Optimización de motores de búsquedas a través de redes de texto

Tutorial de SEO: visualización de palabras clave para la optimización del motor de búsqueda

Nodus Lab


La visualización de redes de texto de los resultados de búsqueda de Google puede ser muy útil para las comprobaciones de optimización de motores de búsqueda (SEO). Los fragmentos de texto que los motores de búsqueda muestran en sus resultados de búsqueda se consideran los más relevantes para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, sería muy útil saber qué otras palabras contienen esos fragmentos, de modo que podamos crear contenido que sea más relevante tanto para Google como para la audiencia.

Demostraremos nuestro enfoque utilizando el ejemplo de este artículo sobre análisis de redes de texto y visualización de datos para la optimización de motores de búsqueda.

Paso 1: identificar las consultas de búsqueda relevantes: contexto de SEO

Queremos que este artículo sea leído por aquellos interesados ​​en SEO, análisis de redes de texto y visualización de datos. Entonces, el primer paso es comprender mejor lo que las personas realmente están buscando cuando buscan esos términos: el contexto. Una búsqueda rápida en la Herramienta de palabras clave de Google y la función de autosugestión de Google revela que las siguientes frases de búsqueda más destacadas se utilizan en este contexto:



en todos los casos, los usuarios están buscando
"Herramientas", "técnicas", "software" y "tutorial"

Por lo tanto, vemos que hay un gran interés para el software y los tutoriales relacionados con la optimización del motor de búsqueda, así como la visualización de datos.

Lo que significa que este artículo se escribirá específicamente para incluir esas palabras clave tanto en su título principal (etiquetas) como en todo el texto.

Paso 2: Análisis de red de texto de resultados de búsqueda de Google: visualización de datos de SEO

Ahora que sabemos lo que los usuarios realmente están buscando, necesitamos ver qué resultados de búsqueda ven realmente. Esto es importante por dos razones diferentes:

1. Los fragmentos de resultados de búsqueda contienen el texto que los motores de búsqueda consideran relevante para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, sabremos qué otras palabras clave debe incluir nuestro texto para aparecer en los resultados de búsqueda.
2. Al utilizar la visualización de la red de texto, identificaremos las lagunas, o las áreas vacías entre los grupos de palabras clave que tienden a coincidir en los fragmentos de texto. Estas lagunas nos mostrarán lo que falta en los resultados de búsqueda, de modo que podamos incluir esas partes faltantes en nuestro texto y asegurarnos de que aparezca en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google.

Usaremos la herramienta de visualización de red de texto InfraNodus para visualizar fragmentos de texto de diferentes resultados de búsqueda. Este instrumento nos mostrará un gráfico de las palabras que tienden a coincidir una al lado de la otra en los mismos fragmentos (de las primeras 5 páginas de resultados). También nos mostrará las palabras clave más relevantes que se utilizan con la consulta de búsqueda que estamos estudiando.

Usando la función "Importar" de InfraNodus creamos una visualización de red de texto de los siguientes términos de búsqueda:

"SEO de optimización de motores de búsqueda"



Los propios términos de búsqueda se excluyen del gráfico, por lo que podemos ver el contexto real en el que aparecen en los resultados de búsqueda.

Hay tres clústeres prominentes en este gráfico, lo que significa que esas palabras tienden a coincidir más a menudo juntas:

1. "mejorar", "visibilidad", "sitio web", "ranking"



2. "optimizar", "google", "rango"



3. "servicio", "marketing", "agencia"



Esto demuestra que los resultados de búsqueda de Google básicamente tienen 3 temas principales: mejorar la visibilidad de un sitio web, optimizar el rango del sitio web de Google y también propuestas de / para agencias de marketing.

Lo que significa que si queremos encajar bien en esa constelación con nuestro artículo, tenemos que hacer dos cosas.

Primero, debemos incluir todos esos términos en este artículo (especialmente en,, y otras etiquetas). Hicimos eso de manera automática porque hemos estado escribiendo sobre las palabras anteriores.

