Encuentre qué categorías de productos se clasifican mejor

Sabemos que en la búsqueda no todas las cosas son iguales.

No todas las tácticas producirán los mismos resultados.

No todos los enlaces tienen el mismo valor.

No todas las palabras clave para las que clasificas son valiosas.

Tendemos a dedicar una cantidad excesiva de tiempo a pensar en clasificaciones estrictamente a nivel de dominio.

Miramos un sitio, averiguamos su Autoridad de dominio, trate de evaluar si ese sitio tendrá más facilidad o más dificultad para obtener visibilidad.

Este principio es invaluable y todavía se considera una mejor práctica hasta el día de hoy.

Lo que quizás no pensamos tanto es que los grupos de páginas dentro de un sitio pueden tener diferentes capacidades de clasificación. Esto es especialmente cierto si tiene un sitio de comercio electrónico con una gran variedad de SKU.

Por ejemplo, Walmart ofrece una gran variedad de productos en su tienda, desde ropa hasta parrillas y trampolines.

Es poco probable que todos estos grupos de productos tengan las mismas posibilidades de obtener una buena clasificación solo porque Walmart tiene una sólida autoridad a nivel de dominio.

Algunos de estos productos pueden tener más vínculos de retroceso a nivel de página.

Algunos podrían estar en industrias menos competitivas.

Google podría ver a Walmart como una autoridad a nivel de tema para algunos de estos.

Un tipo de análisis interesante que hemos realizado para clientes con una gran cantidad de grupos de páginas está diseñado para responder a la pregunta: «¿Cuáles de nuestras páginas tienen más probabilidades de tener una buena clasificación?»

Responder a esta pregunta puede ayudar a orientar la dirección de su campaña de contenido o SEO.

Puede mostrarle oportunidades potenciales de ganancias rápidas para categorías en las que puede crear contenido nuevo y tener más posibilidades de clasificarse.

Puede ayudarlo a identificar agrupaciones de bajo rendimiento y ver dónde se necesita más tiempo e inversión.

Entonces como haces esto? Les mostraré nuestro proceso para responder a esta pregunta mediante la segmentación de palabras clave.

Tenga en cuenta: si bien aquí usamos sitios de comercio electrónico como ejemplo, con el etiquetado adecuado, este tipo de análisis podría realizarse para muchos tipos diferentes de sitios.

¿Qué es la segmentación de palabras clave?

Uno de mis dichos favoritos de un comercializador digital proviene del legendario Avinash Kaushik, quien una vez proclamado que, «Todos los datos en conjunto son una mierda».

Mientras se refería a la analítica web, bien podría haber estado hablando de rankings web.

Si bien es ciertamente útil observar los datos de clasificación general, la capacidad de segmentar en agrupaciones más significativas puede ayudarlo a brindarle mucha más información.

Si bien a menudo pensamos en los segmentos de Google Analytics, a menudo no aplicamos la misma lógica a nuestros datos de clasificación.

Para este tipo de análisis, necesitaremos encontrar una manera de segmentar nuestras palabras clave en diferentes grupos.

Afortunadamente, existen herramientas que hacen que esto sea realmente fácil de hacer. STAT es una de las herramientas de clasificación más sólidas disponibles y le permite crear fácilmente segmentos de palabras clave personalizados.

Otras herramientas como Moz Pro y Ahrefs también pueden ayudarlo a segmentar sus palabras clave.

Para este artículo, usaré ejemplos de STAT.

1. Cargue sus palabras clave

Su primer camino es cargar palabras clave en STAT.

Necesita una forma de asociar los datos de sus palabras clave con la URL asignada.

Dado que STAT encontrará automáticamente la URL que se clasifica para una palabra clave determinada, debería hacerlo por usted.

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Una vez que vea esos datos, estará listo.

2. Segmente sus palabras clave en grupos relevantes

El siguiente camino es tomar su lista de palabras clave y segmentarlos en grupos relevantes.

