Verifica del profilo backlink, analizzata passo dopo passo con dati fittizi

Leggere la tabella

Questo è tipico per un piccolo negozio i cui link provengono da directory, pagine di fornitori e alcuni articoli locali. Un pattern del genere è comune quando un negozio è elencato in directory e pagine di fornitori, poiché quelle schede tendono a ripetere il nome dell'attività. Il brand domina. Nulla qui sembra artificioso.

Il match esatto è al 4%, 24 righe su 600. Fermati. Quanti domini linkanti generano quelle 24 righe? Se un singolo forum di settore ne conta 20, la cifra reale è vicina a quattro domini, e quattro domini raccontano una storia molto diversa.

Supponiamo che le 600 righe provengano da 410 domini e che la quota di brand per dominio sia del 58%. Ora la domanda è se la quota di brand rimanga alta una volta che ogni dominio viene contato una sola volta, come risponde la colonna dei domini a colpo d'occhio. Ora conta per dominio. Vicino alla quota di righe, quindi nessun singolo sito sta distorcendo i dati.

Controlla le pagine. Un ultimo controllo: ordina le righe di match esatto per dominio linkante e leggi le pagine in cui si trovano. Cinque minuti di lettura battono un'ora di percentuali.

Cosa dice il confronto

Peer B è l'outlier, con il 14% di match esatto. La tabella non può dirlo. Sta classificando grazie a quello, o nonostante quello?

Tre dei quattro profili vivono tra il 3% e il 4% di match esatto, il che rende il nostro negozio ordinario. Il verdetto è noioso. La conclusione onesta è noiosa: nulla da correggere nel mix, e una ragione per guardare ai contenuti, alla velocità della pagina o ai link interni se le classificazioni sono in ritardo.

Cambia i numeri. Un altro esempio ipotetico finirebbe diversamente. Al 22% di match esatto su 600 righe senza nessun peer sopra il 5%, dovresti controllare le posizioni a pagamento, leggere la tabella di troubleshooting per escludere un errore di estrazione, e solo allora decidere cosa disavow o lasciare stare.

Esegui di nuovo lo stesso negozio il mese prossimo

Supponiamo che il negozio esegua la stessa estrazione il mese prossimo con le stesse regole di tagging. Mantieni il metodo fisso. La tabella si muoverà un po', e il movimento è la vera lezione. Leggi il cambiamento di ogni bucket prima di trarre una conclusione su di esso.

Una quota di brand che deriva

Supponiamo che le righe di brand aumentino dal 52% al 56% mentre gli URL nudi restano stabili. Controlla le righe cambiate. Potrebbe significare un nuovo elenco in una directory, o potrebbe significare che il tagger ha iniziato a contare una frase parziale come nome di brand. Controlla le righe cambiate prima di raccontare una storia su di esse.

Una deriva di pochi punti in un mese è rumore ordinario. Molti profili onesti si muovono di quella quantità tra gli snapshot semplicemente perché l'indice è stato aggiornato e sono apparse alcune nuove directory. La stessa deriva su tre snapshot consecutivi è un trend che richiede una spiegazione. I pattern richiedono diversi mesi.

Deriva del tagging che finge un aumento

La deriva del tagging può inventare un aumento da sola. Le regole derivano silenziosamente. Se una frase era match parziale in un mese e match esatto nel successivo, la quota esatta sale senza un singolo nuovo link. Tieni la regola scritta nel foglio e leggila prima di ogni esecuzione.

Ricalcola il mese vecchio con la nuova regola prima di confrontare i due. Solo allora la differenza dice qualcosa sul negozio. Stessa regola, per entrambi i mesi.

Scrivi ogni cambiamento di regola in un log con il suo mese. Senza quel log, la deriva sembra un trend nel negozio quando è realmente un cambiamento nel tagger. I log prevengono trend falsi.

Righe e domini che raccontano storie diverse

Immagina un rieseguito dove le 600 righe si trovano su soli 90 domini invece che 410. Un lettore che guarda solo la quota di righe definirebbe il profilo ordinario, ed è esattamente il tipo di conclusione che la colonna dei domini serve a testare. I domini raccontano la storia. La quota di righe di brand potrebbe ancora sembrare ordinaria, mentre il conteggio dei domini mostra un profilo concentrato. Un lettore che legge solo le righe perderebbe questo dettaglio.

Accanto, sempre. Stampa la quota di righe e la quota di domini fianco a fianco, così il divario è visibile a colpo d'occhio.

Rendi la routine. Tieni una seconda colonna per i domini in ogni esecuzione, così il confronto viene fatto ogni volta piuttosto che solo quando qualcuno lo chiede.

