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Être plus intelligent avec les SERPs – Tableau blanc vendredi

Agence Webmarketing à Lille

Être plus intelligent avec les SERPs – Tableau blanc vendredi

posté par rjonesx.

Les SERP modernes nécessitent une compréhension moderne. Les SERPs nationaux sont un mythe

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Transcription vidéo

Hé, les amis, voici encore Russ Jones avec une autre édition passionnante de Whiteboard Friday. Exciter peut être une exagération, mais c'est vraiment important pour moi car aujourd'hui nous allons parler de la qualité des données. Je sais que je joue beaucoup sur ce sujet.

C'est juste, en tant que scientifique des données, que la qualité est vraiment importante pour moi. Chez Moz, nous en avons fait une priorité au cours des dernières années, de l'amélioration de la qualité de notre score d'autorité de domaine, de l'amélioration du score de spam, en changeant complètement la façon dont nous identifions le volume de recherche dans des mots clés particuliers. La qualité fait partie de notre culture ici.

Aujourd'hui, je veux parler d'un problème de qualité et probablement de la mesure la plus importante dans l'optimisation des moteurs de recherche, qui sont les classements de recherche. Maintenant, je sais qu'il y a ce contingent de SEO qui disent que vous ne devriez pas regarder votre classement de recherche. Vous devez simplement vous concentrer sur la création d'un meilleur contenu et sur une meilleure diffusion et laisser les choses se produire.

Mais pour la grande majorité d'entre nous, nous examinons nos classements afin de déterminer comment nous nous comportons et nous prenons des décisions en fonction de ces classements. Si un site cesse de fonctionner aussi bien pour un mot clé très important, eh bien, nous pourrions dépenser de l'argent pour améliorer le contenu de cette page ou pour faire plus de sensibilisation.

Nous prenons des décisions importantes, des décisions budgétaires sur ce que disent les SERP. Mais nous savons depuis un certain temps qu'il y a un gros problème avec les SERP, et c'est la personnalisation. Il n'y a tout simplement plus de recherche nationale, et il n'y en a plus depuis longtemps. Nous le savons et nous avons essayé différentes manières de le résoudre.

Aujourd'hui, je veux parler d'une manière dont Moz s'y prend, qui je pense est vraiment exceptionnelle et va franchement révolutionner la façon dont tous les SERP seront collectés à l'avenir.

Quel est le problème avec les SERPs?

1. La géographie est reine

Prenons un peu de recul et parlons un peu de ce qui ne va pas avec les SERPs. Il y a plusieurs années, j'étais consultant et j'aidais une organisation à but non lucratif qui voulait se classer pour le mot clé "entrepreneuriat".

Ils ont offert des subventions et de la formation et toutes sortes de choses. Ils méritaient vraiment d'être classés pour le mandat. Puis un jour, j'ai cherché le terme, comme le font les SEO. Même s'ils classent la piste, ils la vérifient eux-mêmes. J'ai remarqué que plusieurs universités locales où je vis, l'Université de Caroline du Nord Chapel Hill et Duke, étaient apparues dans les résultats de recherche car elles offraient maintenant des programmes d'entrepreneuriat et Google m'avait géolocalisé dans la région de Durham.

Eh bien, cela n'était pas du tout représenté dans le suivi des rangs que nous faisions. Vous voyez, la recherche nationalisée à ce moment-là ne détectait aucun type de signaux locaux car il n'y avait pas de collèges ou d'universités autour du centre de données que nous utilisions pour collecter les résultats de la recherche.

C'était un gros problème, car un jour, Google a déployé une sorte de mise à jour qui a amélioré la géolocalisation et a finalement fini par éliminer beaucoup de trafic pour ce mot clé principal, car les sites locaux commençaient à se classer dans tout le pays. Donc, en tant que SEO, nous avons décidé de riposter, et la stratégie que nous avons utilisée était ce que j'appelle la recherche centroïde.

2. La recherche centroïde craint

l'idée est plutôt simple. Vous prenez une ville, une ville, un état ou même un pays. Vous trouvez la latitude et la longitude du point mort de cet emplacement, puis vous la transmettez à Google dans le paramètre UULE afin d'obtenir un résultat de recherche de ce qui se passerait si vous vous teniez juste à cette latitude et longitude spécifique et effectuez la recherche.

Eh bien, nous savons que ce n'est pas vraiment une bonne idée. La raison est assez claire. Laissez-moi vous donner un exemple. Ce serait un exemple local pour une entreprise qui essaie de bien performer à l'intérieur d'une petite ville, d'une ville moyenne ou plus. Il s'agit en fait, malgré le fait qu'il soit mal dessiné, des emplacements de plusieurs restaurants italiens à South Bend, Indiana.