En segundo lugar, el gráfico muestra lo que los usuarios realmente encuentran. Necesitamos proponerles algo original, algo que aún no encuentran. Esto se puede hacer cerrando las brechas en el gráfico entre los clústeres de términos de búsqueda que identificamos.

Puede jugar con el gráfico usando la interfaz a continuación. Haga clic en el icono del gráfico de la esquina superior derecha para eliminar los fragmentos de texto, haga clic en los nodos del gráfico para ver en qué resultados de búsqueda aparecen y cómo se relacionan entre sí.

Paso 3: mejore la visibilidad y el ranking de Google de la página de su sitio web - escriba algo original

Es importante notar aquí que Google todavía tiene en cuenta cuántas páginas externas se vinculan a su página y esto afectará la clasificación. Sin embargo, las palabras clave, especialmente para los sitios web que ya tienen un alto rango, son muy importantes.

Ahora demostraremos cómo puede mejorar la visibilidad y clasificación de esta página

1. cerrar las brechas entre los diferentes clústeres de palabras clave que aparecen en el grafo y también
2. proponer algo nuevo (que nuestros competidores en los resultados de búsqueda no escriben).

El primer punto ya está algo completo porque este artículo contiene todos los posibles conglomerados de palabras (contextos) que ya aparecen en los resultados de búsqueda. No nos arriesgaremos a repetirlos una vez más para evitar penalizaciones por spam de Google.

En cambio, puede ser interesante mencionar algunas veces más algunos términos que los usuarios están buscando junto con "seo" y "optimización de motores de búsqueda", pero que realmente no aparecen en los resultados de búsqueda. Estos serán mencionados más adelante.

El segundo punto también se cumple por el hecho de que estamos escribiendo sobre un nuevo tema: la visualización de la red de texto de los resultados de búsqueda de Google, que no encontrará en ningún otro lado.

Es importante tener esto en cuenta cuando se crean textos optimizados para SEO: cerrar las brechas entre diferentes temas y agregar nuevos aumentará su clasificación en los motores de búsqueda.

Paso 4: InfraNodus como herramienta SEO - Software para visualización de red de texto

Hemos mostrado más arriba cómo la herramienta de visualización de red de texto InfraNodus se puede utilizar para los resultados de búsqueda de Google.

Cree una cuenta (obtenga un código de invitación de nosotros), haga clic en "Importar", elija "Búsqueda de Google", escriba su consulta de búsqueda, elija el nombre para el Contexto (la categoría / lista donde se guardan los resultados), elija el número de los fragmentos de resultados de búsqueda que desea ver en el gráfico (preferimos 50), haga clic en "Guardar" y visualice el gráfico.



También puede usar el análisis de red de texto para sus textos, para que pueda ver qué tan relevantes son para las consultas de búsqueda y los resultados de búsqueda en su tema. Para hacer eso, simplemente copie y pegue el texto en InfraNodus (o use la función de importación) y se visualizará como una red:



Si excluimos los términos como "búsqueda", "seo", "optimización" que deben figurar en este texto, vemos que las palabras clave como "resultado", "google" y "palabra clave" son las más destacadas. Tal vez los dos últimos están bien, pero el primero, "resultado", no fue prominente en las consultas de búsqueda y en la búsqueda ... err ... respuestas. Por lo tanto, tendría sentido revisar este artículo y eliminar esa palabra clave, por lo que no es tan prominente.

Paso 5: Salga de la burbuja del filtro: mejore el discurso en línea

Demostramos más arriba cómo se puede usar el análisis de red de texto para optimizar las páginas de sitios web para la búsqueda. El enfoque no es nuevo, sin embargo, esperamos que las herramientas y técnicas que proponemos sean útiles para cualquier persona interesada en SEO y visualización de datos.

