Blog Téma alapú kulcsszókutatás és tartalomgyártás
írta:

Téma alapú kulcsszókutatás és tartalomgyártás

Sok SEO-val foglalkozó szakember és marketinges kezd egész ügyes lenni a kulcsszókutatást illetően. Egyre többen használnak különböző eszközöket és szoftvereket, ami nagyon jó hír. Az eszközrendszer fejlődésével ugyanis sokkal gyorsabban és hatékonyabban lehet dolgozni. De ehhez az is kell, hogy megfelelően tudjuk kezelni ezeket a tool-okat. Most egy ilyen workflow-ba akarok betekintést nyújtani. A kulcsszókutatásnak egy haladó, profi formáját fogom megmutatni, méghozzá a versenytárs és téma alapú kulcsszókutatást. Ez azért érdekes, mert ezt tényleg nagyon kevesen csinálják, pedig komoly lehetőségek rejlenek benne.

Klasszikus kulcsszókutatás

A klasszikus keyword research folyamata viszonylag jól ismert ma már:

  1. Meghatározzuk a fő kulcsszót (keresőoptimalizálás)
  2. Keresünk másodlagos és kapcsolódó kifejezéseket (tippek, szakértő, linképítés, audit, kulcsszó, algoritmus, website)
  3. Keresünk szinonimákat (keresőoptimalizálás / seo, tippek / tanácsok, oldal / website)
  4. Ezekből medium és long tail kulcsszavakat formálunk
  5. Megnézzük a keresési mennyiséget ezekhez (search volume)
  6. Kigyűjtjük a SEO rangsoroláshoz tartozó nehézségi értéket (SEO keyword difficulty)

Ez alapján kapunk egy táblázatot. Ezt még sorba rendezhetjük és színezhetjük is nehézség alapján és valami hasonlót kapunk:

kulcsszókutatás (keyword research)

Bal oldalon a kulcsszavak, középen a keresési mennyiség csökkenő sorrendben, jobb oldalt pedig a SEO rangsorolási nehézség 0-100 között kategorizálva és színezve. Ami a lista tetején van és zöld arra sokan keresnek, de kicsi a verseny. Bingo. Ezekre koncentrálunk. Ami piros és alul van arra kevesen keresnek és nehéz is a SEO verseny. Ezeket érdemes kihagyni vagy időben hátrébb sorolni.

A táblázatot még további oszlopokkal lehet persze bővíteni (milyen URL rangsorol, jelenlegi Google pozíció, hirdetések száma a kulcsszóra, top 3 találat root domain, keresési szándék stb), de a lényeg érthető.

A klasszikus kulcsszókutatást is lehet nagyon-nagyon jól csinálni. De mivel szinte mindenki ugyanazokat az eszközöket használja (Google Keyword Planner, Keywordtool.io, Ubersuggest, Google Autocomplete stb), ezért az eredmények is nagyjából ugyanazok lesznek.

Mi lenne ha ezen a téren is meg tudnánk előzni a versenytársakat? Hogyan lehet egy sokkal okosabb rendszert kialakítani?

A válasz egyszerű:

  • Koncentráljunk témákra inkább és ne kulcsszavakra!
  • Ezeket pedig szerezzük meg a versenytársaktól!

Így nem ugyanazokat az eszközöket használjuk mint mások, és nem is ugyanarra fókuszálunk, amire ők. Így egy lépéssel előttük tudunk majd járni.

Ez persze nem azt jelenti, hogy ki kell dobni a hagyományos kulcsszókutatást, egyszerűen csak ki kell azt egészíteni. Itt jön képbe az SEMRush, ami az egyik legjobb SEO eszköz jeleneg a piacon.

Mire jó az SEMRush?

Egy korábbi cikkben összeszedtem a legjobb SEO eszközöket, amiben megemlítettem az SEMRush-t is. Egyszerre hasznos a tartalmi optimalizálásra, kulcszókutatásra és linkek elemzésére is. A legnagyobb ereje szerintem a kulcsszavak felkutatásában van egyébként. Ebben a kategóriában a legjobb eszköz is jelenleg a piacon. Már az ingyenes verziója is sokat tud, de a PRO verzió az igazán hasznos. Ebből van 30 napos pro trial is.

