Milyen jó lenne, ha létezne olyan eszköz, amivel mondjuk modellezni lehet egy másik weboldal Google Search Console fiókját! Ahol látnánk, hogy milyen kifejezésekre szerepelnek jól! És milyen tartalmak hozzák a legtöbb forgalmat. A jó hír: ez nem csak álom, hanem valóság. A gyakorlatban azonban ehhez komoly számítási kapacitásra van szükség. Nagyjából 2 éve dolgozom egy olyan rendszeren, ami tudja mindezt, és most el is készült végre.

Organikus forgalom

Gyakran előfordul, hogy egy-egy keresőoptimalizálás eszköz demója során nagyon megörülünk, mert rájövünk: nekünk pont erre van szükségünk. Aztán később ér minket a meglepetés: ez magyarul nem működik. Vannak persze ez alól kivételek, de a legtöbb SEO eszköz (még a legjobbak) sem elég jó(k), ha a magyar piacról van szó.

Amikor különböző szoftvereket használok, akkor a legnagyobb problémám a következő:

Még a legjobb SEO eszközök sem elég jók a magyar piacon.

Ennek az alábbi okai vannak:

• A magyar (kulcsszó)adatbázis a legtöbb SEO tool esetében kicsi (sőt, sokszor meglepően kicsi)
• A kulcsszavak pozícióját ritkán frissítik (van hogy hónapokig se)
• A kisebb forgalmú weboldalakról szinte semmilyen adatot nem lehet elérni

A problémára persze létezik megoldás. De nem véletlen, hogy eddig senki nem állt neki nagy tételben ennek. Mert nagyon komplex és időigényes ezeket visszafejteni. Ha viszont megvan a tudásunk és rászánjuk a megfelelő időt, pénzt és energiát, akkor korántsem lehetetlen a dolog.

Tegyük fel, hogy vissza akarjuk fejteni egy piacon több versenytárs legjobban teljesítő tartalmait! Mit kell ehhez tenni? Hogy kell egyáltalán nekiállni?

Mit is akarunk elérni: nagyjából azt, mintha látnánk egy másik cég Google Search Console adatait.

Egyrészt azt, hogy:

• hány kulcsszóra szerepelnek jól
• azoknak milyen a pozíciója
• melyek a leglátogatottabb oldalak

Tehát valami olyamsmit akarunk látni, mint ami a Search Console fiókjukban van. Nézzünk pár példát!

Top URL-ek

Melyik URL mennyi forgalmat és impressiont hozott?

Top kulcsszavak

Melyik kulcsszavak teljesítenek a legjobban, milyen pozícióban milyen kattintási arányt hoznak?

Milyen kulcsszavakra szerepel jól egy adott tartalom? És így tovább.

Ezt pedig igenis vissza lehet fejteni versenytársak vagy akár egy teljes iparág esetében is. Ehhez viszont azt a szintet kell megugrani, amit a legtöbb nemzetközi SEO eszköz egyelőre nem tudott.

A feladat és a probléma

Csinálnunk kell egy olyan elemzést, ahol:

• kellően nagy a kulcsszó adatbázis
• a kulcsszavak pozícióját pedig gyakran frissítjük

Joggal merül fel a kérdés, hogy:

• Mi számít elég nagy kulcsszó adatbázisnak?
• Mit értünk azalatt, hogy kicsi a legtöbb SEO eszköz kulcsszó adatbázisa?

A probléma gyökerét két nagyon ismert SEO eszköz (SEMrush + Ahrefs) és a Google Search Console összehasonlításával érdemes szemléltetni.

A kérdés egyszerű:

Az ismert SEO eszközök vajon hány százalékát látják azoknak a kifejezéseknek, amiket a Google Search Console lát?

A The Pitch esetében például így néz ki az összehasonlítás.

SEMrush vs Ahrefs

Az SEMrush szerint a thepitch.hu 736 kifejezésre szerepel a Google top 100-ban.

Az Ahrefs ennél valamivel többet mutat. Szerinte 4224 kifejezésre szerepel top 100-ban az oldal.

Ha viszont csinálunk egy összehasonlítást és megnézzük a Search Console adatokat, akkor már sokkal rosszabb a helyzet.