Una cosa interesante de agregar es que la mayoría de las páginas en la web en realidad se crean con motores de búsqueda en mente, lo que significa que la mayoría de las veces vemos lo que esperamos encontrar. Por lo tanto, si le interesa darles a sus usuarios un poco de valor agregado y ayudarlos a salir de la burbuja de filtro de los motores de búsqueda, intente identificar los temas que serían novedosos para el discurso ya existente disponible en línea. Los gráficos de red de texto pueden ser muy útiles para eso y ofrecen una clara metáfora visual para la interacción digital.





PD
Después de dos días, este artículo ha estado en línea:

Cómo funciona el nuevo algoritmo de noticias en Facebook

Su audiencia manda - Cómo el algoritmo de noticias de Facebook realmente funciona

Andrew Hutchinson - Social Media Today



Hace poco asistí a una sesión de educación sobre el algoritmo de alimentación de noticias (News Feed) de Facebook, a cargo de un profesor de medios de comunicación social de la relativamente alta posición en el campo. La sesión sonaba muy bien - una idea de cómo funciona realmente el algoritmo de alimentación de noticias de Facebook, los "cómos" y "porqués" de lo que aparece en su Servicio de Noticias y qué marcas pueden aprender y poner en práctica con el fin de aumentar su alcance orgánico. Todo genial, todo interesante. Excepto, la información presentada estaba en gran medida equivocada.

Esta persona, que habla y presenta a un gran número de personas en los medios de comunicación las mejores prácticas sociales, se refirió a las estrategias que eran o fuera de fecha, mal informados o simplemente incorrecta, sin embargo les declaró como hechos totales. Y como otros asistentes entrecerró los ojos y asintió con la cabeza a lo largo, me sentí como de pie y decir "no, eso no está bien". Pero entonces eso sería suponer que tenía razón, y dado el secretismo en torno a las características específicas del algoritmo News Feed de Facebook y cómo funciona, tal vez yo estaba realmente mal. Tal vez lo que se presenta aquí fue la información correcta.

Con el fin de llegar al fondo del mismo, y aclarar para todos aquellos que buscan maximizar el rendimiento de su contenido de Facebook, hice algunas investigaciones en lo que se conoce acerca de News Feed algoritmo de Facebook y cómo se selecciona el contenido que se muestra a cada usuario. Y aunque no podemos saber cada factor específico que desempeña un papel en cómo el contenido se distribuye en la plataforma, hay un buen número de principios bien establecidos que indican claramente el camino para un mejor rendimiento.

Buscando Atención

En primer lugar, un poco de historia.

Cuando Facebook lanzó News Feed en 2006 fue un sistema de alimentación cronológico hecho y derecho de toda la actividad de sus conexiones.



¿Recuerda eso? Se ven los enlaces azules básicos, los comentarios en verde. El botón 'Me gusta' se introdujo un año más tarde, dando a Facebook su primera idea de lo que los usuarios estaban realmente interesados. A medida que Facebook se hizo más popular, y más gente comenzó a usar el servicio, el News Feed, lógicamente, empezó a ser más desordenado, por lo que Facebook comenzado a usar Likes - junto con otras medidas, como las acciones, los comentarios y los clics - como medida indicativa para mostrar a los usuarios el contenido probable que sean de mayor interés para ellos. Esto funcionó por un tiempo, pero había un par de problemas con este enfoque básico.

El primer problema fue que la gente hace clic en 'Me gusta' por diferentes razones - imágenes divertidas del gato estaban recibiendo un montón de gustos, y por lo tanto, las inundaciones de las noticias, mientras que el contenido más serio que la gente no estaba haciendo clic en 'Me gusta' en adelante, estaba siendo enterrado personas. Titulares estilo publicación para cebar el click se convirtieron en una táctica clave, ya que cosechaba un montón de Me Gusta y clics, empujándolos más alto en el News Feed - finalmente Facebook estaba en riesgo de perder su audiencia porque Feeds simplemente estaban siendo abarrotado de basura y no había manera, bajo ese sistema, por Facebook para filtrar y descubrir mejor, más información relevante para los usuarios. En 2013, Facebook reconoció que tenía un problema en este frente y trató de corregirlo con un nuevo algoritmo que descubrir "alto contenido de calidad ', la primera iteración del algoritmo de Noticias.