Az SEMRush-t most arra fogjuk felhasználni, hogy megnézzük:

  • Melyek a versenytársak legjobban teljesítő tartalmai?
  • Ezekkel milyen kulcsszavakra szerepelnek jó helyen a Google rangsorában?
  • Ezeket közül melyik lehet releváns nekünk?
  • Hogyan tudjuk őket csoportosítani, klaszterezeni téma szerint?

Ezekre a kérdésekre a topical keyword research (téma alapú kulcsszókutatás) folyamatát érdemes használni.

Topical keyword research (workflow)

A topical keyword research nem más, mint a téma alapú kulcsszókutatás.

Itt nem a klasszikus kulcsszókutatási folyamatot vesszük sorba, hanem továbblépünk egyet és téma alapon indulunk el. Majd ezeket a témákat vetjük össze a kulcsszavakkal és így építjük vissza a tartalmat. Egyfajta content és SEO based reverse engineering, amit csinálunk.

A téma alapú keyword research folyamat ezekből a lépésekből áll:

  1. keresünk egy SEO-ban erős versenytársat
  2. SEMRush-ban megnézzük az organikus kulcsszavait
  3. Szűrés és adattisztítás
  4. Exportáljuk az adatokat
  5. Töröljük a felesleges adatokat
  6. URL alapján sorba rendezünk
  7. Szükségtelen sorokat töröljük vagy elrejtjük
  8. Klaszterezünk és témák szerint csoportosítunk
  9. A témákat átmozgatjuk egy külön fülre
  10. Megcsináljuk a témára a klasszikus kulcsszókutatást

Ha szükséges, akkor további lépéseket is bele lehet tenni a folyamatba. Akár a user journey állomásait is hozzá lehet rendelni a kulcsszóhoz (viral, discover, consider, customer) vagy akár funnel elemeit (TOFU, MOFU, BOFU). Ha ezzel kész vagyunk, akkor jöhet a stage, audience, competition, traffic, content tactic, medium, outline, title, promotion plan rész. És gyakorlatilag fel is töltöttük a content calendarunkat több hónapra elegendő témával.

Ezzel a workflow-val elkerülhető, hogy single focus keyword cikkeket írjunk, ahol csak 1 kulcsszóra próbálunk meg egy tartalmat optimalizálni. Helyette egy nagyobb témát dolgozunk fel, ami tartalmazza a fő kulcsszót is persze, de sok egyéb kifejezéssel együtt képes rangsorolni a Google top találatai között. Win-win.

Míg a többi versenytárs 1-1 kifejezésre próbál gyakran jól szerepelni, addig mi témák és kifejezések tucatjaira koncentrálunk egyszerre. És így fogjuk állva hagyni őket.

Nézzünk is erre az egészre egy konkrét példát.

Konkrét példa

Pont a napokban készültünk el a Shapr3D új weboldalával és végre lecseréltük az átmenetinek szánt, korábbi oldalunkat. A mostani sokkal profibb, jobb, használhatóbb. Az előző oldalon tényleg csak a legfontosabb dolgok voltak fent, a mostanin igyekszünk szélesebb rétegnek kommunikálni, és a user journey most már minden állomását lefedni. Ahogy fejlődik a termék, egyre jobban körvonalazódik, hogy kikkel és milyen módon kell kommunikálni. Így pedig nő a potenciális felhasználói bázis is.

Az oldal forgalmának legnagyobb részét korábban is a SEO adta, és a későbbiekben is igyekszünk ezt erősen tartani. Ezért most elkezdtem dolgozni azon, hogy milyen tartalmakat érdemes gyártani a közeljövőben. És ehhez a topical keyword research-öt vettem elő.

Topical keyword research a gyakorlatban

Nézzük meg a fent ismertett workflow-t a Shapr3D példáján keresztül.

1. Kerestem egy SEO-ban erős versenytársat

A választásom az Onshape nevű cégre esett, amely a Shapr3D-hez hasonló terméket fejleszt. Ők is a 3D modellező (CAD) szoftverpiacon mozognak, és az online jelenlétük nagyon erős. Ezért felmentem SEMRush-ba és legyűjtöttem az organikus kulcsszavait az Onshape-nek.