Search Console

A Search Consoleban 25.156 kifejezés van. Vagyis az Ahrefs ennek a 16.8%-át látja. Míg az SEMrush csak a 3%-át.

Ha megnézzük a Top 10-ben található kulcsszavakat, akkor a helyzet még rosszabb. Ez azért gond, mert a forgalmat nyilván a top10-ben lévő kifejezések hozzák főleg. És nem azok, amik mondjuk 32. vagy a 67. helyen vannak.

Itt azt látjuk, hogy az Ahrefs 14%-ot, míg az SEMrush csak 1.4%-ot lát a GSC Top10 kulcsszavaiból.

Vagyis az Ahrefs bár több adatot tartalmaz, mint az SEMrush például, de korántsem eleget. Így pusztán ezekre az eszközökre támaszkodni más versenytársak elemzésekor nagyon félrevezető tud lenni. Ezért érdemes nekiállni egy saját modellt összrakni. Ennek az első lépése, hogy építeni kell egy saját kulcsszó adatbázist.

Saját kulcsszó adatbázis

Egy saját kulcsszó adatbázist belső és külső forrásokból tudunk összerakni. Itt saját kulcsszókutatásból, ingyenes és fizetős adatbázisokból és nyilván a saját Search Console fiókokból lehet dolgozni.

Ez a rész nem más mint egy nagyon részletes kulcsszókutatás. Annyi különbséggel, hogy itt nem csak a saját magunk számára fontos kifejezéseket kell összegyűjteni. Hanem gyakorlatilag csinálni kell egyet a versenytársakra is. Ha pedig nagyon sok versenytársat végigelemzel, akkor egész jól le tudod képezni a teljes iparágat is. Kulcsszavak tekintetében ez sok esetben százezres nagyságrendet jelent. Népszerű iparágak esetében bőven millió feletti számokról beszélünk.

Már ez a lépés önmagában több hetes munka lehet. De ha összeáll egy nagyon jó keyword database, akkor jöhet a következő lépés. Méghozzá a kulcsszavak organikus pozíciójának az ellenőrzése. Méghozzá nagy tételben.

Large scale rank tracking

A legtöbb rangsor elemző (rank tracking software) alkalmatlan arra, hogy óriási kulcsszó adatbázisokat elemezzen. A felhőben futó eszközök nagy hátránya, hogy elképesztően drágák erre a célra.

Az Accuranker példál 49 dollár egy hónapra 1000 kulcsszóra. Ha már 100.000 kulcsszót nézük akkor havi 2499 dollárban kell gondolkodni. Ez több mint 700 ezer forint.

Sok cégnek a teljes marketing budgetje nem éri el ezt a szintet, nemhogy a SEO budgetje. És akkor az mind elmenne egy eszköz egy funkciójára.

Vagyis marad valamilyen desktop megoldás. A telepíthető, desktop eszközök problémája viszont, hogy annyi memóriát zabálnak, hogy napi használat mellett lehetetlen őket futtatni. Pár ezer kulcsszó és néhány versenytárs kombinációja könnyen megeszik akár 2 GB RAM-ot is. Ott meg a program egyszerűen összeomlik. És azt sem akarod, hogy a saját géped fusson órákat vagy akár napokat egy-egy ilyen feladaton. Van persze erre is megoldás.

Több memória + saját gép

Több memóriát dedikálsz a programnak.

De akkor meg a saját géped lesz használhatatlan munkára, amíg fut a helyezés ellenőrzése. Ha ez sem elég, akkor bővítheted a gépet memóriával, de az pedig nem mindig oldható meg. Vagy egyszerűen csak túl drága mulatság lesz.

Több memória + cloud

A másik megoldás, hogy kell egy virtuális gép, bővíthető memóriával. És azon kell futtatni mindent.

Tudsz például a Google Cloud Platformon setupolni egy virtuális gépet. Első körben néhány GB RAM és 1 processzormag elegendő lehet. Utána pedig ha elfogy, akkor tudod bővíteni a setupot.

Indulásként például a Compute Engine VM Instance alatt létre tudsz hozni egy virtuális gépet. Majd a környezet és a program telepítése után el tudod indítani a saját kis távoli gépedet, ahova telepítheted a programodat.

