Backlink-Profil-Check, durchgerechnet mit fiktiven Zahlen

Die Tabelle lesen

Das ist typisch für einen kleinen Shop, dessen Links von Verzeichnissen, Supplier-Seiten und einigen lokalen Artikeln stammen. Ein solches Muster ist häufig, wenn ein Shop in Verzeichnissen und Supplier-Seiten gelistet ist, da diese Einträge oft den Firmennamen wiederholen. Brand dominiert. Hier wirkt nichts künstlich.

Exact Match liegt bei 4 %, 24 Zeilen von 600. Halt. Wie viele Linking Domains produzieren diese 24? Wenn ein einzelnes Fachforum 20 davon ausmacht, liegt die echte Zahl eher bei vier Domains, und vier Domains sind eine ganz andere Geschichte.

Angenommen, die 600 Zeilen stammen von 410 Domains und der Brand-Anteil pro Domain beträgt 58 %. Nun ist die Frage, ob der Brand-Anteil hoch bleibt, wenn jede Domain nur einmal gezählt wird, was die Domain-Spalte auf einen Blick beantwortet. Zählen Sie nun nach Domains. Nahe am Zeilenanteil, also verzerrt keine einzelne Seite die Werte.

Prüfen Sie die Seiten. Eine letzte Prüfung: Sortieren Sie die Exact-Zeilen nach Linking Domain und lesen Sie die Seiten, auf denen sie stehen. Fünf Minuten Lesen schlagen eine Stunde Prozentwerte.

Was der Vergleich aussagt

Peer B ist der Ausreißer mit 14 % Exact Match. Die Tabelle kann das nicht sagen. Rankt es wegen dessen oder trotz dessen?

Drei von vier Profilen liegen zwischen 3 % und 4 % Exact Match, was unseren Shop gewöhnlich macht. Das Urteil ist langweilig. Die ehrliche Schlussfolgerung ist langweilig: Nichts an der Mischung ist zu beheben, und ein Grund, sich Content, Page Speed oder interne Links anzusehen, wenn die Rankings hinterherhinken.

Zahlen ändern. Ein anderes hypothetisches Szenario würde anders enden. Bei 22 % Exact Match auf 600 Zeilen, ohne Peer über 5 %, würden Sie nach bezahlten Platzierungen suchen, die Troubleshooting-Tabelle lesen, um einen Pull-Fehler auszuschließen, und erst dann entscheiden, was Sie disavowen oder in Ruhe lassen.

Den gleichen Shop nächsten Monat erneut durchlaufen

Angenommen, der Shop führt nächsten Monat denselben Pull mit denselben Tagging-Regeln durch. Halten Sie die Methode fest. Die Tabelle wird sich leicht verschieben, und die Verschiebung ist die eigentliche Lehre. Lesen Sie die Veränderung jedes Buckets, bevor Sie eine Schlussfolgerung darüber ziehen.

Ein driftender Brand-Anteil

Angenommen, die Brand-Zeilen steigen von 52 % auf 56 %, während Bare URLs gleich bleiben. Prüfen Sie die geänderten Zeilen. Das könnte auf eine neue Verzeichnisliste hindeuten oder darauf, dass der Tagger eine Partial Phrase als Brand Name zählt. Prüfen Sie die geänderten Zeilen, bevor Sie eine Geschichte darüber erzählen.

Ein Drift von wenigen Punkten in einem Monat ist gewöhnliches Rauschen. Viele ehrliche Profile bewegen sich in dieser Größenordnung zwischen Snapshots, einfach weil sich der Index aktualisiert hat und einige neue Verzeichnisse erschienen sind. Derselbe Drift über drei Snapshots hinweg ist ein Trend, der eine Erklärung braucht. Muster brauchen mehrere Monate.

Tagging-Drift, der einen Anstieg vorspiegelt

Tagging-Drift kann einen Anstieg allein erfinden. Regeln drifteten leise. Wenn eine Phrase im einen Monat Partial Match und im nächsten Exact Match war, steigt der Exact-Anteil, ohne dass ein einziger neuer Link entsteht. Halten Sie die Regel im Sheet fest und lesen Sie sie vor jedem Durchlauf.

Zählen Sie den alten Monat mit der neuen Regel erneut durch, bevor Sie die beiden vergleichen. Erst dann sagt die Differenz etwas über den Shop aus. Dieselbe Regel für beide Monate.

Schreiben Sie jede Regeländerung mit ihrem Monat in ein Log. Ohne dieses Log sieht der Drift aus wie ein Trend im Shop, wenn es eigentlich eine Änderung im Tagger ist. Logs verhindern falsche Trends.

Zeilen und Domains erzählen unterschiedliche Geschichten

Stellen Sie sich einen Repeat vor, bei dem die 600 Zeilen nur auf 90 Domains statt auf 410 sitzen. Ein Leser, der nur den Zeilenanteil betrachtet, würde das Profil als gewöhnlich bezeichnen, und genau diese Schlussfolgerung soll die Domain-Spalte testen. Die Domains erzählen die Geschichte. Der Zeilenanteil von Brand mag weiterhin gewöhnlich aussehen, während die Domain-Anzahl ein konzentriertes Profil zeigt. Ein Leser, der nur Zeilen liest, würde das verpassen.

Immer nebeneinander. Drucken Sie den Zeilenanteil und den Domain-Anteil nebeneinander aus, damit die Lücke auf einen Blick sichtbar ist.

Machen Sie es zur Routine. Halten Sie in jedem Durchlauf eine zweite Spalte für Domains bereit, damit der Vergleich jedes Mal stattfindet und nicht nur, wenn jemand danach fragt.

