Google Analytics Konferenz 2015_Prognosen mit GA Daten im Bereich SEO und goals_Marcus Tober_Searchmetrics

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Marcus Tober

Google Analytics KonferenzWien24. Februar 2015

Prognosen mit Google Analytics-Datenim Bereich SEO und Goals

Gründer und CTO von Searchmetrics

Leidenschaft SEO und Search seit 2001

Informatik-Studiumin Berlin,… heißt:

Ich bin der Techie!

Marcus Tober

2

Gegründet in Berlin

165 passionierte Mitarbeiter

Innovator für SEO Software & more seit 2005

3

Ein SEO geht in eine Bar…

Ein SEO geht in eine Bar…

Bars, Kneipe, Biergarten,

Lounge, Nacht Club, Pinte,

Wirtshaus, Pub, Restaurant,

Lokal, Schenke,

Cocktailbar, Bier, Wein,

Schnaps…

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7


KEYWORDS: Evolution von Google und SEO

SEO SEO SEO SEOKEYWORD CONTENT/

LANDINGPAGES

KEYWORD LINKS KEYWORD SEARCH

KEYWORD TRACKING(TRAFFIC)

SEOKEYWORD DOMAINS

PANDA

PENGUIN HUMMINGBIRD

NOT PROVIDEDEMD UPDATE

5

8


STOP – was ist hiermit?

Nutzer geben weiterhin Keywords bei der Suche ein…

9


ALGORITHMUS VS. ANALYSE

Keywords

Algorithmus:

Individuelle Keywords

ÜbergelagerteTOPICS

6

10


ALGORITHMUS VS. ANALYSE

Keywords

Analyse:

• Keywords /Keyword-Rankings sind weiterhin eine Basis zur Performance-Analyse

• Problem: Not Provided

11


Not Provided% fehlender Daten in Google Analytics

35%

65%Not Provided

5%

95%Not Provided

variiert zwischen

7

Problem liegt bei Unternehmen ?

8

14


Warum nicht HOCHSKALIEREN?

Not Provided

Probleme:

• Traffic, Conversions, Umsatz lassen sich schwieriger berechnen, grundlegenden Informationen auf Keyword-Ebene fehlen.

15



Not Provided

Probleme:

• Nur mit Traffic-Daten und der Conversion auf URL-Ebene ohne Keyword-Info muss im Blindflug optimiert werden. nicht jedes Keyword ist gleich gut

9

16



Not Provided

Beispiel:

• Als E-Commerce-Unternehmen sind transaktionale Keywords mit höherer Kaufabsicht für mich am wichtigsten.Woher nehmen?

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LÖSUNGSANSÄTZE

1A. Fokus auf Landingpages in Google Analytics

• Anzeige von Landingpages, die über „not provided“-Keywords aufgerufen wurden

• Organischer Traffic auf URL-Basis sichtbar

10

18


LÖSUNGSANSÄTZE

1A.

19


LÖSUNGSANSÄTZE

1B. Fokus auf Longtail-Keywords in Google Analytics

• Google zeigt noch immer ca. 15% der Keywords an

• Eindruck über Keyword-Verteilung, insbesondere über Longtail-Keywords

11

20


LÖSUNGSANSÄTZE

1B.

21


LÖSUNGSANSÄTZE

1C. Google Analytics „hacken“

• Benutzerdefinierte Filter anlegen

• Über Extraktion/Kampagne -> not provided herausfiltern

12

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LÖSUNGSANSÄTZE

1C.

23


LÖSUNGSANSÄTZE

1D. Interne Suche nutzen

• Keywords, die User bei der Suche auf der Seite eingeben

• Eigene Potenziale und User-Suchintentionen erkennen

13

24


LÖSUNGSANSÄTZE

1E. Code Strings zerlegen

• Click in organisch SERPs -> redirect URL mit Parametern

• http://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=13&cad=rja&uact=8&ved=0CDMQFjACOAo&url=http%3A%2F%2Fblog.searchmetrics.com%2Fde%2F2013%2F10%2F21%2Fkeyword-not-provided-die-suche-nach-transparenz-durch-daten-und-tools%2F&ei=5T3sVL--PIXmywP9ooHYCg&usg=AFQjCNFY1C0WQJ99HcXkMCyXWLiF799iyg&bvm=bv.86475890,d.bGQ

Search Vertical + Absolute/Relative Position(Hier: Organisch)

Keyword-Information

25


LÖSUNGSANSÄTZE

1F. Google AdWords Daten nutzen

• Keyword-Daten für Paid-Search noch vorhanden

• Zwar kein organic, aber wertvolle Keyword-Info und Daten zu Suche-Keyword-Click

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LÖSUNGSANSÄTZE

2. Competitive Research Datenbanken

• Conversions auf URL-Basis re-engineeren

• Wie gehören die Informationen zusammen?

