Das Verstehen der Daten von den Suchergebnisseiten (SERPs) ist für jeden Geschäftsinhaber oder SEO-Experten wichtig. Möchten Sie wissen, wie Ihre Website in den SERPs abschneidet? Möchten Sie wissen, wo Sie im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern stehen? Das manuelle Verfolgen von SERP-Daten kann ein zeitaufwändiger Prozess sein. Werfen wir einen Blick auf ein Proxy-Netzwerk, mit dem Sie innerhalb von Sekunden Informationen zur Leistung Ihrer Website sammeln können.
Transkript:
Hey, was geht? Willkommen bei Hack My Growth. Im heutigen Video werfen wir einen Blick auf einen neuen Web Scraper, der bei der Analyse von Suchergebnissen äußerst hilfreich sein kann. Wir haben vor kurzem damit begonnen, Bright-Datenein Proxy-Netzwerk sowie Web Scraper, die es uns ermöglichen, einige ziemlich coole Informationen zu erhalten, die bei der Planung einer Suchmarketing- oder SEO-Strategie hilfreich sind.
Als Erstes müssen wir uns die Suchergebnisse ansehen.
Wenn wir nach einem Begriff suchen, müssen wir immer einen Blick auf die Suchergebnisse. In diesem Fall möchte ich beispielsweise den Begriff „SERP-Analyse“ als Ziel verwenden. Als Erstes müssen wir uns die Suchergebnisse selbst ansehen. Ich verwende gerne viele Widgets, um die Suchergebnisse besser zu verstehen, aber ich muss auch immer nach unten scrollen, um zu verstehen, was vor sich geht. Wer wird eingestuft? Welche Art von Inhalten wird eingestuft? Warum werden sie eingestuft? Was sind die verschiedenen Elemente auf der Seite? Welche verwandten Suchanfragen finden wir auf dieser Seite? Dies kann einige Zeit dauern und ist ein wichtiger Schritt. Wir müssen uns also die Suchergebnisse ansehen, um sie zu verstehen.
Hilfreich ist aber auch, dass wir Informationen extrahieren und dann selbst verarbeiten können, um noch mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Und wir beginnen, sie mit anderen Daten zu verknüpfen, was zumindest in meinem Fall dabei hilft, eine Strategie zu entwickeln, die funktioniert.
Verwenden von Bright Data zur Interpretation von Suchergebnissen
Manchmal kann es ziemlich schwierig sein, die Daten aus den Suchergebnissen abzurufen, und hier können APIs hilfreich sein. Das Coole ist, dass Sie kein Programmierer sein müssen. Ich halte mich nicht für einen Programmierer. Ich halte mich für ganz passabel beim Kopieren und Einfügen.
Mithilfe von Bright Data können wir viele coole Daten aus den Suchergebnissen ziehen und sie mit anderen Daten überlagern. Das gibt uns tiefere Einblicke in die Suchergebnisse, sodass wir eine bessere Strategie planen können. Eröffnen Sie ein Konto, wenn Sie dieses Video verfolgen möchten. Wenn nicht, können Sie sich anschließend anmelden und es ausprobieren. Es ist ein vernünftiger Service, um die gewünschten Daten zu erhalten. Sie haben eine Kostenlose Testversion auch, also probieren Sie es aus.
Armaturenbrett
Wenn Sie in Ihrem Dashboard sind und damit herumspielen möchten, können Sie hier zum Kartensymbol gehen und darauf klicken. Dann sehen wir, dass ich hier eine SERP-API habe. Jetzt sehen Sie die Konfigurationseinstellungen und damit kann ich eine Reihe von Dingen verbinden. Ich kann mir aber auch den SERP-API-Spielplatz ansehen. Sie benötigen diesen Zugriff, um hier herumspielen zu können, da Sie Ihren eigenen Hostnamen haben werden.
SERP-API-Spielplatz
Wenn Sie zuerst den Playground ausprobieren möchten, um zu sehen, was Sie bauen können, klicken Sie unter der Registerkarte „Zugriffsparameter“ auf „SERP API Playground“. Jetzt nehme ich dieselbe Abfrage, die in die Google-Suche eingegeben wurde, „SERP-Analyse“, und füge sie hier ein. Es gibt eine Reihe verschiedener Einstellungen. Sie können die Suchergebnisse auswählen, die Sie sich ansehen möchten – Google, Bing, Yandex, Duck Duck Go. Ich ziele hauptsächlich auf Google ab, weil es der große Junge ist. Und dann können wir auswählen, ob wir Suche, Karten, Trends oder Bewertungen durchführen. Es gibt viele verschiedene Einstellungen, die Sie hier an- und abwählen können.
