Как мы анализируем 20 000 ключевых слов в месяц для SEO-клиентов WordPress с помощью FALCON AI

FALCON AI, наш собственный набор ИИ для SEO в продуктах WordPress, в январе достиг важной вехи: мы впервые проанализировали 20 000 ключевых слов за один месяц.

В январе мы подготовили 40 единиц контента. Для этого требуется 40 ключевых слов, поэтому для каждого выбранного ключевого слова мы анализируем около 500 возможных.

Цифры огромны: зачем вам рассматривать 500 различных ключевых слов только для того, чтобы получить 1 сообщение в блоге?

Если вы ошибетесь в выборе ключевых слов, ваш SEO-контент потерпит неудачу. Вот почему мы приложили столько усилий, чтобы найти отличные ключевые слова. Давайте разбираться, почему и как мы это делаем.

SEO-контент как производственный процесс

Все производственные потоки имеют базовую характеристику: материал становится более ценным по мере его прохождения в процессе... Общее правило, которому мы всегда должны следовать, заключается в обнаружении и устранении любой проблемы в производственном процессе на минимально возможной стадии.

Энди Гроув, High Output Management

В легендарной книге High Output Management бывший президент Intel Энди Гроув описывает закусочную, где подают завтрак, как аналогию производственных проблем, с которыми он столкнулся. Точно так же, как Intel хочет избежать производственных проблем, обнаруживая дефектные детали на ранней стадии, мы хотим сделать то же самое с SEO-контентом.

Исследование ключевых слов — это самая ранняя часть этапа создания контента, когда вы можете вносить массовые изменения без каких-либо последствий . Если вы выберете неудачное ключевое слово, вся работа над публикацией пойдет насмарку.

Обратная сторона, очевидно, заключается в том, что если вы выберете отличное ключевое слово, вы настроены на успех.

Таким образом, в производственном процессе этап выбора ключевых слов для SEO-контента является единственным моментом, на котором вы можете оказать непропорциональное влияние на успех или неудачу вашего сообщения.

Вот почему мы прилагаем так много усилий для поиска правильных ключевых слов: стоит оценить 500 возможных ключевых слов, чтобы найти 1 хорошее, потому что стоимость выбора плохих ключевых слов слишком высока.

Устаревшие исследования ключевых слов дают точные результаты

Ручное исследование ключевых слов часто начинается с такого инструмента, как Ahrefs: вы вводите разумное «исходное» ключевое слово, например «формы WordPress», а затем начинаете рассматривать предложения:

Это генерирует список связанных ключевых слов, информацию о сложности и объеме, и мы также можем видеть родительские темы.

Если вы настроены амбициозно, вы можете применить некоторые фильтры, чтобы избежать поиска конкурентов по бренду. Вы также можете найти «разрыв в содержании», чтобы увидеть, какие ключевые слова ранжируются конкурентами по тем, которые вы упускаете.

Результатом этого обычно является дерево ключевых слов с парой ветвей. Вы можете решить, что «формы WordPress» слишком конкурентоспособны, но «доступные формы» или «шаблоны форм WordPress» — это ключевые слова, за которые вы можете конкурировать:

Таким образом, вы довольны своим выбором и готовы написать статью о том, как подключить форму WordPress к CRM.

Это нормально, но вы можете проанализировать не более 5-10 ветвей ключевых слов, вы ограничены очевидными связанными ключевыми словами, которые находит ваше программное обеспечение, и вы не понимаете, что вам нужно написать для ранжирования .

Хотя вы можете посмотреть на трудности с ключевыми словами и конкуренцию, вы не получите никакого представления о том, является ли написание поста о «WordPress form CRM» хорошей идеей или нет. Предполагается, что если объем в порядке, сложность не слишком высока, и у вас есть какое-то решение для формы WordPress, которое подключается к CRM, все готово.