El segundo tema fue que Facebook se estaba convirtiendo en muy popular. Las personas fueron sumando más amigos y más dar Like a más páginas, lo que significa que era cada vez más competencia por la atención en el News Feed. Pero la gente sólo tiene tanto tiempo en el día para comprobar sus actualizaciones de Facebook - de acuerdo con Facebook, el usuario promedio de Facebook podría tener 1500 mensajes elegibles para aparecer en su News Feed en un día cualquiera, pero si la gente tiene más conexiones y le gusta, que número podría ser más como 15,000. Simplemente no es posible para los usuarios leer todos los envíos relevante sola, en función de su gráfica de conexión, cada día - El reto de Facebook con el algoritmo era crear un sistema que destapó el mejor contenido, más relevante para ofrecer a los usuarios la mejor experiencia posible con el fin para mantener a su público a volver.

"Si se pudiera valorar todo lo que pasó en la Tierra hoy en día que fue publicado en cualquier lugar por cualquiera de tus amigos, cualquiera de su familia, cualquier fuente de noticias, y luego recoger los 10 que fueron los más significativos para saber hoy, eso sería una muy cool servicio para que construyamos. Eso es realmente lo que aspiran a tener News Feed convertirse. "- Chris Cox, director de producto de Facebook (a la revista Time en julio de 2015)

Estos fueron los dos grandes retos que enfrentan Facebook en el desarrollo del algoritmo de Noticias. Y a pesar de las protestas de las marcas que fueron forzados a quedarse de brazos cruzados como su alcance orgánica disminuyó lentamente (y que son justamente molesto por Facebook para promover Likes como medio de llegar a la audiencia, a continuación, la reducción de su relevancia), los números muestran que el aprendizaje de la máquina de Facebook proceso de curación para el News Feed en realidad está trabajando. En su más reciente informe de ganancias, la red social informó que el compromiso era ahora hasta 46 minutos por día, en promedio, a través de Facebook, Instagram y Messenger, con cifras mensuales de usuarios activos que continúan aumentando.

Dentro de la máquina

Entonces, ¿cómo funciona el algoritmo de Facebook? Si bien la empresa es comprensible hermético sobre los detalles de los cálculos de noticias feeds - en gran parte porque está continuamente en evolución - los fundamentos han sido comunicadas por Facebook varias veces a lo largo de los años.

Ya en 2013, cuando Facebook presentó la primera versión del algoritmo News Feed, anotaron cuatro puntos clave de enfoque para las personas que crean contenido en la plataforma:

• Realiza tus mensajes oportunos y pertinentes
• Construir credibilidad y confianza con su público
• Pregúntese: "¿La gente compartir esto con sus amigos o lo recomendaría a otros?"
• Piense, "¿Sería mi público quiere ver esto en su Servidor de noticias?"

Esos principios básicos siguen siendo los fundamentos del News Feed - en una entrevista de 2014 con TechCrunch, Facebook News Feed Director de Gestión de Producto Will Cathcart esbozó una lista similar para los "determinantes más poderosos de si un mensaje se muestra en la alimentación ':

• ¿Qué tan popular (Me gustó, ha comentado, compartida, hace clic) son los mensajes más allá del puesto de creador con todo el mundo?
• ¿Cómo popular es este post con todo el mundo que ya lo ha visto?
• ¿Qué tan popular ha sido el post más allá del puesto de creador estado con el espectador?
• ¿El tipo de post (actualización de estado, foto, video, link) coincide con lo que los tipos han sido populares con el espectador en el pasado
• ¿Cómo tan recientemente ha sido publicado el post?

