Desconstruindo resultados do Google agrupados

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100% orgânico - uma coluna do Search Engine Land Minha sessão favorita no SMX avançada no mês passado foi “Give It Up”, a sessão onde painelistas compartilhado segredos pouco conhecidos. Eu sou um pouco tendencioso, uma vez que foi o painel falei diante. Mas ainda assim, como a última sessão de dois dias, ele realmente terminou a conferência com um estrondo. Para aqueles de vocês que não compareceu, houve uma moratória 30 dias sobre blogging / escrever sobre a sessão. Hoje marca o fim desse período de embargo, assim, sem mais delongas, aqui está o segredo:


Você provavelmente sabe que grupo Google irá dois resultados juntos quando ambos são do mesmo local, precedendo o segundo dos dois resultados recuadas abaixo da primeira. Digamos que, por causa do argumento, que um concorrente de vocês está na posição # 1 e # 2. Mas você sabia que a listagem classificado # 2 é mais provável que não, na verdade, nº 2, em vez algo entre # 3 e # 10? A segunda, resultado recuado poderia muito bem ter como “verdadeira” posição # 10. Se for esse o caso, a segunda lista é muito mais suscetível a ficar colidido sobre a página dois do Google SERPs. E se isso acontecer, seu concorrente vai de ter duas listagens na primeira página para ter apenas um. Agradável!

E você sabe como determinar a verdadeira posição de um resultado recuado (agrupados)? Basta acrescentar & num = 9 para o URL do Google SERP, para mostrar resultados 1-9 em vez de 1-10, e ver se a listagem recuado cai. Se não, rever & num = 9 a & num = 8. Continuar iteração para baixo até que a listagem recuado cai fora.

Vejamos um exemplo ...

Google tela de resultados de pesquisa para consulta ciência experimento

Uma busca no Google por “experimento científico” retorna um de nossos clientes (Netconcepts') na posição # 1, como evidenciado na imagem acima. Mas observe o concorrente em posições # 2 e # 3. Vamos dizer que queria tirar segunda lista que do concorrente (ie posição # 3). Primeiro, precisamos determinar o que a verdadeira classificação é dessa listagem recuado. Fazemos isso anexando & num = 9 para o Google URL, assim:

Captura de tela do mesmo conjunto de resultados de pesquisa do Google, desta vez truncado para 9 resultados

Hmm. Ambas as listagens ainda estão lá. Tempo para tentar & num = 8 em vez, assim:

Captura de tela do mesmo conjunto de resultados de pesquisa do Google, desta vez truncado para 8 resultados

Bingo! O resultado da pesquisa recuado se foi-relegado para a página 2. Isso deve significar que a verdadeira posição é 9, e não 3.

Armado com esta informação nova, eu em seguida, analisar quem está posicionado perto do topo da página 2 e decidir quem eu vou ajudar na página 1 para bater o concorrente. Neste caso, é um acéfalo que para dar um impulso à-nosso cliente também é na posição 12 (embora com uma página diferente):

Captura de tela da página 2 para a mesma consulta Google

Há um bônus extra aqui, desta nº 12 perfil, se torna na página 1, vai acabar ficando agrupados em # 2, bem debaixo do ranking # 1 do nosso cliente. Incluindo a frase “experimento científico” no Tag do título desta página é um primeiro passo óbvio para a esbarrar este anúncio na página 1.

Porque segundo a lista do concorrente tem 9 como sua verdadeira posição, eu precisaria para empurrar duas listagens da página 2 à página 1, a fim de chutar segunda lista do concorrente para a página 2. Considerando que, se fosse verdadeiramente # 10 em vez de # 9, teríamos só precisava empurrar um. Então, nós também precisará enviar alguns “suco” a um não concorrentes local, tais como a de nº 11. Fazemos isso simplesmente ligando a ele. É especialmente útil se houver um artigo da Wikipedia relevantes você pode empurrar para página 1, porque você pode exercer ligação interna super-poderosa da Wikipedia para dar-lhe o impulso (por exemplo, através de links a partir de categorias, páginas desambiguação, artigos relacionados).

Então, você tem isso: uma maneira de determinar a “verdadeira” ranking do Google de um resultado recuado (agrupados), e uma abordagem hipotética de fazer uso tático desta inteligência competitiva.

Stephan Spencer é fundador e presidente da Netconcepts, uma agência de web 12-year-old especializada em motor de pesquisa de comércio eletrônico otimizado. Ele escreve para várias publicações e blogs na pesquisa natural do Blog. A coluna orgânico de 100% aparece quintas-feiras no Search Engine Land.


As opiniões expressas neste artigo são as do autor convidado e não necessariamente Search Engine Land. Autores pessoal aqui.


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