Keywords effektiv priorisieren

In und nach meiner Campixx-Session zu den APIs ( Slideshare-Präsentation ), wurde mehrmals der Wunsch geäußert, das ich zeigen soll, was ich anschliessend mit den vielen Daten mache. Wer nicht in der Campixx-Session war, kein Problem. Die Basics gibt es in diesem Blogpost und in der oben verlinkten Präsentation.

Aktueller Stand: wir haben einige 100 oder 1.000 Keywords in der Datenbank. Für jedes Keyword haben wir entsprechende Metriken. In der einfachsten Version der Auswertung können wir jetzt Listen erstellen:

• Neue Texte: Keywords, die noch kein Ranking haben
• Texte überarbeiten: Keywords, die schlecht Onpage optimiert sind
• Interne Linkstruktur verbessern: schlecht verlinkte Urls identifizieren
• QuickWins: Keywords, die schon gute Positionen haben und Optimierungspotenzial besitzen

Das Problem ist, das diese Listen extrem lang sein können. Die müssen irgendwie gefiltert werden, denn die benötigten Ressourcen sind immer irgendwie begrenzt.

Als Beispiel für eine Filterung / Priorisierung werte ich das echte Keywordset eines Kunden im Hinblick auf die Quickwins aus.

Als Werte benötige ich:

• wie viele zusätzliche Besucher bringt das Keyword, wenn ich damit auf Platz 1 bin
• wie umkämpft ist das Keyword
• wie gut ist das Keyword optimiert

Zusätzlich filtere ich auf Keywords, die sich in den Top10 befinden, aber nicht auf Platz 1.

Das ganze schmeisse ich in meine Visualisierungsmaschine und erhalte diese hübsche Ausgabe:

Legende zur Grafik:
y-Achse: Difficulty
x-Achse: zusätzliche Besucher auf Platz 1
Farbe des Punktes: je dunkler, desto besser OnPage optimiert

Im Original steht jeder Punkt für ein Keyword, da es aber echte Kundendaten sind, kann ich die hier nicht anzeigen.

Die effektivsten Keywords befinden sich im Quadranten rechts unten.

Möglichst wenig Aufwand für maximalen Erfolg.

Natürlich kann man mit den Daten noch viel mehr machen. Aber das sollte für heute erstmal reichen.