Эти предположения о том, что делает ключевое слово «хорошим» или «плохим», являются безоговорочными и непроверенными. Если ваша цель — продавать свой продукт с помощью SEO-контента, эти критерии очень мало говорят вам о том, достигнет ли пост этой цели или нет. Некоторые ключевые слова и сообщения будут работать, если вы сделаете их достаточно, но ваши результаты будут случайными.

Это источник такого большого разочарования в SEO, и именно поэтому предприятиям WordPress так трудно заниматься SEO, несмотря на то, что это, очевидно, лучший маркетинговый канал для привлечения новых клиентов. Анализ ключевых слов наугад дает точные результаты SEO.

Разочарование из-за случайных результатов усугубляется медленными петлями обратной связи. Новый пост может занять 6 месяцев, чтобы ранжироваться хорошо, даже если вы регулярно публиковали отличный контент, поэтому вы не получаете никаких отзывов о том, было ли ваше ключевое слово хорошим или плохим, в течение очень долгого времени после публикации. Это может занять значительно больше времени, если вы только начинаете и ваш веб-сайт все еще новый, или у вас нет авторитета домена, где он должен быть, из-за отсутствия контента в вашей области знаний. Даже 6 месяцев достаточно, чтобы отказаться от SEO-контента, потому что он «не работает».

6 месяцев, чтобы увидеть результаты, также достаточно, чтобы понять, почему посты работали или не работали. Если вы не получите или не примените эту обратную связь, вы тратите огромное количество ресурсов и времени на публикации, которые никогда не сработают.

Удар и промах - ужасное время для всех. Скажу честно — это проблема, с которой мы сталкивались в прошлом. До того, как мы решили эту проблему в Ellipsis, мы потеряли клиентов из-за случайного SEO-контента. Тем не менее, мы работаем в масштабе, который позволяет нам решать проблемы, которые не могут решить отдельные компании WordPress. Решение этой проблемы привело нас к созданию искусственного интеллекта FALCON.

Глубокое изучение длинного хвоста ключевых слов

С FALCON AI мы можем генерировать исходные ключевые слова из AI. FALCON генерирует исходные ключевые слова с помощью ИИ для анализа содержимого страницы продукта и извлечения исходных ключевых слов (отлично подходит для поиска ключевых слов с длинным хвостом, которые соответствуют характеристикам продукта), и автоматически ищет, по чему ранжируются ваши конкуренты. Это дает нам исходный список ключевых слов.

Затем мы можем искать длинные хвосты, связанные ключевые слова и варианты ключевых слов по этим исходным ключевым словам. Это генерирует до 500 возможных ключевых слов из каждого начального числа. Мы автоматически отфильтровываем дубликаты и ключевые слова с низким значением, поэтому обычно за один раз оценивается 5000 ключевых слов.

Вместо того, чтобы вручную просматривать пару ключевых слов, мы можем углубиться в каждую возможную кроличью нору ключевого слова. Это простое представление: вместо того, чтобы просто смотреть на пару углов, мы можем смотреть на каждый угол. Фактические результаты FALCON, конечно, гораздо более подробны, чем это:

Человек не может оценить этот объем ключевых слов, поэтому мы используем машинное обучение, чтобы быстро оценить, подходит ли ключевое слово продукту нашего клиента или нет. Мы делаем это с помощью специальной модели машинного обучения, которая обучена выбирать ключевые слова, относящиеся к отдельным продуктам WordPress.

Используя ИИ, мы можем взять 10 000 ключевых слов, которые мы оцениваем, и вывести те из них, которые хорошо подходят для продукта, для ручной проверки. Это ручное рассмотрение дает нам краткий список, который мы внесем в окончательный этап проверки: предскажем, будет ли ключевое слово успешным или нет.

Будет ли эта конкретная комбинация ключевого слова и заголовка успешной?

Я писал об этом заключительном этапе, когда мы впервые представили FALCON AI в прошлом году. Это была первоначальная проблема, для решения которой был создан FALCON AI: предсказание того, приведет ли конкретная комбинация ключевого слова и заголовка к успешной публикации или нет.