Esto condujo a la creación de consejos de esta ecuación, que es una descripción básica de cómo News Feed prioriza contenido:


(Imagen a través de TechCrunch)

Por supuesto, como se ha señalado, hay muchos más factores que éstas en el juego, pero en su forma más básica, esta es la lógica detrás de cómo Facebook muestra contenido a cada usuario. Pero el sistema está siempre siendo refinado.

Esas mejoras son sufragados por necesidad - más personas usando Facebook significa más contenido y más variables a tener en cuenta para garantizar la mejor experiencia de usuario posible para cada individuo. Para tener una idea de lo complejo que es la ecuación, echar un vistazo a la documentación detrás sistema de indexación grafo social de Facebook 'Unicorn'. Mientras Unicorn fue construido para alimentar grafos de motores de búsqueda de Facebook, la forma en que el sistema funciona más destacado cuántos factores pueden entrar en juego cuando se trata de descubrir el contenido más relevante para cada usuario - sobre todo si tenemos en cuenta que la relación gráfica típica de usuario de Facebook parece esta:



En la documentación del Unicorn, Facebook se refiere a los muchos "nodos", que significa gente y las cosas, y 'bordes', lo que representa una relación entre dos nodos.

"Aunque hay muchos miles de millones de nodos en el gráfico social, es muy escasa: un nodo típico tendrá menos de mil bordes de conectarlo a otros nodos. El usuario promedio tiene alrededor de 130 amigos. Las páginas más populares y las aplicaciones tienen decenas de millones de bordes, pero estas páginas representan una pequeña fracción del número total de entidades en la gráfica ".

Incluso sin una plena comprensión de las complejidades técnicas de dichas interconexiones, todavía se puede imaginar lo complejo algoritmo de Facebook tiene que ser para servir el contenido más relevante, y el número de posibles variantes tienen que ser tomadas en cuenta.

Es por esto que es casi imposible de explicar el alcance total de cómo funciona el algoritmo, y por qué Facebook en gran medida evita hacerlo. También les permite hacer cambios sin tener que preocuparse acerca de lo que han dicho anteriormente - si Facebook fuera a decir 'así es como funciona el sistema "y luego hacer un cambio que altera eso, las marcas que habían estructurado su estrategia de Facebook en torno a esa regla sería desfavorecidos (que es más o menos lo que pasó con 'Me gusta' previamente). Como tal, los principios básicos mencionados anteriormente siguen siendo la fuerza motriz y los elementos clave de los vendedores lógicamente deberían centrarse en. Las nuevas complejidades y refinamientos están trabajando para apoyar a estos fundamentos.

Evolución Constante

En línea con esto, Facebook siempre está tratando de perfeccionar y actualizar el algoritmo News Feed para servir mejor a sus usuarios y ofrecer una experiencia cada vez más relevante en la plataforma. La revista Time informó recientemente sobre cómo Facebook utiliza dos dispositivos primarios para ayudar a refinar y mejorar el algoritmo News Feed - un equipo de alrededor de 20 ingenieros y datos científicos que evalúan y evaluar los resultados de las pruebas y actualizaciones para determinar la mejor evolución del sistema, y un grupo de unos 700 revisores, llamado 'Grupo de Calidad de alimentación' de Facebook, que entregan bienes, la retroalimentación humana en sus resultados Noticias de alimentación, que luego ayudan al equipo de datos de tomar decisiones más informadas.

"... [los miembros del Grupo de Calidad de alimentación] escriben explicaciones párrafo larga de por qué les gusta o no les gusta a determinados puestos, que a menudo son revisados ​​en las reuniones semanales de los News Feed ingenieros. Facebook también realiza periódicamente encuestas en línea de una sola vez sobre Noticias Alimente la satisfacción y aporta en promedio de los usuarios de la calle para una demostración de las nuevas características en sus laboratorios de usabilidad ".

