Jak založit firemní blog | 5. díl | Tipy a rady pro rozvoj obsahu – analýza klíčových slov

Klíčová slova jsme okrajově zmínili již v předchozím díle, a to v souvislosti s tvorbou názvu blogových kategorií. Využití klíčových slov je však mnohem širší a jejich správná aplikace tvoří jeden ze základních aspektů efektivní optimalizace webu pro vyhledávače. A o tom všem si povíme v následujících řádcích.

Nepřehlédněte! Nezapomeňte si přečíst také předchozí díly našeho seriálu! V tom dnešním zmíníme následující:

• Co to je analýza klíčových slov?
• K čemu analýza klíčových slov slouží?
• Postup tvorby analýzy klíčových slov
  • Sběr dat
  • Data mining
  • Tvorba klasifikačního schématu
  • Klasifikace vyhledávacích dotazů
  • Tvorba výstupu

Co to je analýza klíčových slov?

V prvé řadě je potřeba si ujasnit, co to vůbec ona klíčová slova jsou. Klíčová slova jsou slova či slovní spojení, která uživatelé internetu zadávají do vyhledávačů, aby se dostali k hledanému obsahu. Následně se jim ve výsledcích vyhledávání zobrazí ty webové stránky, jež dané fráze obsahují. Z toho jasně vyplývá, jaký význam pro vás klíčová slova mají – jsou podkladem pro optimalizaci obsahu na tato slova, aby se k vašemu webu uživatelé snadno a rychle dostali.

Mohlo by vás zajímat! 

• Jak lidé vyhledávají na internetu?
• Průzkum chování uživatelů v Google SERPu

Analýza klíčových slov je pak dokument, jenž obsahuje jednak relevantní klíčová slova, a jednak informace týkající se jejich:

• hledanosti, tzn. průměrnou měsíční hledanost v konkrétním vyhledávači (v našich podmínkách se jedná především o Google a Seznam),
• segmentace, tzn. zařazení těchto slov do kategorií či témat, 
• konkurenčnosti, která udává, kolik stránek se daným tématem již zabývá,
• priorit přisuzujících každému klíčovému slovu určitou váhu, a další analytické a statické informace. 

K čemu analýza klíčových slov slouží?

Jak jsme již uvedli, klíčová slova jsou nezbytná pro optimalizaci obsahu, aby byl vidět ve výsledcích vyhledávání. Tento účel je však poněkud obecný, proto si uvedeme několik dalších, více specifických, které se hodí právě k tvorbě a rozvoji blogu; jedná se především o následující:

• tvorba architektury webu prostřednictvím kategorií a subkategorií; na základě segmentace klíčových slov, jež je jedním z výstupů analýzy, lze zjistit, jaké kategorie by bylo vhodné na webu /blogu mít, 
• tvorba obsahové strategie, a to je to, co vás v případě blogu zajímá snad nejvíc; analýzou klíčových slov získáte okruhy témat, která uživatelé zajímají a která vyhledávají; takto jim zodpovíte případné dotazy či pomůžete s řešením určitého problému, 
• identifikace vyhledávacích frází v řeči vašich zákazníků; tím, že se běžně pohybujete ve svém oboru, znáte již dobře terminologii s ním související; návštěvníci však nemusí být natolik zběhlí a hledají požadovaný obsah pod jinými frázemi, než jaké byste použili vy,
• zajištění podkladů pro tvorbu metadat, tzn. návrhy, jaká slova umístit do titulků, nadpisů či popisků, 

• identifikace odkazových příležitostí napomáhajících k efektivnímu linkbuildingu; a
• další účely, jako jsou nastavení filtrů pro jednotlivé kategorie, stanovení optimalizačních priorit aj.

Máte k analýze klíčových slov další dotazy? Podávejte se do naší FAQ sekce týkající se této problematiky. Zajímají-li vás specifika linkbuildingu, přečtěte si také náš starší článek: „Kvalitní zpětné odkazy: Jak a kde je získávat?“

Postup tvorby analýzy klíčových slov

Detailní postup tvorby analýzy klíčových slov je téma na samostatný článek, proto si uvedeme pouze jakýsi „nástin“, v jehož závěru vás odkážeme na relevantní a podrobnější zdroje.

Proces tvorby analýzy klíčových slov lze shrnout do pěti kroků:

1. Sběr dat

Výchozím krokem pro úspěšnou tvorbu analýzy klíčových slov je sběr podkladových dat, tedy souboru všech relevantních dotazů, jež by mohli potenciální návštěvníci zadat do vyhledávačů. Způsob sběru se liší dle toho, zda se jedná o vznikající projekt či stávající web.

V případě nově vznikajícího projektu můžete klíčová slova vymýšlet sami, kdy se zamyslíte nad tím, jak lidé asi hledají, z našeptávačů, z konkurenčních webů a případně z diskusí, kdy se dozvíte, jak o daném tématu lidé přemýšlejí a diskutují. 

• Přečtěte si také! Informační vůně a hledání na webu 

U projektů stávajících je situace podstatně jednodušší, neboť lze využít různé analytické nástroje, jako jsou například:

• Google Analytics, 
• Google Search Console,
• Google Ads, 
• Sklik,
• Marketing Miner, 
• Collabim,
• Ahrefs a další.

Výstupem sběru dat by měla být tabulka o jednom sloupci, do kterého se pod sebe vloží všechny nalezené dotazy, k nimž poté přibudou další údaje (viz krok 2).