Donc, comme vous pouvez le voir, chaque petit rouge identifie un restaurant italien différent, et le centroïde de la ville est ici, cette petite étoile verte. Eh bien, il y a un problème. Si vous deviez collecter un SERP de cette façon, vous seriez influencé de manière spectaculaire par cette poignée de restaurants italiens juste au centre de la ville.

Mais le problème avec cela est que ces cercles bleus que j'ai dessinés représentent en fait des zones de densité de population accrue. Vous voyez la plupart des villes, elles ont un centre-ville peuplé, mais elles ont également autour des zones de banlieue extérieures qui sont tout aussi denses ou proches de la population.

En même temps, ils ne sont pas représentés car ils ne sont pas au milieu de la ville. Alors que faisons-nous? Comment obtenir une meilleure représentation de ce que la personne moyenne de cette ville verrait?

3. La recherche échantillonnée réussit

Eh bien, la réponse est ce que nous appelons la recherche échantillonnée. Il existe de nombreuses façons de procéder.

À l'heure actuelle, la façon dont nous le faisons en particulier consiste à examiner les centroïdes de grappes de codes postaux qui se chevauchent à l'intérieur d'une ville particulière.

Par exemple, bien que ce ne se passe pas exactement à l'intérieur de Analyse du marché local, chacune de ces étoiles violettes représenterait différentes latitudes et longitudes que nous sélectionnerions afin de saisir un résultat de moteur de recherche, puis de les mélanger d'une manière basée sur des choses comme la densité de population ou les problèmes de proximité, et de nous rendre un résultat qui ressemble beaucoup plus à ce que le chercheur moyen verrait qu'à ce qu'une seule personne debout dans le centre de la ville verrait.

Nous savons que cela fonctionne mieux car il est plus en corrélation avec le trafic de recherche local que la recherche centroïde. Bien sûr, il y a d'autres façons de procéder. Par exemple, au lieu d'utiliser la géographie, nous pourrions utiliser spécifiquement la densité de population, et nous pouvons faire un bien meilleur travail pour identifier exactement ce que le chercheur moyen verrait.

Mais ce n'est tout simplement pas un problème local. Ce n'est pas seulement pour les entreprises qui sont dans les villes. C'est pour tout site Web qui veut se classer n'importe où aux États-Unis, y compris ceux qui veulent simplement se classer de manière générique dans tout le pays. Vous voyez, en ce moment, la façon dont les SERPs nationaux ont tendance à être collectés est en ajoutant un UULE du point mort des États-Unis d'Amérique.

Maintenant, je pense que presque tout le monde ici peut comprendre pourquoi c'est une très mauvaise représentation de ce que la personne moyenne aux États-Unis verrait. Mais si nous devons y entrer, comme vous pouvez l'imaginer, la partie centrale des États-Unis n'est pas densément peuplée.

Nous trouvons des zones de population à travers le littoral pour la plupart qui ont beaucoup plus de gens en eux. Il serait beaucoup plus judicieux d'échantillonner les résultats de recherche de toutes sortes d'endroits différents, à la fois ruraux et urbains, afin d'identifier ce que la personne moyenne aux États-Unis verrait.

La

La recherche Centroid vous offre une vue myope de cette zone très spécifique. Alors que la recherche échantillonnée peut vous donner ce modèle mixte qui ressemble beaucoup plus à ce que verrait un Américain moyen ou dans n'importe quel pays, comté ou ville ou même quartier. Je pense donc que c'est le modèle vers lequel les SERP en général se dirigeront à l'avenir, du moins la collection SERP.

L'avenir des SERPs

Si nous continuons à compter sur cette méthode centroïde, nous continuerons à fournir à nos clients des résultats qui ne sont tout simplement pas exacts et tout simplement pas utiles. Mais en utilisant le modèle échantillonné, nous serons en mesure d'offrir à nos clients une expérience beaucoup plus de qualité, un SERP qui est mélangé de manière à représenter le trafic qu'ils vont réellement obtenir, et ce faisant, nous résoudra enfin, au moins dans une certaine mesure, ce problème de personnalisation.

Maintenant, j'attends avec impatience que Moz implémente cela dans tous les domaines. En ce moment, vous pouvez entrer Analyse du marché local. J'espère que d'autres organisations emboîteront le pas, car ce type d'amélioration de la qualité dans la collecte SERP est le type de qualité exigé d'une industrie qui utilise la technologie pour améliorer les performances des entreprises. Sans qualité, nous pourrions aussi bien ne pas le faire du tout.

Merci de m'avoir écouté. J'aimerais entendre ce que vous avez à dire dans les commentaires, ainsi que dans les SERP, et j'espère que nous serons en mesure de discuter de quelques idées supplémentaires sur la qualité. Au plaisir. Merci encore.

Transcription vidéo par Speechpad.com

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