Veriye Dayalı SEO Nasıl Yapılır?

1/13

SEO projelerinde, sitenin büyük veya küçük olması farketmeksizin veriye dayalı stratejiler geliştirmek her zaman olumlu sonuçlar yaratacaktır. Peki SEO’da hangi veriler işimize yarayacak? Nasıl toplayacağız? Nerede ve nasıl okuyup anlamlandıracağız?

Öncelikle tüm siteyi crawl ederek (Screaming frog önerebilirim) tüm URL’leri ve sayfaya ait özellikleri toplayalım. Her sayfanın özet bilgilerini Google Analytics, Search Console, Screaming Frog, Sosyal ağlar, Ahrefs, Moz verileri ile birleştirdiğimizde okumaya hazır tablolar elde edeceğiz. Bu tabloları da Excel ve Google Sheets’de toplayabiliriz.

Bu araçlardan hangi verileri alabiliriz inceleyelim,

1- Screaming Frog ile tüm siteyi crawl ederek tüm sayfaların title, description, H tags, text ratio gibi özelliklerini toplayabiliriz.

2- Google Analytics ile son 3 ayda (zaman aralığını değiştirebilirsiniz) organik trafik alan sayfaları listeleyelim. Bu sayfaların; toplam trafik, pagespeed, bounce rate, sayfada kalma süresi, dönüşüm sayısı, CRO gibi işimize yarayacak verileri toplayabiliriz.

3- Search console ile son 3 ayda organik trafik alan sayfaları listeleyelim. Analytics ile 3 aylık veri aldığımız için birbirleri ile örtüşmeleri için aynı zaman aralığındaki verileri alıyorum. Bu sayfaların aldığı tıkları, gösterimleri, ortalama pozisyonu ve TO gibi verileri  toplayabiliriz.

4- Ahrefs ile; yukarıda Screaming, Analytics ve SC verilerinde kesişen tüm URL’lerin değerlerini listeleyelim. Bunun için Ahrefs’in Batch analysis aracını kullanabiliriz. Böylelikle, sayfaların aldığı backlink sayısını, kaç kelimede görünürlük elde ettiğini, toplam trafikleri gibi verileri toplayabiliriz.

5- Moz ile tüm sayfaların Page authority değerlerini listeleyebiliriz. Burada Moz yerine alternatif araçların puanlama yaptığı başka değerler de kullanılabilir (Majestic vs.)

6- Son olarak sayfalarımız sosyal ağlardaki görünürlüğünü listeleyelim. Bunun için Sharedcount aracını kullanabiliriz. Bu araç ile tüm sayfaların Facebook, Pinterest vs. sosyal ağlarda kaç kez paylaşıldığı verisini toplayabiliriz.

6 farklı araçtan topladığımız tüm verileri tek tabloda birleştirdiğimizde elimizde aşağıdaki gibi bir tablo oluşuyor.

(Büyütmek için görsele tıklayabilirsiniz)

İpucu: Büyük sitelerde (e-ticaret olduğunu düşünelim) verileri tek tablo yerine kategorilere ayırarak tabloları çoğaltmak verileri daha kolay okuyup anlamlandırmamıza yarayabilir.

İpucu 2: Büyük verileri Excel’de birleştirmek için VLOOKUP formülünü araştırabilirsiniz.

İpucu 3: Verileri Excel formülleri yerine ileri seviyeye taşıyıp Python ile SEO analiz etmek için ZEO’nun makalesini inceleyebilirsiniz. 

 

 

Şimdi de en zevkli kısma geçelim, topladığımız bu verileri nasıl anlamlandırabiliriz? 

Bu verilerden teknik, içerik ve backlink için birçok yeni geliştirme çıkartabiliriz. Bu tarafta hayal gücünü zorlayarak sağlıklı filtrelemeler yaparak yeni stratejiler geliştirebiliriz.

Birkaç örnek vererek yol açmış olayım;

  1. Organik trafiği fazla olan ve hemen çıkma oranı yüksek olan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfaların içerikleri kullanıcıların sorgularını cevaplıyor mu? Kullanıcı niyetini karşılıyor mu? Bu tarafta içeriği geliştirmek, zenginleştirmek için yeni stratejiler geliştirebiliriz.
  2. Organik trafiği fazla olan ve pagespeed zayıf olan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfaların pagespeed değerlerini iyileştirmek için çalışmalar yapabiliriz.
  3. Ortalama konumu 5-15 arasında olan fakat hiç backlinki olmayan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfalar hiç backlinke sahip olmadan bu sıralamalarda ise backlink tarafta çalışmalar yürüterek görünürlüğü artırmak için çalışmalar yapabiliriz.
  4. İlk 3 pozisyonda sıralanan ve tıklama oranı düşük olan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfaların tıklama oranlarını iyileştirmek için title, desc veya yapısal veri tarafta geliştirmeler yapabiliriz.
  5. Sosyal ağlarda fazla paylaşılmış olmasına rağmen organik taraftan hiç trafik almayan sayfaları listelebiliriz. Bu sayfalar kullanıcılar tarafından beğenilmesine rağmen organik trafik almıyor ise sayfa alakasız anahtar kelimeleri hedefliyor olabilir. Bu sayfalar için içerik tarafta yeni geliştirmeler yapabiliriz.
  6. Dönüşüm oranı yüksek olan fakat organik trafiği düşük olan aynı zamanda backlink değeri düşük sayfaları listeleyebiliriz. CRO’yu etkileyecek bu sayfalar için yeni geliştirmeler yapabiliriz.
  7. Bu tabloya Adwords verilerini de ekleyerek, CRO yüksek fakat organik trafiği düşük olan sayfaları listeleyebiliriz. Daha fazla organik trafik alabilmek için yeni geliştirmeler yapabiliriz.

Bu şekilde çok sayıda metriği aynı anda filtreleyerek hayal gücümüzü zorlayabiliriz.

Son olarak yukarıda görsellerle anlattığım Excel dosyasını Sheets üzerinden paylaşıyorum. İncelemek isteyen veya kullanmak isteyen buradan ulaşabilir.

 

Yorumunu paylaşabilirsin

İsim

E-mail