Scegliere i peer senza cherry-picking

I peer sono dove la maggior parte dei risultati di verifica del profilo backlink va storto. Sii rigoroso con loro. Tre siti che ammireresti farebbero sembrare il tuo negozio medio, e tre siti deboli lo farebbero sembrare forte. Scegli peer che classificano per gli stessi termini target oggi, e scrivi la scelta prima di estrarre qualsiasi cosa.

Mantieni la lista dei peer fissa

Una volta scelti i peer, registrali con i loro domini e la data dell'estrazione. Registrare la lista prima dell'estrazione ferma anche un lettore dallo scambiare silenziosamente un rivale più forte o più debole dopo aver visto i primi risultati. Cambiare la lista tra i mesi cambia la baseline, quindi il diff descriverebbe la lista invece del negozio. Scriverlo aiuta.

I drop-out necessitano di note. Se un peer viene rimosso, nota il perché e mantieni le sue righe vecchie. Questo mantiene la leggibilità della storia per la prossima persona che apre il foglio.

Perché un brand enorme è un cattivo metro di paragone

Un sito di notizie nazionale e un negozio di sei mesi hanno profili diversi per ragioni che non hanno nulla a che fare con gli anchor. La loro quota di brand sarà alta e la loro quota esatta bassa, e nessuno dei due numeri ti dice cosa cambiare. La grandezza da sola fuorvia.

Abbina la forma. Cerca peer le cui dimensioni e nicchia si assomiglino alle tue, anche se classificano un po' meno.

Un peer utile tende a condividere la nicchia, la lingua e l'età approssimativa del dominio, che è più di una semplice posizione di ranking condivisa. La nicchia è la cosa più importante.

Quanti peer sono sufficienti

Tre peer danno un intervallo utilizzabile. Tre sono sufficienti. Due ti danno una moneta al volo, e più di cinque iniziano a offuscare il quadro per un piccolo negozio. I nostri esempi usano tre o quattro, che corrispondono al runbook.

Decidi prima. Fissa il numero prima di estrarre, non dopo aver visto i risultati.

Se i peer non sono d'accordo tra loro, dillo nella scrittura e mostra la dispersione. Una dispersione ampia è un risultato, non un fallimento nel scegliere i giusti tre. Mostra la dispersione.

Letti errati comuni di una tabella del genere

Una piccola tabella invita a conclusioni rapide, e la maggior parte degli errori è facile da evitare. La tabella dà un quadro chiaro di un negozio, ma non consegna al lettore un verdetto, e dovrebbe essere letta come punto di partenza per le domande. Le tre qui sotto emergono ogni volta che qualcuno legge un profilo negozio per la prima volta. La maggior parte degli errori è evitabile.

Leggere il match esatto come un punteggio

Una quota esalta alta sembra un voto, tuttavia conta solo le righe che corrispondono a una frase. La formulazione non è qualità. Supponiamo che un negozio abbia il 14% di match esatto. Questo ti dice sulla formulazione, e non dice nulla sulla qualità o sulle pagine a cui punta la formulazione.

Tratta la quota esatta come una descrizione. Mettila accanto al conteggio dei domini prima di dire qualsiasi altra cosa. I domini danno contesto.

Chiedi come apparirebbe la stessa frase se il negozio l'avesse scritta apposta. I match esatti che provengono da persone che nominano un prodotto raccontano una storia diversa da quelli posizionati per riempire uno slot. L'intento si mostra nella formulazione.

Trattare un peer come la norma

Un peer può essere insolitamente forte o insolitamente debole, e un singolo confronto sceglierà volentieri l'uno o l'altro. Una tabella con un solo confronto è facile da leggere male, e una tabella con tre mostra se un risultato è tipico o un outlier. La media dei peer aiuta solo quando il gruppo è circa simile, quindi controlla prima quello. Un peer fuorvia.

Gli intervalli battono i singoli rivali. Un lettore che vede un intervallo di tre profili ha un quadro migliore di uno che vede un singolo rivale.

Etichettalo onestamente. Un singolo rivale è un case study, non un benchmark, e qualsiasi tabella dovrebbe etichettarlo in quel modo.

Dimenticare il bucket URL nudo

Gli URL nudi sono facili da saltare, perché sembrano rumore. Nell'esempio si trovano al 25%, un quarto del profilo, e dicono qualcosa su come le persone linkano a un indirizzo semplice. Non saltare mai quella riga.

Segnala quel bucket ogni volta. Saltarlo fa sembrare le altre quote più grandi di quanto siano.