Ich arbeite in Python und schalte das immer auf Python um. Das Coole ist, dass ich mit dieser Abfrage auch die HTML- und JSON-Ausgabe sehen kann. Wenn ich auf „Suchen“ klicke, macht es seine coolen Sachen. Es gibt mir das eigentliche Python, das ich zum Aufrufen verwenden muss. Aber dann sehe ich die Ergebnisse unten und kann auf jedes dieser Elemente klicken und es wird für mich an der Seite angezeigt. Ich kann verschiedene Elemente sehen. Ich kann die Abschnitte „Nutzer fragen auch“ sehen und dort die Antworten sehen. Ich kann die Suchergebnisse organisch sehen. Ich kann sehen, dass diese Suchergebnisse einige Videos enthalten und ich kann die verwandten Suchanfragen sehen. Mit einem kurzen Aufruf habe ich eine Menge Daten erhalten.
Einige von Ihnen denken jetzt vielleicht: „Ich weiß nicht, was ich mit diesen JSON-LD-Daten anfangen soll, sie helfen mir nicht besonders weiter.“ Und es kann ein wenig verwirrend sein, aber in Wirklichkeit ist es ziemlich einfach, sie zu analysieren. Um es noch einfacher zu machen, habe ich ein CoLab-Notizbuch erstellt, in das Sie einfach Plug-and-Play einbinden können, sobald Sie Bright Data eingerichtet haben.
Ich wollte diese Abfrage besser verstehen. Wir haben die Abfrage in Google CoLab. Wir richten den API-Aufruf ein und dann sehen Sie die Google-Suchdaten. Das ist alles in JSON verschachtelt und es so zu sehen ist für uns nicht besonders hilfreich, aber wenn ich daraus einen Sinn machen und es zur Strategieplanung verwenden möchte, kann ich es aufschlüsseln.
SERP-Datenübersicht in Google CoLab
Als Erstes habe ich etwas namens SERP-Datenübersicht erstellt. Dies zeigt mir in einer einfachen Tabelle die von mir verwendete Suchmaschine, die Abfrage, wie viele Ergebnisse es für diesen Begriff gibt und ein paar andere Informationen wie die Sprache und den Seitentitel. Mich interessieren die organischen Ergebnisse. Sie sehen die Links (das sind alle Top 10 in der Reihenfolge), den Titel, die Beschreibung und alle Erweiterungen, die diese Seiten möglicherweise haben. Es gibt noch andere Informationen – Inline-Text oder eine Sternebewertung, einen Site-Link und es zeigt mir langsam einige der SERP-Funktionen.
Und dann kann ich mir die Rangfolge ansehen. Sie sehen die organische und die globale Rangfolge. Die globale Rangfolge ist die Rangfolge innerhalb aller Elemente auf der Seite. Dieser Link ist in den organischen Ergebnissen auf Platz eins, aber auf der Seite auf Platz sechs. Warum ist das so? Wenn wir zu den Suchergebnissen zurückkehren, sehen Sie das Featured Snippet und die vier „Nutzer fragen auch“-Fragen.
Das erste Ergebnis ist das sechste auf der Seite, was für uns sehr aufschlussreich ist. Dies ist ein sehr wettbewerbsintensives Suchergebnis, und alle Suchergebnisse werden aufgrund der verschiedenen Elemente auf der Seite nach unten verschoben.
Auch das hilft mir, zu erkennen: „Mann, wenn ich für diesen Begriff auf Platz eins stehe, bin ich auf Platz sechs.“ Wie viel Energie und Konzentration werde ich in diesen Begriff stecken, wenn ich ihn nicht durch Wettbewerbsfähigkeit erreichen kann? Ich fange jetzt an, Erkenntnisse zu gewinnen.
Was auch cool ist, ist, dass ich einige der anderen Dinge sehen kann, die ich anvisieren könnte, weil „Nutzer fragen auch“ über Position eins rangieren. Ich möchte diese Begriffe vielleicht ranken oder anvisieren. Was sind das für Fragen hier? Dann kann ich spezifische Inhalte erstellen, um auf diesen Positionen zu ranken. Sie sehen die Fragen, Antworten und Links, die wir für unsere Recherche verwenden können.
Wir können auch die verwandten Begriffe herausziehen. Wir können sagen: „Vielleicht ist dieser Begriff ein bisschen zu wettbewerbsintensiv, aber hier sind einige verwandte Begriffe, die ich vielleicht verfolgen könnte“, was auch cool ist. Jetzt führe ich eine Keyword-Recherche durch. Ich verstehe die Suchergebnisse ein bisschen besser und bekomme ein paar Ideen, welche Strategien ich verfolgen könnte.