La mayoría de los sitios de comercio electrónico generalmente querrán segmentar por categoría de producto (ropa, aire libre, electrónica, etc.). Ese es el ejemplo que usaremos aquí.

Sin embargo, puede segmentar por muchas variables diferentes. Categorías, volumen de búsqueda, potencial de ingresos, todo está sobre la mesa.

Aquí, puede ver un ejemplo de dónde hemos agrupado las páginas de ropa de cama de un sitio web en diferentes segmentos de palabras clave:

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Esto nos permite profundizar en las clasificaciones para cada grupo específico.

Por ejemplo, al hacer clic en almohada de plumas podría mostrarnos clasificaciones para las páginas de almohadas de plumas:

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Sin embargo, al hacer clic en el funda Nordica grupo, clasificaremos los datos para una agrupación separada de palabras clave:

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Aquí podemos ver que en el mismo sitio web, hay dos historias completamente diferentes sucediendo aquí.

Las clasificaciones de las «almohadas de plumas» han ido subiendo mientras que las de los «edredones» han caído. La segmentación nos permite ver eso fácilmente.

Crear segmentos a escala

Si trabaja en un sitio de comercio electrónico grande, es posible que esté pensando que solo crear segmentos generará una semana de trabajo. Si está rastreando más de 10,000 palabras clave, crear grupos significativos parece una tarea monumental.

Afortunadamente, muchos sitios de comercio electrónico ya han taxonomizado correctamente las páginas utilizando enlaces internos de ruta de navegación.

Estos enlaces internos de ruta de navegación ya han realizado la categorización por usted, por lo que todo lo que necesita hacer es extraer el migas de pan de su sitio web y asócielos con las palabras clave que desee segmentar.

Captura de pantalla de Rei.com, octubre de 2021

Puede extraer fácilmente todo esto a escala utilizando Extracción personalizada de Screaming Frog de tu Esquema BreadcrumbList.

Dado que su ruta de navegación clasifica los productos de su sitio en categorías, deberíamos poder usar las mismas categorías para nuestros segmentos STAT.

El objetivo aquí es crear segmentos de palabras clave basados ​​en las convenciones de nomenclatura de las rutas de navegación de su sitio web.

Abre la extracción personalizada de Screaming Frog y cambia el menú desplegable a «Regex». Deberá agregar la siguiente expresión regular (gran agradecimiento a Brian Gorman para crear esto):

"position":(d+)(,)"item":{"@id":"(.*?)"(,)"name":"(.*?)"}

Esto debería extraer la posición, el elemento y el nombre de las rutas de exploración asociadas con cada URL de su sitio.

Por ejemplo, al rastrear el sitio REI, obtenemos un ejemplo como este:

Captura de pantalla de Screaming Frog, octubre de 2021

Necesitará hacer un poco de formateo usando Texto a columnas y concatenación.

Pero debería poder llevar su hoja de cálculo a donde cada URL está asociada con las categorías adecuadas:

Captura de pantalla de Screaming Frog, octubre de 2021

Esto es realmente poderoso ya que ahora tiene rutas de navegación para cada URL.

Sin embargo, para cargar esto, deberá asociar cada ruta de navegación al nivel de la palabra clave.

Puede hacer esto exportando sus datos de clasificación de palabras clave existentes.

Querrá exportar los datos de sus palabras clave y asegurarse de exportar la «URL de clasificación» de cada palabra clave.

Desde allí, puede usar BUSCARV para vincular la ruta de navegación correcta para cada palabra clave. El resultado final debe ser sus palabras clave asociadas con sus migas de pan.

Captura de pantalla de Screaming Frog, octubre de 2021

3. Vuelva a subir sus palabras clave con etiquetas asociadas

En su nuevo archivo CSV, ahora debería tener una lista de todas sus palabras clave en una columna y todas las etiquetas asociadas en otra columna.

