
“为什么不从搜索结果中提取数百(或数千!)个数据点以扩大数据集?”,您可能会想到。它已成功完成了几次!

相信我,我在为我的键盘哭泣时想着同样的事情。

答案很简单:我想做一些与大规模聚合研究不同的事情。我希望对尽可能多的潜在影响变量进行一定程度的控制。

通过使用我们自己的数据,该研究得益于:

所有内容的相同根域权限。
类似的个人URL链接配置文件(稍后会笑一些)。
已知原始发布日期,无需重新优化或修补。
每个博客的已知原始关键字目标(而不是猜测)。
已知且一致的内容深度/质量得分(MarketMuse)。
用于为每个博客定位特定关键字的类似内容编写技术。
你永远不会消除将相关性误解为因果关系的可能性。但控制一些变量可能会有所帮助。

正如兰德周五在白板上所说,“ 相关并不意味着因果关系(但肯定是暗示)。”

警告:

我们在控制中获得了什么,我们失去了样本量。样本大小为96,远不如一万或十万。因此,仔细查看数据并在考虑您认为最有可能的排名因素时谨慎使用。

此资源可以帮助衡量您应该在每个Pearson Correlation值中放入的置信度。通常,关系越强,需要对结果充满信心的样本量越小。

那你究竟在这做了什么?
我们已经提出了可能影响新创建内容的有机性能的提示。不多也不少。但它们确实是有趣的提示,可能值得进一步讨论或研究。

你还没做什么?
我们还没有公布关于Google算法的全面概括。这篇文章不应被视为Google算法的权威指南,也不应该假设您的网站将展示相同的相关性。

那我该怎么处理这些数据呢?
阅读本文的最佳方式是观察我们在数据中观察到的潜在相关性,并考虑这些相关性可能或可能不适用于您的内容和策略的可能性。

我希望这项研究采用新的方法来研究个人网址,并激发建设性的辩论和对话。

你的建设性批评是受欢迎的,并希望推动这些对话!

统计表
所以退出唠叨并告诉我货物,你说呢?好吧,让我们从我们的统计表开始,格式化为棒球卡,因为为什么不呢?:

和往常一样,如果您想重现我的结果,这里是原始数据集。

那么现在你一直在等待的部分......

分析
首先,请使用我上一篇博客文章或兰德的 Pearson Correlation Coefficient复习。

1.时间和表现
我开始提出一个问题:“ 星期五下午在温暖的夏天,像Macallan 18这样的博客会变得干净利落,或者在炎热的夏天星期一像是温热的牛奶吗?”

索引时间是否会影响一段内容的执行?

相关1:时间和目标关键字位置
首先,我们将目标关键字排名位置与其相应博客编制索引的天数进行映射。在视觉上,如果存在任何相关性,我们将看到某种负面或正面的线性关系。

两个变量之间存在明显的负相关关系,这意味着两个变量可能是相关的。但我们需要超越视觉效果并使用PCC。

天数与目标关键字位置

PCC

-.343

关系

中等

数据显示博客被索引的时长与目标关键字的排名之间存在中等关系。
但在被带走之前,我们不应该只相信一种统计方法,而是将其称为一天。让我们以另一种方式看待事物:让我们比较目标关键词排在前十名的文章的平均年龄与目标关键词排在前十名之外的文章的平均年龄。

基于职位的文章的平均年龄

目标KW位置≤10

144.8天

目标KW位置> 10

84.1天

现在,一个故事开始变得清晰:我们新写的内容需要花费大量时间才能完全成熟。
但是为了用尽这个提示,让我们以最后的方式看待数据。我们将数据分组到目标关键字位置的桶中,并将索引天数,然后将它们应用于热图。

这应该向我们展示文章如何随着时间的推移进行清晰的视觉聚类。

从字面上看,这张图表描绘了一幅画面。根据这些数据,我们不应期望新文章能够在至少100天之前实现其全部潜力,并且可能更长。随着博客帖子的老化,它似乎获得了更有利的目标关键字定位。