2. SEMRush-ban megnéztem az organikus kulcsszavait

Az SEMRush 28 ezer olyan kulcsszót ismer, amire az Onshape a Google top 100-ban szerepel. Ez egy nagyon magas arány. A grafikonon látható, hogy 2016 végén volt egy nagy ugrás, amikor jelentősen nőtt a kulcsszavak száma, azóta nagyjából szinten tart. Most ennek a 28 ezer kulcsszónak fogunk a mélyére ásni.

3. Szűrés és adattisztítás

Mivel nem minden kulcsszó releváns nekünk is, ezért rászűrtem csak azokra a kulcsszavakra, ahol:

  • a pozíció 1-20. között van (tehát a Google 1. és 2. oldalán)
  • Nem szerepel benne az onshape kifejezés (tehát non-branded keyword)
  • legalább 40 keresés van rá
  • nincs benne az a szó, hogy “cloud”

Erre azért volt szükség, mert a cloud egy fontos funkciója a versenytárs termékének, a miénknek viszont nem. Így biztosan ki tudok szűrni sok száz vagy sok ezer számomra irreleváns kifejezést. Lehetne tovább is szűrni még a listát mindenféle feltétellel, de a 28 ezerből máris 12.558-ra csökkent a kulcsszavak száma. Ez nekem így már teljesen jó lesz a további munkához.

4. Exportáltam az adatokat

Az adatokat meglehetősen egyszerű exportálni. Az “Export all” és “Excel” funkciókkal kinyerjük az adathalmazt.

Ezt követően megnyitjuk az .xls filet.

Majd jön a csodálatos excel file.

5. Töröljük a felesleges adatokat

Ebből a táblázatból csak az A (keyword), B (position), D (seach volume), F (CPC), G (URL) oszlopokra van szükségem jelenleg, úgyhogy a többit törlöm is.

Az SEMRush Keyword Difficulty adata szerintem használhatatlan, erre az oszlopra ezért nincs szükségem. De később ezt a SEO nehézségi értéket mással majd pótolni fogom (RankTracker). A CPC adat viszont jó indikátor arra, hogy mások mennyit fizetnek egy kulcsszóért. Így ezt érdemes megtartani.

Ezt követően átmozgatok mindent Google Sheets-be (ezt már meg lehet tenni a legelején is), mert ott sokkal könnyebb másokkal közösen dolgozni egy fileon és később megosztani azt.

6. URL alapján sorba rendezünk

Ezt követően némi formázás mellett E oszlop alapján sorbarendezzük a táblázatot. Ezzel URL-ként csoportosításra kerülnek a kulcsszavak. És pont ezt akarjuk elérni, mert így akkor nem kulcsszavakat, hanem kulcsszó csoportokat (azaz témákat) kapunk gyakorlatilag.

7. Szükségtelen sorokat töröljük vagy elrejtjük

Itt sok olyan tartalmat találunk, ami számunkra nem releváns. Vagy egyelőre nem, vagy egyáltalán nem.

Vizualizálás miatt most pirossal jelöltem azokat a sorokat, amiket törlök, mert nekünk nem relevánsak. És zölddel, amik hasznosak.

Itt látható, hogy van egy olyan posztjuk, ami a “videos/sketching-basics-onshape” oldallal rangsorol több kifejezésre is a Google 2. oldalán (7-11. sorok). A hozzá tartozó kifejezések pedig a “cad tutorial(s)”, “cad sketch” és “how to use cad”. Ezek a kulcsszavak, maga a téma (topic) pedig a “learn cad” / “cad tutorial” szavakkal írható le. Pontosan ilyen gyűjtőcsoportokat keresünk.

A cél, hogy találjunk egy olyan oldalt, amivel több kifejezésre is jól szerepel egy versenytárs, és az alapján fejtsük vissza a hozzá kapcsolódó kulcsszavakat. Ez a Content based Keyword Reverse Engineering.