Ezt követően pedig el tudod indítani a rank tracking eszközt. A végeredmény nagyon hasonló lesz mintha saját desktopon futtatnád. Annyi különbséggel, hogy nem fog a gép összeomlani, mert mondjuk elfogy a memória.

Aztán az adatokat exportálhatod valamilyen környezetbe, ahol elemezni akarsz.

A Google Sheetnek 5 millió cellás limite van. Az Excel ennél jóval több adatot is meg tud enni. Egészen konkrétan 1,048,576 sor szorozva 16,384 oszlop a max limit. Ha ezen felülre emelkedne az adatmennyiség, akkor jöhet a BigQuery és társai.

De az adatgyűjtés ezen a ponton még nem áll meg. Szükségünk van ugyanis további infokra is.

CTR modell használata

Ha nem csak a kulcsszót és a pozíciót akarod látni, akkor érdemes egy CTR modellt is mellérakni. Ez segít ugyanis majd forgalmat becsülni.

Itt lehet iparági benchmark adatokkal dolgozni, vagy akár belső CTR modell-t is lehet építeni. Erről egy korábbi cikkben már írtam bővebben a CTR modell építés részben.

Egy szuper haladó SEO trükk, csak profiknak

Itt persze meg kell említeni, hogy a Clickstream data lenne a legjobb a valódi forgalom becslésére, de ezekkel van egy kis probléma:

• A Clickstream adat extrém drága. Havonta százezer forintos nagyságrendről beszélünk egy ilyen elemzés kapcsán.
• Nagyon sok kis keresési mennyiségű kifejezés esetében nem is kapnánk adatokat.

Úgyhogy marad a saját CTR modell használata.

Ha ezzel is megvagyunk, akkor már össze is tudjuk rakni az elemzést, hisz megvannak a szükséges adatok.

Versenytárs legjobb tartalmai

A fent összegyűjtött adatokból több függvény (pl. Query + Filter) segítségével ki tudod nyerni a szükséges adatokat. A lényeg pedig a végeredmény. A lenti animáció például jól mutatja, hogy a Klikkmarketing blogja esetében mi a végső output.

Az adatokat olyan formába lehet rendezni, hogy az adatbázisban a kulcs maga az URL lesz és ehhez tudod a kifejezéseket rendelni.

Így pedig kialakul egy olyan dokumentum, ami gyakorlatilag nem más mint egy versenytárs Search Consoleja. Látod, hogy melyik tartalma milyen kulcsszavakra szerepel jól. És reálisan mekkora organikus forgalmat terel.

Jól látható például, hogy az organikusan egyik legjobban teljesítő cikkük a konverzióról szól. És hogy ez a cikk az alábbi kifejezésekre is a top10-ben van:

• konverzio (#1)
• konverzió (#1)
• konverzió jelentése (#2)
• konverzió fogalma (#3)

És a becsült forgalom ezek kulcsszavak összességére 170 kattintás egy hónapban. A listában lentebb pedig látható az összes többi ilyen tartalom, kulcsszavanként bontva:

• a főoldaluk
• a facebook hirdetés szolgáltatásuk
• a remarketing cikkük
• a lead generálás cikkük
• az adwords képzésük
• a landing pageről szóló cikkük és így tovább.

És ezt nem csak 1 cégre lehet megcsinálni, hanem akár több szereplőre is.

Fogászati iparág

Itt egy konkrét példa, amit a fogászati iparágra csináltam néhány budapesti szereplőre (11 ezer elemű kulcsszó adatbázison).

• Fent ki lehet választani, hogy melyik versenytársat akarod megnézni az adatbázisból. 3-5 másodperc alatt nagyjából már látható is az összes adat az adott cégre vonatkozóan.
• Majd az URL mezőben a „+” gombra kattintva lenyílik a részletes kulcsszólista.
• Így látható, hogy milyen kifejezésekre hányadik organikus helyen van az adott oldal éppen (Keyword + Best Position).
• És ezzel potenciálisan mennyi organikus forgalmat hoz az adott oldal (Traffic).

