Çevrimdışı
Baş anahtar kelimeler. Uzun kuyruklu anahtar kelimeler. Tıknaz orta. Tıknaz göğüs. SEO dışındaki çoğu insanın neden anlamsız konuştuğumuzu düşündüğünü merak ediyor musunuz? Bir düzine SEO'ya hangi anahtar kelimelerin "uzun kuyruk" olarak nitelendirildiğini sorun ve 13 fikir ve 17 yumruk dövüşü alacaksınız.
Üzerinde anlaşabileceğimiz şey, Google'ın Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki ilerlemeleri nedeniyle uzun arama kuyruğunun patladığıdır. Bununla birlikte, NLP'nin uzun kuyruğu da patlattığını ve kolektif akıl sağlığımızı nasıl ve neden kurtarabileceğini anlamayı tartışacağım.
SEO'nun uzun kuyruğu tam olarak nedir?
Uzun arama kuyruğu, düşük hacimli (ve genellikle düşük rekabetli) anahtar kelimelerin sınırsız alanıdır. Taktik olarak, uzun kuyruklu SEO , küçük bir yüksek hacimli anahtar kelime kümesine odaklanmak yerine çok sayıda düşük hacimli anahtar kelime için rekabet etmeye odaklanır.
Uzun kuyruklu SEO bizi boşluğu bırakmaya teşvik eder , çünkü yüksek hacimli, sözde "gösterişli" anahtar kelimeler genellikle erişilemezdir veya en iyi ihtimalle banka hesaplarımızı boşaltır. Düşük hacimli anahtar kelimeler görünüşte daha az çekici olabilir, ancak siz yüzlerce veya binlerce anahtar kelimeyle rekabet etmeye başladığınızda, bunlar daha fazla trafiği ve sonuçta birkaç gösterişli anahtar kelimeden daha fazla satışı temsil ederler.
Muhtemelen yukarıdaki gibi uzun kuyruk grafiğini görmüşsünüzdür. Bu mükemmel bir güç eğrisi, ama tamamen varsayımsal. Ve onu gördüğünüzde gülümseyip başınızı sallayabilseniz de, bunu bir anahtar kelime dünyasına çevirmek zordur. SEO'nun uzun kuyruğunu yeniden hayal etmek yardımcı olabilir:
Uzun kuyruklu anahtar kelimeler nedir?
Eski SEO uzmanlarının sözleriyle, "bağlıdır." Tipik olarak, uzun kuyruklu anahtar kelimeler düşük hacimli, çok kelimeli ifadelerdir, ancak uzun kuyruk, başlangıç noktanıza göre değişir. Tarihsel olarak, uzun kuyruğun herhangi bir parçasının düşük rekabet olduğu varsayılıyordu, ancak insanlar belirli ifadeleri net bir niyetle (özellikle ticari amaçla) hedeflemenin faydalarını anladıkça bu durum değişiyor .
"Widget'ları" hedeflemek yalnızca pahalı olmakla kalmaz, aynı zamanda arama yapanların amacı da belirsizdir. "Mavi aletler satın al" ı hedeflemek amacı daraltır ve "Acme Widget LOL-42 nereden alınır" lazerle sizi bir hedef kitleye odaklar. Arama yapanlar ve SEO'lar doğal dilde aramaya uyum sağladıkça, önceden "uzun kuyruklu" anahtar kelimeler daha yüksek hacim ve daha yüksek rekabet haline gelebilir.
Uzun kuyruk patladı
Google bize her gün gördükleri aramaların% 15'inin yeni olduğunu söyledi. Bu nasıl mümkün olabilir? Bu kadar çok yeni kelime mi yaratıyoruz? Bu sus, bruh!
Bunu size çok kısa bir hikaye ile açıklayabilirim. Geçen gün, (yarı Tayvanlı) 10 yaşındaki kızım Çin burcunun ne olduğunu hatırlayamadı, bu yüzden Google Home'a sordu:
Hey Google, 2010 Çin yeni yılı takvimi için hayvan nedir?