Peers auswählen, ohne Cherry-Picking

Peers sind dort, wo die meisten Backlink-Profil-Check-Ergebnisse schiefgehen. Seien Sie streng damit. Drei Seiten, die Sie bewundern, lassen Ihren Shop durchschnittlich aussehen, und drei schwache Seiten lassen ihn stark aussehen. Wählen Sie Peers, die heute für dieselben Target Terms ranken, und schreiben Sie die Auswahl fest, bevor Sie irgendetwas ziehen.

Die Peer-Liste festhalten

Sobald die Peers gewählt sind, notieren Sie sie mit ihren Domains und dem Datum des Pulls. Die Liste vor dem Pull festzuhalten, verhindert auch, dass ein Leser nach Sicht der ersten Ergebnisse leise einen stärkeren oder schwächeren Konkurrenten austauscht. Das Ändern der Liste zwischen den Monaten verändert die Basislinie, sodass der Diff die Liste beschreibt statt den Shop. Das Aufschreiben hilft.

Ausfälle brauchen Notizen. Wenn ein Peer ausfällt, notieren Sie den Grund und behalten Sie seine alten Zeilen. Das hält die Historie für die nächste Person, die das Sheet öffnet, lesbar.

Warum eine große Marke ein schlechter Maßstab ist

Eine nationale News-Seite und ein sechs Monate alter Shop haben aus Gründen, die mit Anchors nichts zu tun haben, unterschiedliche Profile. Ihr Brand-Anteil wird hoch und ihr Exact-Anteil niedrig sein, und keine der Zahlen sagt Ihnen, was Sie ändern sollen. Die Größe allein irreführt.

Die Form anpassen. Suchen Sie nach Peers, deren Größe und Nische Ihrer eigenen ähneln, auch wenn sie etwas niedriger ranken.

Ein nützlicher Peer teilt tendenziell die Nische, die Sprache und das grobe Alter der Domain, was mehr ist als eine gemeinsame Ranking-Position allein. Die Nische ist am wichtigsten.

Wie viele Peers sind genug

Drei Peers geben einen nutzbaren Bereich. Drei sind genug. Zwei geben Ihnen eine Münzwurf-Situation, und mehr als fünf verwischen das Bild für einen kleinen Shop. Unsere Beispiele verwenden drei oder vier, was dem Runbook entspricht.

Früh entscheiden. Fixieren Sie die Anzahl vor dem Pull, nicht nachdem Sie die Ergebnisse gesehen haben.

Wenn die Peers untereinander widersprüchlich sind, sagen Sie das im Write-up und zeigen Sie die Streuung. Eine breite Streuung ist ein Befund, kein Versagen, die richtigen drei zu wählen. Zeigen Sie die Streuung.

Häufige Fehlinterpretationen einer solchen Tabelle

Eine kleine Tabelle lädt zu schnellen Schlussfolgerungen ein, und die meisten falschen sind leicht zu vermeiden. Die Tabelle gibt ein klares Bild eines Shops, übergibt dem Leser aber kein Urteil und sollte als Ausgangspunkt für Fragen gelesen werden. Die drei unten genannten tauchen immer auf, wenn jemand ein Shop-Profil zum ersten Mal liest. Die meisten Fehler sind vermeidbar.

Exact Match als Wertung lesen

Ein hoher Exact-Anteil sieht wie eine Note aus, doch er zählt nur Zeilen, die mit einer Phrase übereinstimmen. Wortwahl ist keine Qualität. Angenommen, ein Shop hat 14 % Exact Match. Das sagt etwas über die Wortwahl aus, und nichts über die Qualität oder die Seiten, auf die die Wortwahl verweist.

Behandeln Sie den Exact-Anteil als Beschreibung. Legen Sie ihn neben die Domain-Anzahl, bevor Sie irgendetwas anderes sagen. Domains geben Kontext.

Fragen Sie, wie dieselbe Phrase aussehen würde, wenn der Shop sie absichtlich geschrieben hätte. Exact Matches, die von Menschen stammen, die ein Produkt benennen, erzählen eine andere Geschichte als solche, die platziert wurden, um einen Slot zu füllen. Die Intention zeigt sich in der Wortwahl.

Einen Peer als Norm behandeln

Ein Peer kann ungewöhnlich stark oder ungewöhnlich schwach sein, und ein einzelner Vergleich wird sich gerne für das eine oder andere entscheiden. Eine Tabelle mit nur einem Vergleich ist leicht falsch zu lesen, und eine Tabelle mit drei zeigt, ob ein Ergebnis typisch oder ein Ausreißer ist. Das Durchschnittsbilden der Peers hilft nur, wenn die Gruppe grob ähnlich ist, also prüfen Sie das zuerst. Ein Peer irreführt.

Bereiche schlagen einzelne Konkurrenten. Ein Leser, der einen Bereich von drei Profilen sieht, hat ein besseres Bild als einer, der einen einzelnen Konkurrenten sieht.

Bezeichnen Sie es ehrlich. Ein einzelner Konkurrent ist eine Case Study, kein Benchmark, und jede Tabelle sollte das so bezeichnen.

Den Bare-URL-Bucket vergessen

Bare URLs sind leicht zu überspringen, weil sie wie Rauschen aussehen. Im Beispiel liegen sie bei 25 %, einem Viertel des Profils, und sie sagen etwas darüber aus, wie Menschen auf eine reine Adresse verlinken. Lassen Sie diese Zeile niemals weg.

Melden Sie diesen Bucket jedes Mal. Das Weglassen lässt die anderen Anteile größer aussehen, als sie sind.