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发布时间:2020-11-07

兰德称“未提供”是2013年对SEO的第一个存在的威胁。虽然“未提供100%”无疑是Google进行的最大,最惨烈的数据获取之一,但这是Google提取数据源并从中受益的悠久历史搜索引擎优化器。


一个简短的历史
2010年11月-弃用搜索API
2011年10月-Google未开始提供
2012年2月-Google Analytics(分析)中的采样数据
2013年8月-Google关键字工具已关闭
2013年9月-未提供增加
2015年2月-链接运营商降级
2016年1月-搜索API被杀死
2016年3月-Google结束了工具栏的页面排名
2016年8月-关键字规划师仅限付费
我不想说Google专门针对SEO做出了这些决定,但是这些决定确实对SEO造成了伤害。像许多其他行业一样,在我们的行业中,数据就是力量。如果无法访问SERP,关键字和分析数据,我们和我们行业的集体判

断就会变得模糊不清。最近对SEO的调查显示,尽管这些数据被撤回,但数据对他们而言比以往任何时候都更为重要。


那么,在一个我们越来越需要数据,但我们的访问权限受到其强大的稳定限制的世界中,我们该如何进行呢?也许我们有一个答案-点击流数据。

什么是点击流数据?
首先,让我们对尚未熟悉的点击流数据进行快速定义。我看到的最直接的定义是:点击流数据是点击流分析过程中收集的数据,其中包括用户访问的页面以及他们在网络上移动时创建的点击的顺序流,因此称

为“点击流数据”。

如果您花了任何时间分析渠道或查看用户如何浏览您的网站,那么您在执行点击流分析时就利用了点击流数据。但是,传统上,点击流数据仅限于您拥有的网站。但是,如果我们能看到用户在网络上的行为方

式,而不仅仅是我们自己的网站怎么办?他们搜索哪些关键字,访问哪些页面以及如何浏览网络?有了这些数据,我们就可以开始填补先前丢失给Google的数据空白。

我认为有必要指出点击流数据带来的问题。作为网站管理员,您必须考虑如何处理用户数据。您可以访问将访问者带到您网站的引荐来源网址,知道他们单击了哪些内容,甚至可能包含用户名,电子邮件和密

码。同样,对匿名数据保持警惕并排除个人身份信息(PII)必须成为使用点击流数据的第一要务。Moz和我们的合作伙伴保持警惕,包括我们的最新合作伙伴Jumpshot,其删除PII的算法在业界处于领先地位。

 

我们能做些什么?
那么,让我们玩得开心吧?让我们开始谈论点击流数据可以做的所有伟大的事情。下面,我将概述从点击流数据中收集的大约六种见解,这些数据与搜索营销商和一般Internet用户相关。首先,让我在应归功

的地方给予功劳-这些见解的数据来自两个出色的合作伙伴:Clickstre.am和Jumpshot。

弹出滤泡
搜索引擎营销商和社会科学家的利益并不经常相交,因此这对我来说是难得的机会,可以将自己的职业与正规教育相结合。像Google这样的搜索引擎可以通过多种方式个性化搜索结果。我们通常会以地理位置

,以前访问过的网站,甚至SERP功能的形式定期查看搜索结果的个性化,这些功能是针对Google作为用户了解我们的事情而量身定制的。社会科学家提出的一个问题是这种个性化是否会产生过滤泡,用户只能

看到与其兴趣相关的信息。特别令人担忧的是,这种过滤器泡沫是否会影响重要的信息查询,例如与政治候选人相关的信息查询。Google是否会针对政治候选人查询显示统一的结果,还是会根据您的个性化模

型向您显示您想要查看的结果?


好吧,利用点击流数据,我们可以通过查看用户从SERP单击的唯一URL的数量来非常清楚地回答这个问题。个性化的关键字应导致点击的唯一URL数量增加,因为用户会看到彼此不同的URL。我们为以下关键字随

机选择了50个搜索点击对(一个搜索关键字和用户单击的URL)以了解SERP的个性化程度。

投寄箱-10
谷歌-12
唐纳德·特朗普-14
希拉里·克林顿-14
脸书-15
注释7-16
心脏病-16
我附近的银行-107
园林绿化公司-260
如您所见,取决于位置的高度个性化的关键字(如“我附近的银行”或“园林公司”)会收到大量被点击的唯一URL。这是预料之中的,并将在一定程度上验证模型。但是,诸如“希拉里·克林顿”和“唐纳德

·特朗普”之类的候选名称的个性化程度不超过Dropbox,Google或Facebook等主要品牌以及三星Note 7等产品。彼此完全相同的结果。

偏向搜索行为
但是,这就是我们需要问的吗?我们可以进一步了解在线用户的政治行为吗?事实证明我们可以。点击流数据真正有趣的功能之一就是能够进行“也搜索”分析。我们可以查看点击流数据,并确定一个人或一

群人在第一次搜索特定短语之后是否更有可能搜索一个或另一个短语。我们深入研究了点击流数据,以查看分别寻找“唐纳德·特朗普”和“希拉里·克林顿”的个人的后续搜索之间是否存在实质性差异。尽

