キーワードの重複分析を使用することで、ブランドはサードパーティサイトのユーザーをよりよく理解できます。

あなたが小売業者だけでなくあなた自身のサイトでも販売している製造業者であれば、誰があなたの製品を購入しているのか、あるいはなぜ彼らがあなた自身のサイトを超えて購入するのかを知ることができないでしょう。さらに重要なことには、マーケティングメッセージングを改善するための十分な洞察がおそらくないでしょう。

サードパーティのWebサイトでユーザーが購入しているユーザーを識別し理解するために使用できる1つの手法は、オーガニック検索でブランドを追跡することです。サイトと小売パートナーのブランド検索を比較して、重複の大きさ、重複キーワードのうち、小売業者より上位にランク付けされている部分を確認できます。さらに重要なことに、あなたはあなたが異なる観客にアピールしているのか、それとも同じ観客を競っているのかを見ることができます。これらの新しい洞察を武器に、あなたはあなたが今まで利用しなかった新しいオーディエンスのロックを解除するためにあなたのマーケティングメッセージを再構築することができます。

前回の 記事では 、いくつかの有用なデータ混合の例を取り上げましたが、今回の例では、別の方法を取ります。データブレンドの例を1つだけ掘り下げて、 クロスサイトブランドのキーワードオーバーラップ分析と呼ぶものを実行します 。後述するように、このタイプの分析は、サードパーティの小売業者パートナーで購入しているユーザーを理解するのに役立ちます。

上のベン図では、この記事でまとめる視覚化の例を見ることができます。これは、メインブランドサイトと小売パートナーであるMacy'sとの間で、ブランド「Tommy Hilfiger」のオーガニック検索で重複しているキーワードの数を表します。

私達は最近私達の顧客の1人のためにこの分析を行わなければならなかったそして私達の調査結果は私達を驚かせた。私たちは、クライアントのオーガニックSEOトラフィックの60%がブランド検索から来ていることを発見しました。これらの検索の30%が、自社製品も販売している4つの小売パートナーによって捕らえられました。

この証拠と、小売パートナーを通じて販売することが依然としてビジネスに意味があるという知識を武器に、ブランド検索を改善して競合をより効果的にし、メッセージを変更して他の顧客にアピールする方法を指導しました。小売業者から買う。

私のチームがこの分析を手動で実行し、それがどれほど価値があるかを見た後、私はすべての製造業の顧客のためにそれを容易に再現できるようにPythonで全プロセスを自動化することに着手しました。私がここで書いたコードスニペットを共有させて、あなたがそれらの使用について説明しましょう。

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ブランドのオーガニック検索キーワードを引き出す

私はSemrush APIを使って彼らのサービスからブランドのキーワードを集めています。私は彼らの応答を受けてパンダデータフレームを返す関数を作成しました。この機能により、複数のドメインのデータを収集するプロセスが簡単になります。

これが "Tommy Hilfiger"のオーガニック検索でMacy'sに送られるコードです。

これは、Tommy Hilfigerに直接行く「Tommy Hilfiger」のオーガニック検索を取得するためのコードです。

ブランドキーワードの重複を視覚化する

両方のサイトから「Tommy Hilfiger」の検索を行った後、重複の大きさを理解したいと思います。次のコード行でこれを実現します。

4601個のキーワードが共通し、515個がTommy Hilfigerに、125個がMacyに固有のキーワードで、重なりが重要であることがすぐにわかります。

これが、上記のベン図としてこの重なりを視覚化するためのコードです。

重複するキーワードのランキングが高いのは誰ですか。

あなたが尋ねたいと思う最も論理的な次の質問は、重なりがどれほど重要であるかを考えると、誰がそれらのためにより高いランキングを命じるかということです。どうすればこれを理解できるでしょうか。もちろんデータブレンディングで!

まず、 最初のデータブレンディングの記事で学んだように 2つのデータフレームをマージし、2つのセットで共通のキーワードのみを保持するために内部結合を使用します。

データフレームをマージし、それらが同じ列を持つ場合、それらは繰り返され、最初の列は最後に_xを含み、2番目の列は_yを含みます。そのため、Macyのコラムは_xで終わります。

これが、メイシーズが上位にランク付けされている、重複するブランドのキーワードで新しいデータフレームを作成する方法です。

これは、Tommy Hilfigerの上位ランクの対応するデータフレームです。

ここでは、重なりが大きい一方で、TommyがMacyのブランドよりも多くのブランドのキーワードで高いことを示しています(3,173対1,075)。それで、トミーはよくしていますか?かなりありません!

あなたが覚えているように、私達はまたAPIからトラフィック数を引き出しました。次のコードでは、どのキーワードがトラフィックを増やしているのかを確認します。

驚くべきことに、MacyはTommy Hilfigerよりも少ないキーワードに対して優れたパフォーマンスを示しますが、トラフィックを合計すると、Macyはより多くの訪問者を引き付けます(75,026対66,415)。

ご覧のとおり、このタイプの分析では詳細を発汗することが非常に重要です。

観客はどう違うの?

最後に、各サイトにアクセスするユーザーの違いを学習するために、各サイトに固有のブランドのキーワードを使用しましょう。キーワードからブランドのフレーズを取り除き、それらをよりよく理解するために単語の雲を作成します。 「Tommy Hilfiger」というブランド句を削除すると、ユーザーが意図を示すために使用する追加の修飾子が残ります。

単語の雲を作成して表示する機能を作成しました。これがコードです:

これは、Macyのキーワードから「Tommy Hilfiger」というフレーズを削除した後で最も人気のある単語が残った単語の雲です。

あなたがトミーヒルフィガーのもののために同じことをするとき、これは対応する単語の雲です。

私が見る主な違いは、Macyの中でTommy Hilfiger製品を探している人々がブーツやカーテンのような特定の製品を念頭に置いているのに対して、ブランドサイトに関しては、人々が主に店舗を念頭に置いている。これは、オンラインで購入しようとしているのに対して、彼らが店を訪れようとしていることを示している可能性があります。これはまた、ブランドサイトに行く人はバーゲンハンターであるのに対し、メイシーズに行く人はそうではないかもしれないことを示しているかもしれません。これらは非常に興味深い強力な洞察です。

これらの洞察を考慮して、Tommy HilfigerはSERPSを確認し、メイシーズと彼らのブランドサイトの間のメッセージの違いを比較し、彼らのユニークな視聴者の興味に訴えるようにそれを調整することができました。


この記事に記載されている意見はゲストの著者のものであり、必ずしもSearch Engine Landのものではありません。スタッフの作者はここにリストされています


著者について

Hamlet Batistaは、オンライン小売業者および製造業者向けのアジャイルSEOプラットフォームであるRankSenseの CEO兼創設者です。彼は、革新的なSEO技術に関する米国の特許を保有しており、2002年にアフィリエイトマーケティング担当者として成功を収めてSEOを始め、6年間でSEOの成果が上がることはないと考えています。