爆破成千上万的内容赢得内容营销的日子结束了。今天,在单一的时间内有更多的内容,而不是任何一个人都可以在一生中消耗。
以透视图示,这意味着每小时有86,400个WordPress帖子。在一天,嗯,那个数字的天文学。
现在,这些数字并不意味着内容营销不太有效。相反,他们打勾营销人员面临的难以让他们的目标受众。
然而,即使有这么多噪音2018年内容营销学院和营销人员的基准和趋势报告报告78%的B2B营销人员发现了与其内容营销努力取得的成功。他们的秘密是什么?
它是高质量的个性化的内容。
幸运的是,目标良好,以前比以往任何时候都更容易生产。您所需要的只是利用过去的客户数据营销人员只能梦想访问!
本文将详细介绍此数据的性质,并显示如何使用它成为即时主题专家并创建参与,成功的内容。您还将找到一封清单,以帮助您沿途。
在今天的内容营销人员中,有一个流行的短语 - 更少的是更多。
关键字填充的日子和无限的关键字变体,以引起搜索引擎的注意。质量规则。randbrain.,谷歌的初级算法由人工智能提供动力,继续使用各种指标来演变以确定SERP结果。
度量标准侧重于用户体验,如停留时间和点击率。这些是参与度的指标。使用它们来推广用户体验,您的内容和您的网站都将享有更高的SERP可见性。发布无关,垃圾或误导性内容,您将关闭用户和搜索引擎受到惩罚的风险。
满足用户的“搜索任务成就”目标的良好用户体验中心。搜索任务成就表示内容不足以让用户到您的网站。对于内容有价值,它必须解决您的搜索者的查询。你真的解决了搜索者问的问题吗?
例如,如果有人正在寻找“'''如何'下摆裙子,”他们想要一步一步说明如何下摆裙子。他们不希望着陆页将它们指导到迷你裙的最佳交易。
当您的内容可帮助用户完成搜索任务时,参与增加。很简单,你赢了,他们赢了。您还可以看到可衡量的福利,例如:
剩下的唯一挑战是理解用户想要完成的任务。幸运的是,现在有一种数据可以告诉你这一点。它不仅告诉你用户想要完成什么,还提供了无与伦比的细节和洞察力。
1923年,克劳德·c·霍普金斯写道科学广告。本书详细介绍了数据营销成功的重要性。
营销人员会从人口统计数据开始——年龄、职业、收入和其他统计数据。然后,伟大的营销人员会深入挖掘,寻求了解心理数据——买家的潜在动机和他们渴望什么。
这些类型的数据很好,因为它们有助于构建图片和角色。但这并不是理想的。内容营销人员仍然留下基于据信与目标受众相关的主题的战略。
今天这一切都改变了。内容营销人员可以访问数据暗示相关主题的数据!换句话说,当使用时,内容营销人员知道与目标受众有关的内容。
通过使用数据,内容营销人员对其客户的强大洞察力。有了它,他们确保其内容满足所需的搜索结果,以购买周期的不同阶段。
“如果你不能利用所有可用的相关数据,那么你就会错过一个巨大的增长机会。”
SEO数据向您揭示您的受众,用自己的话说。
通过SEO数据,营销人员不需要推断他们的观众想要什么。他们的观众告诉他们他们的确切挑战,问题和他们想要解决的问题。今天,随着语音搜索技术的爆炸,营销人员不仅仅是主题;他们知道他们的客户使用的确切词语。
这不是少量数据。
2016年,谷歌确认为搜索引擎土地它每年处理超过2万亿的搜索。每天平均到55亿次搜索。
换句话说,用户每天生成55亿条个个人数据,可供营销人员使用的数据。它与你有关吗?这取决于这个问题的答案......
7万多种寻找盐的方法?问题从“在哪里买海盐”到“喜马拉雅粉红盐福利”到“红盐”不一而足。
这些搜索中的每一个都是潜在客户来解决挑战的词语,回答问题,解决问题或学习新的东西。更重要的是,每个搜索都对某人意味着什么。
很简单,人们在线搜索所有内容。
对于营销人员来说,这意味着每个搜索都提供了可以用于构建内容的无价值数据,增强用户体验,提供更多个性化内容并与客户的更深层次连接。
2019年的搜索查询或关键词有所不同。
移动设备主导搜索创建更多瞬间或微动机搜索。移动也提示更多本地搜索。语音搜索也通过创建更长,会话查询来促进搜索的演变。
谷歌的RankBrain已经介绍了上下文和语义相关的主题。搜索不只是关于特定的搜索主题。现在,它向用户提供RankBrain认为与搜索主题相关的内容。
每种搜索查询都反映了一个不同的主题区域。他们还揭示了用户意图。知道这一点,内容营销人员可以看出他们的观众如何接近受试者,而不是试图预测它。通过这种知识,内容作家可以开发主题集群(及其相应的内容),以回答买家旅程的所有阶段的客户查询。
看看下面这个例子,Google更改的结果随着“s”的简单补充。查询“花”导致更信息内容,而查询“花”导致更多的事务效果。
重要的是,您网站上的内容与正确的用户意图匹配,以将用户参与转换或增加现场花费的时间。
搜索结果“花”。
“鲜花”的搜索结果。
“作为一个机构,内容融合有助于我们更有效地提出我们客户的新内容思路。它特别有助于将粒度内容优化对网站上的特定页面进行制作。“
通过SEO数据,内容营销人员可以远远超出主题和关键字。使用以下数据和洞察力,他们可以来到主题专家,并提供他们想要的确切内容。
竞争情报可以帮助内容营销人员确定内容差距和真正的竞争对手。当您分析竞争对手的链接简档或在页面优化技术时,内容营销人员会学到一个吨的适用于针对同一受众的其他网站的工作。
这种研究的一个特定方面侧重于内容差距 - 识别已经驱动到一个域的流量的查询,但不是另一个。
更高的搜索卷反映了对与搜索意图交谈的内容的更大需求 - 也可能是相关的内容!
