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Data Driven SEO - Kai Spriestersbach @ SEOkomm 2017

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Data Driven SEO - Mit schlauen Analysen die richtigen Hebel identifizieren! Durch die Erhebung eigener Daten und die Verknüpfung mit Daten aus Analyse- und SEO-Tools lassen sich im "Data Driven SEO" viele spannende Fragen auf Basis aussagekräftiger Zahlen beantworten. Was erwartet Google zum Beispiel von einer Seite in den Top 10 wirklich? Woran müssen wir arbeiten und was sollten wir verbessern? Inklusive Tools und Workflows aus der Praxis.

Published in: Marketing
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Data Driven SEO - Kai Spriestersbach @ SEOkomm 2017

  1. 1. DATA DRIVEN SEO S E O k o m m 2 0 1 7 D A T A S C I E N C E ? ! D a te n l ü g e n n i c h t , a b e r s i e z e i g e n a u c h n i e d i e g a n z e Wa h r h e i t W O R K F L O W M e i n p e r s ö n l i c h e r A n s a t z f ü r e i n e n d a te n g e t r i e b e n e n Co n te n t A u d i t 2 . 0 1 Mit schlauen Analysen die richtigen Hebel identifizieren W O H E L F E N D A T E N B e i s p i e l e a u s d e r P r a x i s f ü r E n t s c h e i d u n g e n a u f B a s i s v o n D a te n W I E D E N K T G O O G L E Ve r s t ä n d n i s ü b e r S u c h m a s c h i n e n - Te c h n o l o g i e a l s We t t b e w e r b s v o r te i l
  2. 2. • Online Strategy Consultant, eology GmbH • Inhaber SEARCH ONE • Seit 13 Jahren im Online Marketing • Ausbildung zum Mediengestalter (IHK) • E-Commerce Studium (Bachelor of Science) • Trainer beim Rheinwerk Verlag • AdWords Business Finalist bei der 
 Google Online Marketing Challenge 2016 • SEO-Contest Gewinner 2015 • Google Partner seit 2014 • Podcast OnlineRadar mit Eric Kubitz Kai Spriestersbach 2 I h r R e f e r e n t
  3. 3. http://www.eology.de/karriere/ sucht Verstärkung!
  4. 4. W I E D E N KT G O O G L E ? 4
  5. 5. 5
  6. 6. 6
  7. 7. 7 • Navigationsorientierte Suchanfragen (eng.: Navigational search queries) 
 • Informationsorientierte Suchanfragen (eng.: Informational search queries) 
 • Transaktionsorientierte Suchanfragen (eng.: Transactional search queries) 
 Keyword-Klassif ikation Schonmal gehört? Wer hat’s erfunden?
  8. 8. Wer ist Andrei Broder? 1998 2000 2002 2005 seit 2012 CAPTCHA 8 AltaVista IBM Yahoo Google
  9. 9. 9 Die erste Generation verwendete lediglich die on-Page-Daten, also den Text und dessen Auszeichnungen und ähnelt klassischen Information- Retrieval-Systemen sehr stark. Firmen wie AltaVista, Excite, WebCrawler und andere setzen diese Form der Websuche als State-Of-The-Art-Technologie etwa von 1995 bis 1997 ein. Drei Generationen von Suchmaschinen Dieser Ansatz funktionierte laut Broder lediglich für die Klasse sogenannter informational queries. 1.
  10. 10. 10 Die zweite Generation zog off-Page-Daten heran, beispielsweise Link- Analysen, Link-Texte und Click-Through-Daten. So verwendete Google zum Beispiel Link-Analysen als erste Suchmaschine überhaupt als primären Rankingfaktor. DirectHit setzte seinerzeit [1998-1999] stärker auf Click- Through-Daten und ging später in Ask Jeeves auf. Drei Generationen von Suchmaschinen Mittlerweile verwenden laut Broder alle großen Suchmaschinen diese Daten für ihr Ranking. Insbesondere die Link-Analyse und die Link- Texte scheinen laut Broder unabdingbar für die Klasse der navigational queries zu sein. 2.
  11. 11. 11 Die dritte Generation, vermischt Daten aus unterschiedlichsten Quellen, um damit das Bedürfnis hinter der Suchanfrage zu beantworten. Beispielsweise bei der Suchanfrage „San Francisco“ werden Links zu einer Hotelreservierung in San Francisco, einem Kartendienst, dem Wetter und weiteren Funktionen angezeigt. Drei Generationen von Suchmaschinen Weiter postuliert Broder, dass diese dritte Generation sich insbesondere mit dem effizienten Umgang mit transaktionsorientierten Suchanfragen auseinandersetzen. 3.