管大多数搜索与您期望的完全相同,但是搜索诸如“ youtube”或“ facebook”之类的东西却有一些非常有趣的区别。

例如,搜索“唐纳德·特朗普”的人继续搜索“奥马尔·马汀”的可能性是以前搜索“希拉里·克林顿”的人的2倍。奥马尔·马汀(Omar Mateen)是奥兰多射手。搜索“希拉里·克林顿”的人搜索“

Philando Castile”(警察开枪的受害者)的可能性要高60%左右,尤其是其中一个更为恶劣的例子。因此,至少从早期证据来看,人们似乎偏向搜索引擎,而不是搜索引擎将偏见推回搜索引擎。

获取真实的点击率模型
自从我们开始工作以来,搜索营销商就一直在关注点击率(CTR)模型,试图根据一系列假设(自10条蓝色链接以来几乎消失了)来预测流量和收入。随着SERP功能(如答案框,知识图谱和Twitter提要)出现

在搜索结果中,很难准确地从任何给定位置获得多少流量。


利用点击流数据,我们可以找到那些谜团。对于初学者来说,点击率曲线是固定的。抱歉,这已经有一段时间了,对它的任何忠诚都应归类为故意疏忽。

我们必须开始在某个地方进行构建,因此在Moz,我们从机会指标(例如Pete博士介绍的机会指标)开始,该指标可以根据SERP功能的存在来降低关键字的潜在搜索流量。我们可以使用点击流数据来了解SERP功

能和CTR之间的非线性关系,这通常是违反直觉的。

让我们快速测验一下。

哪个SERP的自然点击率最高?

带有新闻的SERP
带有热门广告的SERP
一个SERP,顶部带有附加链接,知识面板,推文和广告
奇怪的是,这是最后一次有机点击率最高的产品。为什么?事实证明,唯一将SERP功能怪异地结合在一起的查询是针对重要品牌的,例如Louis Vuitton或BMW。随后,将近100%的点击访问量转到了排名第一的

网站链接,即品牌网站。

也许更奇怪的是,带有热门广告的页面比带有新闻的页面提供了更多的自然点击。新闻比广告更能吸引用户。

没有点击流数据,几乎不可能获得这些启示,但是现在我们可以使用这些数据来查找SERP功能和点击率之间的独特关系。

生产中:更好的体积数据
Moz对点击流数据最著名的用法也许是我们在Keyword Explorer中的体积指标。搜索市场营销人员使用Google的关键字数量作为预测流量并确定关键字优先级的指标已有很长的历史。虽然(未提供)最受SEO影

响最大的是,最近的Google关键字规划师范围似乎也正在遭受打击。


那么,我们如何利用点击流数据解决这一问题?不幸的是,它并没有简单地用Jumpshot或第三方供应商替换Google的数据那样严格。涉及几个步骤-此处仅几个步骤。

数据提取和清理
消除偏差
根据Google Volume建模
消歧纠正
我无法强调这些步骤需要多加注意以确保您通过点击流数据增加价值,而不是简单地进一步混淆。但是我可以自信地说,我们的复杂解决方案对我们提供的数据产生了深远的积极影响。让我给您提供一些我们

的模型最近发现的歧义示例。

关键词 Google价值 消除歧义
汽车零件 135000 2900
切碎的 74000 4400
单核细胞增多症的治疗 4400 720
洛顿弗吉尼亚 9900 8100
客户服务的定义 2400 1300
马里恩县拘留中心 5400 4400
再抽烟 1900年 880
我应该拿博士学位吗 480 320
奥克利十字准线2.0 1000 480
易货6下载 4400 590
如何搭建鞋架 880 720
请在此处查看关键字“汽车零件”的巨大差异。大多数人都在搜索“汽车零件”或“汽车零件”,但是Google将关键字“汽车零件”归为一组,因此其搜索价值高得离谱。我们能够使用点击流数据来大大降低

该数字。

“ chopsuey”也是如此。大多数人正确地将其搜索为两个单独的词:“ chop suey”。

对Google搜索量数据进行的这些更正对于做出准确,明智的决定,以创建哪些内容以及如何对其进行适当的优化至关重要。如果没有Clickstream数据,我们将被严重误导,尤其是在汇总数据中。

这实际上对Google搜索量有多大影响?我们从Google数据处理的所有关键字中,大约有25%被点击流数据纠正了。这意味着每月有数千万个关键字。

向前进
现在,营销人员面临的主要问题不仅是我们如何应对数据损失,还应如何为未来的损失做准备?对SEO的快速调查显示了他们未来的一些担忧。


幸运的是,抓取的数据和点击流数据的混合模型使Moz可以独特地管理这些类型的损失。SERP和建议数据都可以通过点击流来源获得,piggy带实际结果,而不是执行自动结果。链接数据已经可以通过第三方索

引(如MozScape)获得,但是可以通过点击流数据进一步改善链接数据,以显示各个链接的真正流行程度。综上所述,这种新的混合数据模型的前景一片光明,我们期待在未来数月和数年中兑现其承诺。

最后,给您一个问题...
随着Moz在Keyword Explorer上的不断改进,我们希望使您可以更轻松地访问这些数据。我们希望尽快为您提供一个API,该API会将这些数据直接带给您和您的应用程序,以便您可以进行比以往更多的研究。但

是我们需要您的帮助,以根据您的需求定制此API。如果您有时间,请回答此调查,以便我们整理出可以满足您需求的东西。


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