Bunun sesli cihaz yönüne takılıp kalmak kolaydır, ancak sesli cihazların geleceğine inansanız da inanmasanız da gerçek şu ki, genel olarak sesli arama doğal dilde arama ihtiyacını doğurdu ve Google daha iyi hale geldikçe doğal dili ele alırken, onu daha sık kullanmaya geri dönüyoruz (bu bizim varsayılan modumuzdur). Bu, özellikle eski algoritmalar için aramalarını basitleştirmeyi asla öğrenmek zorunda kalmayan çocuklarda belirgindir.
Biz konuşurken kelimenin tam anlamıyla gelişen anahtar kelime öbeklerini hedeflemeyi nasıl umabiliriz? Neyse ki, NLP her iki yolu da keser. Google bağlamı daha iyi anladığından, algoritma aynı kelime öbeğinin veya sorunun birçok varyasyonunun aslında aynı olduğunu kabul eder. Bu da bizi ...
Uzun kuyruk patladı
2019'da, SearchLove London'da İngiltere'deki mega perakendeci John Lewis ile ilgili bir anahtar kelime araştırması vaka çalışması yaptım. Araştırmamda, Google'ın otomatik olarak kaç arama yönlendirdiğini görünce şaşırdım. Bariz olan, Google'ın Birleşik Krallık'ta "Jon Lewis" için arama yapan kişilerin muhtemelen "John Lewis" anlamına geldiğini varsayması gibi (üzgünüm, Jon):
Google'ın daha önce yaygın olan "Bunu mu demek istediniz?" daha iddialı olana (bazıları agresif diyebilir) “… için sonuçlar gösteriliyor” Bu durumda, Birleşik Krallık'ta Jon Lewis için optimizasyon yapmak muhtemelen anlamsızdır.
Bir tavşan deliği bekliyordum, ama tam bir tavşan deliğine indim. Bu aramayı düşünün:
Hjohjblewis ?! Bu yazım hatasına tamamen kazara düştüm, ancak bunun dikkat çekmeyen bir kedi ve kedinin bitişiğindeki klavyeyi içerdiğini hayal ediyorum. Bu yeniden yazma / yeniden yönlendirme seviyesi benim için şok ediciydi.
Yazım hataları yalnızca başlangıçtır. Peki ya herhangi bir yeniden yazma / yönlendirmeyi ortaya çıkarmayan, ancak çok benzer sonuçlar gösteren çok benzer uzun kuyruklu ifadeler?
ABD'deki bu aynı terimler dizisinin ezici bir çoğunlukla eski ABD Temsilcisi ve medeni haklar lideri John Lewis hakkında, yalnızca niyetin yerellikler arasında ne kadar değişebileceğini değil, Google'ın yeniden yorumlamalarının dinamik olarak nasıl değişebileceğini gösteren sonuçlar verdiğini unutmayın.
Aynı yıl, MozCon için “301 yönlendirmesini tersine çevirebilir misin?” Gibi uzun kuyruklu soruları hedefleyen bir deney yaptım ve belirli bir soru etrafında yazılan gönderilerin çoğu zaman bu sorunun birçok biçimi için sıralandığını gösterdim. O zamanlar, gönderinin kelime öbeğinin varyasyonları için sıralandığını göstermekten başka, bu fenomeni ölçmek için bir yolum yoktu. Son zamanlarda, 2019 anahtar kelimelerimi (Nisan 2021'deki sıralamalarla), RBOLite adı verilen basitleştirilmiş bir Sıra Önyargılı Örtüşme (RBO) biçimi kullanarak yeniden analiz ettim . RBOLite, iki sıra sıralı liste arasındaki benzerliği puanlar ve 0-1 arasında bir puan verir. Adından da anlaşılacağı gibi, bu puan üst sıradaki öğelere eğilimlidir, bu nedenle # 1'deki bir değişiklik # 10'daki bir değişimden daha fazla etkiye sahip olacaktır.
