É comum que os profissionais de marketing segmentem palavras-chave individuais ao criar e otimizar o conteúdo. Ainda assim, os clusters de tópicos são uma maneira ainda mais poderosa de fazer pesquisa de palavras-chave.
Com o agrupamento de tópicos, você pode obter resultados dos termos individuais segmentados, além de criar uma coleção robusta de palavras-chave associadas relevantes para direcionar mais tráfego para seu site.
O problema com o conteúdo focado na pesquisa
A produção de conteúdo com foco em pesquisa ainda é focada principalmente na “pesquisa tradicional de palavras-chave” ou “pesquisa linear de palavras-chave”, que inclui:
- Dados incorretos.
- Escopo limitado.
- Um foco em uma única palavra-chave em vez de intenção.
- Desperdícios e redundâncias na sua estratégia de conteúdo.
- Modelagem e previsão de ROI imprecisas.
- Uma quantidade significativa de trabalho para dimensionar corretamente.
- Maior possibilidade de baixa precisão de dados de ferramentas de terceiros.
Como você pode ver, a pesquisa de palavras-chave tradicionais ou linear geralmente se concentra em palavras-chave singulares. Ele não se concentra nas coisas de forma holística e não se concentra na intenção do usuário.
Como o clustering de tópicos resolve problemas relacionados à pesquisa
Adotar uma abordagem agrupada para palavras relacionadas pode levar a algo que vale a pena adicionar ao seu conteúdo.
Agrupamento de tópicos:
- Minimiza o desperdício e fornece ideias claras para agrupar palavras-chave em partes de conteúdo.
- Fornece uma modelagem de previsão melhor que considera todo o tráfego potencial que cada parte do conteúdo pode gerar.
- Reduz significativamente o custo da pesquisa de palavras-chave do ponto de vista trabalhista.
- Dilui os possíveis efeitos de baixa precisão de volume de terceiros.
2 maneiras de descobrir e usar clusters de palavras-chave
Existem programas avançados de aprendizado de máquina que podem acelerar seu fluxo de trabalho, bem como métodos manuais que você pode experimentar.
Abordagem manual e de baixa tecnologia para agrupamento de tópicos
Essa abordagem será um pouco trabalhosa, mas se você estiver fazendo 10 ou 20 postagens de blog por mês, é uma maneira fácil de agrupar seus conceitos e obter melhores previsões.
Abordagem automatizada e de alta tecnologia para agrupamento de tópicos
Evite os problemas de dimensionamento de SEO e agrupamento de tópicos usando aprendizado de máquina.
Usa um modelo de aprendizado semelhante ao que a Netflix usa para ajudar as pessoas a encontrar novos filmes e programas comparáveis aos que assistiram anteriormente.
- Os dados de palavras-chave são coletados com base nos termos iniciais e concorrentes do usuário. Em seguida, os principais resultados da SERP para cada palavra-chave são reunidos.
- Os principais resultados da SERP são executados por meio de modelos para determinar o quão semelhante o Google acredita que esses termos/conjuntos de dados são.
- Um processo de aprendizado de máquina secundário é então usado para termos relacionados ao bucket com base em uma escala que o usuário controla.
A abordagem de alta tecnologia para agrupamento de tópicos economiza tempo e libera recursos internos, especialmente a longo prazo.
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