  12. 12. „Google versucht das Bedürf nis hinter der Suchanf rage zu verstehen und passt die Ranking Algorithmen danach an” B I T T E Z I T I E R E N S I E M I C H R U H I G 12 @seokai sagt:
  13. 13. 13 Taxonomie der Suchanf ragen https://doi.org/10.1016/j.ipm.2007.07.015 Level 1: Informational, Navigational, Transactional Level 2: Directed, Undirected, List, Find, Advice, Obtain, Download, Results Level 3: Closed, Open, Online, Offline, Free, Not Free, Links, Other Nach Jansen et al. 2008
  14. 14. 14
  15. 15. 15 I,D,C: Direct Answer
  16. 16. 16 Ey Google, 
 ich brauch nen neuen Handyvertrag, 
 zeig’ mal was es so gibt…
  17. 17. 17 4 Ads oben Shopping 3 Ads unten Könnte Transactional sein
  18. 18. 18 Handyvertrag im besten Netz für kleines Geld, maximal 20 EUR mit mind. 5 GB Daten OHNE Smartphone und die Vertragslaufzeit ist mir egal.
  19. 19. 19 Achtung: Diversif izierung! Kompensationsstrategie der Suchmaschine bei unbekannter bzw. unklarer Suchintention. Durch die Erweiterung der Suchanf rage und Diversif izierung der Suchergebnisse wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der „richtige“ Treffer dabei ist.
  20. 20. 20 Ich will zu Zalando! Sonst nix!!! Navigational !!!11einself
  21. 21. „FÜR JEDE SUCHANFRAGE GELTEN ANDERE, EIGENE RANKING FAKTOREN!” B I T T E Z I T I E R E N S I E M I C H R U H I G Blöd, oder? Macht SEO richtig aufwändig - oder interessant ;) 21 @seokai sagt:
  22. 22. 22 Google SERPs sind vielfältig
  23. 23. 23 Neuer Whiteboard Friday https://moz.com/blog/how-google-gives-us-insight-into-searcher-intent-through-the-results-whiteboard-friday Sehr anschaulich dargestellt: Search Intent aus der SERP herauslesen, Potentiale Erkennen, Content Ideen generieren. Unbedingt anschauen und ausprobieren!
  24. 24. 24 DATA ALCHEMY is not DATA SCIENCE
  25. 25. „ALLE RANKING FAKTOREN STUDIEN SIND BULLSHIT” B I T T E Z I T I E R E N S I E M I C H R U H I G Aus wissenschaftlicher Sicht ist keine dieser „Studien“ haltbar. 
 Aus Marketing-Sicht natürlich höchst interessant… 25 @seokai sagt:
  26. 26. 26 Verfälschung durch Query Processing
  27. 27. 27 https://moz.com/search-ranking-factors Search Engine Ranking Factors 2015 Korrelation 0.27
  28. 28. 28 https://moz.com/search-ranking-factors Search Engine Ranking Factors 2015 Korrelation 0.27
  29. 29. 29 https://moz.com/search-ranking-factors Search Engine Ranking Factors 2015 Korrelation 0.37 Korrelation 0.26
  30. 30. SCHEINKORRELATIONEN V O R S I C H T V O R 30 Korrelation: 0,9745  Je mehr Patente in BW, desto mehr wandern nach Australien aus https://scheinkorrelation.jimdo.com
  31. 31. SCHEINKORRELATIONEN V O R S I C H T V O R 31 https://scheinkorrelation.jimdo.com Korrelation: 0,9954 Je mehr McDonalds Filialen, 
 desto mehr Patienten in Krankenhäusern
  32. 32. 32 https://de.wikipedia.org/wiki/Korrelationskoeffizient#Bildliche_Darstellung_und_Interpretation KORRELATIONEN? W a s s i n d e i g e n t l i c h
  33. 33. 33 https://de.wikipedia.org/wiki/Korrelationskoeffizient#Bildliche_Darstellung_und_Interpretation KORRELATIONEN? W a s s i n d e i g e n t l i c h
  34. 34. 34 https://de.wikipedia.org/wiki/Korrelationskoeffizient#Bildliche_Darstellung_und_Interpretation KORRELATIONEN? W a s s i n d e i g e n t l i c h
  35. 35. 35 SIMPSON-PARADOXON V o r s i c h t v o r d e m By Pace~svwiki (Own work) [CC BY-SA 4.0]
  36. 36. 36 Ranking-Faktoren für Branchen https://blog.searchmetrics.com/de/2015/09/11/ranking-faktoren-korrelation-vs-kausalitaet-infografik/
  37. 37. 37 Ranking Factors Study 2017 https://de.semrush.com/ranking-factors/ NEU: Jetzt auch mit 
 Machine Learning!
