Понимание контент-стратегии ваших конкурентов имеет решающее значение, независимо от того, проводите ли вы комплексную SEO-кампанию или сосредоточены на семантическом SEO.

Я разработал бесплатный скрипт Python для анализа частоты публикаций ваших конкурентов. Он использует данные карты сайта, чтобы определить, как часто ваши конкуренты публикуют новые или обновляют существующие фрагменты контента.

Это понимание имеет решающее значение, поскольку Google учитывает скорость вашей публикации при оценке вашего тематического авторитета. Этот удобный инструмент исключает догадки при планировании контента, предоставляя подход, основанный на данных.

Определение правильного количества контента имеет решающее значение для успеха SEO, и этот скрипт поможет вам усовершенствовать свою стратегию на основе данных. Вот как.

Почему понимание практики публикации контента ваших конкурентов имеет семантическое значение SEO

Давайте начнем с краткого разъяснения того, почему важна скорость публикации. После этого я покажу вам практическое использование этого скрипта.

Скорость контента

Эта концепция проста: регулярная публикация релевантного высококачественного контента по определенной теме дает Google понять, что сайт является актуальным и авторитетным источником в этой области.

Понимание скорости контента необходимо для любого веб-сайта, стремящегося зарекомендовать себя как авторитет в своей области.

Нахождение микрокарманов контента для повышения тематического авторитета

Как мы уже говорили ранее, тематический авторитет – понятие относительное.

Google использует передовые методы машинного обучения, чтобы:

Точно различайте, где заканчивается одна тема и начинается другая.

Определите границы связанных подтем.

После этого они смогут использовать эти границы, чтобы понять, какие сайты являются авторитетными в определенных темах.

Этот сложный процесс означает, что, используя такие методы, как графическое представление языка с помощью векторов, Google может распределять тематический авторитет среди сайтов по поднишам тем, а не только по широким тематикам.

Для создателя контента это означает, что вам легче завоевать авторитет в нишевых сегментах (например, «баскетбольные штрафные броски»), чем в широких областях, где вы конкурируете с авторитетными гигантами (например, «баскетбол»). Анализ карт сайта конкурентов может выявить пробелы в контенте и возможности в этих микронишах.

Позже я покажу, как использовать скрипт для фильтрации файлов Sitemap по определенным ключевым словам, определяя скорость контента в целевых областях.

Понимайте увеличивающийся разрыв между вами и вашими конкурентами

Понимание инвестиций в контент ваших конкурентов имеет решающее значение, выходя за рамки семантического SEO.

Если конкуренты вкладывают значительные средства в SEO и превосходят ваш сайт, это может стать эталоном усилий и ресурсов, которые могут вам понадобиться, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Самоанализ

Анализ карты сайта вашего сайта с помощью того же инструмента может оказаться полезным. Сопоставляя время публикаций с данными о трафике, вы можете выявить темы, в которых Google считает ваш сайт авторитетным. 

Исторически сложилось так, что отслеживание того, сколько времени требуется новому опубликованному контенту, чтобы начать ранжироваться в Google, осуществляется с помощью консоли поиска Google или таких инструментов, как Ahrefs.

Еще две вещи, которые можно сделать с помощью скрипта Python: 

Быстрый анализ трафика с помощью приведенного ниже скрипта Python h4>

Использование Google Colab или локальный запуск сценария Python позволяет объединить карту сайта и даты публикации с данными о трафике из таких инструментов, как Ahrefs.

Это может показать, какие недавно обновленные публикации набирают популярность, и направить вас к темам, которые находят отклик у вашей аудитории и поисковых систем.

Этот целенаправленный подход к разработке контента может значительно улучшить ваши усилия по SEO.

Определите страницы, которые давно не обновлялись

Каждый сильный сайт обновляет свои наиболее эффективные страницы, чтобы сделать их лучше для пользователей.

Одним из преимуществ анализа карты сайта является быстрое определение того, какие публикации имеют трафик, но не обновлялись в течение длительного времени.

Хотя этот список далеко не исчерпывающий, теперь, когда мы обобщили, почему важно понимать частоту публикаций, давайте начнем использовать этот скрипт Python.

Запуск скрипта Python

Чтобы получить доступ к сценарию, щелкните эту ссылку: Posting_Anaанализ.ipynb

Примечание. Для запуска сценариев в Google Colab не требуется никаких предварительных знаний Python или его пакетов, поскольку он предоставляет среду виртуальной машины для совместного использования и выполнения кода.

Шаг 1. Найдите и загрузите файлы Sitemap 

В этой демонстрации я буду использовать URL-адрес нашей компании.

Этот скрипт совместим с любой картой сайта XML, но для большинства веб-сайтов WordPress вы можете найти карту сайта, добавив «sitemap.xml» в конец URL-адреса.

Если это не помогло, я рекомендую использовать поиск по оператору сайта Google: 

сайт:example.comкарта сайта

Скорее всего, это покажет XML-карту сайта.

WordPress 

WordPress по умолчанию упорядочивает карты сайта по страницам и публикациям. Если на вашем сайте добавлены дополнительные категории, они также появятся в этом главном представлении.

Скопируйте и вставьте каждую карту сайта в список Python, заключая каждую запись в кавычки и разделяя их запятыми. Вы можете добавить столько файлов Sitemap, сколько необходимо для анализа.

Примечание. Крупные веб-сайты могут сжимать свои карты сайта в ZIP-файлы с расширением .tgz. Файлы Sitemap имеют ограничение в 50 000 URL-адресов. Анализ большого веб-сайта займет больше времени, поскольку вам придется вручную извлекать каждую карту сайта. Этот скрипт не предназначен для работы с такими сайтами.

Нажмите значок воспроизведения, чтобы выполнить код и сохранить файлы Sitemap в памяти для дальнейшей обработки. Мы вернемся к полю filter_term позже, поскольку это необязательный параметр для выборочного анализа.

Шаг 2. Загрузите данные о трафике Ahrefs (необязательно)

Этот необязательный шаг требует активной учетной записи Ahrefs. Это позволяет нам обогащать данные карты сайта информацией о трафике и ключевых словах с самым высоким рейтингом.

Для этого перейдите к своему домену в Ahrefs Site Explorer, а затем откройте раздел «Лучшие страницы».

Далее нажмите Экспорт.

Я настроил скрипт для работы с различными вариантами кодировки. Однако предпочтительно выбрать UTF-8.

Для продолжения щелкните значок запуска и загрузите недавно загруженный файл. Найдите поле для загрузки файла внизу страницы и загрузите его, если он у вас есть. Альтернативно вы можете пропустить этот шаг.

После загрузки файла скрипт обработает данные.

Обратите внимание: если вы анализируете файлы Sitemap нескольких конкурентов, вы можете добавить отчет о самых популярных страницах каждого конкурента в конец CSV-файла, который вы собираетесь загрузить.

Это позволит сценарию сопоставлять каждую карту сайта с соответствующими данными о трафике.

Шаг 3. Запустите скрипт

Если вы включили данные Ahrefs, ваш анализ уже должен быть завершен.

Однако, если вы пропустили этап загрузки данных, нажмите Отменить загрузку вместо загрузки файла при нажатии значка воспроизведения. Затем скрипт выполнит и представит ваш анализ.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More