Tài liệu 1 phân tích mới về SERPs của Google thông qua mức tìm kiếm và phân loại website pot

Trong nghiên cứu hiện nay, chúng tôi đã thu thập 50 kết quả tìm kiếm top đầu cho khoảng 15000 keyword từ Google, cùng với đó là hơn 50 các yếu tố khác nhau – bao gồm các liên kết, anchor

1 phân tích mới về SERPs của Google thông qua mức tìm kiếm và phân loại website

Bạn có nhận thấy bất kì sự thay đổi có hệ thống nào trong kết quả tìm kiếm của Google thông qua search volume (mức tìm kiếm) hoặc phân loại chủ đề hay không? Chúng tôi đã sử dụng 1 từ khóa mà được thiết lập ở mọi mức tìm kiếm và các ngành khác nhau để nắm bắt được thuật toán tìm kiếm của Google Và kết quả là chúng tôi không thể trả lời được câu hỏi đó bởi vì nó yêu cầu các dữ liệu phải được phân chia thành các nhóm khác nhau Trong bài post hôm nay, tôi sẽ nỗ lực hết sức đào sâu vào tất cả các dữ liệu với mong muốn có thể giải đáp được câu hỏi trên:

Cách tiếp cận của chúng tôi

Chúng tôi đã sử dụng 1 loạt dữ liệu từ nghiên cứu "2013 Ranking Factors’’ của chúng tôi Trong nghiên cứu hiện nay, chúng tôi đã thu thập 50 kết quả tìm kiếm top đầu cho

khoảng 15000 keyword từ Google, cùng với đó là hơn 50 các yếu tố khác nhau – bao gồm các liên kết, anchor text, các yếu

tố on-page, các tín hiệu xã hôi, cùng 1 số yếu tố khắc nữa

Sau đó, với mỗi yếu tố chúng tôi lại thực hiện tính toán mối tương quan Spearman giữa nó và vị trí tìm kiếm Dưới đây là hình ảnh minh họa sẽ giải thích cho mối tương quan này:

Click vào đây để xem ảnh gốc

Nhìn chung, 1 mức độ tương quan cao hơn sẽ đồng nghĩa rằng yếu tố đó sẽ liên quan chặt chẽ hơn với thứ hạng tìm kiếm Ngoài kết quả tìm kiếm và các yếu tố trên, chúng tôi còn lựa chọn các loại chủ đề từ AdWords (ví dụ ‘Home and Garden’’) và mức tìm kiếm local theo tháng Điều này sẽ giúp chúng tôi kiểm tra được mối tương quan ở từng phân đoạn khác nhau

Mức tìm kiếm

Chúng tôi đã tiến hàng phân mỗi từ khóa vào 1 trong 3 nhóm , tùy thuộc vào mức tìm kiếm local theo tháng từ AdWords: ít hơn 5000 tìm kiếm mỗi tháng, 5000-15000 tìm kiếm mỗi tháng và hơn 15000 tìm kiếm mỗi tháng Để bắt đầu khai thác dữ liệu, bạn cần xem bảng các thông số trong từng nhóm dưới đây:

Không quá ngạc nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng Page

Authority, Domain Authority, và exact match domain (EMD)

percentage(tỉ lệ kết quả mà có tên miền trùng với từ khóa tìm

kiếm) đều tỉ lệ thuân với mức tìm kiếm Điều này là bởi vì

các truy vấn với mức tìm kiếm cao hơn thì được chú ý bởi

các trang lớn hơn và có thẩm quyền hơn

Bây giờ thì 1 Page Authority với các truy vấn có mức tìm

kiếm cao hơn thì không nhất thiết đồng nghĩa rằng mối tương

quan với vị trị xếp hạng tìm kiếm sẽ lớn hơn Ví dụ, hãy xem

xét 2 trang SERPs gồm 2 kết quả, 1 trang với PA là 90, 92,

và 88 cho 3 vị trí đầu tiên, và trang còn lại với chỉ 3 giá trị là

30, 20 và 10, trang SERPs (SERP là viết tắt của cụm từ

Search Engine Results Page tạm dịch là trang kết quả của công cụ tìm kiếm Đây là trang Web mà các công cụ tìm

kiếm hiển thị kết quả tìm kiếm ứng với truy vấn từ khóa tìm kiếm của người dùng.) thứ nhất có giá trị PA cao hơn nhưng mức độ tương quan thấp hơn Để kiểm tra xem các yếu tố này ảnh hướng tới thứ tự tìm kiếm như thế nào, chúng tôi có thể tính toán mức độ tương quan Spearman trong mỗi nhóm:

Click vào đây để xem ảnh gốc

Với những người thích xem qua bảng hơn:

Click vào đây để xem ảnh gốc

Từ trái qua phải, bảng đã liệt kê ra các yếu tố liên quan tới liên kết (PA, DA, và Anchor Text), 1 yếu tố liên quan tới thương hiệu (lượng domain được truy cập trong 30 ngày gần đây trong Fresh Web Explorer), các yếu tố xã hội (số 1+ từ Google, số share Facebook, số lần tweet) và các yếu tố liên quan tới từ khóa (sử dụng từ khóa trên trang, trong tiêu đề) Hãy nhìn vào các dữ liệu dưới đây, bạn có thể thấy 1 số điều thú vị:

+ Mức tương quan tăng đáng kể cùng với mức tìm kiếm của các trang mà có các liên kết, thương hiêu, và các yếu tố

truyền thông đại chúng

+ Mức tương quan này cũng tăng theo các yếu tố liên quan tới từ khóa (sử dụng từ khóa on-page và trong tên domain)

Từ đây, chúng ta có thể rút ra 2 kết luận rằng

Thứ nhất: Các yếu tố trên có ảnh hưởng trực tiếp tới thứ

hạng cũng như tăng mức tìm kiếm Chúng tôi hy vọng có thể nhận thấy được sự khác biệt hơn nữa về các liên kết hoặc các thông số xã hội của những truy vấn có mức tìm kiếm cao so với những truy vấn có mức tìm kiếm thấp thông qua các SERPs Và 1 hệ quả tất yếu mà chúng ta cũng cần biết là các SERPs từ các truy vấn có mức tìm kiếm thấp hơn thì bị ảnh hưởng mạnh mẽ hơn bởi 1 số yếu tố mà đã không được hiển thị trong bảng: như sự trải nghiệm tích cự hay tiêu cực của người dùng

Thứ hai: Các thuật toán liên quan tới từ khóa của Google sẽ

được áp dụng như nhau trên cả các truy vấn có mức tìm kiếm thấp lẫn mức tìm kiếm cao Có nghĩa là: phương pháp của Google để xác định xem 1 trang nói về cài gì sẽ không bị phụ thuộc vào sự phổ biến của các truy vấn

Chúng tôi sẽ làm cho điều này cụ thể hơn qua 2 ví dụ và 2 SERPs khác nhau: 1 truy vấn với mức tìm kiếm cao ("cheap flights’’ với hơn 1 triệu tìm kiếm hàng tháng) và 1 với mức tìm kiếm thấp ("home good online" với dưới 500 tìm kiếm 1 tháng) Dưới đây là các kết quả top đầu cho mỗi tìm kiếm, cùng với PA và DA từ MozBar:

Google SERPs cho tìm kiếm "cheap flights"

Google SERPs cho tìm kiếm "home goods online"

Khi chúng ta nhập 1 truy vấn, đầu tiên Google sẽ xác đinh xem trang nào trong chỉ mục của nó có liên quan tới truy vấn

đó và xếp hạng chúng Một truy vấn mà phổ biến sẽ xuất hiện rất nhiều trang liên quan với các liên kết tới khác nhau, bởi vì những liên kết này đã được tối ưu hóa bởi các marketer

Trong trường hợp này, Google sẽ dùng rất nhiều yếu tố để xếp hạng các kết quả tìm kiếm Một trang liên quan với PA cao? Google có thể sẽ kiểm tra và cho nó vào top 10 Vậy còn với những trang mà ít xuất hiện trên Internet và có rất ít các liên kết tới thì sao? Google sẽ xếp hạng nó vào các truy vấn mà có mức tìm kiếm thấp Trong trường hợp mức tìm kiếm thấp này, các tín hiều về liên kết không rõ ràng nên Google phải dùng tới các yếu tố khác để xác định thứ hạng

Ví dụ trên không chỉ đơn giản hóa các thuật toán Google mà còn cung cấp cái nhìn trực quan về các dữ liệu trong nghiên cứu

Phân loại website

Chúng ta có thể lặp lại các phân tích trên với các phân loại

khác nhau từ Adwords Đầu tiên cũng là PA, DA và EMD:

Và đến mối tương quan Spearman

Click vào đây để xem ảnh gốc

Nhìn chung, xu hướng này cũng giống như xu hướng trên của mức tìm kiếm, với sự khác biệt lớn trong các mối tương quan

về liên kết, và sự khác biệt nhỏ trông mối tương quan về từ khóa Sự giải thích cho xu hướng này cũng giống như với mức tìm kiếm bên trên Các ngành công nghiệp với liên kết

và các mối tương quan xã hội lớn nhất –"Health’’ và

"Travel’’ và ‘’Tourism’’- có xu hướng sở hữu các truy vấn rộng mà được chú ý bởi rất nhiều website Mặt khác các

nhành công nghiệp ở cuối bảng -"Apparel," "Dining &

Nightlife," và "Retailers & General Merchandise" – lại có xu hướng sở hữu các truy vấn địa phương mà có liên quan tới các trang sản phẩm cụ thể và các trang nhỏ hơn

Lời khuyên

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá được xem 1 vài yếu tố xếp hạng thay đổi như thế nào qua mức tìm kiếm và phân loại từ khóa Các mức độ tương quan về liên kết và các thông số xã hội cũng tăng cùng với mức tìm kiếm Nhưng mối tương quan về từ khóa (sử dụng từ hóa on-page và trong tiêu đề) thì lại không như vậy Và chúng ta cũng đã thấy được sự xếp hạng giống nhau dù phân loại website theo các mức độ khác nhau về liên kết