这篇文章是Made @ Hubspot的一部分,这是一个内部思想领导力系列,通过它从我们自己的HubSpotter进行的实验中提取课程。

您是否曾经试图将干净的洗衣服手工带到您的携带的巨大衣服上?这就像试图增加有机网站流量一样。

您的内容日历中充斥着新的想法,但是随着每个网页发布,较旧的页面都会在搜索引擎排名中下降。

Getting SEO traffic很难,但是保持SEO流量是其他全球比赛。由于竞争对手创建的新内容,不断变化的搜索引擎算法或无数其他原因,内容会随着时间而“衰减”。

您正在努力将整个网站推向前进,但是情况不断泄漏,您不关注。

最近,我们两个人(亚历克斯·伯克特(Alex Birkett)and布雷登·贝克尔)开发了一种自动发现此交通损失的方法,并且before it even happens

免费指南:如何运行技术SEO审核

交通增长的问题

在HubSpot,我们通过从洗衣房而不是一个旅行进行两次旅行来增加自然交通。

The first trip is with new content, targeting new keywords we don’t rank for yet.

第二次旅行是使用更新的内容,将我们的社论日历的一部分专门用于查找哪些内容损失最多的流量以及引线 - 并使用新内容和SEO Inspection的操作来加强它,从而更好地服务于某些关键字。这是我们(和许多营销人员)称为“historical optimization。”

但是,这有问题增长策略

随着我们网站的流量的增长,跟踪每个页面可能是一个不守规矩的过程。选择正确的更新的页面更加困难。

去年,我们想知道是否有一种方法可以找到博客文章的有机流量仅“有危险”,以减少我们的更新选择,并随着我们的博客越来越大的速度使流量更加稳定。

恢复流量与保护流量

在我们谈论试图恢复流量的荒谬性之前,让我们看一下好处。

在查看一页的性能时,流量下降很容易发现。对于大多数增长的营销人员,下调交通趋势线is hard to ignore, and there’s nothing quite as satisfying as seeing that trend recover.

But all traffic recovery comes at a cost: Because you can’t know where you’re losing traffic until you’ve lost it, the time between the traffic’s decline, and its recovery, is a sacrifice of leads, demos, free users, subscribers, or some similar metric of growth that comes from your most interested visitors.

You can see that visualized in the organic trend graph below, for an individual blog post. Even with traffic saved, you’ve missed out on opportunities to support your sales efforts downstream.

预测性SEO引线和门户牺牲视图图

If you had a way to find and protect (or even increase) the page’s trafficbefore它需要恢复,您不必做出上图中显示的牺牲。问题是:我们该怎么做?

如何预测流量下降

To our delight, we didn’t need a crystal ball to predict traffic attrition. What we did need, however, wasSEOdatathat suggests we could see traffic go bye-bye for particular blog posts if某物要继续。(我们还需要编写一个可以为整个网站提取此数据的脚本 - 一分钟之内更多。)

高关键字排名是为网站生成自然流量的原因。不仅如此,大狮的流量份额是足够幸运的网站,可以在首页上排名。对于每月收到特别大量搜索的关键字,流量奖励就更大了。

如果一篇博客文章是为了让Google的第一页滑落,那么对于那个大批量关键字,它就是吐司。

请记住,关键字,关键字搜索量,排名位置和自然流量之间的关系,我们知道这是我们看到交通损失的前奏的地方。

幸运的是,SEO工具处置可以向我们表明随着时间的流逝排名:

预测SEO关键字排名表

上图显示了一个关键字表,其中一个博客文章正在排名。

For one of those keywords, this blog post ranks in position 14 (page 1 of Google consists of positions 1-10). The red boxes show that ranking position, as well as the heavy volume of 40,000 monthly searches for this keyword.

甚至比本文的第14位排名也比这很伤心。

正如您在上面的蓝绿色趋势线中看到的那样,这篇博客文章曾经是一个高级结果,但在接下来的几周内持续下降。该帖子的流量证实了我们所看到的 - 此关键字从第1页上删除后不久,有机页面视图中的一个明显倾斜。

You can see where this is going … we wanted to detect these ranking drops when they’re on the verge of leaving page 1, and in doing so, restore traffic we were “at risk” of losing. And we wanted to do this automatically, for dozens of blog posts at a time.

“处于风险”的交通工具

The way the At Risk Tool works is actually somewhat simple. We thought of it in three parts:

  1. Where do we get our input data?
  2. 我们如何清洁?
  3. 该数据的输出是什么,使我们在优化内容时可以做出更好的决策?

首先,我们从哪里获取数据?