相关性2:URL上的时间和总排名关键字
您会发现,当您撰写文章时,它(希望)会为您定位的关键字排名。但通常它也会为其他关键字排名。其中一些是目标关键字的变体,一些是切向相关的,一些是纯随机噪声。

Instinct会告诉您,您希望您的文章对尽可能多的关键字进行排名(理想情况下是变体和切线相关的关键字)。

可以预见的是,我们发现文章排名的关键词数量和估计的每月有机流量(每个SEMrush)之间的关系很强(.447)。

我们希望所有文章都能做到这样的事情:

我们需要许多变体,每个变体具有显着的搜索量。但是,一篇文章是否会增加其排名的关键字总数?让我们来看看。

由于最右边存在两个明确的异常值,因此在视觉上这个图看起来有点模糊。我们将首先使用异常值进行分析,然后再进行分析。使用异常值,我们观察到以下内容:
天数与URL上的总关键字排名(带有异常值)

PCC

.281

关系

弱/边缘温和

这两个变量之间似乎存在关联,但并不强烈。让我们看看当我们删除这两个异常值时会发生什么:

在视觉上,这种关系看起来更强。我们来看看PCC:

天数与网址上的总关键字排名(不含异常值)

PCC

.390

关系

中等/边缘强

两个异常值被删除后,这种关系似乎更加强烈。

但同样,让我们​​以另一种方式看待事物。

让我们看看前25%文章的平均年龄,并将它们与最低25%文章的平均年龄进行比较:

文章前25%的平均年龄与25%的平均年龄相比

前25%

148.9天

底部25%

73.8天

这正是我们多种方式查看数据的原因!排名最高的关键词排名前25%的博客平均被索引了149天,而最低25%的博客索引标记为74天 - 大约一半。

为了完全确定,让我们再次将数据聚集到热图中,以观察性能在时间连续性上的位置:

我们看到的模式与之前的分析非常相似:从大约100天开始,表现最佳的博客群集。

时间和性能假设
你还和我在一起?好,因为我们在这里说些什么。在我们的观察中,新内容在有机搜索中执行需要3到5个月。或者至少,成熟。

为了最后一种方式,我创建了一个只有前25%表现最好的博客的散点图,并将它们与索引时间进行比较:

此图表上有48个数据图,蓝色图表代表最强目标关键字排名位置的文章前25%。橙色图表代表其网址上关键字排名最高的文章中排名前25%。(这些可以是,有些是相同的URL。)

更仔细地查看数据,我们看到以下内容:

前25%表现最好的内容中有90%至少需要100天才能成熟,只有两篇文章花了不到75天的时间。

时间和性能结论
对于那些刚刚开始内容营销计划的人,请记住,您可能最早在第3个月之前看不到第一篇内容的全部有机潜力。并且,至少需要几个月的内容制作才能产生真正的影响,所以你真的应该等待至少6个月来寻找任何类型的结果。

总之,我们预计新内容至少需要100天才能完全成熟。

2.链接
但等等,你们中的一些人可能会说。友情链接怎么样?文章也随着时间的推移建立链接!

按理说,随着时间的推移,博客将随着时间的推移获得链接(和排名潜力)。链接很重要,排名较高的排名可以更快的速度获得链接。因此,如果我们不仔细研究,我们就有可能误解因果关系的相关性。

但是,我知道,你知道的是,我是一个糟糕的搜索引擎优化,我没有与这个活动的联系策略。

我的意思是零策略。平均文章从.5链接域生成了1.3个链接。

尼斯。

链接域与目标关键字位置

PCC

-.022

关系

没有

平均链接域到前25%的文章

0.46

平均链接域到底部25%的文章

0.46

所有文章中一致的一点是令人震惊和令人尴尬的缺乏入站链接。这通过-022的无关紧要的相关系数来证明。每个URL的链接总数也是如此,相关系数为-.029。
这些文章似乎主要是针对其内容而非入站链接执行的。

(并且他们肯定会通过强大的或任何连接策略表现得更好。没有人在这里争论链接的价值。)但主要是......