15

29


LÖSUNGSANSÄTZE – Competitive Research Datenbanken

TRAFFIC INSIGHT

Ansatz:

• Weltweit einzige Lösung zur Wiederherstellung der “not provided”-Angaben

• Vorteil: URL- statt Keyword-basiert • Angaben für jede URL von Referral-Keywords,

Position und Traffic (durch Kombi aus weltgrößter Datenbank + Daten aus Google WMT)

16

30


LÖSUNGSANSÄTZE – Competitive Research Datenbanken

TRAFFIC INSIGHT

Ergebnis:

• Re-Engineering von Keywords und Traffic• Forecasts und Potenziale ermitteln,

übergreifender Ausblick möglich

31


URL-basierter Research: Sixt.de

17

32


URL-basierter Research: Avis.de

33


URL-basierter Research: Europcar.de

18

34


Nicht nur Du, sondern auch Dein Wettbewerb

ICH

35


CONTENT OPTIMIZATION: Sixt.de

172 Keywords

19

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CONTENT OPTIMIZATION : Avis.de

383 Keywords

39


TRAFFIC INSIGHT

URL-basiert

20

40


LÖSUNGSANSÄTZE

3. Google Webmaster Tools nutzen

+

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LÖSUNGSANSÄTZE – Google Webmaster Tools

3.

• Mehrwert durch VerknüpfungResearch + Daten

• CTR: Spreu vom Weizen trennen

21

43



3.

aus: RANKING FAKTOREN

44



3.


22

45



3.


Symptome vs

Ursache

Algorithmus

Keywords

ANSATZ!

Ansatz

23

"There is no reason for any individual to have a computer in his home.“Ken Olson, 1977

„There's no chance that the iPhone is going to get

any significant market share. No chance.“ Steve

Ballmer, 2007

24

49


WO GEHT DIE REISE HIN?

FOKUS TOPICSKEYWORDS

50


BEISPIEL: Keyword-SEO, aber keine Relevanz

25

51



52



#3 Raus aus Top 100

26

53


BEISPIEL: Keyword-SEO, aber keine RelevanzURL:http://www.overstock.com/Clothing-Shoes/Jeans-Denim/12750/subcat.htmlTitle:Jeans Denim Overstock com Buy Pants OnlineMeta Keywords:Jeans, Denim, Pants,Women s Clothing, Clothing, Shoes, Boot Cut, Straight Leg, Skinny Fit, Slim Fit, Flared, Boyfriend Fit, Relaxed Fit, Colored Denim, Distressed, Wide Leg, Casual, Dress, Trouser, Jeans, Legging, Denim, Size L 12 14 , Size 30, Size M 8 10 , Size 29, Size 27, Size S 4 6 , Size 33, Size 26, Size 2X 18W 20W , Size 32, Size 31, Size 24, Size XS 2 3 , Size 25, Size 23, Size 28, Size 3X 22W 24W Meta Description:Jeans Denim for everyday discount prices on Overstock com! Everyday free shipping over50 Find product reviews on Levi s, Rich Skinny, Stitches, MDZ Jeans, moreInternal Links: 444 External Links: 15

54


BEISPIEL: Kein Keyword-SEO, aber Erfolg durch Relevanz

http://www.overstock.com/Clothing-Shoes/Jeans-Denim/12750/subcat.html

27

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BEISPIEL: Kein Keyword-SEO, aber Erfolg durch Relevanz

#? #4

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BEISPIEL: Kein Keyword-SEO, aber Erfolg durch RelevanzURL:http://www.urbanoutfitters.com/urban/catalog/category.jsp?id=M_APP_JEANS#/Title:Jeans Urban OutfittersMeta Keywords:

Meta Description:

Internal Links: 137 External Links: 11

? Keyword„Jeans Denim“ ????

