Из сырых SEO данных в инсайты для бизнеса: BigQuery и Looker Studio

Компании постоянно ищут лучшие методы для интерпретации данных и принятия взвешенных решений. Одним из подходов является совместное использование нескольких платформ для анализа данных.

Благодаря комбинации Serpstat, BigQuery и Looker Studio (ранее Data Studio), можно глубже погрузиться в полезные данные, чтобы узнать о тенденциях и паттернах, которые, возможно, были пропущены ранее.

Далее мы разберем реальные кейсы, как можно использовать эти инструменты для создания дашборда, который поможет в продвижении бизнеса на рынке. Целью этих кейсов была оптимизация глобального e-commerce в нескольких странах.

Зачем комбинировать Serpstat с BigQuery и Looker Studio?

Использование нескольких платформ для анализа данных позволяет превратить сырые данные в инсайты для стратегии оптимизации сайта. Например:

Вы также можете перенести данные из Serpstat напрямую в Looker Studio с помощью коннектора.

Итак, теория понятна – переходим к практике!

Шаг 1: Соберите данные

Соберем ключевые фразы в «Пакетном анализе ключевых фраз». Инструмент заменяет несколько отчетов, позволяя массово собирать ключевые слова. Вместо того, чтобы собирать их по отдельности в 4 отчетах, можно сделать это всего в несколько кликов. Таким образом, можно создавать, хранить и обновлять список ключевых слов в одном месте.

Вы также можете массово собрать данные о доменах и их ссылках в «Пакетном анализе доменов».

Cоздадим проект:

Сбор ключевых слов может длиться некоторое время, в зависимости от объема введенных ключевых фраз.

В результате вы получите различные вариации ключевых слов из определенной отрасли, с SEO-метриками и для нескольких стран.

Если по ключевой фразе везде индикаторы «N/A» – это означает, что ключевое слово отсутствует в нашей базе данных. Добавьте ключевые слова в нашу базу данных, чтобы получить данные (это бесплатно!).

В рамках проекта вы получаете актуальные данные почти мгновенно. В отчетах «Анализа ключевых фраз» информация будет доступна через несколько дней.

Некоторые ключевые слова все еще могут иметь «N/A» вместо метрик из-за слишком низкой частотности. Наведите курсор, чтобы увидеть причину, почему ключевое слово не было добавлено.

После добавления ключевых слов, обновите их частотность. Далее, в экспортных результатах будет отображаться история частотности ключевых слов за последние 12 месяцев. Используйте историю частотности, чтобы оценить сезонные тренды.

Перед следующим шагом убедитесь, что у вас остались только необходимые ключевые слова. Отфильтруйте ключевые слова, которые желаете исключить, и удалите их с помощью «Операций».

Шаг 2: Преобразуйте данные в инсайты в BigQuery

Список ключевых слов готов. Убедитесь, что вы активировали все необходимые метрики для экспорта в разделе «Колонки» и экспортируйте в BigQuery.

После завершения экспорта будет создана таблица с данными, по ключевым словам, в BigQuery:

Данные можно дополнить внешними значениями и метриками. С помощью BigQuery и Vertex AI мы распределили ключевые слова по категориям в соответствии с намерениями поиска. Обратите внимание, что оба сервиса являются платными и предлагают бесплатный доступ, поэтому, прежде чем выполнять какие-либо SQL-запросы, ознакомьтесь с их тарифными планами.

Представьте, что вы используете набор данных для экспорта 'serpstat_export' по умолчанию. Чтобы распределить ключевые слова по категориям с помощью PaLM 2 в качестве текстовой модели, перейдите в BigQuery, создайте внешнее соединение с Vertex AI, предоставьте разрешения для аккаунта соединения и используйте этот SQL-запрос:

# Create a temporary table with keywords
CREATE TEMP TABLE RAW_DATA AS (
  SELECT
    keywords
  FROM
    serpstat_reports.{serpstat_data_table_name}
  LIMIT 1 # Remove this row to categorize all the keywords
);

# Create a remote model connected to Vertex AI large language model
CREATE OR REPLACE MODEL
  serpstat_reports.intent_llm_model 
REMOTE WITH CONNECTION
 `{vertex_ai_connection_name}` 
OPTIONS (ENDPOINT = 'text-bison'); # This specifies the AI model

# Get the intent for each keyword 
SELECT
  keywords,
  ml_generate_text_llm_result
FROM
  ML.GENERATE_TEXT( MODEL serpstat_reports.intent_llm_model,
    (
    SELECT
      CONCAT( 'Classify the intent of the following text as informational or transactional. Return only intent without any explanations. Text: ', keywords) AS prompt,
      keywords
    FROM
      RAW_DATA ),
    STRUCT( 0.1 AS temperature,
      1000 AS max_output_tokens,
      0.1 AS top_p,
      10 AS top_k,
      TRUE AS flatten_json_output));

Замените {serpstat_data_table_name} названием таблицы данных ключевых слов, а {vertex_ai_connection_name} – названием ранее созданного соединения с Vertex AI. Выполнение запроса может длиться довольно долго, в зависимости от количества ключевых слов, которые вы хотите поделить на категории. В результате будет создана вот такая таблица:

Теперь, имея все необходимые данные, пришло время создать дашборд Looker Studio и действовать на основе полученных данных.