对我感到羞耻。

耻辱。耻辱。耻辱。

但从积极的方面来说,我们能够对时间和博客表现的影响进行更有针对性的实验。所以,不要只是解雇我吗?

注意:将链接质量指标纳入讨论(对于我们确实获得的极少数链接)而不是总量是很有趣的。然而,在粗略地看一下这些数据之后,没有什么比这更重要了。

3.字数
内容营销人员和SEO喜欢谈论字数。并且有充分的理由。当我们共同认为“质量内容”是排名的关键时,可以理解更长的内容会更全面,从而更好地满足搜索者的意图。那么让我们来测试这个理论。

相关性1:目标关键字位置与总字数
更长的文章是否会增加您定位的关键字的排名可能性?

不是我们的情况。可以肯定的是,让我们像以前一样进行类似的分析。

字数与目标关键字位置

PCC

0.111

关系

微不足道

前25%文章的平均字数

1774

最低25%文章的平均字数

1,919

数据显示基于我们文章的长度对排名没有影响。

相关性2:URL与字数统计的关键字排名总数
人们会认为更长的内容会产生额外的排名关键字,对吧?即使是偶然的,您也会认为在文章中讨论的相关主题越多,您排名的关键词就越多。让我们看看是否是真的:

在URL与字数统计上排名的关键字总数

PCC

-.074

关系

没有

不是在这种情况下。

字数,投机切线
那么,如此多的研究表明更高的字数会导致更有利的排名呢?一些和解是有序的,所以请允许我推测我认为在这些研究中可能发生的事情。

最有可能的是:测量技术。这些研究通常考虑与排名相关的一个因素:基于位置的平均绝对字数。(并且,第一和第十位之间的平均字数实际上没有太大差异。)
 

正如我们在本文中所展示的那样,可能还有许多其他因素需要被隔离并进行相关性测试以获得完整的图像,例如:时间索引,页面上的SEO(将在后面讨论),域名权限,链接配置文件和内容的深度/质量(稍后将以MarketMuse作为衡量标准进行讨论)。相关性可能并不意味着相关性,并且通过使用单词计数平均值作为单一测量方法,我们可能会绘制过于宽泛的中风。
可能:高质量的内容本质上更长。我们知道“质量内容”是根据作品满足读者意图的程度来讨论的。在理想情况下,您将创建完全满足搜索者想要了解的特定主题的内容。理想情况下,您拥有该主题的资源中心,搜索者无需重新访问SERP并将来自多个来源的答案编织在一起。从本质上讲,这种综合内容非常冗长。长篇内容可以说是创造质量的副产品。Cyrus Shepard 在这里解释这种可能性做得更好。
不太可能:长期门槛。我们为这项研究撰写的文章范围从不到1000字到几乎高达4000字。人们可以将所有这些视为“长篇内容”,也许Google也会这样做。也许谷歌使用了一个字数阈值。
这都是猜测。我们可以肯定地说,我们所有的内容都是900字以上,并且没有显示额外长度的增量收益。

我可以不同意我对结果差异的解释中的任何(或全部)推测,但我倾向于与Brian Dean有相同的意见和所提供的信息。

4. MarketMuse
此时,大多数人都熟悉MarketMuse。他们创建了许多基于AI的工具,帮助进行内容规划和优化。

我们使用内容优化工具,该工具评估任何关键字的前20个结果,并生成SERP中讨论的所有主要主题的大纲。这有助于您创建比竞争对手更全面的内容,从而提高搜索性能。

根据竞争格局,该工具将生成一个推荐的内容分数(他们的专有算法),您应该点击它以与SERP中的竞争页面排名竞争。

但是......如果你是一个有竞争力的家伙,如果你想把推荐的分数从水中吹出来怎么办?分数越高对排名产生影响吗?如果您的比赛平均得分非常低,这会有所不同吗?

我们提取每篇文章的内容分数以及MarketMuse的推荐分数和平均竞争者分数来回答这些问题。

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