• Mohlo by vás zajímat! Co nám SEO nástroje neřeknou a my musíme dopovědět

2. Data mining

V dalším kroku přichází na řadu data mining, tedy získání podkladových metrik o dotazech (konkurenčnost, měsíční hledanost aj.); než však k jejich získávání přikročíte, je potřeba sesbírané dotazy pročistit, tzn. odstranit nerelevantní a duplicitní dotazy a sjednotit ty, které sice říkají to samé, ale liší se diakritikou, skloňováním, číslem (jednotné, množné) či pořadím slov.

Máme-li data očištěná, můžeme začít dohledávat ony metriky. K tomu nejlépe poslouží některý z výše uvedených nástrojů, nejčastěji se jedná o Marketing Miner a Collabim. 

3. Tvorba klasifikačního schématu

Analyzované dotazy z tabulky je následně nutno utřídit do kategorií. Postupovat můžete například tak, že si v Excelu dotazy seřadíte dle četnosti jejich výskytu, a z těch s největší četností utvořit kategorie. Dalším možným postupem je využití nástroje ke generování tzv. wordcloudu, který vyjadřuje četnost výskytu dotazů v přehledné vizuální podobě. 

Výstup v podobě wordcloudu

Tvorba jednotlivých kategorií, resp. klasifikačního schématu, je však velice individuální. Záleží jednak na vybraném oboru, na tom, čím konkrétně se v rámci oboru zabýváte, a v neposlední řadě na vašich preferencích.

Někdy výše uvedený postup s četnostmi využít nelze, a je potřeba, abyste si kategorie utvořili sami dle vlastního uvážení. Budete se muset na dotazy dívat tak dlouho, dokud v nich kategorie prostě neuvidíte, stejně jako uvedl český marketingový guru Marek Prokop ve svém populárním článku o klasifikační analýze klíčových slov. 

4. Klasifikace vyhledávacích dotazů

Po vytvoření klasifikačního schématu nezbývá nic jiného než dotazy zařadit do příslušných kategorií. V praxi to neznamená nic jiného, než si do tabulky přidat další sloupec (případně sloupce, rozhodnete-li se jít v třídění více do hloubky) s názvem „kategorie“.

5. Tvorba výstupu

Konkrétní podoba výstupu se samozřejmě také projekt od projektu liší a velmi záleží na cíli, pro nějž jste analýzu klíčových slov tvořili. I přesto lze uvést několik tipů a rad, jak by mohl finální výsledek vypadat.

• Přečtěte si také! Kterak bezpečně dokončit analýzu klíčových slov a nezbláznit se z toho

Za účelem co největší přehlednosti je vhodné výstup vizualizovat, nejlépe pomocí grafů. Nejčastěji se používá graf sloupcový (například pro zobrazení průměrné měsíční hledanosti jednotlivých dotazů) či graf koláčový (například pro vizualizaci poměru hledanosti jednotlivých kategorií). K vizualizaci postačí „starý dobrý“ Excel, případně další nástroje, jako jsou Datastudio, Google Spreadsheets, Microsoft PowerBI aj.

Nyní máte tabulku s relevantními a utříděnými daty a případně i několik grafů – co přesně v nich však hledat? Z připravených podkladů lze vyčíst několik zajímavostí, z nichž lze při následné optimalizaci stránek vycházet. Pojďme se na některé z nich podívat:

• Nepokryté dotazy: jedná se o dotazy, k nimž buď neexistuje vstupní stránka (tzv. landing page), nebo vyhledávač neindexuje daný obsah webu; v tomto případě by bylo vhodné vstupní stránku vytvořit, případně zjistit, proč odpovídající stránka není indexována.

Tip pro vás! Přečtěte si také, co by měla obsahovat správná landing page!

• Dotazy pokryté nerelevantní stránkou: v tomto případě se jedná o dotazy, které sice vstupní stránku přiřazenou mají, ale je třeba ověřit, zda skutečně odpovídá na dotaz zadaný uživatelem. K posouzení relevance stačí selský rozum. ?

Čtěte dále! Algoritmus BERT: Velký posun v porozumění přirozenému jazyku

• Dotazy s velkým potenciálem (tzv. „low hanging fruit“): dotazy s vysokou hledaností a současně s nízkou konkurencí. K jejich zjištění lze využít vzorce  , tzv. „opportunity score“ (skóre příležitosti). Čím je jeho hodnota vyšší, tím větší máte šanci zobrazit se na daný dotaz ve výsledcích vyhledávání. 

Mohlo by vás zajímat! O budoucnosti analýz klíčových slov jakožto důležitých obsahových indicií

A jak jsme slíbili již v úvodu, máme pro vás několik vybraných zdrojů, jež vám poskytnou podrobnější návod i s ukázkami výstupů. Stačí se podívat na jeden z našich předešlých článků „10 nejlepších článků o analýze klíčových slov“, kde naleznete relevantní zdroje jak v češtině, tak i ty zahraničních autorů. Tak vzhůru do studia a my se budeme opět těšit v dalším díle, v němž se dozvíte, jak na tvorbu těch nejlepších blogových příspěvků!

Přečtěte si také ostatní díly!

• Díl první: Co je to firemní blog a proč je dobré ho mít?
• Díl druhý: Technická stránka firemního blogu aneb Co je potřeba k jeho zprovoznění
• Díl třetí: Vizuální stránka blogu – šablona vs. grafika na míru
• Díl čtvrtý: Tipy na rozvoj blogového obsahu – jak na kategorie a tagy
• Díl šestý: Tipy a rady pro rozvoj obsahu - jak na co nejlepší blogové příspěvky