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

1
© Searchmetrics. Alle Rechte vorbehalten. Verbreitung nicht ohne Erlaubnis.
Marcus Tober
Google Analytics Konferenz
Wien
24. Februar 2015
Prognosen mit Google Analytics-Daten
im Bereich SEO und Goals
Gründer und CTO von
Searchmetrics
Leidenschaft SEO und
Search seit 2001
Informatik-Studium
in 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…

4
7
KEYWORDS: Evolution von Google und SEO
SEO SEO SEO SEO
KEYWORD CONTENT/
LANDINGPAGES
KEYWORD LINKS KEYWORD SEARCH
KEYWORD TRACKING
(TRAFFIC)
SEO
KEYWORD DOMAINS
PANDA
PENGUIN HUMMINGBIRD
NOT PROVIDED
EMD 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?
17
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
22
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%2F
blog.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

14
26
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
37
CONTENT OPTIMIZATION : Avis.de
383 Keywords
39
TRAFFIC INSIGHT
URL-basiert

20
40
LÖSUNGSANSÄTZE
3. Google Webmaster Tools nutzen
+
42
LÖSUNGSANSÄTZE – Google Webmaster Tools
3.
• Mehrwert durch Verknüpfung
Research + 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
URL:
http://www.overstock.com/Clothing-Shoes/Jeans-Denim/12750/subcat.html
Title:
Jeans Denim Overstock com Buy Pants Online
Meta 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 over
50 Find product reviews on Levi s, Rich Skinny, Stitches, MDZ Jeans, more
Internal Links: 444
External Links: 15
54
BEISPIEL: Kein Keyword-SEO, aber Erfolg durch Relevanz

27
55
#? #4
56
URL:
http://www.urbanoutfitters.com/urban/catalog/category.jsp?id=M_APP_JEANS#/
Title:
Jeans Urban Outfitters
Meta Keywords:
Meta Description:
Internal Links: 137
External Links: 11
? Keyword
„Jeans Denim“ ????

28
57
Antwort: HUMMINGBIRD
„precise and fast“
Kapitel 1:
Keyword-Paare

29
Juni 2013
4/10
Juni 2013
März 2013
7/10
März 2013

30
Sept. 2013
9/10
Sept. 2013
20% = 3/3
10% = 2/3
Juli 2013
13% = 2/3

31
50% = 3/3
20% = 2/3
Sept. 2014
20% = 2/3
Kapitel 2:
SERP Diversität

32
65
SERP Diversität
Keywords mit Fragewörtern
-6%KW 34/ 2013
66
HUMMINGBIRD Pre-
Query
SERP
C
SERP
A
SERP
B
SERP
Y
SERP
J
SERP
I
SERP
H
SERP
G
SERP F
SERP
L
SERP
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

33
67
HUMMINGBIRD
SERP
R
Post-
Query
SERP
C
SERP
A
SERP
B
SERP
Y
SERP
J
SERP
I
SERP
H
SERP
G
SERP F
SERP
L
SERP
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 Prinzip
UNSICHTBAR
11% der Domains
haben SEO Visibility >5
DOMAIN VISIBILITY
DOMAIN VISIBILITY

35
SEO Heute
1 TOPIC
SEO Heute

36
1 TOPIC
1 Landing-Page
SEO Heute
KEYWORD
2015
MachineLearning

37
SEO Heute BIG DATA
=
Datengetriebener Ansatz!

38
SEO Zukunft?
78
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

39
79
TOPIC CLUSTERING UND RELEVANTE VERWANDTE TERME
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
möchte
kaufen
möchte
Information
C
A
B
möchte
Unterhaltung
80
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
möchte
kaufen
möchte
Information
C
A
B
möchte
Unterhaltung
Es geht nicht mehr allein
um einzelne Keywords!

40
81
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 2
3
4
5
6
7
1 2
3 4
5
6
7
möchte
kaufen
möchte
Information
C
A
B
möchte
Unterhaltung
Wir helfen bei der Identifizierung
von Topics die Sie nicht kennen,
aber die Ihre Kunden/ Zielgruppen
zu Ihren Wettbewerbern ziehen.
82
HOLISTISCHE WEBSEITEN

41
83
84

42
85
Keyword A
SERP 1
Keyword AB
SERP 2
Keyword AC
SERP 3
Keyword AD
SERP 4
Keyword AE
SERP 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
86
2015 Keyword A
SERP 1
Keyword AB
SERP 2
Keyword AC
SERP 3
Keyword AD
SERP 4
Keyword AE
SERP 5
3.
5.
2.
9.
3.
Content A
Content AB
Content AC
Content AD
Content AE
optimiert Content
optimiert
nicht
Landing Page 1
Landing Page 2
Content AD
Content AE

43
87
2015 Keyword A
SERP 1
Keyword AB
SERP 2
Keyword AC
SERP 3
Keyword AD
SERP 4
Keyword AE
SERP 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 Content
optimiert
nicht
2. 1.
6.
3.
88
TOPIC CLUSTERING AND RELEVANT RELATED TERMS
TAKEAWAY TOPICS over KEYWORDS
Entitäten/Themengebiete behandeln statt
individuelle 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

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

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

Similaire à Google Analytics Konferenz 2015_Prognosen mit GA Daten im Bereich SEO und goals_Marcus Tober_Searchmetrics (20)

Plus de e-dialog GmbH

Plus de e-dialog GmbH (20)

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