Trendanalyse
Jetzt möchte ich auch ihre Trendanalyse verwenden. Oben auf der Seite sehen Sie, dass Trends eine der Optionen sind. Und ich kann dieselbe Abfrage eingeben, „SERP-Analyse“, und die Suche durchführen. Das Problem dabei ist, dass Sie weder HTML noch das Python-Skript sehen werden. Sie erhalten nur diese Roh-JSON-Daten. Und vieles davon ist verschachtelt, weil es hier viele verschiedene Datenstücke gibt. Und auch hier könnte die Verarbeitung etwas schwierig sein. Auch hier kann CoLab hilfreich sein.
Wir führen die Abfrage aus und ziehen alle Daten, und Sie denken vielleicht: „Das ergibt keinen Sinn.“ Und dann beginnen wir mit der Datenverarbeitung und können eine Zeitleiste erstellen. In den letzten 12 Monaten haben wir gesehen, dass „SERP-Analyse“ nach unten ging und dann wieder auftauchte. Es wird zunehmend danach gesucht. Seit dem 28. August ist ein Aufwärtstrend zu verzeichnen.
Wir können auch verwandte Schlüsselwörter aus der Trendanalyse ziehen. Ich kann Schlüsselwörter ziehen und sehen, wie wertvoll sie sind. Diese sind im Trend – „SERP-Analysetools“, „SERP-Analyse“, „Kostenlose Google SERP-Analyse“. All diese sind ein bisschen wichtiger als etwas wie „GPT-3-Tutorial“. Wieder bekomme ich mehr Schlüsselwortideen und einige leicht zu erreichende Ziele, die vielleicht nicht so beliebt sind wie der Zielbegriff, für die ich aber leichter ein Ranking erzielen kann.
Es ist schön, sich die zugehörigen Schlüsselwörter in einer Tabelle anzusehen, aber wir können sie auch mit Python visualisieren. Python ist hilfreich, weil wir sehen können, welche hervorstechen, und wir wissen, welche wichtiger und welche weniger wichtig sind.
Verwandte Themen
Wir können die verwandten Themen auch mithilfe der Bright Data SERP API abrufen, und für mich ist das vielleicht der beste Teil, wenn ich es mit dem kombiniere, was ich jetzt über die Suchergebnisse weiß.
Auch diese Daten können wir in eine Tabelle übertragen. Ich kann den Thementitel und auch den Typ sehen. Und wenn ich dann nach unten scrolle, habe ich einige verschiedene Diagramme erstellt und wir können einige Abfragen zu bestimmten Themen sehen, einige Abfragen zu Websites und einige Abfragen zu Softwaretypen. Wir beginnen, die hier beteiligten Entitäten besser zu verstehen, von denen wir wissen, dass sie wichtig sind. Wir haben in diesem Kanal über strukturierte Daten und andere Dinge gesprochen. Ich kann sehen, wie sie alle gruppiert sind. Je größer sie sind, desto beliebter sind sie, je kleiner sie sind, desto weniger beliebt sind sie. Ich kann mir ein Gesamtbild davon machen, was mit dem Suchergebnis passiert.
Erstellen eines HTML-Berichts
Das sind eine Menge Daten, die verarbeitet werden müssen, und wir möchten sie vielleicht mit jemandem teilen. Wir können einen HTML-Bericht erstellen, der all diese Informationen auch mit Hilfe von Python verwendet. Wir können den Code ausführen und die Analyse der SERP-Abfrage anzeigen. Wir sehen, wie die Suchergebnisse aussehen und all die coolen Daten. Wenn Sie nach unten scrollen, sehen Sie die verwandten Begriffe, die Trendanalyse der Abfrage, auf die wir abzielen, die verwandten Begriffe und die verwandten Themen. Jetzt kann ich diese Informationen nehmen und mir Strategien ansehen, um auf dieser Seite ein Ranking zu erzielen und zu verstehen, was in den Suchergebnissen vor sich geht.
Das ist eine supercoole API. Sie kostet zwar ein bisschen, aber es ist super günstig. Ich glaube, es sind 3 $ pro tausend Aufrufe, aber dann können Sie sich einloggen und die Suchergebnisse verstehen, weil sie sich so stark ändern. Die Suche ändert sich und die Suchergebnisse ändern sich. Dies wird Ihnen helfen, eine bessere Vorstellung von den Inhalten zu bekommen, die ein Ranking haben, einige der Fragen beantworten, warum die Inhalte ein Ranking haben, und einige der Dinge zeigen, die Sie tun müssen, um selbst bessere Ergebnisse zu erzielen.
Wenn Sie sich die Bright Data SERP API ansehen, lassen Sie es mich wissen und senden Sie mir eine E-Mail. Ich sende Ihnen dann eine Kopie dieser CoLab-Datei. Anschließend können Sie Ihre Daten eingeben und auch mit den Suchergebnissen Spaß haben.
Wenn Sie Fragen haben, kontaktieren Sie uns! Ich würde dieses Gespräch gerne mit Ihnen fortsetzen. Und bis zum nächsten Mal!