A través de este proceso, la combinación de los comentarios de la gente real y la mejora de aprendizaje automático, Facebook está siempre en movimiento el algoritmo News Feed adelante y descubrir las mejores prácticas nuevo sistema - es por eso que vemos tantos cambios y cambios a las reglas del algoritmo. Factores más nuevos como 'el tiempo dedicado a la lectura' son traídos como Facebook aprende de comportamiento de los usuarios - contenido que la gente haga clic en 'Me gusta' de antes de leer, por ejemplo, no se da tan alto de una clasificación como contenido que le ha gustado después de leer, porque si usted ' he tomado el tiempo para leer algo y luego le gustó, eso es un juicio más considerada de calidad que una respuesta instintiva a un titular. Estas mejoras son lógicos y probado a fondo, y Facebook ha ido a los esfuerzos para subrayar que la forma en que el sistema se pondera está totalmente determinada por las acciones y preferencias de cada individuo de los usuarios. La manera el algoritmo de Facebook define 'alta calidad' en este sentido es totalmente guiado por el usuario - si te gusta memes gato, pero los mensajes de odio de The New York Times, se le muestra más de lo primero.

"... Hay una línea que no podemos cruzar, que está decidiendo que una pieza específica de información - ya sea de noticias, política, religiosa, etc. - es algo que deberíamos estar promoviendo. Es sólo una pendiente muy, muy resbaladiza que creo que tenemos que ser muy cuidadosos de no ir hacia abajo. "- Adam Mosseri, Director de Gestión de Proyectos para el News Feed

Debido a esto, le toca a cada marca individual y de negocios para crear contenido que atrae a su público específico, y abastece a las necesidades de ese público.

Vale la pena señalar también, en la consideración de Facebook y cómo llegar a los destapa de sistemas y aspectos más destacados de contenido para los usuarios, que los usuarios de las acciones toman después de la exposición a su contenido son mucho más importantes que los de verlo en el primer lugar.

Esto fue señalado por Facebook experto en marketing Jon Loomer, quien señaló que aunque su alcance Page ha disminuido, eso no es realmente relevante - lo que es relevante es si su sitio web clics también han disminuido como resultado.

"Vamos a suponer por un momento que llegue realmente hizo soltar. Si todo compromiso se mantuvo saludable - incluyendo sitios web clics y conversiones - ¿qué significa que la caída en el alcance? Significaría que Facebook estaba mostrando su contenido a las personas con mayor probabilidad de participar favorable - que es lo que nosotros, como vendedores y usuarios querríamos ".

Puede que sólo sea que, como consecuencia de Facebook mejorar su algoritmo, que su alcance Página inevitablemente caer, debido a que su contenido está siendo mostrado a una audiencia más específica y enfocada en base a sus comportamientos. Lo cual no es necesariamente una mala cosa.

En total, lo más importante centrarse en el fin de maximizar el alcance de Facebook es contenido de calidad, según lo definido por la respuesta del público. El mayor compromiso, más interacción, más utilidad que puede proporcionar para su público, más probable es que van a querer ver más información de usted, que van a indicar a través de sus acciones de Facebook, ya sea aquellos directos (gustos, acciones, comentarios) o indirectos (tiempo de visión pasado). En ese sentido, los fundamentos básicos de contenido de Facebook siguen siendo los mismos como lo hicieron el día que el algoritmo de Noticias RSS se introdujo de nuevo en 2013:

• Realiza tus mensajes oportuna y pertinente
• Construir credibilidad y confianza con su público
• Pregúntese: "¿La gente compartir esto con sus amigos o lo recomendaría a otros?"
• Piense, "¿Sería mi público quiere ver esto en su Servidor de noticias?"

Tutorial de SEO: Visualización de palabra clave para la optimización de motor de búsqueda

Grafos para SEOs: mejorar la visibilidad de ranking de páginas web

Nodus Labs

   

Red Texto visualización de los resultados de búsqueda de Google puede ser muy útil para chequeos de optimización de motores de búsqueda (SEO). Los fragmentos de texto que los motores de búsqueda muestran en sus resultados de búsqueda son considerados como los más relevantes para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, sería muy útil saber qué otras palabras contienen esos fragmentos, para que podamos crear contenido que es más relevante, tanto para Google y para el público.