Мы располагаем уникальными возможностями для решения этой проблемы, поскольку у нас есть огромное количество постов, которые мы можем передать ИИ для обучения данных. Это дополняется фактическими результатами топ-рейтинга для тысяч ключевых слов WordPress и WooCommerce, что дает нам модель машинного обучения, которая может уверенно предсказывать, будет ли публикация работать.

Здесь исследование ключевых слов выходит далеко за рамки догадок: вместо того, чтобы смотреть на данные ключевого слова и говорить «выглядит нормально», мы можем проверить, будет ли конкретно предложенная комбинация ключевого слова и заголовка успешной или нет. Это отфильтровывает плохие ключевые слова на самой ранней стадии.

Титулы действительно важны. Они являются огромным фактором ранжирования не только потому, что Google использует их, чтобы определить, где ваш контент должен первоначально ранжироваться, но и потому, что привлекательный заголовок получит больше кликов и, следовательно, более высокий рейтинг. Это благотворный цикл, если вы правильно поняли название.

Искусственный интеллект FALCON может предсказать, будет ли конкретная комбинация ключевого слова и заголовка успешной или нет, — это круто, но мне не хочется писать 10 разных вариантов заголовков для 500 ключевых слов в месяц. Если на написание каждого заголовка уходит 30 секунд, это целая неделя на написание названий!

Гениальное решение: FALCON AI использует специально настроенную модель GPT-3 для автоматического создания вариантов заголовков. ИИ обучается с использованием всех наших лучших практик для заголовков и текущих 10 лучших результатов по ключевому слову.

В результате мы можем генерировать высокоэффективные заголовки, которые идеально отражают цель поиска, поскольку они основаны на том, что на самом деле ранжируется. Мы можем сгенерировать несколько заголовков за один раз, а затем запустить их через ИИ, чтобы вывести заголовок с наибольшим шансом на успех.

Это процесс, который мы используем, чтобы значительно увеличить шансы на успех. Итак, каковы результаты?

FALCON AI в 28 раз больше, чем 6 месяцев назад, и вдвое меньше времени, чтобы попасть в топ-10.

Первоначальные обучающие данные для части машинного обучения FALCON были получены в мае 2021 года. С тех пор мы пять раз переобучали их, и теперь набор данных увеличился в 28 раз. Гораздо больший набор данных дает нам гораздо более высокую общую точность и лучшие возможности для пограничных случаев.

В конечном итоге мы оцениваем рост контента по результатам, а для SEO-контента они начинаются с рейтинга. Предварительные результаты последней версии FALCON AI показали, что время, необходимое для того, чтобы статья попала в первую десятку, сократилось вдвое .

Конечно, это не идеально. Правильный поиск SEO-контента зависит от многих факторов, включая авторитет вашего сайта по теме, продвижение и обратные ссылки и т. д. Это означает, что даже самый лучший контент иногда просто не будет иметь достаточно высокого рейтинга. Но FALCON AI означает, что мы можем исключить как можно больше переменных и значительно повысить вероятность попадания в первые места для контента наших клиентов. В частности, для клиентов, которые тратят время и усилия на создание регулярного качественного контента правильным образом, FALCON AI добавляет непревзойденный уровень надежности, предсказуемости и скорости ранжирования.

Наша гипотеза заключается в том, что мы гораздо лучше, чем конкуренты, предоставляем пользователю релевантное и полезное содержание. Google признает это и, таким образом, вознаграждает наш контент.

Мы продолжим вносить улучшения быстрыми темпами. FALCON AI доступен исключительно для наших клиентов Content Growth. Выбор ключевых слов — важная часть FALCON AI, но это только одна из многих частей. Если вы хотите поговорить о том, как мы можем помочь с вашим SEO-контентом, свяжитесь с нами.