Por um bom tempo, as classificações de palavras-chave foram uma parte essencial de qualquer campanha de SEO. Em muitos casos, eram uma métrica principal usada para avaliar o desempenho.

Voltando cinco ou seis anos no tempo, tínhamos muito mais informações sobre as palavras-chave que os usuários estavam procurando para acessar nosso conteúdo da Web. Todas essas informações estavam disponíveis de forma transparente no Google Analytics, e você podia obter estimativas de volume de pesquisa relativamente precisas na ferramenta de palavras-chave do Google.

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A primeira grande atualização que alterou isso foi a mudança do Google para a pesquisa criptografada e a temida aparição do "não fornecido" no Google Analytics.

Isso criou um efeito cascata em muitos provedores de software de SEO que tornou muitas de suas ferramentas menos eficazes, ou pelo menos mais difíceis, para medir o impacto proveniente da pesquisa orgânica em um nível granular.

Em seguida, e mais recentemente, foi a decisão do Google de mover a estimativa de volume de pesquisa dentro de sua ferramenta Planejador de palavras-chave para mostrar estimativas em intervalos amplos. Em vez de saber que uma palavra-chave estava sendo pesquisada 1.400 vezes por mês, somos informados que ela é pesquisada entre 1 a 10 mil vezes por mês. Isso não ajuda muito.

Essas mudanças forçaram os profissionais de marketing a adaptar sua estratégia de pesquisa para se concentrar menos em palavras-chave individuais e mudar para uma estratégia de conteúdo centrado no tópico, especialmente para o conteúdo que fica no topo do funil.

As classificações de palavras-chave são imprecisas

Uma das principais críticas aos dados de classificação de palavras-chave é o fato de que são, em grande parte, imprecisos. Muitos líderes de mercado e até mesmo provedores de software de dados de rastreamento de classificação admitiram ser esse o caso.

Os motivos por trás disso podem ser divididos em três grandes grupos:

  1. Personalização.
  2. Dispositivo.
  3. Localização.

Personalização

Na época do lançamento do Google+, o setor de SEO estava falando muito sobre a personalização na pesquisa. Mesmo após o fim do Google+, a personalização continuou sendo algo a se levar muito em consideração.

Pontos de bônus se você se lembrar dos snippets de autoria (por volta de 2012).

Em última análise, o Google fornece resultados personalizados a um usuário com base em seu histórico de pesquisa. Isso significa que, se eu fosse pesquisar algo como "carros elétricos" e estivesse navegando anteriormente no site da Tesla, seria possível que o Google ajustasse as classificações dos resultados da pesquisa para mostrar a Tesla no topo.

Esse não seria o caso de alguém que não tivesse visitado o site da Tesla anteriormente, o que dificulta muito determinar qual site realmente ocupa o primeiro lugar (porque pode ser diferente de uma pessoa para outra).

Dispositivo e localização

Embora a personalização desempenhe um papel na ambiguidade das classificações de palavras-chave, isso não é nada comparado ao papel dos fatores de consulta implícitos, como dispositivo e local.

Um dos principais avanços do Google nas pesquisas nos últimos cinco anos foi sua capacidade de levar em consideração aspectos de uma consulta de pesquisa que não são explicitamente declarados. Para exemplificar o que acabei de dizer, vamos fazer uma consulta como "restaurantes de Boston".

Voltando para 2010, uma pesquisa por "restaurantes de Boston" produziria uma lista de sites relativamente genéricos que falam sobre restaurantes de Boston ou que são de restaurantes.

Avançando para 2018, uma simples pesquisa por "restaurantes de Boston" dará ao Google muito mais informações do que antes. Eles podem ver de qual dispositivo você pesquisou, onde você está localizado enquanto pesquisa, mesmo se estiver atualmente em movimento.

Digamos que você tenha pesquisado em um iPhone e esteja andando pelo centro de Boston às 11h30. Veja como essa consulta seria na verdade para o Google:

"Quais restaurantes estão abertos para almoço atualmente a uma curta distância da minha localização atual no centro de Boston, MA?"

Eles reuniram todas essas informações sem que o indivíduo precisasse digitá-las. Como resultado, podem adaptar completamente os resultados da pesquisa à situação atual desses usuários individuais.

Então, responder à pergunta de quem ocupa a primeira classificação para "restaurantes de Boston" vira uma tarefa ainda mais complexa.

As classificações de palavras-chave são direcionais na melhor das hipóteses

Classificações fortes de palavras-chave nem sempre equivalem a altos volumes de tráfego orgânico, muito menos a melhorias na receita. Como mencionei no começo, perdemos muita visibilidade nas métricas de volume de pesquisa, o que dificulta muito estimar com precisão a quantidade de tráfego que você pode obter com uma palavra-chave individual. Considere a mudança na aparência da página de resultados do mecanismo de pesquisa (por exemplo, o aumento generalizado dos snippets em destaque) e isso se torna uma tarefa ainda mais assustadora.

Se as classificações de palavras-chave forem o seu norte, você poderá estar viajando na direção completamente errada.

Quando sua obsessão for simplesmente onde cada página está controlando em relação a uma meta de classificação, provavelmente você perderá uma infinidade de outros valores que seu conteúdo está trazendo. Por exemplo, e se você tiver criado algum conteúdo com o objetivo principal de gerar links de retorno ou tráfego social, mas ele não for necessariamente projetado para se classificar por si mesmo (por exemplo, um relatório de pesquisa)? O uso de classificações de palavras-chave como fator determinante de sucesso pode avaliar o conteúdo de maneira completamente imprecisa.

Medindo o desempenho no nível do agrupamento de tópicos

Para combater muitos dos problemas que mencionei acima, mudamos a maneira como medimos o conteúdo na HubSpot. Nos últimos anos, demos um passo para trás na análise do desempenho do conteúdo página por página e passamos a observar o desempenho do conteúdo no nível do agrupamento de tópicos.

O tráfego de pesquisa orgânica e as conversões são nossas principais metas de pesquisa. Por isso, quando agrupamos nosso conteúdo para tentar obter visibilidade das pesquisas relacionadas a um determinado tópico, analisamos o desempenho coletivo desses grupos de páginas da Web em contraste com o desempenho das páginas individuais.

Esse modelo de análise nos ajuda a explicar as metas variáveis de cada parte individual do conteúdo. Além disso, a execução dessa análise em escala nos informa quais tópicos tendem a gerar mais crescimento de tráfego em comparação a outros e quais tópicos tendem a converter o tráfego com uma taxa mais alta.

Essas informações tendem a fornecer insights muito mais claros para a equipe sobre qual deve ser seu foco a seguir, sem obsessão pelas classificações de palavras-chave individuais.

Ainda há espaço para as classificações de palavras-chave?

Apesar de tudo o que eu disse acima, não estou realmente dizendo que as classificações de palavras-chave morreram (já posso ver os tweets prontos para serem disparados contra mim!). Os dados de palavras-chave podem ser úteis para investigar problemas de SEO que ocorrem em seu site e também para investigar a intenção por trás de determinados tipos de pesquisas.

Dito isso, a nova versão do Google Search Console, que foi lançada recentemente, deve fornecer praticamente tudo o que você precisa aqui.

Mais do que tudo, como profissional de marketing, você precisa estar ciente de que os dados relacionados a palavras-chave que você está vendo não são 100% precisos. Consequentemente, essa nunca deve ser sua principal meta de desempenho.

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Originalmente publicado 06/12/2018 08:00:00, atualizado