1. Keyword Data from SEMRush

What we wanted was keyword research data on a property level. So we want to see all of the keywords that hubspot.com ranks for, particularly www.eigoj.com, and all associated data that corresponds to those keywords.

Some fields that are valuable to us are our current search engine ranking, our past search engine ranking, the monthly search volume of that keyword, and, potentially, the value (estimated with keyword difficulty, or CPC) of that keyword.

为了获取这些数据,我们使用了Semrush API(specifically, we use their “Domain Organic Search Keywords” report):

predictive seo hubspot domain organic search keywords report semrush

使用r,一种统计学家和分析的流行编程语言以及营销人员(specifically, we use the‘httr’ library为了与API一起工作),然后我们提取了将流量吸引到www.eigoj.com(以及我们的西班牙,德语,法语和葡萄牙的物业)的前10,000个关键字。我们目前每季度一次这样做。

这是很多原始数据,这本身是没有用的。因此,我们必须清理数据并将其转换为对我们有用的格式。

接下来,我们如何实际清洁数据并构建公式以给我们一些有关要更新内容的答案?

2.清洁数据并构建公式

We do most of the data cleaning in our R script as well. So before our data ever hits another data storage source (whether that be Sheets or a database data table), our data is, for the most part, cleaned and formatted how we want it to.

We do this with a few short lines of code:

预测SEO HUBSPOT代码清洁数据

我们在上面的代码中所做的事情是在撤回10,000行关键字数据后从API中解析它,因此它是可读的,然后将其构建到数据表中。然后,我们从过去排名中减去当前排名不同之处在排名中(因此,如果我们过去在位置4中排名,现在排名9,排名的差异为-5)。

We further filtered so we only surface those with a difference in ranking of negative value (so only keywords that we’ve lost rankings for, not those that we gained or that remained the same).

然后,我们将此已清洁和过滤的数据表发送到Google表格,在那里我们应用了大量的自定义公式和条件格式。

最后,我们需要知道:在优化内容时,输出是什么,我们如何实际做出决策?

3.处于风险内容工具输出:我们如何做出决策

给定输入列(关键字,当前位置,历史位置,位置差和每月搜索量)和上面的公式,我们计算输出的分类变量。

A URL/row can be one of the following:

  • “有一定风险”
  • “易挥发的”
  • Blank (no value)
predictive seo at risk content table hubspot

Blank outputs, or those rows with no value, mean that we can essentially ignore those URLs for now. They haven’t lost a significant amount of ranking, or they were already on page 2 of Google.

“易挥发的”意味着该页面正在排名,但并不是一篇旧的博客文章来保证采取任何行动。随着年龄的增长,新的网页一直在排名。在某个时候,他们产生了足够的“主题权威”,可以在一段时间内保持一段时间。为了支持产品发布或原本关键的营销活动,我们可能会在其成熟时给这些帖子一些TLC,因此值得标记它们。

“有一定风险”is mainly what we’re after — blog posts that were published more than six months ago, dropped in ranking, and are now ranking between positions 8 and 10 for a high-volume keyword. We see this as the “red zone” for failing content, where it’s fewer than 3 positions away from dropping from page 1 to page 2 of Google.

这三个标签的电子表格公式如下 - 基本上是一个复合语句,以查找第1页排名,负等级差异以及发布日期与当天的距离。

预测性SEO HubSpot处于风险内容

What We Learned

简而言之,它有效!上述工具是我们工作流程中的常规,即使不是经常的添加。但是,并非所有预测更新都可以按时节省流量。在下面的示例中,我们看到了更新后的博客文章从第1页中删除,然后返回更高的位置。

predictive seo what we learned blog post graph

And that’s okay.

我们无法控制Google何时和多久决定重新发布页面并将其重新排列。

当然可以将URL重新提交给Google并要求他们重新发布(对于关键或时间敏感的内容,可能值得这一额外的步骤)。但是,目的是最大程度地减少此内容表现不佳的时间,并停止出血 - 即使这意味着将恢复的迅速性留给机会。

Although you’ll never truly know how many page views, leads, signups, or subscriptions you stand to lose on each page, the precautions you take now will save time you’d otherwise spend trying to pinpoint why your website’s total traffic took a dive last week.

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SEOAudit Slide

Originally published Jan 5, 2021 7:30:00 AM, updated February 04 2022

主题:

SEO