2019 gönderisi için izlediğim cümlelerin bir örneklemesinin puanları, en üstte gösterilen gönderinin başlığı (ve 1.0 ile mükemmel bir eşleşme):
Belirli anahtar kelimeleri değiştirip kaldırdıkça sonuçların benzerliğinin nasıl farklılaştığını ve bunun nasıl karmaşık bir etkileşim yarattığını görsel olarak görebilirsiniz. Beni büyüleyen şey, soru ifadesini "Yapabilir misin" den "Nasıl yaparsın" veya "Nasıl yapılır" şeklinde değiştirmenin bu durumda çok az fark yaratması, "301" i veya "yeniden yönlendir" i kaldırmanın daha fazla etkisi oldu. Tek başına "siz" ile "ben" arasında geçiş yapmak oldukça düşük bir etkiydi, ancak diğer değişikliklerle birlikte katkı sağladı. "Ters" yerine "geri alma" olan SERP'ler bile oldukça yüksek benzerlik gösterdi, ancak bu değişiklik en fazla etkiyi gösterdi.
İlk cümle için haftadan haftaya RBOLite puanının 0,95 olduğunu, bu nedenle aynı SERP'nin bile zamanla değişeceğini unutmayın. Tüm bu puanlar (> 0,75) makul bir benzerlik derecesini temsil eder. Bu gönderi, bu terimlerin çoğu için 1. sırada yer aldı, bu nedenle bu puanlar genellikle ilk 10'dan daha aşağı kaymaları temsil ediyor.
"Etki alanı otoritemi nasıl geliştirebilirim?" Sorusuna dayanan başka bir örnek aşağıda verilmiştir. Yukarıdaki gibi, ana cümle ve varyasyonlar arasındaki RBOLite benzerlik puanlarının grafiğini çizdim. Bu durumda, haftadan haftaya puan 0,83'tür ve bu, anahtar kelime uzayında bir miktar arka plan akışı olduğunu düşündürür:
Hemen ilginç bir gözlem, "iyileştirme" ve "artış" arasındaki farkın ihmal edilebilir olmasıdır - Google, iki terimi kolayca eşitledi. Hangi anahtar kelimeyi kullanacağımı tartışmakla geçirdiğim zaman başka projelere veya sandviç yemeye harcanabilirdi. Daha önce olduğu gibi, "Nasıl Yaparım" dan "Nasıl Yaparsınız" veya hatta "Nasıl Yapılır" a geçmek görece çok az fark yarattı. Google, sektörümüzde "DA" nın sıklıkla "Etki Alanı Yetkilisi" nin yerini aldığını bile anlamıştı.
Belki de mantıksız bir şekilde, "Moz" eklemek daha fazla fark yarattı. Bunun nedeni, SERP'yi daha marka benzeri hale getirmesidir (Moz.com'da daha fazla bahsedildi). Bu mutlaka kötü bir şey mi? Hayır, gönderim hala 1. sırada. Bununla birlikte, SERP'lerin ilk sayfasına bakıldığında, marka adının eklenmesi oldukça net bir niyet değişikliğine neden oldu.
Uzun kuyruk öldü. Uzun kuyruk çok yaşa.
Geçtiğimiz on yılda, uzun kuyruk patladı ve sonra patladı (birçok yönden, aynı kuvvetler nedeniyle) ve yine de bir şekilde çok farklı bir anahtar kelime evrenine iniş yaptık. Öyleyse, bu bizi nerede bırakıyor - o evreni dolaşmak için kaderi olan zavallı ruhlar?
Bu yazının mal haberleri (umarım), uzun arama kuyruğunu hedeflemek için ölümüne çalışmak zorunda kalmayacağımızdır. Bir cümlenin 10.000 varyantı için 10.000 parça içeriğin sıralanması gerekmez ve Google (ve ziyaretçilerimiz) bu içeriği döndürmememizi çok tercih ederdi. SEO'nun yeni, NLP sonrası uzun kuyruğu, anahtar kelimelerimizin anlamsal alana nasıl uyduğunu anlamamızı, ilişkilerini haritalandırmamızı ve temel kavramları kapsamamızı gerektirir. Araçlarımız bu zorluğun üstesinden gelmek için kaçınılmaz olarak gelişecek olsa da (ve ben Moz'da bu tür projelerde doğrudan yer alıyorum), insan sezgimiz şimdilik çok yol kat edebilir. SERP'lerinizi özenle inceleyin ve kendi uzun anahtar kelime kuyruğunuzu tıknaz bir fırsata dönüştürecek modelleri bulabilirsiniz.