Vamos a demostrar nuestro enfoque utilizando el ejemplo de este artículo en el análisis de redes de texto y visualización de datos para la optimización de motores de búsqueda.

Paso 1: Identificar las pertinentes consultas de búsqueda - SEO Contexto

Queremos que este artículo sea leído por aquellos que están interesados ​​tanto en SEO, análisis de redes de texto y visualización de datos. Así que el primer paso es entender mejor lo que la gente está realmente buscando cuando están buscando esos términos - el contexto. Una búsqueda rápida en función auto sugerencia Google Palabras clave Herramienta y de Google revela las siguientes frases de búsqueda más importantes se utilizan en este contexto:



en todos los casos los usuarios están buscando
"Herramientas", "técnicas", "software" y "Tutorial"

Por lo tanto, vemos que hay un gran interés para el software y tutoriales relacionados con la optimización del Search Engine, así como la visualización de datos.

Lo que significa que este artículo será escrito específicamente para incluir las palabras clave tanto en su título principal (etiquetas) y destacó en todo el texto.

Paso 2: El texto de análisis de red de los resultados de Google - Visualización de Datos SEO

Ahora que sabemos lo que los usuarios están realmente buscando, tenemos que ver cuáles son los resultados de búsqueda que realmente ven. Esto es importante por dos razones diferentes:

1) Los fragmentos de los resultados de búsqueda contienen el texto que los motores de búsqueda consideran que son relevantes para la consulta de búsqueda. Por lo tanto, vamos a saber qué otras palabras clave de nuestro texto deben incluir a aparecer en los resultados de búsqueda.

2) El uso de la visualización de redes texto vamos a identificar los vacíos - o las zonas vacías entre los grupos de palabras clave que tienden a co-ocurrir en los fragmentos de texto. Estas brechas nos mostrarán lo que falta en los resultados de búsqueda, por lo que podemos incluir aquellas partes que faltan en nuestro texto y asegúrese de que aparece en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google.

Vamos a utilizar InfraNodus herramienta de visualización de la red de texto para visualizar fragmentos de texto de diferentes resultados de búsqueda. Este instrumento nos mostrará un gráfico de las palabras que tienden a co-ocurrir junto a la otra en los mismos fragmentos (de las 5 primeras páginas de resultados). También nos mostrará las palabras clave más relevantes que se utilizan con la consulta de búsqueda que estamos estudiando.

Uso de la función "Importar" de InfraNodus creamos una red de visualización de texto de los siguientes términos de búsqueda:

“search engine optimization seo”



Los propios términos de búsqueda son excluidos de la gráfica, por lo que podemos ver el contexto real en que aparecen en los resultados de búsqueda.

Hay tres grupos prominentes en este gráfico, lo que significa que esas palabras tienden a co-ocurrir más a menudo juntos:

1.  "mejorar", "visibilidad", "sitio", "ranking"



2. "optimizar", "google", "rango"



3. "servicio", "marketing", "agencia"



Esto demuestra que los resultados de búsqueda de Google, básicamente, tienen 3 temas principales: mejorar la visibilidad de un sitio web, optimización de rango de página web de Google, así como las proposiciones de / para agencias de marketing.

Lo que significa que si vamos a encajar muy bien en esa constelación con nuestro artículo, tenemos que hacer dos cosas.

En primer lugar, tenemos que incluir todos esos términos en este artículo (en especial en los, y otras etiquetas). Lo hicimos un poco de forma automática, ya que hemos estado escribiendo acerca de esas palabras anteriores.

En segundo lugar, el gráfico muestra lo que los usuarios realmente encontrar. Necesitamos proponerlos algo original, algo que no encuentran todavía. Esto se puede hacer, cerrando las brechas en el gráfico entre los grupos de términos de búsqueda que hemos identificado.

Usted puede jugar con el gráfico por sí mismo utilizando la interfaz de abajo. Haga clic en el icono gráfico superior esquina derecha para eliminar fragmentos de texto, haga clic en los nodos en el gráfico para ver qué resultados de búsqueda que aparecen y cómo se relacionan los unos a los otros.

