7 Factores de clasificación de búsqueda analizados

Tómate una taza de café (o dos) y abróchate el cinturón de seguridad, porque estamos haciendo matemáticas hoy.

Otra vez.

Atrás arriba …

Un repaso rápido de la última vez: obtuve datos de 50 artículos orientados por palabra clave escritos en el blog de Brafton entre enero y junio de 2018.

Utilizamos una técnica para escribir estos artículos publicados anteriormente en Moz que generan resultados realmente impresionantes (estamos hablando más que duplicando nuestro tráfico orgánico en los últimos seis meses, pero lo veremos en otra publicación).

Volvimos a extraer estos datos … Solo actualicé y reevalué todos los datos manualmente, duplicando el conjunto de datos. No APIs. Mi cerebro es el queso suizo.

Queríamos ver cómo se desarrolla el contenido original recién escrito a lo largo del tiempo y qué factores pueden haber afectado ese rendimiento.

¿Por qué hacer esto de la manera difícil, amigo?

¿Por qué no solo obtiene cientos (o miles) de puntos de datos de los resultados de búsqueda para ampliar su conjunto de datos?, Podría estar pensando. ¡Se ha hecho con éxito unas cuantas veces!

Confía en mí, estaba pensando lo mismo mientras lloraba lágrimas en mi teclado.

La respuesta fue simple: quería hacer algo diferente de los estudios agregados masivos. Quería un nivel de control sobre tantas variables potencialmente influyentes como fuera posible.

Al utilizar nuestros propios datos, el estudio se benefició de:

– La misma Autoridad de Dominio raíz en todo el contenido.

– Similares perfiles de enlace de URL individuales (algunos se ríen de eso más adelante).- Fechas de publicación originales conocidas y sin esfuerzos de reoptimización o retoques.- Objetivos de palabras clave originales conocidas para cada blog (en lugar de adivinar).- Puntuaciones de calidad / profundidad de contenido conocidas y consistentes (MarketMuse).- Técnicas similares de escritura de contenido para segmentar palabras clave específicas para cada blog.

Nunca eliminará la posibilidad de malinterpretar la correlación como causación. Pero controlar algunas de las variables puede ayudar.

Como Rand dijo una vez en una pizarra el viernes, La correlación no implica causalidad (pero seguro que es una pista).

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