Petro | SEO & Web Marketing

Ciao Davide, ti ringrazio per il commento.

Ovviamente un algoritmo simile serve solo per avere un metro di paragone: pensa solamente che ripetendo la stessa ricerca a distanza di un giorno, il numero di risultati cambia: già solo per questo, è impossibile ottenere una misura precisa.

Un metodo del genere torna utile perché permette di capire al volo, in mezzo a 100.000 keyword, se ti conviene lavorare su, poniamo, “albergo roma” che è difficile X e ti porta il 10% di conversioni (del tutto ipotetico), oppure su “hotel roma” che è difficile 5X e ti porta il 2% di conversioni.

In questo senso, nonostante i dati in partenza non siano del tutto precisi, l’ordinamento finale lo è abbastanza.

Petro

@Maing: mi fa piacere che per te sia un piacere Se mi dici che ti è stato anche utile, mi fai contento!

@Fradefra: l’algoritmo non è certo perfetto, ma fa quel che deve fare: provalo! Per il resto, concordo senz’altro che sia necessario aver chiari almeno i criteri in base ai quali selezionare le chiavi. Grazie per il commento

@Abruzzo SEO: ti ringrazio; in realtà non c’è molto lavoro da svolgere per approntare il foglio excel, ma se ti va… fatti sentire! Ciao

Petro

Mamma mia quanti commenti! Provo a rispondere a ciascuno:

@Alex: Bella! Senz’altro ti terrò aggiornato, magari tra qualche mese proprio in questo spazio.

@Dudy: ottimo suggerimento! Più che per i trend, nel caso a cui ho lavorato abbiamo raccolto i dati più volte per fare una media, per ovviare al problema dell’instabilità delle serp.

@Francesco: giustissima l’osservazione sul Conversion Rate, nel mio caso non l’abbiamo applicato direttamente nel modello excel ma a posteriori, integrando e ripescando key qua e là.
Comprendo appieno anche il discorso che fai sulle keyword “di immagine”, pur non essendo il turismo il settore nel quale sto operando adesso, ci sono anche lì delle aree semantiche con key dove “dobbiamo esserci”, per una questione anche di branding (che è importante tanto quanto i click e le conversioni).

@Luca: in questo caso Ranking Manager si è dimostrato utile, ma probabilmente anche altri software sarebbero all’altezza (penso a WebCeo, anche se personalmente non sono mai riuscito a sfruttarlo a dovere).

@Andrea: hai assolutamente ragione! Questo metodo va bene per scremare ed evidenziare dove sono le opportunità, poi però una revisione manuale è d’obbligo, per un sacco di motivi.

@K3K e a tutti: grazie mille per la partecipazione ed i complimenti

Petro

@Introw: comprendo benissimo il tuo stato d’animo di fronte ai clienti che chiedono l’impossibile (e che, anche se riuscissero a realizzarlo, non avrebbero comunque i ritorni migliori possibili). Hai tutta la mia solidarietà
Fammi sapere poi i risultati delle tue prove, mi raccomando!

@Angelbit: ehi, ottimo! Aspetto anche io novità da parte tua

@Roberto: grazie mille, sono contento che ti sia piaciuto/servito!

Petro

Ragazzi, grazie veramente per tutti i commenti e per l’interesse che nutrite nel metodo che ho presentato.

Lo ripeto ancora una volta: per fare questo, oltre ai dati di partenza (un database di keyword e qualche dato storico sui relativi KPI, senza cui non si va da nessuna parte), basta un software di rank checking che possa esportare i risultati in CSV o XLS, e una conoscenza di base per creare un foglio excel che integri i dati (la formula è lì nel post, non è un gran lavoro credetemi).

Se qualcuno sta lavorando a un tool o a un modello da ripubblicare (Angelbit, dico a te!), si faccia sentire in queste pagine: l’interesse c’è, lo si vede anche dai commenti.

Se volete contattarmi, sono e resto a disposizione

Petro

@Luca: ti sei spiegato benissimo!

Nel caso specifico, il sito copre centinaia, se non migliaia, di ambiti semantici differenti. Non è un errore, è la tipologia di sito che è fatta così (si parla di annunci, e si va dalle case alle auto al lavoro, passando per gli oggetti più strambi che gli utenti mettono in vendita).

