SEO: Como otimizar os principais fatores de classificação de um site no Google

Recentemente, um cliente meu de consultoria SEO participou de um seminário online em que um apresentador forneceu uma lista dos principais fatores de classificação do mecanismo de pesquisa. O cliente queria que eu confirmasse a lista ou fornecesse a minha. Eu respondi que não perco tempo em preparar essas listas genéricas. Além disso, a lista que ele forneceu perdeu um fator óbvio em jogo ao pesquisar a partir de dispositivos móveis: a proximidade com as empresas próximas.

Se você perguntar a cinco profissionais respeitáveis ​​de otimização de mecanismos de pesquisa por seus 10 principais fatores de classificação, você provavelmente obterá cinco opiniões diferentes. Cada um fala honestamente de sua experiência única, mas pode não ser diretamente aplicável à sua situação. Uma quantidade razoável de trabalho de SEO é imprevisível.

De fato, as listas de verificação genéricas de fator de classificação têm sobrevivido por muito tempo à sua utilidade. Mas, em vez de debater seus méritos, neste post fornecerei uma estrutura sólida orientada por dados para saber quais fatores e iniciativas de classificação são aplicáveis ​​ao seu site e o que você precisa fazer para melhorar sistematicamente seu tráfego de pesquisa orgânica e vendas.

Uma abordagem popular em SEO é aprender revisando os principais concorrentes. Uma desvantagem dessa abordagem, no entanto, é que você nunca tem uma visão precisa das estratégias e táticas de seus concorrentes. Além disso, as métricas de ferramentas competitivas não são precisas, na minha experiência. (Você pode confirmar isso facilmente comparando seus números para seu site com seu pacote de análise.)

Quando você olha de perto para o seu site, você provavelmente encontrará grupos de páginas que são mais altamente classificados do que outros. Você pode comparar os fatores SEO dessas páginas com os menos bem sucedidos e usar esse aprendizado para determinar sua melhor estratégia de SEO.

Comprimento ideal da página

Por exemplo, uma pergunta comum que recebo de clientes é: “Qual é o número ideal de palavras para minhas páginas?”

A resposta simples é que seu conteúdo precisa ser o tempo necessário para ajudar seu público. Geralmente, no entanto, quanto mais palavras em uma página, melhor ela será classificada. Na verdade, podemos agrupar as páginas de um site para ver se os melhores desempenhos gravitam em torno de um comprimento de conteúdo específico.

 

Novos usuários gravitam em torno de um grupo de contagem de palavras de 3k.

Novos usuários gravitam em torno de um grupo de contagem de palavras de 3K.

No eixo Y, acima, temos páginas agrupadas de acordo com suas contagens de palavras – mais de 0, mais de 1.000, mais de 3.000 e assim por diante. No eixo X está o número médio de novos visitantes orgânicos.

A maioria das páginas deste site não tem a contagem de palavras ideal (cerca de 3.000 palavras) medida pelo desempenho real: o número médio de novos visitantes orgânicos. Isso nos dá uma boa razão para experimentar adicionando mais conteúdo às páginas que não são exibidas.

Outra questão comum é sobre o tamanho das meta tags, como títulos e meta descrições.

Novos usuários gravitam em torno de um comprimento de meta descrição de cerca de 153 palavras.

Novos usuários gravitam em torno de um comprimento de meta descrição de cerca de 153 palavras.

No eixo Y, agrupei páginas de acordo com seus comprimentos de meta descrição. O eixo X mostra o número médio de novos visitantes orgânicos.

Neste caso, podemos ver que a meta descrição ótima para atrair novos visitantes é de 152,6 caracteres.

Essas análises não são necessárias para aumentar as contagens de palavras e os comprimentos de meta-descrição, o que aumentará as classificações de busca. Eles simplesmente querem dizer que as páginas que atraem mais novos visitantes têm esses atributos. Isso é útil porque fornece orientações claras sobre as experiências de SEO a serem experimentadas.

Vamos rever um exemplo final, um pouco mais sofisticado. Depois disso, mostrarei como colocar essas visualizações juntas.

Usarei os dados do novo e altamente útil relatório de cobertura de índice do Google, que será incluído em uma atualização futura do Search Console. O relatório ainda não está disponível para todos, mas o Google promete disponibilizá-lo em breve. O relatório Cobertura do índice finalmente nos permite ver quais páginas o Google indexou e também por que outras páginas não estão indexadas.

Novo relatório de cobertura de índice do Google no Search Console.

Novo relatório de cobertura de índice do Google no Search Console.

O Google tem um documento de ajuda detalhado que explica todas as razões pelas quais as páginas são indexadas – e por que não. Mas o relatório não informa se as páginas não estão sendo indexadas porque não têm links ou conteúdo inbound.

É interessante ver que as páginas que o Google chama de “indexado, baixo interesse” têm menos palavras do que o restante das páginas indexadas. Mas quando olhamos para os links internos, abaixo, vemos uma imagem mais clara.

O número de links internos que apontam para uma página afeta sua capacidade de indexar. "Não indexadas" páginas, na coluna da direita, acima, média apenas dois links internos.

O número de links internos que apontam para uma página afeta sua capacidade de indexar. Páginas “não indexadas”, na coluna da direita, acima, medem apenas dois links internos.

No eixo Y, temos o número médio de links internos de entrada para as páginas, e o eixo X agrupa-os em dois: indexados (coluna da esquerda) ou não indexados (coluna da direita). As cores dividem as razões pelas quais as páginas estão sendo indexadas ou não com mais detalhes.

De acordo com isso, o número de links internos de entrada para uma página é um fator importante se o Google descarta a página ou não do índice (para este site). Esta é uma visão muito poderosa. Se este site quiser ter as páginas mais lucrativas e lucrativas indexadas, essas páginas precisam estar interligadas de maneira agressiva.