Üzerinde anlaşabileceğimiz şey, Google'ın Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki ilerlemeleri nedeniyle uzun arama kuyruğunun patladığıdır. Bununla birlikte, NLP'nin uzun kuyruğu da patlattığını ve kolektif akıl sağlığımızı nasıl ve neden kurtarabileceğini anlamayı tartışacağım.
SEO'nun uzun kuyruğu tam olarak nedir?
Uzun arama kuyruğu, düşük hacimli (ve genellikle düşük rekabetli) anahtar kelimelerin sınırsız alanıdır. Taktik olarak, uzun kuyruklu SEO , küçük bir yüksek hacimli anahtar kelime kümesine odaklanmak yerine çok sayıda düşük hacimli anahtar kelime için rekabet etmeye odaklanır.
Uzun kuyruklu SEO bizi boşluğu bırakmaya teşvik eder , çünkü yüksek hacimli, sözde "gösterişli" anahtar kelimeler genellikle erişilemezdir veya en iyi ihtimalle banka hesaplarımızı boşaltır. Düşük hacimli anahtar kelimeler görünüşte daha az çekici olabilir, ancak siz yüzlerce veya binlerce anahtar kelimeyle rekabet etmeye başladığınızda, bunlar daha fazla trafiği ve sonuçta birkaç gösterişli anahtar kelimeden daha fazla satışı temsil ederler.
Muhtemelen yukarıdaki gibi uzun kuyruk grafiğini görmüşsünüzdür. Bu mükemmel bir güç eğrisi, ama tamamen varsayımsal. Ve onu gördüğünüzde gülümseyip başınızı sallayabilseniz de, bunu bir anahtar kelime dünyasına çevirmek zordur. SEO'nun uzun kuyruğunu yeniden hayal etmek yardımcı olabilir:
Uzun kuyruklu anahtar kelimeler nedir?
Eski SEO uzmanlarının sözleriyle, "bağlıdır." Tipik olarak, uzun kuyruklu anahtar kelimeler düşük hacimli, çok kelimeli ifadelerdir, ancak uzun kuyruk, başlangıç noktanıza göre değişir. Tarihsel olarak, uzun kuyruğun herhangi bir parçasının düşük rekabet olduğu varsayılıyordu, ancak insanlar belirli ifadeleri net bir niyetle (özellikle ticari amaçla) hedeflemenin faydalarını anladıkça bu durum değişiyor .
"Widget'ları" hedeflemek yalnızca pahalı olmakla kalmaz, aynı zamanda arama yapanların amacı da belirsizdir. "Mavi aletler satın al" ı hedeflemek amacı daraltır ve "Acme Widget LOL-42 nereden alınır" lazerle sizi bir hedef kitleye odaklar. Arama yapanlar ve SEO'lar doğal dilde aramaya uyum sağladıkça, önceden "uzun kuyruklu" anahtar kelimeler daha yüksek hacim ve daha yüksek rekabet haline gelebilir.
Uzun kuyruk patladı
Google bize her gün gördükleri aramaların% 15'inin yeni olduğunu söyledi. Bu nasıl mümkün olabilir? Bu kadar çok yeni kelime mi yaratıyoruz? Bu sus, bruh!
Bunu size çok kısa bir hikaye ile açıklayabilirim. Geçen gün, (yarı Tayvanlı) 10 yaşındaki kızım Çin burcunun ne olduğunu hatırlayamadı, bu yüzden Google Home'a sordu:
Hey Google, 2010 Çin yeni yılı takvimi için hayvan nedir?
Bunun sesli cihaz yönüne takılıp kalmak kolaydır, ancak sesli cihazların geleceğine inansanız da inanmasanız da gerçek şu ki, genel olarak sesli arama doğal dilde arama ihtiyacını doğurdu ve Google daha iyi hale geldikçe doğal dili ele alırken, onu daha sık kullanmaya geri dönüyoruz (bu bizim varsayılan modumuzdur). Bu, özellikle eski algoritmalar için aramalarını basitleştirmeyi asla öğrenmek zorunda kalmayan çocuklarda belirgindir.
