چالش همیشگی ما روی پروژه‌های فارسی، اختلاف معنادار دیتای ابزارهای مختلف است. وقتی برای استخراج کلمات کلیدی یک سایت (مثلاً یک فروشگاه گل و گیاه) سراغ ابزارهای داخلی می‌رویم، ممکن است لیستی با بیش از ۵۰۰۰ کوئری به دست بیاوریم؛ اما همین بررسی در یک ابزار قدرتمند خارجی، شاید زحمت بکشد و ۱۳۰۰ کوئری به ما تحویل دهد!

این اختلاف فاحش در تعداد کلمات، معمولاً باعث می‌شود که ابزارهای خارجی را برای کیورد ریسرچ فارسی کنار بگذاریم. اما در دل این ۱۳۰۰ کلمه، اطلاعاتی پنهان است که ابزارهای داخلی معمولاً از ارائه آن عاجزند. یک کارشناس سئو می‌داند که داشتن دیتای کمتر اما عمیق‌تر، گاهی مسیر استراتژی را به کل تغییر می‌دهد.

فریب حجم جستجو (Search Volume) را نخورید

وقتی در حال مقایسه خروجی دو ابزار متفاوت هستید، اولین چیزی که جلب توجه می‌کند اختلاف در اعداد سرچ والیوم است. یک ابزار جستجوی عبارت «گل ارکیده» را ۵۵ هزار بار در ماه تخمین می‌زند و ابزار دیگر عدد ۱۳ هزار را نشان می‌دهد.

دلیل این اختلاف چیست؟ هر ابزار دیتابیس، کیورد پلنر و لوکیشن مبنای متفاوتی برای تحلیل‌های خود دارد. بنابراین، مقایسه مستقیم سرچ والیومِ دو ابزار مختلف، یک خطای تحلیلی است. برای اینکه بتوانیم گزارش دقیق‌تری داشته باشیم و دیتای ابزارها را به درستی در کنار هم قرار دهیم، باید یک مبنای ثابت تعریف کنیم.

یک راهکار عملی برای یکپارچه‌سازی دیتا: بهترین کار این است که حجم جستجوها را از یک منبع واحد (مثل دیتای واقعی کیورد پلنر یا ابزاری که به آن اعتماد بیشتری دارید) استخراج کنید. سپس با استفاده از توابعی مثل VLOOKUP در اکسل یا گوگل شیت، این سرچ والیوم‌های استاندارد شده را در کنار کلمات کلیدی ابزار خارجی قرار دهید. با این کار، هم کلمات را دارید، هم سرچ والیوم دقیق را، و هم متریک‌های جذابی که فقط ابزارهای خارجی می‌دهند.

متریک‌های طلایی؛ چرا هنوز به ابزارهای خارجی نیاز داریم؟

دلیل اصلی که ما با وجود محدودیت در تعداد کلمات، باز هم سراغ دیتای ابزارهایی مثل Semrush می‌رویم، دو ویژگی بسیار مهم است:

  • نیت کاربر (Search Intent): تشخیص اینکه کوئری کاربر از جنس اطلاعاتی (Informational) است یا تراکنشی و خرید (Transactional).
  • ویژگی‌های صفحه نتایج (SERP Features): اینکه گوگل برای این کلمه کلیدی، چه فیچرهایی مثل باکس تصویر (Image Pack)، ویدیو یا ریویو را در نتایج نشان می‌دهد.

جادوی بصری‌سازی؛ ساخت گزارش‌های معنادار در لوکر استودیو

جمع‌آوری دیتا در اکسل تازه نقطه شروع است. ردیف‌های طولانی اعداد و کلمات نمی‌توانند در یک نگاه به ما بگویند وضعیت سایت چگونه است. اینجاست که دیتای تمیز شده را وارد لوکر استودیو (Looker Studio) می‌کنیم تا از دل آن‌ها الگوها را بیرون بکشیم.

وقتی دیتاسورس خود را به لوکر استودیو متصل کردید، می‌توانید یک جدول جامع بسازید که شامل این ابعاد و متریک‌ها باشد:

  • کلمه کلیدی (Query)
  • آدرس صفحه (URL)
  • رتبه فعلی (Position) و رتبه قبلی (Previous Position)
  • حجم جستجو (Search Volume)
  • نیت جستجو (Intent)

تحلیل نیت جستجو در سطح صفحه

تصور کنید فیلتری روی یکی از صفحات لندینگ خود اعمال می‌کنید. حالا می‌توانید ببینید کوئری‌هایی که این صفحه با آن‌ها رتبه دارد، بیشتر از چه جنسی هستند. حتی با کمی فرمول‌نویسی در لوکر استودیو می‌توانید درصدگیری کنید؛ مثلاً محاسبه کنید که چند درصد از ورودی‌های یک صفحه خاص از کلمات Informational است و چند درصد Transactional. این دیتا به شما می‌گوید که آیا محتوای فعلی صفحه با نیت کاربرانی که وارد آن می‌شوند همخوانی دارد یا خیر.

استفاده استراتژیک از SERP Features

یکی از جذاب‌ترین گزارش‌هایی که می‌توان در لوکر استودیو ساخت، تفکیک ویژگی‌های نتایج جستجوست. دیتای خام ابزارها معمولاً این ویژگی‌ها را پشت سر هم و با کاما جدا می‌کنند که خواندنش سخت است.

در لوکر استودیو می‌توانید فیلدهای اختصاصی (Custom Fields) بسازید. به این شکل که با تعریف یک شرط ساده تعیین می‌کنید: «اگر در ستون ویژگی‌ها، عبارت Image Pack وجود داشت، عدد ۱ را قرار بده و در غیر این صورت صفر».

با همین کار ساده، شما متوجه می‌شوید که از مجموع کلمات کلیدی یک دسته بندی خاص، چه تعداد از آن‌ها در نتایج گوگل همراه با عکس نمایش داده می‌شوند. وقتی متوجه شوید جستجوی یک عبارت اطلاعاتی وابستگی شدیدی به تصویر دارد، استراتژی تولید محتوای شما تغییر می‌کند و می‌فهمید که صرفاً با نوشتن متن طولانی نمی‌توانید در آن کلمه جایگاه مناسبی کسب کنید و باید روی تولید تصاویر اختصاصی سرمایه‌گذاری کنید.

در نهایت، ترکیب دیتای غنی ابزارها با قدرت فرمول‌نویسی و فیلترهای لوکر استودیو، به شما این امکان را می‌دهد که از زاویه‌ای کاملاً جدید به وضعیت صفحات سایت خود نگاه کنید و تصمیماتی بگیرید که بر پایه حدس و گمان نیست، بلکه کاملاً داده‌محور است.