Blog Ezzel az eszközzel lettem sokkal jobb SEO szövegíró!
keresőoptimalizálás alapú szövegírás
Írta:

Ezzel az eszközzel lettem sokkal jobb SEO szövegíró!

Szöveget írni sokak számára nehéz feladat. Jó szöveget írni még nehezebb. Jól SEO-zott szöveget írni pedig… Hát, néha nem is olyan nehéz. Feltéve, ha ismersz pár hasznos trükköt.

Szövegírás alapok

A szövegírás sok szempontból művészet, de számos eleme azért bőven tanulható is. A SEO alapú szövegírás pedig kifejezetten ilyen szerintem. Mert sok panel megtanulható. Ugyanakkor figyelni kell arra, hogy ne essünk túlzásokba.

A keresőoptimalizálás során a felhasználóknak írunk, de az algoritmusoknak optimalizálunk.

Ebből következik, hogy az írás szabadságát gyakran felváltja a pragmatizmus. Olyan szövegírási szabályokat állítunk fel saját magunknak, amikkel valósággal megerőszakoljuk a szöveget.

A SEO hőskorában ez kiváltképp így volt. Sokan arra mentek rá, hogy patika mérlegen optimalizálják a kulcsszósűrűséget (keyword density) 5%-ra, vagyis hogy 100 szóból 5 az a fő kulcsszó legyen. Aztán ebből jött a kulcsszóhalmozás (keyword stuffing). Vagyis bárhova néztél, akkor csak a fő kifejezést láttad. (Ez a módszer ma már egyébként kifejezetten káros megoldásnak számít.)

Szövegek „SEO-zása”

Ahogy egyre okosabbak lettek a szövegelemzési módszerek, úgy kezdett el feljavulni a szövegek minősége is sok téren. Egyre inkább megszűntek a nagyon erőltetett, kifejezetten csak az algoritmusnak írt szövegek, bár el persze soha nem tűntek.

Mára eljutottunk oda, hogy sokan tudnak jó szöveget írni. És a szövegek tartalmi optimalizálásra is vannak jó szoftverek. Gondoljunk csak a Yoast SEO pluginra, ami abban segít, hogy a fő kulcsszavunkat minél több fontos helyre tudjuk beírni. Ha ezt nem tesszük meg, akkor pedig figyelmeztet, hogy miket kellene még tennünk, hogy „tartalmilag jól optimalizáljuk” a cikket.

yoast seo plugin javaslatok

Ez kétségtelenül egy fontos lépés, de önmagában még nem elég.

A Google ugyanis olyan mélységig le tud már menni a tartalomelemzésben, hogy pusztán egy kulcsszónak a szerepeltetése az URL-ben, címben, a meta leírásban, egy képben meg mondjuk egy címsorban már nem elég egy kompetitív piacon. Ezért is kezdtem el annak idején több szövegelemzési módszert tesztelni, hogy előnyt szerezzek másokhoz képest. Ezek közé tartozik a TF-IDF is, amiről például többször is írtam a blogon.

Ezeket a módszereket persze nem csak az eredeti szövegek megírásakor lehet elővenni. Hanem akkor is, amikor újraírjuk őket.

Szövegújraírás

Tapasztalatom szerint nagyon kevesen foglalkoznak azzal, hogy az elkészült szövegeket utólag elemezzék és adat alapján újraírják őket. Túl kevesen. Pedig nagyon nagy potenciál van benne. Nálam bevált szokás, hogy régi tartalmakat SEO célból feljavítok. A lépéssorozat a következő volt éveken keresztül:

  1. kiválasztok egy cikket
  2. megkeresem az URL-t Google Search Consoleban
  3. megvizsgálom, hogy milyen kifejezésekre szerepel jól a cikk
  4. majd ellenőrzöm, hogy az adott kulcsszavak között van-e olyan, amire „rankel a cikk, de az épp benne sincs a cikkben”
  5. ezt egy tartalmi kereséssel (CTRL + F, azaz find) tudom megtenni a böngészőben
  6. az adott hiányzó kulcsszót pedig gyakran érdemes belefogalmazni a cikkbe és néha csak ezzel az egy aprósággal jelentős pozíciókat lehet javítani az adott kifejezésre

Ez a folyamat a mai napig működik, és mindenki számára elérhető. De mint sok más dolgot, ezt is lehet sokkal hatékonyabban csinálni.

