Autor: Szymon Rozmus, SEO Specialist

Codziennie boty indeksujące Google skanują miliardy stron internetowych — w tym twoją i twoich digitalowych konkurentów. Gromadzą informacje o strukturze, treści i architekturze informacji, a decydując o pozycji witryny w SERP biorą pod uwagę setki zmiennych. Jakie czynniki zapewniają pozycję lidera w wynikach na konkretne zapytania użytkowników? Jak pogłębiona analiza dostępnych danych konkurencji oparta o machine learning pozwala uzyskać przewagę w budowaniu ruchu organicznego? Z pomocą przychodzi reverse engineering, czyli inżynieria odwrotna zaadaptowana pod SEO. Wyjaśniam, czym jest i jakie daje przewagi.

  • Czym jest inżynieria odwrotna w SEO?
  • Jakie przewagi daje? Dla kogo przeprowadzamy badanie?
  • Jak stosujemy reverse engineering? 
  • Podsumowanie

Świat dzieli się na ludzi, którzy wyznaczają trendy i tych, którzy za trendami podążają. Ci, którzy jako pierwsi wprowadzą oryginalne i skuteczne rozwiązania, mają szansę na wybicie się na tle innych — i dłuższe utrzymanie pozycji lidera. 

Taką samą zasadą kieruje się internet i szeroko rozumiana branża digital marketingu. Z tym że człowiek jest tylko częścią skomplikowanej układanki, a wiele obszarów zależy np. od systemów sztucznej inteligencji, na których opierają się wyniki wyszukiwania Google. Odważnie możemy stwierdzić, że Google jest najbardziej zaawansowaną wyszukiwarką świata, która coraz mocniej ewoluuje. Tym samym proces, który kryje się za osiągnięciem jak najwyższej pozycji, znany jako SEO (Search Engine Optimization) jest coraz bardziej zaawansowany. 

Niezależnie, czy chcesz poprawić widoczność dobrze prosperującego biznesu, czy zwiększyć konwersję jako lider niszy — ważne, jak ten cel osiągniesz i co da ci długofalową przewagę. Dlatego, przedstawiam ci proces inżynierii odwrotnej

 

Czym jest inżynieria odwrotna w SEO? 

Na pierwszy rzut oka wyszukiwarka Google, w prosty sposób zwraca odpowiedź na postawione pytanie. Zagłębiając się w temat, istnieją setki jeśli nie tysiące mniejszych i większych nisz — i drugie tyle czynników rankingowych — branych pod uwagę przez algorytmy Google. 

Czynniki te są często mocno zróżnicowane. Dla jednych branż czy grup produktów mniej istotna będzie metryka ilości znaków w nagłówkach na stronie www, z kolei inne grupy mogą być od niej silnie uzależnione — tym samym przy nieodpowiedniej ilości znaków serwis nie przebije się przez gąszcz konkurentów, którzy również próbują wypozycjonować się jak najlepiej. Dla niektórych serwisów czas ładowania będzie najistotniejszym faktorem, dla innych nieco mniej.  

Proces badania, które czynniki pozycjonujące są w danym obszarze, branży, czy kategorii produktów kluczowe, a co za tym idzie preferowane przez algorytmy Google, na podstawie zaawansowanej analizy konkurencji nazywamy inżynierią odwrotną.

Do badania wykorzystujemy autorską technologię data-driven SEO White Dog opartą o machine learning, która jest w stanie przetworzyć rozległe zasoby danych (big data). 

 

Jakie przewagi daje inżynieria odwrotna w SEO? Dla kogo przeprowadzamy badanie?

Dzięki badaniu inżynierii odwrotnej jesteśmy w stanie stawiać hipotezy dotyczące pozycji lidera w pozycjonowaniu organicznym i weryfikować je na podstawie twardych i niepodważalnych danych liczbowych

Badanie i dalsze analizy można przeprowadzić niezależnie od stopnia zaawansowania i świadomości procesów pozycjonowania się w wyszukiwarkach internetowych. Jednak im większa znajomość czynników rankingowych charakteryzuje badacza, tym więcej użytecznych insightów na temat konkurenta będzie w stanie wyznaczyć. 

Największą wartość z badania osiągną firmy, które oferują bardzo zbliżone produkty lub usługi kierowane na ten sam rynek. Z drugiej strony serwisy firmowe, które oferują różne produkty lub usługi szerokiego spektrum w różnych niszach, nadal mogą konkurować o wysoce zbliżone do siebie słowa kluczowe, dzięki którym zaspokajają potrzeby klientów. 

Wniosek nasuwa się sam i jest bardzo prosty, badanie można przeprowadzić dla każdej firmy, niezależnie od jej wielkości. Nie liczą się również lata obecności na rynku czy liczba bliskich i dalekich konkurentów online, gdyż nie zawsze bezpośredni konkurenci tworzą konkurencję wyników wyszukiwania. 

 

Jak stosujemy inżynierię odwrotną?

Przyjrzyjmy się kolejnym etapom badania inżynierii odwrotnej na podstawie case study Sporticos — serwisu, który prezentuje statystyki piłkarskie, a także najlepsze typy wyników spośród znalezionych w internecie. Celem współpracy było zwiększenie widoczności w wynikach wyszukiwania, ruchu i przychodów ze źródła organic. Analiza obejmowała m.in. weryfikację konkurencji dla przedstawionej listy fraz. Wzięliśmy pod uwagę anglojęzyczną wersję serwisu, a jako lokalizację — Wielką Brytanię.

