Domovská stránka        |      O mně       |       Kontakt

Analýza klíčových slov

Základ SEO prioritizace

Aktualizováno 28. 10. 2021 | Martin Beneš |  Image result for linkedin icon

Analýza klíčových slov je vedle SEO auditu jedním ze dvou základních dokumentů, které jsou nezbytné pro optimalizaci stránek pro vyhledávače. Na základě této analýzy je možné zjistit všechny relevantní dotazy, kterými lze skrze vyhledávače daný web nalézt. V tomto článku jsou uvedeny základní fáze analýzy, co dokument typicky obsahuje a jak s finalizovaným výstupem efektivně pracovat. 

Čtyři základní fáze analýzy

Obecně lze rozdělit proces analýzy klíčových slov na čtyři základní fáze. Jedná se o sběr, čištění, kategorizaci a prioritizaci dat na základě relevantnosti, hledanosti a potenciálu za pomoci specializovaných SEO nástrojů.

1) Sběr relevantních dat

Analýza klíčových slov začíná poloautomatizovaným sběrem relevantních frází, které mají obsahovou spojitost s daným webem. V této fázi je vhodné zaznamenat si všechny slova do jedné tabulky, která bude následně očištěna. Pro sběr dat jsou vhodné následující nástroje:

Screaming frog - Pomocí tohoto nástroje (simulátor robota) lze zjistit taková klíčová slova, která jsou již obsahem na cílovém webu pokryta. Jako základ pro tento seznam poslouží export nadpisů všech stránek na webu.

Specializované SEO nástroje - Díky nástrojům jako SEMrush nebo Ahrefs, lze zjistit metriky jako hledanost, potenciál pro přední příčky, podobné výrazy nebo sezónnost klíčových slov. Pro následnou prioritizaci v posledním kroce je důležité z těchto nástrojů zaznamenat alespoň hledanost, abychom neoptimalizovali pro takové výrazy, které nikdo do vyhledávače nezadává.

Další zdroje dat - Mezi další zdroje relevantních klíčových slov budou vedle vlastní oborové znalosti také např. slova z našeptávačů, placených kampaní, sekce “lidé také vyhledávají”, či interní vyhledávací okno přímo na webu.

Je vhodné před analýzou vyčistit cookies nebo využít anonymní okno, neboť předchozí hledání (v tomto případě “shoes nike” výrazně ovlivňují výstup našeptávače.

2) Očištění získaných dat

Po předchozím kroku bude v celém seznamu mnoho relevantních frází, která se však mohou vyskytovat několikrát, např. ve formě s nebo bez diakritiky (tricko vs. tričko), jednotných nebo množných slov (tričko vs. trička) nebo v různém pořadí při stejném významu (trička muži vs. muži trička). V této fázi je vhodné použít funkce Excelu nebo specializovaných nástrojů jako OpenRefine pro získání finalizovaného výstupu.

V tomto kroce je také vhodné odstranit klíčová slova s nízkou nebo žádnou hledaností v dané zemi a v daném jazyce.

3) Kategorizace očištěných dat

Po očištění a finalizování seznam klíčových slov je dalším krokem přidání štítků ke každému uživatelskému dotazu (řádku), abychom mohli databázi následně rozčlenit do částí pro další fázi - prioritizaci.

Kolik a jaké dimenze (štítky) bude členění mít, záleží vždy na daném tématu webu. V případě oblečení se může např. jednat o barvu (červené šaty), velikost (tričko 36) a značku (boty nike), zatímco u služeb např. o lokalitu (autoškola brno) nebo hodnocení (nejlepší restaurace). Vždy je však vhodné zařadit alespoň jednu dimenzi s typem uživatelského dotazu, konkrétně:

Transakční - Takové dotazy, kdy je uživatel připraven pokračovat v akci na některé z webových stránek zobrazené v SERPu, např. uživatel hledající “bílé tričko pro muže 36” je pravděpodobně těsně před nákupem a je obecně vhodné na takové výrazy cílit.

Informační - Dotazy, kdy uživatel hledá informace a nepotřebuje se prokliknout na web, pokud informaci dostane již v SERPu. Často se jedná o témata vhodná na blog např. “jak vybrat správnou velikost” nebo “počasí praha” apod.

Navigační - Cílem těchto dotazů je zpravidla hledání jednoho konkrétního webu. Uživatel hledající “trička zalando” pravděpodobně nemá zájem nakupovat u konkurence, i když se zobrazuje na vyšších příčkách. Takové výrazy lze zpravidla rovnou vynechat.

4) Prioritizace kategorizovaných dat

Tato fáze přímo vychází z kategorizace klíčových slov a výše uvedených metrik zjištěných v některém ze SEO nástrojů. Cílem tohoto kroku je získat prioritizovaný seznam udávající, na která z tisíců hledaných frází se zaměřit nejdříve.

Mezi nejčastějšími determinanty priority bude patřit např.

  • Agregátní hledanost jednotlivých dimenzí - Čím větší hledanost, tím větší potenciál návštěvnosti
  • Momentální pozice na klíčové slovo - Ne vždy má smysl snažit se dostat web na první příčky např. u brandových výrazů jako “phone samsung”, kdy první se budou téměř vždy zobrazovat stránky (a profily sociálních sítí) výrobce.
  • Relevance k zaměření webu - Nejrelevantnější (většinou transakčního typu) dotazy pro daný byznys by měly být pokryty dříve, než je vhodné se pustit do rozšiřujících témat.

Jak s analýzou klíčových slov pracovat

Máme-li prioritizovány klíčová slova dle předchozího bodu, je možné začít se samotnou optimalizací. Nyní již víme následující:

  • Které uživatelské dotazy zatím na webu nepokrýváme
  • Které dotazy sice pokrýváme, ale nezobrazujeme se ve vyhledávání
  • Která relevantní klíčová slova mají největší potenciál pro zvýšení návštěvnosti
  • A na která klíčová slova cílení prozatím nemá smysl

Ne základě těchto informací je vhodné nejen postupně přidávat nový obsah na web, ale také optimalizace současného obsahu, který zatím nepokrývá všechny dotazy, a který neobsahuje vhodná klíčová slova v metadatech nebo dalších on-page SEO elementech.


Další články o SEO

Ozvěte se

Máte-li nějaké zapeklité otázky ohledně SEO, na které nemůžete najít odpověď, rád vám pomůžu dobrat se vhodného řešení. Můžete napsat na email martin@benes.me nebo se připojit na Linkedinu.

Martin Benes SEO - Benes.me

V současné době žiji druhým rokem v Berlíně a pracuji jako Lokální SEO Manager pro společnost Zalando. Předtím jsem byl zaměstnán dva roky na Maltě jako SEO Manager v zábavním sektoru. Svoji kariéru v oboru jsem započal v Praze jako SEO Specialista v renomované digitální agentuře. Momentálně také dokončuji svoji diplomou práci na téma Globální SEO strategie v kombinaci s PPC.

Email:

Follow:

martin@benes.me

LinkedIn Image result for linkedin icon