Most ilyeneket fogunk keresni és szépen csoportokra szedjük, klaszterezzük őket. Nyitunk egy új oszlopot, elnevezzük “Topic”-nak és végigmegyünk a listán. Az új olszopba pedig beírjuk azt a témát, ami szerintünk a legjobban lefedi az egy URL-hez tartozó kifejezéseket és tartalmat.

8. Klaszterezünk és témák szerint csoportosítunk

Miután kitöröltük a felesleges sorokat, már csak a relevánsak maradnak. Jöhet a csoportosítás.

A klaszterezésnek ez lesz az eredménye. Nemcsak a témát tudjuk megadni a 6. oszlopban, hanem színekkel el is választhatjuk őket, hogy könnyebb legyen áttekinteni mindet.

Így máris nem kulcsszavakat, hanem teljes témákat tudok azonosítani. Ezen a képen most épp ezeket lehet látni jobb szélen:

  • 2d drawing
  • create a thread
  • fillet and chamfer
  • cad tutorial
  • learn cad

Magukat a témákat nekünk kell meghatározni, erre nincs shortcut. De ha ismerünk egy iparágat, akkor nem lehet nehéz ezt megtenni. Ezt a részt akár egy közös brainstorming keretében is finomítani lehet csapaton belül egyébként.

Így egyszerre megvannak a nagyobb témák a jobb oldalon és bal oldalon a hozzá tartozó fontos kulcsszavak is. Ezek a témák két szempontból is hasznosak:

  1. segítenek a topic modelingben a Google irányába
  2. segítenek nekünk, mint az oldal fejlesztőjének, tartalomgyártójának.

Ezek a topicok ugyanis akár új weboldal menüpontokat, kategóriákat vagy épp címkéket is jelenthetnek. Ott van például a “Learn CAD” kifejezés. Ez egy kifejezetten jó navigációs menüpont lehet, ami alá az összes edukációs tartalmat be lehet rendezni. És akkor a menüpont neve nem az lesz, hogy “Education” vagy “CAD School”, hanem egy olyan fő kategória ami tudjuk, hogy a Google és a userek számára is érhető, fontos, jól rangsorol.

9. A témákat átmozgatom egy külön fülre

Most, hogy megvagyok a témák azonosításával, átmozgatom őket egy külön fülre, csoportosítok mindent és kigyűjtök pár extra információt.

10 Megcsinálom a témára a klasszikus kulcsszókutatást

Itt a kulcsszó keresési mennyiségek már rendelkezésre állnak az SEMRush riportból, ezeket csak össze kell adni. Utána A kulcsszó nehézséget (Difficulty) Rank Trackerből nyerem ki, mert az sokkal megbízhatóbb és beszédesebb, mint az SEMRush értéke. Megnézem, hogy vannak-e Google hirdetések (Ads) az adott témára, kulcsszavakra és hogy van-e már tartalmam (Rewrite), vagy teljesen újat kéne írni (New).

Ez pedig szépen kirajzolja, hogy melyik témá(k)ra érdemes rámenni már az elején, és hol lehet könnyebben eredményt elérni. Ezt a folyamatot érdemes 4-5 versenytársnál is megcsinálni, hogy jobb képet kapjunk a teljes piacról.

Innentől kezdve pedig jöhet a tartalomgyártás, a weboldal át/újragondolása. Néha érdemes egy teljesen új kategóriát is nyitni, ha olyan témát találunk, amivel érdemes elkezdeni foglalkozni. Más témák esetében csak 1-1 landing pageről vagy blogposztról van szó. Ezeket egyesével kell mindig elbírálni.

A tartalomgyártáshoz is lehet egy templatet készíteni, ami segít a munkában.

Tartalmgyártás input

A könnyebb érhetőség kedvéért összedobtam egy gyors mockupot erre is. Valami ilyesmit lehet kihozni az előző téma alapú kulcsszókutatásból. A témán, kulcsszavakon kívül meg lehet határozni:

  • a tartalom típusát (content type)
  • a formátumát (medium)
  • a címét (title)
  • a hosszát (word count)
  • a szerzőt (author) és
  • a promóciós stratégiát is (promotion strategy)

Utóbbin azért is érdemes gondolkozni már a tartalomgyártás megkezdése előtt, mert hiába gyártunk le valamit, ha az nem jut el a megfelelő helyre.