Concordo con te che ragionare su 100.000 keyword non ha molto senso, in generale; ma visto che c’era già uno storico, e che per molte di queste kw il sito era già posizionato (a volte con pagine editoriali e a volte con UGC), l’esigenza in questo caso era capire su quali aveva più senso lavorare (poche decine su circa 1.000 cmq) per ottenere il massimo ROI.

In determinate condizioni, si può essere competitivi sia per le categorie che per il singolo prodotto (nome secco più long tail, per entrambi). Poi è logico che se c’è un sito dedicato ad un prodotto o nicchia in particolare che ha le caratteristiche per emergere, la prima posizione diventa irraggiungibile – per quella kw, ma si può restare comunque nella no-scroll area ed essere visibili per tutto (o quasi) il proprio range di offerta.

Spero che adesso l’ambito di riferimento in cui è stato scritto il post risulti un po’ più chiaro, ti ci ritrovi?

Grazie per il tuo intervento!

Petro

Ciao Paolo,
beh, se anche tu lo trovi efficace allora significa che non sono proprio matto

Visto come parli della promozione iniziale di un sito, ti segnalo un articolo che penso ti piacerà: posizionamento dal basso.

Il numero di inserzionisti adwords potrebbe essere un fattore, come ce ne sono tanti altri (presenza di maps o video, sitelink nei primi risultati, ecc), tutto sta a quanto si vuol rendere preciso, significativo e funzionale il risultato di questa analisi.

Grazie per i complimenti Ciao!

Petro

Ciao Emanuele,

in effetti in quella pagina -volutamente- non dico molto riguardo a “come”.

Tuttavia è da un po’ che vorrei fare un post sul link building, proprio dando spunti e consigli… prendo il tuo come un voto a favore

Grazie mille, un caro saluto!

Petro

Ciao Francesco,
se ben ricordo, non c’è una scala vera e propria, ma i valori sono stati individuati in modo empirico per far sì che, calcolandone i relativi logaritmi e moltiplicando tra loro i rispettivi risultati, venissero fuori indici “sensati” e paragonabili tra loro.

Riguardo ai pesi, tieni sempre a mente che non sto cercando di definire il peso relativo dei vari fattori nel posizionamento, l’obiettivo invece è stimare quanti sono i siti/pagine ottimizzate per ciascuna parola chiave.

In questo contesto, dico che se un sito ha la kw nel title gli assegno 2,5 punti, se ce l’ha nel contenuto, un punto, e se ce l’ha nell’anchor text di uno o più link esterni, 2 punti. E poi lo inserisco nel “contesto serp”, assegnando un peso al semplice numero di risultati rilevanti per quella kw.

Non si tratta dell’importanza relativa dei singoli fattori rispetto al resto del gruppo, ma solo un segnale che il webmaster ha ottimizzato – più o meno consapevolmente – il suo sito per la parola chiave che a me interessa.

Ti ringrazio per l’attenzione ed il commento, se pensi che sia utile confrontarci ancora, resto a disposizione

Petro

Ciao Francesco,

1) nel primo caso, il punteggio è nullo perchè, semplicemente, il sito non viene conteggiato nella serp restituita dall’operatore Allintitle:”agriturismo toscana”.

Lo scopo non è dare un punteggio al SITO, bensì al VETTORE che incrocia la keyword ed il relativo numero di risorse indicizzate.

Ricordati sempre che stiamo cercando di valutare quanti siti sono ottimizzati per una data keyword (in base ai dati forniti dal motore), e non il singolo sito. Se una pagina non è “ottimizzata”, non la consideriamo (per il semplice fatto che il motore, interrogato, non la considera)

2) Non c’è ragione, secondo me, di variare i punteggi in base al topic. Fai qualche prova, e ti renderai conto che “agriturismo toscana” ha un punteggio molto più basso rispetto a “servizi finanziari”.

Alla fine è questo che vogliamo ottenere: comparare “oggettivamente” la competitività di keyword diverse, non necessariamente appartenenti alla stessa nicchia.