  38. 38. 38 Ranking Factors Study 2017 https://www.semrush.com/blog/semrush-ranking-factors-study-2017-methodology-demystified/ Gewichtung von Ranking Faktoren 
 mittels „Random Forest“ Algorithmus. Dieser benötigt allerdings unabhängige Variablen, um belastbare Ergebnisse zu liefern.
  39. 39. „VERALLGEMEINERUNGEN
 SIND IMMER FALSCH” B I T T E Z I T I E R E N S I E M I C H R U H I G Eine paradoxe Aussage und doch scheint etwas daran wahr zu sein … 39 @seokai sagt:
  40. 40. W O H E L F E N 
 D A T E N ? 40
  41. 41. 41 Branchenanalyse bei Google Updates http://kai.im/antranks Analyse von Unterschieden / Gemeinsamkeiten in den Veränderungen: Branchenweit oder Domain-
 spezif isch? Wer ist betroffen? Idealerweise auf eigenem 
 Keyword-Set. 
 
 Messung via AntRanks:
  42. 42. Welche Inhalte benötigen wir für ein Ranking in den Top 10? Funktioniert bei Informational Queries sehr gut. Zeigt Contentlücken auf Basis der Analyse der Top 20 (gef iltert). Individuelle Filter über Korpus- Rang und Document Count. TF-IDF Data - Termanalyse 42 https://termlabs.io
  43. 43. 43 Optimierung des Crawl-Budgets Analyse für die Vorbereitung der Deindexierung/Löschung von Seiten. • Wieviele URLs crawlt Google pro Tag? 
 (Search Console) • Wieviele URLs haben wir eigentlich? (Crawl) • Welche URLs müssen erhalten bleiben 
 (Search Console) • Welche können entfallen? (Analytics) • Wieviel Traff ic geht ggf. verloren? 
 (Google Analytics)
  44. 44. Auswertung der Crawl Frequenz einzelner URLs durch GoogleBot. Welche URLs werden häuf ig gecrawlt, welche nicht? Finden von verwaisten URLs. Analysen zur Verbesserung des Crawl-Budgets. SEO Log File Analyzer 44 https://www.screamingfrog.co.uk/log-file-analyser/
  45. 45. C O N T E N T 
 A U D I T 2 . 0 45
  46. 46. 46 Priorisierung von Maßnahmen
  47. 47. 47 Identif ikation von Problemen
  48. 48. 48 und Potentialen!
  49. 49. Mittels Events im Google Tag Manager oder Custom Analytics Code die Messung verbessern. Beispielsweise über Deep-Readership die Scrolltiefe messen oder Content Engagement bewerten.
 Ziel: Realistische Bounce-Rate & Time-On-Site
 + Content Engagement Metriken via Events Google Analytics richtig konf igurieren Wichtige Vorbereitung! 49 https://www.simoahava.com/analytics/track-content-engagement-via-gtm/
  50. 50. Über die Google Search Console, Daten von echten Nutzern aus Browser-Plugins und Machine Learning, stellt Keyword Hero die organischen Suchbegriffe im Google Analytics Konto wieder her. Not Provided Daten wiederholen Spezial 50 https://keyword-hero.com/de
  51. 51. Website Crawler mit API-Anbindung. Desktop Tool für Windows, Mac und Linux. Weiterleitungsketten, 404-Fehler, Interne Verlinkung, etc. Bis ca. 1 Mio. URLs geeignet (mit 32 GB RAM) Screaming Frog SEO Spider 51 https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/
  52. 52. Eigener Spezial-Crawler Inkl. Linkjuice und Trustflow Ihrer internen Verlinkung Fehler f inden, Potentiale Heben Rohdaten-Export Seoratio-Tools 52 http://www.seoratiotools.com
  53. 53. Einfache Möglichkeit um Daten aus Google Analytics und der Google Search Console zu konsolidieren. Anreicherung mit SEMrush Daten. Organic Traff ic Insights BETA 53 https://de.semrush.com/features/organic_traffic_insights/
  54. 54. Neue Möglichkeit um die Daten aus Google Analytics und der Google Search Console zu konsolidieren und dauerhaft zu archivieren. serplorer Google Analytics Integration BETA 54 https://www.serplorer.com