Biz konuşurken kelimenin tam anlamıyla gelişen anahtar kelime öbeklerini hedeflemeyi nasıl umabiliriz? Neyse ki, NLP her iki yolu da keser. Google bağlamı daha iyi anladığından, algoritma aynı kelime öbeğinin veya sorunun birçok varyasyonunun aslında aynı olduğunu kabul eder. Bu da bizi ...
Uzun kuyruk patladı
2019'da, SearchLove London'da İngiltere'deki mega perakendeci John Lewis ile ilgili bir anahtar kelime araştırması vaka çalışması yaptım. Araştırmamda, Google'ın otomatik olarak kaç arama yönlendirdiğini görünce şaşırdım. Bariz olan, Google'ın Birleşik Krallık'ta "Jon Lewis" için arama yapan kişilerin muhtemelen "John Lewis" anlamına geldiğini varsayması gibi (üzgünüm, Jon):
Google'ın daha önce yaygın olan "Bunu mu demek istediniz?" daha iddialı olana (bazıları agresif diyebilir) “… için sonuçlar gösteriliyor” Bu durumda, Birleşik Krallık'ta Jon Lewis için optimizasyon yapmak muhtemelen anlamsızdır.
Bir tavşan deliği bekliyordum, ama tam bir tavşan deliğine indim. Bu aramayı düşünün:
Hjohjblewis ?! Bu yazım hatasına tamamen kazara düştüm, ancak bunun dikkat çekmeyen bir kedi ve kedinin bitişiğindeki klavyeyi içerdiğini hayal ediyorum. Bu yeniden yazma / yeniden yönlendirme seviyesi benim için şok ediciydi.
Yazım hataları yalnızca başlangıçtır. Peki ya herhangi bir yeniden yazma / yönlendirmeyi ortaya çıkarmayan, ancak çok benzer sonuçlar gösteren çok benzer uzun kuyruklu ifadeler?
ABD'deki bu aynı terimler dizisinin ezici bir çoğunlukla eski ABD Temsilcisi ve medeni haklar lideri John Lewis hakkında, yalnızca niyetin yerellikler arasında ne kadar değişebileceğini değil, Google'ın yeniden yorumlamalarının dinamik olarak nasıl değişebileceğini gösteren sonuçlar verdiğini unutmayın.
Aynı yıl, MozCon için “301 yönlendirmesini tersine çevirebilir misin?” Gibi uzun kuyruklu soruları hedefleyen bir deney yaptım ve belirli bir soru etrafında yazılan gönderilerin çoğu zaman bu sorunun birçok biçimi için sıralandığını gösterdim. O zamanlar, gönderinin kelime öbeğinin varyasyonları için sıralandığını göstermekten başka, bu fenomeni ölçmek için bir yolum yoktu. Son zamanlarda, 2019 anahtar kelimelerimi (Nisan 2021'deki sıralamalarla), RBOLite adı verilen basitleştirilmiş bir Sıra Önyargılı Örtüşme (RBO) biçimi kullanarak yeniden analiz ettim . RBOLite, iki sıra sıralı liste arasındaki benzerliği puanlar ve 0-1 arasında bir puan verir. Adından da anlaşılacağı gibi, bu puan üst sıradaki öğelere eğilimlidir, bu nedenle # 1'deki bir değişiklik # 10'daki bir değişimden daha fazla etkiye sahip olacaktır.