Krok 1. Wyznaczamy grupę słów kluczowych

W celu przeprowadzenia badania reverse engineery skupiamy się na analizie węższej grupy słów kluczowych. Pozwala to na stworzenie różnego rodzaju permutacji słownych, które w późniejszym czasie wykorzystujemy, chociażby do ustalenia luk contentowych konkretnego serwisu względem konkurencji.

W Przypadku serwisu Sporticos zestaw fraz został zdefiniowany przez klienta. Obejmował on następujące typy zapytań:

  • Zespół A vs Zespół B
  • Zespół A v Zespół B
  • Zespół A vs Zespół B prediction
  • Zespół A v Zespół B live stream
  • Liga
  • Liga prediction

Krok 2. Weryfikujemy i testujemy zawartość topowych serwisów

Po wybraniu grupy słów kluczowych, które stanowią trzon naszej analizy, korzystając z narzędzi data-driven porównujemy konkurentów, weryfikujemy zawartość stron, by następnie postawić hipotezy. To właśnie ten etap pozwala nam określić czynniki, które determinują pozycję lidera w wyszukiwarkach. 

W wypadku Sporticos zbadaliśmy jak kształtowała się częstotliwość występowania poszczególnych serwisów w TOP30, TOP10 i TOP1. 

Dane pokazały nam, że Sporticos jest czołowym serwisem na zdefiniowane pozycje, a jedynym graczem, który go wyprzedza na rynku brytyjskim jest Sofascore. Konkurent był lepszy od naszego klienta w 2 na 3 przypadkach. Jednocześnie generował ok. 20 razy większy ruch z wyszukiwarki na rynku brytyjskim niż Sporticos. Postanowiliśmy ponownie przyjrzeć się frazom z naszego zestawienia.

Szczególnie interesujące okazały się dwie grupy fraz (jedna zawierająca słowo prediction a druga live stream). Analiza wskazała, że Sofascore rządzi niepodzielnie na frazy związane z live streamingiem a sporticos.com lideruje w przypadku fraz zawierających prediction. Pozwoliło nam to postawić odpowiednie hipotezy SEO.

Krok 3. Wyciągamy wnioski z testów, stawiamy hipotezy

Analiza data-driven rozległej ilości danych z Google, prowadzi do postawienia hipotez dotyczące przewag i słabych punktów pozycjonowania.  

Jaka była hipoteza w przypadku Sporticos? Frazy zawierające live stream są częściej wyszukiwane, a w dodatku mają większy potencjał biznesowy.

Zgodnie z naszą hipotezą współwystępowanie powiązanych słów kluczowych może pozytywnie wpłynąć na pozycje w wyszukiwarce na frazę główną. W związku z tym analizowaliśmy dla fraz zawierających live stream czy na stronie występowały też inne słowa kluczowe (watch, online, video, livestreaming, live, stream, streaming).

Wnioski? Dla czołowych pozycji występowanie tych słów kluczowych jest zdecydowanie częstsze. W przypadku Sporticosa było ich znacząco mniej.

Krok 4. Tworzymy rekomendacje i zalecenia optymalizacyjne

Po przejściu przez kroki analiz, stawiania hipotez i wniosków przechodzimy do rekomendacji SEO. Dzięki analizie data-driven są one bardzo precyzyjne i pozwalają na optymalizację wyłącznie kluczowych czynników wpływających na pozycję strony. 

Na podstawie analiz stworzyliśmy zestaw rekomendacji optymalizujących Sporticos pod frazy zawierające live stream, m.in.:

  • dodanie słowa stream [wcześniej występowało jedynie słowo live] to tagu Title,
  • dodanie frazy live stream na końcu breadcrumbs w wersji desktop,
  • zmiana anchor textu w linku kierującym do zbiorczej strony przedstawiającej zestawienie transmisji z danego dnia z TV na Live streams,
  • uspójnienie treści opisującej propozycję live streamingu na stronie meczu dla wielu lokalizacji.

Rezultaty po wprowadzeniu rekomendacji z badania przekroczyły nasze oczekiwania. Wpłynęły nie tylko na samą pozycję w wyszukiwarce, ale też na konwersję — współczynnik konwersji wzrósł 70% w ciągu miesiąca.
Szczegóły opisaliśmy w case study Sporticos.

Podsumowanie 

Za monopolem Google stoi przede wszystkim bazujący na sztucznej inteligencji zaawansowany algorytm. Stale udoskonalany, coraz lepiej zna sieć i coraz doskonalej operuje różnymi językami z całego świata. Tym samym istnieją setki zmiennych, które bierze pod uwagę przy ustalaniu pozycji podstron dla konkretnego zapytania. 

Czy lepszym rozwiązaniem, aby uzyskać wysoką pozycję strony w Google będzie kilka linków wysokiej jakości, czy może kilkadziesiąt stron o średniej jakości? Czy warto przebudowywać cały serwis, czy wystarczy go zoptymalizować biorąc pod uwagę kilka fraz kluczowych? Na to i więcej pytań odpowie nam analiza inżynierii odwrotnej czynników rankingowych onsite i offsite dla każdego z wyników. A dodatkowo odpowiednia weryfikacja postawionych hipotez w zderzeniu z przekrojem zebranych danych. 

A jeśli chcesz, żeby podejście data-driven SEO przeniosło twój biznes na wyższy poziom — porozmawiajmy.