Saját szövegelemző script

Mi lenne akkor, hogyha létezne egy olyan rendszer, ami képes automatikusan elemezni azt, hogy egy adott kifejezést tartalmaz-e a megírt cikk? És nem kéne egyesével rákeresni mindig?

A jó hír, hogy létezik. Mert írtunk rá egy scriptet és lekódoltuk. Saját magunknak.

kulcsszó az adott weboldalon

Ez a „findKeywordOnSite” névre keresztelt algoritmus egy megadott URL-nél megvizsgálja, hogy az adott kifejezés szövegszerűen szerepel-e az adott weboldalon / tartalomban. Majd valós időben és táblázatos formában visszaadja az eredményt.

SEO szövegírás algoritmus

Az ábrán látható, hogy a Linképítésről szóló cikkem-ben az alábbi kifejezések szerepelnek szövegszerűen:

  • linképítés
  • linképítés tippek
  • linképítés alapjai

Ezek zöldek a táblázatban.

De az alábbiakat nem tartalmazza a cikk:

  • backlink jelentése
  • seo linképítés
  • linképítés ingyen

Ezeket jelöli pirossal a táblázat.

A „backlink jelentése” szövegre úgy szerepel most Google 6. helyen ez a linképítős cikk, hogy a kifejezést nem is tartalmazza a cik! Mi lenne, ha még benne is lenne? Szinte biztos, hogy előrébb jönne. Ezért érdemes lenne értelmes módon belefogalmazni a cikkbe ezt a kulcsszót.

Az algoritmus az elemzést teljesen automatikusan futtatja a megadott adatokra. A lenti animáción jól látni, hogy akár Google Search Adatokból, akár az adott oldalhoz tartozó Keyword Planner vagy épp fizetős Ahrefs reportból is tud „tartalmaz / nem tartalmaz” elemzést csinálni. Néhány másodperc alatt. A lista pedig ízlés szerint bővíthető, akár SEMrush adatokkal vagy épp saját kulcsszólistával is.

SEO szövegíró eszköz

Attól függően, hogy milyen forrásokat használok, több adatot is meg szoktam jeleníteni az egyes táblázatokban:

  • mi a kulcsszó, kifejezés
  • mekkora rá a keresési mennyiség (vagy impression szám)
  • milyen pozícióban jelenik meg az adott kifejezésre a tartalom
  • mekkora az átkattintási arány (CTR)
  • tartalmazza-e egyáltalán az adott kulcsszót, kifejezést a megadott URL

Az URL dinamikusan változtatható és a rendszer automatikusan újragenerálja az egészet. Vagyis bármilyen tartalmat meg tudok vele nézni, nem csak a linképítős cikket. Az érdekesség az még benne, hogy nemcsak saját tartalmakra lehet használni, hanem működik versenytársak elemzésére is. Itt Keyword Planner vagy Ahrefs adatokat tudunk használni, mert egy versenytárs Search Console-jához nyilván nincs hozzáférésünk.

És ami nagy előnye még, hogy működik bármilyen nyelven. Én magyarul és angolul szoktam csak használni, de megbirkózik a többi nyelvvel is.

Ezzel a kis saját fejlesztésű eszközzel egy ideje nagyon hatékonyan tudom ellenőrizni, hogy egy adott cikknél, landing page-nél van-e lehetőség tartalmi újraírásra, optimalizálásra. Így most már nem kell egyesével keresgélni a kulcsszavakat az adott oldalon, hanem a script elvégzi a munkát helyettem. A szövegírói döntés persze utána továbbra is az enyém.

A feladat nem az, hogy a piros „nem tartalmazza” szöveg láttán minden kulcsszót beleerőszakoljak a cikkbe. De arra mindenképp lehetőséget ad, hogy nagyon gyorsan át tudjam tekinteni, hogy van-e reális opció javítani és gazdagítani a tartalmat.