2019 gönderisi için izlediğim cümlelerin bir örneklemesinin puanları, en üstte gösterilen gönderinin başlığı (ve 1.0 ile mükemmel bir eşleşme):
Belirli anahtar kelimeleri değiştirip kaldırdıkça sonuçların benzerliğinin nasıl farklılaştığını ve bunun nasıl karmaşık bir etkileşim yarattığını görsel olarak görebilirsiniz. Beni büyüleyen şey, soru ifadesini "Yapabilir misin" den "Nasıl yaparsın" veya "Nasıl yapılır" şeklinde değiştirmenin bu durumda çok az fark yaratması, "301" i veya "yeniden yönlendir" i kaldırmanın daha fazla etkisi oldu. Tek başına "siz" ile "ben" arasında geçiş yapmak oldukça düşük bir etkiydi, ancak diğer değişikliklerle birlikte katkı sağladı. "Ters" yerine "geri alma" olan SERP'ler bile oldukça yüksek benzerlik gösterdi, ancak bu değişiklik en fazla etkiyi gösterdi.
İlk cümle için haftadan haftaya RBOLite puanının 0,95 olduğunu, bu nedenle aynı SERP'nin bile zamanla değişeceğini unutmayın. Tüm bu puanlar (> 0,75) makul bir benzerlik derecesini temsil eder. Bu gönderi, bu terimlerin çoğu için 1. sırada yer aldı, bu nedenle bu puanlar genellikle ilk 10'dan daha aşağı kaymaları temsil ediyor.
"Etki alanı otoritemi nasıl geliştirebilirim?" Sorusuna dayanan başka bir örnek aşağıda verilmiştir. Yukarıdaki gibi, ana cümle ve varyasyonlar arasındaki RBOLite benzerlik puanlarının grafiğini çizdim. Bu durumda, haftadan haftaya puan 0,83'tür ve bu, anahtar kelime uzayında bir miktar arka plan akışı olduğunu düşündürür:
Hemen ilginç bir gözlem, "iyileştirme" ve "artış" arasındaki farkın ihmal edilebilir olmasıdır - Google, iki terimi kolayca eşitledi. Hangi anahtar kelimeyi kullanacağımı tartışmakla geçirdiğim zaman başka projelere veya sandviç yemeye harcanabilirdi. Daha önce olduğu gibi, "Nasıl Yaparım" dan "Nasıl Yaparsınız" veya hatta "Nasıl Yapılır" a geçmek görece çok az fark yarattı. Google, sektörümüzde "DA" nın sıklıkla "Etki Alanı Yetkilisi" nin yerini aldığını bile anlamıştı.
Belki de mantıksız bir şekilde, "Moz" eklemek daha fazla fark yarattı. Bunun nedeni, SERP'yi daha marka benzeri hale getirmesidir (Moz.com'da daha fazla bahsedildi). Bu mutlaka kötü bir şey mi? Hayır, gönderim hala 1. sırada. Bununla birlikte, SERP'lerin ilk sayfasına bakıldığında, marka adının eklenmesi oldukça net bir niyet değişikliğine neden oldu.
Uzun kuyruk öldü. Uzun kuyruk çok yaşa.
Geçtiğimiz on yılda, uzun kuyruk patladı ve sonra patladı (birçok yönden, aynı kuvvetler nedeniyle) ve yine de bir şekilde çok farklı bir anahtar kelime evrenine iniş yaptık. Öyleyse, bu bizi nerede bırakıyor - o evreni dolaşmak için kaderi olan zavallı ruhlar?
Bu yazının mal haberleri (umarım), uzun arama kuyruğunu hedeflemek için ölümüne çalışmak zorunda kalmayacağımızdır. Bir cümlenin 10.000 varyantı için 10.000 parça içeriğin sıralanması gerekmez ve Google (ve ziyaretçilerimiz) bu içeriği döndürmememizi çok tercih ederdi. SEO'nun yeni, NLP sonrası uzun kuyruğu, anahtar kelimelerimizin anlamsal alana nasıl uyduğunu anlamamızı, ilişkilerini haritalandırmamızı ve temel kavramları kapsamamızı gerektirir. Araçlarımız bu zorluğun üstesinden gelmek için kaçınılmaz olarak gelişecek olsa da (ve ben Moz'da bu tür projelerde doğrudan yer alıyorum), insan sezgimiz şimdilik çok yol kat edebilir. SERP'lerinizi özenle inceleyin ve kendi uzun anahtar kelime kuyruğunuzu tıknaz bir fırsata dönüştürecek modelleri bulabilirsiniz.