Vuelva a cargar esta lista de palabras clave en STAT para importar sus nuevas etiquetas a la base de datos. Recomiendo encarecidamente usar STAT función de carga masiva.

Si ya tiene estas palabras clave agregadas a STAT, no se preocupe. STAT no las agregará como entradas duplicadas y simplemente aplicará las nuevas etiquetas a las palabras clave que ya está rastreando.

Además, si ya ha estado rastreando sus palabras clave durante un tiempo en STAT, puede usar sus poderosas Función de «relleno».

De hecho, esto le pedirá a STAT que muestre los datos históricos de todas las etiquetas nuevas que acaba de agregar para que no tenga que esperar a que la herramienta recopile nuevos datos.

Recomendamos encarecidamente hacer esto si ya tiene datos de clasificación para las palabras clave en sus etiquetas.

4. Analizar clasificaciones por categoría

Entonces, ahora que tenemos todos nuestros datos correctamente importados y segmentados en STAT, podemos comenzar a analizar para encontrar información sobre cómo se desempeñan nuestras categorías de productos en comparación con las demás.

Crea una nueva hoja de cálculo.

Etiquete la columna de la izquierda como «Categoría» y agregue todas las categorías de productos que desea analizar.

Etiquete la segunda columna como «Clasificación promedio».

Deberá obtener el rango promedio para cada categoría. Puede obtener esto haciendo clic en cada etiqueta individual y mirando la métrica «Clasificación promedio» en la pestaña «Panel de control».

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Finalmente, querrá calcular la clasificación promedio de todas sus categorías de productos. Cree una tercera columna llamada «Diferencia del rango promedio».

Esta columna mostrará cómo se desempeña esa categoría en relación con el rango promedio del sitio.

Por ejemplo, si estuviéramos revisando las categorías de productos en la sección «Hogar y muebles» de Walmart y sabemos que el rango promedio de las páginas es 18, podríamos obtener un resultado como este.

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

En esta vista, podemos ver que a Walmart le está yendo muy bien en productos relacionados con el baño, la decoración y los detalles, y la cocina y el comedor.

Agregar nuevas páginas de categorías y productos en torno a estas categorías podría tener más posibilidades de obtener un buen rendimiento.

Por el contrario, Walmart no se desempeña bien en arte de pared, colchones o alfombras en comparación con otras páginas del sitio.

Si se trata de SKU de alta prioridad, es posible que Walmart desee volver a revisar su estrategia de SEO en estas páginas y priorizar el soporte en torno a este contenido.

Si está más interesado en los datos de la competencia, también puede ver sus agrupaciones de productos a través de esa lente. Puede cargar las mismas palabras clave y etiquetas en STAT y realizar un seguimiento de las clasificaciones de un sitio de la competencia en lugar del suyo.

Esto podría brindarle información sobre la clasificación de cada grupo de productos en comparación con el de ellos.

Por ejemplo, aquí hay un ejemplo de ese mismo análisis, pero observando cómo se clasifican las categorías de Walmart en relación con Bed Bath & Beyond.

Captura de pantalla de STAT, octubre de 2021

Conclusión

En general, el objetivo de esto es ayudarlo a profundizar más específicamente en los segmentos de productos para encontrar qué está funcionando bien y qué no está funcionando bien en comparación con el resto de su sitio.

Esto ayuda a brindarle más información sobre la visibilidad en lugar de solo una vista general de los datos de clasificación.

Este análisis será especialmente útil para sitios con grandes inventarios o grupos de páginas donde la segmentación puede ser necesaria para evaluar adecuadamente el desempeño del ranking.

Un análisis como este no solo puede brindarle información a corto plazo, sino que también puede ayudarlo a guiar sus decisiones a largo plazo sobre dónde invertir en SEO y recursos de contenido.

Más recursos:

Imagen destacada: TeraVector / Shutterstock