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Paso 3: Mejorar la visibilidad y Google Ranking de Tus Páginas Web - Escribir algo original

Es importante notar aquí que Google tiene en cuenta el número de páginas externas enlace a su página y esto afectará el ranking. Sin embargo, las palabras clave, especialmente para los sitios web que ya tienen un alto rango, son muy importantes.

Ahora vamos a demostrar cómo se puede mejorar la visibilidad y la clasificación de esta página

1) cerrando las brechas entre los distintos grupos de palabras clave que aparecen en el gráfico y también
2) proponer algo nuevo (que nuestros competidores en los resultados de búsqueda no escriben sobre).

El primer punto es un tanto completa ya porque este artículo contiene todas las posibles agrupaciones de palabras (contextos) que aparecen en los resultados de búsqueda ya. No vamos a correr el riesgo de repetir una vez más para evitar pena de Google para enviar spam.

En cambio, puede ser interesante mencionar unas cuantas veces más algunos términos que los usuarios están buscando, junto con "seo" y "optimización del Search Engine", pero que no aparecen realmente en los resultados de búsqueda. Estos se mencionarán más adelante.

El segundo punto se cumple también por el hecho de que estamos escribiendo sobre un nuevo tema de visualización de la red de texto de los resultados de búsqueda de Google, que usted no encontrará en ningún otro lugar.

Es importante tener esto en cuenta al crear textos SEO optimizado: cerrando las brechas entre diferentes temas y traer otros nuevos aumentará sus rankings en los motores de búsqueda.

Paso 4: InfraNodus como herramienta SEO - Software para la visualización de la red del texto

Hemos demostrado anteriormente cómo InfraNodus herramienta de visualización de la red de texto se puede utilizar para obtener resultados de búsqueda de Google.

Crea una cuenta (obtener un código de invitación de nosotros), haga clic en "Importar", selecciona "Google Search", escriba su consulta de búsqueda, seleccione el nombre del contexto (la categoría / lista en donde se guardan los resultados), elija el número de los resultados de búsqueda de fragmentos que quieres ver en el gráfico (preferimos 50), haga clic en "Guardar" y visualizar el gráfico.



También puede utilizar el análisis de redes de texto para sus textos, de modo que usted puede ver su pertinencia con respecto a las consultas de búsqueda y resultados de búsqueda en su tema. Para ello, basta con copiar y pegar el texto en InfraNodus (o utilizar la función de importación) y se visualiza como una red:



Si excluimos a los términos como "buscar", "seo", "optimización" que tienen que estar en este texto, vemos que las palabras clave, como "número", "google" y "palabra clave" son los más destacados. Tal vez los dos últimos son bien, pero el primero de ellos, "número", no era prominente en las consultas de búsqueda y en la búsqueda ... err ... respuestas. Así que tendría sentido que pasar por este artículo y eliminar esa palabra clave, así que no es tan prominente.

Paso 5: Salir del filtro burbuja - Mejorar el Discurso Online

Hemos demostrado anteriormente cómo el análisis de redes de texto se puede utilizar para optimizar páginas web para la búsqueda. El enfoque no es nuevo, sin embargo esperamos que las herramientas y técnicas que propusimos serán de utilidad para todos aquellos interesados ​​en SEO y visualización de datos.

Una cosa interesante a añadir es que la mayoría de las páginas en la web son en realidad crean con motores de búsqueda en mente, lo que significa que más a menudo vemos lo que ya esperábamos encontrar. Por lo tanto, si usted está interesado en dar a sus usuarios un poco de un valor añadido y ayudarles a salir de la búsqueda de la burbuja filtro motor tratar de identificar los temas que serían novela al discurso disponibles en línea ya existente. Gráficos de redes de texto pueden ser muy útiles para que y que ofrecen una metáfora visual ordenada para la interacción digital.