创意可以来自不同的来源,例如:
语言可以为新想法带来巨大的挑战和机会。当您使用的语言不匹配客户的语言时,会发生主题摩擦。您可以说“有机搜索”,但您的观众说'SEO。'在这里,您有两种对观众重要的主题的内容机会。
内容创建应始终以全面的关键字研究开始。这是
坚强的基础让你成功。
创建数据驱动的内容并不困难。但它确实需要一个明确的过程。这是第一步 - 建立和定义过程。我们向客户推荐的过程看起来像这样:
我们定义如下:
分析:通过数据分析了解客户趋势,识别业务目标并建立与这些目标对齐的KPI。
这将确保您的努力产生符合业务优先级的营销结果。
监视器:曲目,观察和报告已发布的内容。
测试:尝试基于用户响应的新内容,以提升诸如使用A / B拆分测试的转换。
重复一遍:分析测试结果并再次进行。
“重复”步骤的重要性不能过度说明。它建立了效率。它增强了沟通。通过建立一个明确的过程,您将能够更灵活地响应不断变化的市场。
您开发的过程可能更详细地满足不同部门和利益攸关方的特定需求,其贡献对努力成功至关重要。
一旦你建立并定义了这个过程以及角色和责任,就是时候进行研究了。
首先,识别有价值的关键字。对于每个品牌,有丰富的潜在关键字您的受众用来搜索。有很多方法可以收集此数据。像研究网格这样的高级软件工具使得可以快速查找和识别相关的关键字。
接下来,是时候分组关键字了。使SEO数据有用的最佳方法是通过意图来对其进行排序。首先将搜索条件定义为导航,信息,商业和事务。
当你研究受众的意图时,研究竞争对手也是有意义的。找出你的用户使用的关键字排名最好的竞争对手。围绕这些关键词和/或主题展开内容思路。这将有助于你吸引注意力,吸引新客户进入你的渠道,激发行动并推动转化率。
通过收集的关键字数据,明确确定和竞争性关键词识别,现在是计划和创建主题的时候了。内容想法等工具可以提供帮助。您还可以使用电子表格来组织您的想法。这是如何开始的:
识别有价值的主题
基于搜索卷(需求),业务优先级(即产品推出,季节性相关性)和竞争差距和机遇优先考虑优先级。使用这些主题优先级来创建将捕获“低悬浮水果”的内容。
创建主题群集
特定主题的目标关键字您的业务拥有专业知识是内容差距。在单个页面或帖子中,而不是在这些关键字之后,在主题周围开发一系列相关的帖子。通过这种方法,您可以在有价值的关键词周围构建质量内容的核心,同时还构建专业知识并显示谷歌您的主题。
回答燃烧问题
有许多类型的问题。找出它们是什么,并构建相应的内容。典型的问题包括:
语音搜索查询。以“是什么......,”或“谁”开始的问题,或者“......”,常见于语音搜索。这些长尾关键字遵循自然语言模式通常具有特定于位置的意图。
如何查询。谷歌的一年在2017年的搜索中心围绕着“如何”查询。从“如何帮助难民”到“如何观看eclipse”的用户搜索,找到简单,清晰的说明。提供与您提供的任何“如何”查询的答案。
信息查询。特色片段或答案盒通常被视为“位置零”。这个地方的品牌被视为主题当局。像Seoclarity这样的平台可以帮助您找到您的网站对此的级别,也触发了特色片段。
确定这些机会领域并研究当前的特色片段。你能比当前的片段更好地回答查询吗?匹配关键字,编写更好的答案,并将内容与用户意图对齐。
Seoclarity研究了4000多万关键字,以了解特色片段的重要性。您可以看到包含答案框的查询数量的稳定增加,以近23%的查询。
然而,2019年2月,我们注意到频率巨大减少。我们将此归结为什么谷歌描述为一个重新引入特色片段。总之,谷歌表示,他们正在努力改进特色片段,因此我们预计此频率继续构建,因为它们完善了本节的准确性和乐于助引。
数据到2018年3月的Seoclarity研究网格基于40百万个关键词的样本量。
“人们也问......”
本节就出现在特色片段的正下方。谷歌为搜索者提供与原始查询相关的其他常见问题——以及快速回答这些问题的结果。像特色片段一样,确保内容是高质量的,并快速提供用户需要知道的所有信息。
在查看相同的4000万个搜索查询时,谷歌返回人们也提出约9%(或〜400万次)。
2017年7月至2018年3月基于2018年3月,人们的结果也从4000万次查询的样本询问Serp
来自Seoclarity的研究网格。
使用此检查表来收集数据以识别产生最大影响所需的内容。
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