  55. 55. Retrieve data and create automatic backups f rom Google Search Console™ into Google Sheets™ Search Analytics for Sheets Kostenlos 55 https://searchanalyticsforsheets.com
  56. 56. Tolle Funktionen zur Auswertung: Klassif ikation von Brand/Non-Brand Positionsabhängige CTR-Analyse Crawl-Fehler herunterladen (inkl. Verlinkt von) Check Link presence + mark as f ixed Netpeak Search Console API Spreadsheet Kostenlos 56 http://kai.im/gsprd-gsc
  57. 57. 57 Filtern und Bewerten URL Bounce Rate Time on Site Engagement / 38 % 03:22 25 % /angebote/ 22 % 01:12 10 % /smartphones/ 45 % 00:45 12 % /dual-sim-handys/ 32 % 02:09 95 %
  58. 58. 10% 40% 80% 100% GUTE ABSPRUNGRATE? W A S I S T E I N E D i e A b s p r u n g r a te s a g t , i s o l i e r t b e t r a c h te t n i c h t s ü b e r d i e Z u f r i e d e n h e i t d e s N u t z e r s a u s . E r s t b e i g e n a u e r e r B e t r a c h t u n g u n d i n Ko m b i n a t i o n m i t a n d e r e n M e t r i ke n l ä s s t s i e s i n n v o l l e R ü c ks c h l ü s s e z u . 58
  59. 59. 59 Taxonomie der Suchanf ragen
  60. 60. 60 NACH KLASSEN ANALYSIEREN URL Keyword Klasse Visits Conversions Bounce Rate Time on Site /angebote/ IDO 1.234 123 38 % 03:22 /angebote/ IDC 357 56 22 % 01:12 /angebote/ NI 244 7 45 % 00:45 /smartphones/ IA 190 8 32 % 02:09
  61. 61. 61 USER ENGAGEMENT AUSREISSER IDENTIFIZIEREN IDC IDO
  62. 62. 62 CTR-ANALYSE NACH KLASSEN
  63. 63. WELCHE ERGEBNISSE BRINGT DAS? H a n d a u f s H e r z V i e l e k l e i n e Ä n d e r u n g e n u n d Ve r b e s s e r u n g e n a d d i e r e n s i c h ü b e r d i e Z e i t z u s e h r g r o ß e n U p l i f t s . U m d i e S i c h t b a r ke i t z u e r h a l te n u n d ko n t i n u i e r l i c h a u s z u b a u e n s i n d r e g e l m ä ß i g e O p t i m i e r u n g e n n ö t i g u n d s i n n v o l l . W H E R E W E A R E N O W A company is an association or collection of individuals, whether M A R K E T I N G & P R O M O A company is an association or collection of individuals, whether O U R T A R G E T A company is an association or collection of individuals, whether C O M P L E X I D E A S A company is an association or collection of individuals, whether 63 https://jamesclear.com/marginal-gains
  64. 64. Was Daten im SEO leisten und was nicht D a s g e h t Über Analysen mögliche Optimierungsansätze identif izieren. Wo haben wir noch etwas aufzuholen? Wo gibt es noch etwas zu gewinnen? P O T E N T I A L E Datenbasierte Entscheidungen treffen, welche Inhalte zuerst angegangen werden sollten. Welche Seiten sind wichtig, welche Themen, etc. P R I O R I S I E R E N Sauber aufgesetzte Tests und Analysen helfen beim Verständnis von Mechanismen und Updates der Algorithmen. E X P E R I M E N T E D a s l e i d e r n i c h t Daten sind leider keine Wunderwaffe oder ein Allheilmittel und liefern auch keine geheimen Ranking- Exploits oder SEO-Tricks. S E O G O L D Datengetriebenes SEO ist nicht automatisch besser oder erfolgreicher. Es gibt viel Spielraum für Fehler und Interpretation. V E R B E S S E R U N G E N Auf Basis von Daten lassen sich manche Entscheidungen vielleicht leichter treffen, entscheiden müssen Sie jedoch immernoch selbst. E N T S C H E I D E N 64
  65. 65. 65 T H A N K Y O U GET IN TOUCH WITH ME Ka i S pri es te rsba ch O nl in e Stra te g y Consul t ant E- M ai l : k .sp rie stersba ch@ eology.d e Twi tte r : @se o kai eology GmbH Spitalst raße 23 97332 Volka ch htt p: //www.eology.de/
  66. 66. http://www.eology.de/karriere/ sucht Verstärkung!

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