Visualizando os dados

Agora, explicarei meu processo de colocar essas visualizações juntas em uma ferramenta de business intelligence – eu uso o Tableau.

Etapa 1. Extrair dados de desempenho do Google Analytics para obter métricas de linha de fundo, como tráfego, conversões, engajamento e receita.

Usarei um útil complemento do Planilhas Google para facilitar a consulta da API do Google Analytics e a superação de quaisquer limitações na interface do usuário.

Crie uma planilha do Google em branco e vá para Complementos> Obter complementos> Google Analytics . Depois de concluir a etapa de autorização, você verá um pop-up da seguinte maneira.

No Planilhas Google, acesse <em> Complementos & gt; Obtenha complementos & gt; Google Analytics </ em>.

No Planilhas Google, acesse Complementos> Obtenha complementos> Google Analytics .

Observe as métricas (Novos usuários, Páginas / sessão, Duração média da sessão, Tempo de carregamento da página (ms), Valor médio do pedido e Receita) e dimensões (Origem / mídia, Página de destino) que eu incluí, acima. Eu gosto de adicionar o Source / Medium para que eu possa confirmar que estou olhando apenas para o tráfego de pesquisa orgânica.

Depois de criar o relatório, filtre o tráfego apenas para pesquisa orgânica e também o intervalo de datas para análise. Use “Resultados máximos” e “Índice inicial” para iterar em grandes conjuntos de dados e obter todos os dados de que você precisa, superando o limite de 5.000 linhas nos relatórios do Google Analytics.

Use "Resultados máximos" e "Índice inicial" para fazer iteração em grandes conjuntos de dados e extrair todos os dados de que você precisa, superando o limite de 5.000 linhas nos relatórios do Google Analytics.

Use “Resultados máximos” e “Índice inicial” para iterar em grandes conjuntos de dados e obter todos os dados de que você precisa, superando o limite de 5.000 linhas nos relatórios do Google Analytics.

Em seguida, acesse Complementos> Google Analytics> Gerar relatórios para obter os dados.

Passo 2 : Em seguida, vou fazer uma limpeza básica de dados para preparar a análise.

Os valores em ga: landingPagePath precisam ser URLs absolutos. Você pode fazer essa operação em uma folha separada e copiar os resultados de volta.

Os valores em ga: landingPagePath precisam ser URLs absolutos. Você pode fazer essa operação em uma folha separada e copiar os resultados de volta.

Primeiro, remova as linhas informativas 1-14. Os valores em ga: landingPagePath precisam ser URLs absolutos. Você pode fazer essa operação em uma folha separada e copiar os resultados de volta.

Etapa 3 : execute uma aranha de SEO, como a Screaming Frog, nas páginas que selecionamos na Etapa 2 para obter seus metadados de SEO.

Copie a coluna atualizada ga: landingPagePath com as URLs absolutas para a área de transferência.

Cole as URLs que você copiou antes e deixe a aranha correr para pegar os metadados de SEO relevantes.

Cole as URLs que você copiou antes e deixe a aranha correr para pegar os metadados de SEO relevantes.

No modo de lista do Screaming Frog, você pode colar as URLs que você copiou antes e deixar a aranha correr para pegar os metadados de SEO relevantes.

Quando o rastreamento terminar, clique no botão Exportar. Faça o upload do arquivo CSV de volta à sua planilha do Google como uma guia separada.

Passo 4 : Em seguida, precisamos conectar nossos conjuntos de dados à nossa ferramenta de business intelligence. Novamente, estou usando o Tableau, mas você também pode usar o Google Data Studio ou o Microsoft Power BI.

Use uma ferramenta de business intelligence, como o Tableau, para comparar os dois conjuntos de dados e encontrar as interseções.

Use uma ferramenta de business intelligence, como o Tableau, para comparar os dois conjuntos de dados e encontrar as interseções.

Estou vinculando os dois conjuntos de dados pelos URLs de páginas comuns. No conjunto de dados do Google Analytics, a coluna é ga: landingPagePath . No screaming Frog spider crawl, é a coluna Canonical Link Element 1 . Se o seu site não tiver canônicos (deve), você pode usar a coluna Endereço.

Passo 5 : Finalmente, vou criar uma visualização.

Para este artigo, a primeira visualização (acima) é “Novos usuários por contagem de palavras”.

Para replicar isso no Tableau, arraste e solte a métrica “Novos usuários” (chamada “Medida” no Tableau) para as Colunas. Em seguida, selecione o menu suspenso para alterar da operação do resumo padrão para a média.

Em seguida, clique com o botão direito na métrica “Word Count” e selecione “Create> Bins….” Isso criará uma nova dimensão chamada “Word Count (bin)”. Arraste isso para as linhas.

Em seguida, clique com o botão direito do mouse na dimensão “Canonical Link Element” e selecione “Convert to Measure”. Isso fornecerá uma contagem do número de canônicos exclusivos. Arraste para o seletor de cores e use a paleta “Temperature Diverging”.

Por fim, arraste a dimensão “Código de status” para os Filtros e marque apenas “200” para filtrar erros e redirecionamentos.

Replicando a visualização "Novos usuários por contagem de palavras" no Tableau. Monte a visualização arrastando e soltando métricas e dimensões.

Replicando a visualização “Novos usuários por contagem de palavras” no Tableau. Monte a visualização arrastando e soltando métricas e dimensões.

Siga estas etapas para replicar as outras visualizações neste artigo. A última visualização, “Páginas Indexadas por Links Internos”, exigirá acesso ao novo relatório Cobertura do Índice, que o Google está desacelerando.