Ezzel pedig extrém mennyiségű kutatási időt tudok megspórolni a tartalomírási és újraírási feladatoknál.

Bár a scriptet és a rendszert még bőven fejlesztem, de tudom és látom, hogy már ebben a formában is nagyon hasznos lehet sokak számára, látva hogy nekem mennyi időt spórolt meg eddig.

Valós idejű tartalomelemzés

Bár még csak béta verzióban, de már működik a valós idejű tartalomelemzés modul is.

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogyha van egy szövegem, akkor már a publikálás előtt ellenőrizni tudom, hogy egy adott kifejezést tartalmaz-e a cikk vagy sem.

Ehhez csak arra van szükség, hogy az elemezni kívánt URL ne egy publikált blogposzt legyen, hanem egy link birtokában elérhető Google Dokumentum. Így a lépéssorozat a következő:

  1. Létrehozok egy Google Docs-ot
  2. Link birtokában megtekinthetőre állítom
    google dokumentum link megosztás
  3. Bemásolom a linket a B2 cellába a KeywordOnSite eszközömbe
  4. Feltöltöm a KeywordOnSite eszközt kulcsszóadatokkal (Keyword Planner vagy Ahrefs adatokkal mondjuk)
  5. És elkezdem írni a szöveget a Google Docsba
  6. Az algoritmus pedig minden frissítésnél ellenőrzi, hogy az adott szó, kifejezés, kulcsszó szerepel-e a szövegben

szövegírás alapjai alap modul

Így gyakorlatilag egy valós idejű szövegírói „recommendation engine” jön létre. Ez abban segít, hogy fontos és fő kifejezések mindenképp szerepeljenek a tartalomban.

Ha ezt pedig a fenti ábrán látható módon split screenbe vagy épp két monitorra kirakod, akkor pedig már szövegírás közben látod jobb oldalt, hogy már tartalmazza-e a szöveg az adott részt vagy sem.

A lenti példában ennek a cikknek az draft verzióját látod bal oldalt Google Docsban. Jobb oldalt pedig egy kitalált kulcsszó-listát. Ilyen elemekkel:

  • linképítés
  • szövegírás
  • teszt
  • teszt 2
  • demo információ
  • unikornis
  • szövegírás alapok
  • szövegírás alapjai

Pirossal jelezve, hogy mit nem tartalmaz a cikk.

Amikor beírom a szövegbe, hogy „unikornis szövegírás alapjai”, akkor a jobb oldalon látszik, hogy frissülnek az adatok a 9-es és 11-es sorban.

szövegírás alapjai

Vagyis ezzel akár már szövegírás közben tudsz tartalmat optimalizálni. Ehhez nincs másra szükséged, mint egy olyan „seed keyword” halmazra, amit mindenképp be akarsz építeni a cikkbe. Ez jöhet Google Kulcsszótervezőből, saját adatbázisból, SEMrush adatokból vagy épp TF-IDF elemzésből is.

Elérhető az eszköz mások számára is? Igen!

Képzések

2019. elején elkészült két új képzés is ebben a témában.

seo szövegírás képzések

SEO alapú szövegírás képzés

Szöveget írni sokat tudnak. Jó szöveget írni már kevesen. Keresőoptimalizálásban jól teljesítő szöveget pedig még kevesebben. A képzésben megismerheted azokat a kreatív és SEO fókuszú szövegírási megoldásokat, amelyekkel Te is a Google top találatai közé kerülhetsz.

A képzésben részletes szöveges leírásokat és több mint 2 órányi videós anyagot találsz majd.

További részletek itt.

Szövegírást segítő algoritmus

Saját fejlesztésű tartalomíró algoritmus, ami azonnali visszacsatolást ad egy szöveg tartalmi optimalizáltságára. Inputként bármilyen kulcszóhalmaz megadható hozzá (Google Search Console adatok, Google Kulcsszótervező, Ahrefs vagy SEMrush is).

További részletek itt.

Csomagban a két képzés

A két képzést egyben is meg tudod venni. Most 29.990 Ft kedvezménnyel.

További részletek itt.


Hozzászólások

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