Шаг 3: Время действовать! Спланируйте оптимизацию сайта с Looker Studio

Мы упоминали о кейсах использования, поэтому пришло время приступить к делу! Используйте приведенные ниже примеры использования как образцы и применяйте такую же стратегию или черпайте новые идеи для своего бизнесе.

Некоторые метрики дашборда можно рассчитать по кастомной формуле с использованием данных, экспортированных из Serpstat. Например:

• EN volume. Чтобы рассчитать общую частотность, просуммируйте частотность ключевых слов из США, Великобритании и Канады.

Посчитайте «EN volume», чтобы оценить примерный трафик из англоязычных стран.

• Budget CPC. Чтобы рассчитать бюджет на СРС, мы умножили Google US volume (Частотность США) на Google US CPC (СРС в США)/4.
  4 — это приблизительный CTR в 25%, так как вы не можете получить все клики только на ваше объявление.

Google US (CPC)*Google US (volume)/4

Оцените примерный бюджет проведения рекламных кампаний. Эту формулу можно повторить для каждой страны.

Ниже приведены кейсы использований, настройте их в соответствии со своими потребностями или просто потренируйте навыки.

Продвигайте категории продуктов

1) Отфильтруйте ключевые слова в соответствии с определенной темой и по средней и высокой частотности (>100):

Теперь у вас есть список тематических ключевых слов без низкочастотных ключевых слов. Воспользуемся этим списком для создания рекламных кампаний.

2) Запустите рекламные объявления:

• Выберите транзакционное намерение
  
• Установите высокую сложность ключевых слов
  
• Отфильтруйте показатель CPC, который вписывается в ваш бюджет
• Отфильтруйте по брендированным словам, чтобы собрать трафик конкурентов в результатах платного поиска (могут быть случаи, когда по запросу не найдутся результаты в выбранном диапазоне)
• Отсортируйте частотность по убыванию (чтобы в первую очередь размещать рекламные объявления по самым лучшим ключевым словам)
  

Использовав приведенный выше список, сохраните тематическое ключевое слово (в нашем случае «clothes») и фильтр по частотности. Мы продолжим оптимизацию страниц под эту же категорию продуктов.

3) Оптимизируйте информационные страницы, чтобы увеличить трафик и повысить узнаваемость бренда:

• Выберите информационное намерение
  
• Установите низкую и среднюю сложность (<40)
  
• Сохраняйте частотность в порядке убывания (для того, чтобы в первую очередь оптимизировать страницы высокочастотными ключевыми словами)

Супер! Теперь у вас есть лучшие ключевые слова для оптимизации страниц. Добавьте их в описания продуктов, заголовки, теги alt и т.д.

Оптимизируйте метатеги

1) Отфильтруйте самые важные ключевые слова для SEO:

• Отфильтруйте по ключевому слову
  
• Установите низкую и среднюю сложность (<40)
• Выберите поисковый интент
• Установите длину ключевой фразы (например, фразы с длинным хвостом могут быть эффективными для Title)
• Установите показатель частотности, чтобы исключить низкочастотные ключевые слова
• Установите высокую сложность ключевых слов (<=80)

Добавьте эти ключевые слова в Title.

2) Подготовьте список для оптимизации Description, установив длину ключевых слов >= 2.

Увеличьте охват в целевых регионах (офлайн и онлайн)

1) Найдите все потенциальные регионы для расширения офлайн и онлайн бизнеса:

• Отфильтруйте ключевые слова по странам и регионам и проверьте частотность, чтобы оценить спрос и трафик
  
• Создайте FAQ на сайте, укажите детали доставки и дополнительную информацию для конкретного региона

Создайте контент-план

1) Отфильтруйте ключевые слова в соответствии с определенной темой.

2) Оцените помесячную частотность ключевых слов.

Подумайте о создании большего количества тематического контента в определенные месяцы, запуске попапов (всплывающих окон) для популярных продуктов и рассылке новостей для предоставления актуальных услуг.

Часто пик трендов приходится на ноябрь и декабрь из-за Черной пятницы и Рождества. Подготовьтесь к трендовому сезону заранее:

• Начните готовиться к рекламным кампаниям за месяц.
• Начните готовить контент за три месяца, чтобы опубликовать его при росте трендов.

Оцените бюджет на контекстную рекламу

1) Отфильтруйте ключевые слова в соответствии с определенной темой.

2) Запустите рекламу, если продукт пользуется наибольшим спросом.

3) Повторите шаги 1), 2), чтобы оценить PPC-бюджет для разных категорий продуктов.

Создайте информационный хаб

1) Отфильтруйте ключевые слова в соответствии с определенной темой.

2) Оцените максимальный потенциальный трафик, если добавить все фразы на сайт.

3) Создайте базу знаний о ваших продуктах:

• Выберите информационное намерение
  
• Установите частотность ключевых слов или отсортируйте частотность по убыванию, чтобы получить максимальный результат
  

Выберите идеи для контент-плана.

Добавьте эти ключевые слова на сайт и отслеживайте позиции в результатах поисковой выдачи с помощью «Мониторинга позиций».

Вывод

Итак, сочетание Serpstat, BigQuery и Looker Studio – это лишь один из возможных вариантов создания содержательного информативного дашборда и увеличения потенциала вашего сайта. Возможно, поначалу это покажется несколько сложным, однако каждый следующий шаг приближает вас к успеху.

Рассмотрев практические примеры, мы нашли более четкий путь к принятию более эффективных решений. От сбора данных до создания дашборда – каждый шаг приближает вас к получению новых знаний и использованию их для оптимизации сайта.