Un discorso di raffinazione dell’algoritmo in base al topic potrebbe prevedere, invece di una modifica ai pesi, l’inclusione di fattori aggiuntivi come mappe, video, risultati onebox e altre modifiche della serp tipiche di alcune nicchie.

Spero che questo risponda alla tua domanda, in caso contrario sono a tua disposizione. Ciao!

Petro

Ciao Marco,

uso il logaritmo non per comodità (tanto calcoli e grafici non li faccio mica a mano ), ma perché ho bisogno di normalizzare i risultati per poterli rendere paragonabili.

Inizialmente avevo provato anch’io a confrontare i valori in modo lineare, ma ho cambiato approccio per due ragioni:

1) i dati da paragonare variavano di diversi ordini di grandezza (da poche centinaia ad alcune centinaia di milioni), il che rende difficilissimi e poco realistici paragoni tra keyword non vicinissime come competitività.

2) anche con keyword relativamente simili come competizione, la formula lineare offre una percezione molto distorta della situazione reale: basta un 10% in più o in meno in un solo risultato, per stravolgere tutto.

Ti faccio un esempio concreto con tre keyword paragonabili in tutto e per tutto: “hotel parigi” vs. “hotel milano” vs. “hotel roma”.

Prima cerca di farti un’idea “a intuito” della differenza di difficoltà tra le tre, osservando le SERP e tutte le fonti che vuoi, e poi confronta la tua idea con i dati seguenti.

Con la formula logaritmica, abbiamo questo rapporto:
hotel parigi – 166
hotel milano – 200
hotel roma – 217

Con la formula lineare, abbiamo questa proporzione:
hotel parigi – 50
hotel milano – 784
hotel roma – 2731

I pesi usati come moltiplicatore sono, in entrambi i casi, gli stessi indicati nel post.

Senza avere la pretesa di un risultato infallibilmente preciso, ora dimmi, secondo te quale proporzione si avvicina di più alla situazione reale?

P.s. grazie per i complimenti! A rileggerci.

Petro

Ciao Marco,
la tua domanda è pertinente: “se sono riuscito a posizionare una keyword di competitività 815, riuscirò a posizionare anche una di competitività 923?”.

Sarebbe sbagliato considerare la seconda più competitiva solo del 13%, perché come giustamente sottolinei la funzione è logaritmica e non lineare.

Detto ciò, vanno tenute presente almeno due cose:

1) le differenze tra un sito e l’altro possono annullare completamente un differenziale anche grande di competitività tra le keyword, è per questo che conviene considerare anche la posizione attuale di ogni key nella formula finale;

2) questa formula, nonostante la relativa precisione, serve alla fine soltanto per confrontare tra loro gruppi di parole chiave, possibilmente in funzione di un sito specifico e dei suoi posizionamenti.

Utilizzarla per stimare la capacità o meno di attaccare una determinata key basandosi dei risultati raggiunti su altre parole chiave, oltretutto su domini diversi, esula un po’ dagli scopi per i quali è stata originariamente inventata (e cioè decidere, dopo aver ottimizzato un sito, in quali aree concentrare gli sforzi di link building).

Ciao!

Petro

@ Simone,
per raccogliere i dati necessari da Google, utilizzo un software chiamato Rank Tracker: è perfetto per questo scopo, l’ho anche recensito qui sul blog.

Impostando un delay ragionevole, si possono estrarre senza problemi dati di tutti gli operatori anche per migliaia di parole chiave.

Ciao,
Maurizio

Petro

@Simone ti spiego volentieri come usare Rank Tracker

Come URL da monitorare metti “example.com” o il sito relativo alla tua selezione, funzionerà ugualmente.

Come chiavi metti semplicemente “allintext:keyphrase”, “allintitle:keyphrase” e via dicendo. (Excel o un qualsiasi power editor ti semplificheranno il compito di creare l’elenco iniziale).

Alla fine, invece di controllare i posizionamenti fai solamente “Update KEI” e tieni in considerazione il valore Competition.
Adesso hai i dati pronti da esportare, devi solo dividerli in colonne e applicare le formule di calcolo!

Ciao,

Petro

Salve Yosef,
devo dirtelo: non ho capito il senso del tuo commento.
Magari prova a spiegarti meglio…
Ciao,

Petro