Ennek az elemzésnek az a nagy előnye, hogy nemcsak kulcsszavak pozícióját látod, és hogy arra milyen tartalom szerepel jól. Hanem azt is fel tudod mérni, hogy egy versenytárs esetében melyik oldalak hozzák a legtöbb organikus forgalmat.

Ha elég nagy kulcsszó adatbázissal dolgozol (több 10 vagy 100 ezer kulcsszóra gondolj egy iparág esetében), akkor pedig szinte a teljes Search Console-ját vissza lehet fejteni egy-egy cégnek. Ami azért elég menő.

És nem mellesleg szuper hasznos. Főként akkor, hogyha ezt nem egyszeri időpontban teszed meg, hanem esetleg havi vagy negyedéves szinten. Mert így figyelemmel tudod követni a többi cég organikus forgalmának alakulását. És reagálni tudsz, ha valaki kijön egy olyan tartalommal, ami nagyon pörög organikusan.

A modell hatékonysága nagyrészt azon alapszik, hogy mekkora a kulcsszó adatbázis, milyen gyakran frissíted és milyen jó a CTR modell mögötte. Ha ezek viszont rendben vannak, akkor a fentihez hasonló eredményt fogsz visszakapni, amiből egy jó marketinges percek alatt fel tud építeni egy jó tartalom és SEO stratégiát.

Hogyan tovább?

A termék

Ha szeretnél Te is hasonló elemzést, akkor két opció van előtted. Nekiállsz és megcsinálod. Ami abszolút lehetséges, de sok időt és energiát igényel. Nekem úgy 2 évem ment bele, mire minden része összeállt. 😀 Vagy van egy shortcut is. Itt ugyanis meg tudod ezt az elemzést rendelni szolgáltatásként. A végeredmény egy olyan dokumentum, mint amit a fenti példában is látsz. Egy ilyen nagyjából 1 hét alatt készül el.

Árak

• 1 versenytárs: 39.900 Ft
• 2 versenytárs 69.990 Ft
• 3 versenytárs 99.990 Ft
• 3+ versenytárs: 99.990 Ft + 19.990 Ft / versenytárs

Az árak bruttó árak.

Ha pedig később szeretnéd frissíteni az elemzést, akkor az eredeti elemzés árának 30%-át kell fizetni.

Ha egyedi megoldásra van szükséged, akkor érdeklődj írásban a [email protected] email címen.

Magát a szolgáltatást pedig ezen a formon tudod megrendelni: https://forms.gle/Qwk539aHKPkzJuyY9

Az előadás

Részben erről fogok majd előadni 2020. februárjában az SEO Zraz konferencián Pozsonyban, ami Közép-Európa (CEE) legnagyobb SEO konferenciája. Elég jó húzónevek is ott lesznek. Például Bastian Grimm, aki 2019-ben megnyerte az European Search Awards Personality of the Year díját, vagy épp Fili Wiese, aki a Googlenél a Search Quality team senior technical lead-je volt. Vagyis részben ő írta és fejlesztette a Google algoritmusát. Ha érdekel a téma és a régiós SEO piac, akkor gyere el! Jó móka lesz. És Pozsony sincs olyan messze.

A meetup

Ha pedig:

• nem szeretnél eddig várni,
• nem tudsz eljönni a konfernciára vagy
• csak érdekel a SEO mint téma,

akkor jó szívvel ajánlom a SEO Meetup #7 eseményét 2019. szeptember 3-án, ahol egy szuper panelbeszélgetést raktunk össze Szabó Gyurival, Nagy Gáborral és Sepsey Barnával. Lesz szó in-house vs ügynökségi SEO-ról, klasszikus hibákról, az iparág helyzetéről és jövőképéről is. Részletek és jelentkezés itt:

• https://thepitch.hu/seo-meetup/#7-seo-panel

A helyek száma korlátozott. A belépő pedig 2.000 Ft, amit jótékony célra ajánlunk fel a Premier Kultcafénak, amely Európa legnagyobb fogyatékosság-barát kávézója, ahol fogyatékossággal élők dolgoznak.

Tetszett a cikk? Szeretnél még több ilyet olvasni?

Akkor iratkozz fel és küldünk egy emailt, ha hasonló cikket írunk!

0% spam, 100% online marketing.