http://www.urbanoutfitters.com/urban/catalog/category.jsp?id=M_APP_JEANS#/

28

57


Antwort: HUMMINGBIRD

„precise and fast“

Kapitel 1:Keyword-Paare

29

Juni 20134/10

Juni 2013

März 20137/10

März 2013

30

Sept. 20139/10

Sept. 2013

20% = 3/310% = 2/3Juli 2013

13% = 2/3

31

50% = 3/320% = 2/3Sept. 201420% = 2/3

Kapitel 2:SERP Diversität

32

65


SERP DiversitätKeywords mit Fragewörtern

-6%KW 34/ 2013

66


HUMMINGBIRD Pre-

QuerySERP

C

SERP A

SERP B

SERP Y

SERP J

SERP I

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SERP F

SERP

LSERP

K

SERP M

SERP N

SERP O

SERP P

SERP Q

SERP R

SERP S

SERP T

SERP U

SERP V

SERP Z

SERP X

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HUMMINGBIRD

SERP R

Post-

QuerySERP

C

SERP A

SERP B

SERP Y

SERP J

SERP I

SERP H

SERP G

SERP F

SERP

LSERP

K

SERP M

SERP N

SERP O

SERP P

SERP Q

SERP S

SERP T

SERP U

SERP V

SERP X

SERP Z

68


89%sind im PrinzipUNSICHTBAR

11% der Domainshaben SEO Visibility >5

DOMAIN VISIBILITY

DOMAIN VISIBILITY

34

35

SEO Heute

1 TOPIC

SEO Heute

36

1 TOPIC

1 Landing-Page

SEO Heute

KEY

WO

RD

2015Mach

ine L

earnin

g

37

SEO Heute BIG DATA=

Datengetriebener Ansatz!

38

SEO Zukunft?

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ZUKUNFT: PREDICTIVE ANALYSES auf BIG-DATA-BASIS

Lage erkennen - Entwicklungen vorhersagen

• Suchvolumen + Entwicklung Suchanfragen+ lokale Parameter + Mobile etc, etc

User Intentionen vs. Content-Beschaffenheit

• auf historischen Daten + aktueller Marktlage/Entwicklungen Informationen ableiten

PREDICTIVE ANALYSES

BASIS:BIG DATA

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79


TOPIC CLUSTERING UND RELEVANTE VERWANDTE TERME

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möchtekaufen

möchteInformation

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möchteUnterhaltung

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möchtekaufen

möchteInformation

C

A

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möchteUnterhaltung

Es geht nicht mehr alleinum einzelne Keywords!

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möchtekaufen

möchteInformation

C

A

B

möchteUnterhaltung

Wir helfen bei der Identifizierungvon Topics die Sie nicht kennen, aber die Ihre Kunden/ Zielgruppenzu Ihren Wettbewerbern ziehen.

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HOLISTISCHE WEBSEITEN

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42

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Keyword ASERP 1

Keyword ABSERP 2

Keyword ACSERP 3

Keyword ADSERP 4

Keyword AESERP 5

3.5.

2.

9.

3.

Landing Page 1 Landing Page 2 Landing Page 3 Landing Page 4 Landing Page 5

Content A

Content AB

Content AC

Content AD

Content AE

12.16.

2005

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2015 Keyword ASERP 1

Keyword ABSERP 2

Keyword ACSERP 3

Keyword ADSERP 4

Keyword AESERP 5

3.5.

2.

9.

3.

Content A

Content AB

Content AC

Content AD

Content AE

optimiert Contentoptimiertnicht

Landing Page 1

Landing Page 2

Content AD

Content AE

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2015 Keyword ASERP 1

Keyword ABSERP 2

Keyword ACSERP 3

Keyword ADSERP 4

Keyword AESERP 5

3.5.

2.

12.

5.

Content A

Content AB

Content AC

Content AD

Content AE

Landing Page 1

Landing Page 2

Content AD

Content AE

optimiert Contentoptimiertnicht

2. 1.

6.

3.

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TOPIC CLUSTERING AND RELEVANT RELATED TERMS

TAKEAWAY TOPICS over KEYWORDS

Entitäten/Themengebiete behandeln stattindividuelle Keywords mit hohem Suchvolumen

44

S

E

O

Search

Engine

Optimization

45

Search

Experience

Optimization

46

twitter.com/searchmetrics

facebook.com/searchmetrics

Vielen Dank

Google Analytics Konferenz 2015_Prognosen mit GA Daten im Bereich SEO und goals_Marcus Tober_Searchmetrics

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