A promóciós stratégiát már a content gyártása előtt érdemes tisztázni. Ezzel biztosíthatjuk, hogy amit csinálunk annak tényleg van értelme.

Van értelme, mert tudjuk, hogy:

  • milyen témáról akarunk tartalmat gyártani
  • ott milyen kulcsszavak relevánsak
  • oda milyen tartalom kell és
  • ez hogy fog eljutni az olvasókhoz, felhasználókhoz, érdeklődőkhöz

Ez a fenti folyamat és modell tehát túlmutat a hagyományos vagy klasszikus kulcsszókutatáson. Egy kicsit más oldalról közelíti meg a kulcsszavakat és a témákat, de pont ez az előnye. Ugyanis így olyan lehetőségekre tudunk bukkanni, amit semmilyen kulcsszótervező eszköz nem fog nekünk kiadni. A Google pedig egy ideje már sokkal okosabb annál, hogy sima keyword stuffinggal (halmozással) jó helyre lehessen kerülni egy-egy weboldallal.

Előnyök és hátrányok

Az SEMRush angol és spanyol nyelven működik a legjobban. Magyarul is lehet bőven értéket meríteni belőle, de inkább csak SEO-ban jól teljesítő és nagyobb site-ok esetében hasznos igazán. Kis magyar oldalak esetében kevésbé hatékony a fenti megoldás, mert egyszerűen túl kevés adathoz fogunk jutni.

Ilyenkor azt érdemes csinálni, hogy keresünk egy angol oldalt, ami megfelel témában, stílusban annak, amit magyarul akarunk elemezni és arra az angol oldalra csináljuk meg az elemzést. Ezt követően pedig átültetjük magyarra az eredményeket. Ha például a The Pitch-nek megfelelő példát akarunk keresni, akkor valamilyen SEO-val foglalkozó angol vagy USA blogot érdemes választani (moz.com, ahrefs.com, webris.org, viperchill.com stb) és arra végigcsinálni az elemzést. Majd a végén lefordítani az eredményeket (kulcsszavakat és témákat) magyarra. Igaz itt plusz egy lépést kell beletenni (fordítás) a folyamatba, de próbáltam már, és tökéletesen működik így is.

A módszert pedig nem csak létező weboldalakra lehet használni. Akár egy teljesen új oldal site architechtúráját is fel lehet építeni így. Ha tudjuk, hogy egy iparágban a SEO az egyik fő forgalomterelő forrás, akkor 4-5 versenytárs weboldalának és az oda érkező SEO forgalomnak az elemzésével létre lehet olyan témákat hozni, amiből az oldal felépítése és akár a teljes menüszerkezet visszaépíthető.

Ez ugye azért hasznos, mert alapból olyan témákat építek fel, amikkel tudom, hogy jó helyre lehet kerülni a Google rangsorban, és sok forgalmat hoznak, mert sok kifejezésre lehet egyszerre jól szerepelni rájuk. Én korábban csináltam már ilyen oldalakat, a SEO forgalom pedig a kezdetektől fogva szárnyal. És ez működik mindenféle oldalra. Szolgáltatásra, szállodára, színházra, ecommerce cégre, egészségügyre, oktatással vagy épp marketinggel foglalkozó oldalra. Tényleg bármire.

Szóval a competitor based topical keyword research egy zseniális megoldás. Remélem mostantól egyre többen fogjátok elkezdeni használni!

Ezeken felül léteznek még egyéb haladó kulcsszókutatási technikák is. Ilyen a téma alapú kulcsszókutatás, a content based keyword reverse engineering, a scriptesíthető Google Search Console alapú másodlagos kulcsszavak területe, a Latent Semantic Indexing, a TF*IDF alapú másodlagos kifejezések halmaza vagy akár az On-page search során gyűjtött kifejezések piaca is. Ezekről itt tanulhatsz bővebben:

kulcsszókutatás képzés


Hozzászolások

Moderáld magad – vagy mi fogunk. :)
Na jó, nem fogunk, szóval csak ésszel!