7 facteurs de classement de recherche analysés: une étude de suivi

Prenez une tasse de café (ou deux) et attachez-vous, car nous faisons des calculs aujourd'hui.

Encore une fois.

Revenez en arrière …

Petit rappel de la dernière fois: j’ai extrait les données de 50 articles ciblés par mots clés écrits sur le blog de Brafton entre janvier et juin 2018.

Nous avons utilisé une technique d'écriture de ces articles publiés précédemment sur Moz qui génère des résultats vraiment impressionnants (nous parlons de plus que de doubler notre trafic organique au cours des six derniers mois, mais nous y arriverons dans une autre publication).

Nous avons encore extrait ces données… Seulement, j'ai mis à jour et rediffusé toutes les données manuellement, en doublant l'ensemble de données. Pas d'API. Mon cerveau est du fromage suisse.

Nous voulions voir comment le contenu original nouvellement écrit fonctionnait dans le temps et quels facteurs pouvaient avoir une incidence sur cette performance.

Pourquoi cela à la dure, mec?

«Pourquoi ne pas simplement extraire des centaines (ou des milliers!) De points de données des résultats de la recherche pour élargir votre jeu de données?», Vous pensez peut-être. Cela a été fait plusieurs fois avec succès!

Croyez-moi, je pensais la même chose en pleurant des larmes dans mon clavier.

La réponse était simple: je voulais faire quelque chose de différent des grandes études d'agrégats. Je voulais un niveau de contrôle sur autant de variables potentiellement influentes que possible.

En utilisant nos propres données, l'étude a bénéficié des avantages suivants:

• La même autorité de domaine racine pour tout le contenu.
• Profils de lien URL individuels similaires (certains en riront plus tard).
• Dates de publication d'origine connues et sans efforts de réoptimisation ni de bricolage.
• Cibles de mot clé d'origine connues pour chaque blog (plutôt que de deviner).
• Score de profondeur / qualité de contenu connu et cohérent (MarketMuse).
• Techniques similaires pour la rédaction de contenu permettant de cibler des mots clés spécifiques pour chaque blog.

Vous n'éliminerez jamais la possibilité d'une interprétation erronée de la corrélation en tant que causalité. Mais contrôler certaines variables peut aider.

Comme Rand l'a déjà dit dans un tableau blanc vendredi, " La corrélation n'implique pas de lien de causalité (mais il s'agit bien d'un indice) . "

Mise en garde:

Ce que nous avons gagné en contrôle, nous avons perdu en taille d'échantillon. Un échantillon de 96 est beaucoup moins utile que dix mille, ou cent mille. Examinez donc attentivement les données et faites preuve de discrétion lorsque vous considérez les facteurs de classement que vous jugez le plus vraisemblables.

Cette ressource peut aider à évaluer la confiance que vous devez accorder à chaque valeur de corrélation de Pearson. En règle générale, plus la relation est forte, plus la taille de l'échantillon doit être grande pour que les résultats soient fiables.

Alors, qu'avez-vous exactement fait ici?

Nous avons généré des indices sur ce qui pourrait influer sur la performance organique du contenu nouvellement créé. Ni plus ni moins. Mais ce sont en effet des indices intéressants et méritent peut-être une discussion ou des recherches plus poussées.

Qu'est-ce que vous n'avez pas fait?

Nous n’avons publié aucune généralisation générale concernant l’algorithme de Google. Ce message ne doit pas être lu comme un guide définitif de l’algorithme de Google. Vous ne devez pas non plus présumer que votre site présentera les mêmes corrélations.

Alors, que dois-je faire de ces données?

La meilleure façon de lire cet article est d'observer les corrélations potentielles que nous avons observées avec nos données et d'examiner la possibilité que ces corrélations s'appliquent ou non à votre contenu. et stratégie.

J'espère que cette étude adoptera une nouvelle approche pour étudier les URL individuelles et susciter un débat et une conversation constructifs.

Vos critiques constructives sont les bienvenues et, espérons-le, font avancer ces conversations!

La feuille de statistiques

Alors arrêtez de bavarder et montrez-moi la marchandise, vous dites? Très bien, commençons par notre feuille de statistiques, formatée comme une carte de baseball, car pourquoi pas ?:

* Remarque: seuls les blogs contenant des données de classement complètes ont été utilisés dans l'étude. Nous avons jeté des blogs avec des données manquantes plutôt que d'ajouter des nombres arbitraires.

Et comme toujours, voici le jeu de données d'origine si vous souhaitez reproduire mes résultats.

Alors maintenant, la partie que vous attendiez …

L’analyse

Pour commencer, veuillez utiliser un rappel sur le coefficient de corrélation de Pearson de mon dernier article de blog ou Rand’s .

1. Temps et performance

J'ai commencé par poser une question: " Les blogs vieillissent-ils comme un Macallan 18 servis de façon soignée un chaud après-midi d'été, ou comme du lait tiède un mardi chaud d'été? "

Le temps indexé joue-t-il un rôle dans la performance d'un contenu?

Corrélation 1: heure et position du mot clé cible

Commençons par mapper les positions de classement des mots clés cibles par rapport au nombre de jours d'indexation du blog correspondant. Visuellement, s'il y a une corrélation, nous verrons une sorte de relation linéaire négative ou positive.

Il existe une relation négative évidente entre les deux variables, ce qui signifie que les deux variables peuvent être liées. Mais nous devons aller au-delà des éléments visuels et utiliser le PCC.

Les données montrent une relation modérée entre la durée d'indexation d'un blog et le classement positionnel du mot clé cible.

Mais avant d'obtenir emportés, nous ne devrions pas seulement faire confiance à une méthode statistique et l'appeler un jour. Examinons les choses sous un autre angle: comparons l’âge moyen des articles dont les mots-clés cibles se classent dans le top dix par rapport à l’âge moyen des articles dont les mots-clés cibles se situent en dehors du top dix.

Une histoire commence maintenant à être claire: notre contenu nouvellement écrit met beaucoup de temps à mûrir.

Mais pour épuiser cet indice, examinons les données une dernière fois. Nous allons regrouper les données dans des compartiments de positions de mots clés cibles et de jours indexés, puis les appliquer à une carte thermique.

Cela devrait nous montrer un regroupement visuel clair de la performance des articles au fil du temps.

Ce tableau, très littéralement, dépeint une image. Selon les données, nous ne devrions pas nous attendre à ce qu'un nouvel article atteigne son potentiel maximum avant au moins 100 jours, et probablement plus longtemps. En vieillissant, un article de blog semble gagner un positionnement plus favorable des mots clés cibles.

Corrélation 2: mots-clés de classement total et temps sur l'URL

Vous constaterez que lorsque vous écrivez un article, il sera (espérons-le) classé pour le mot-clé que vous ciblez. Mais souvent, il sera également classé pour d'autres mots clés. Certains d'entre eux sont des variantes du mot clé cible, d'autres sont liés de manière tangentielle et d'autres sont du bruit purement aléatoire.

Instinct vous dira que vous souhaitez que vos articles soient classés avec autant de mots-clés que possible (idéalement variantes et mots-clés apparentés de manière tangentielle).

Comme on pouvait s'y attendre, nous avons constaté que la relation entre le nombre de mots-clés pour lesquels un article est classé et son trafic organique mensuel estimé (par SEMrush) est forte (.447).

Nous voulons que tous nos articles fassent des choses comme ceci:

Nous voulons beaucoup de variantes, chacune avec un volume de recherche important. Mais un article augmente-t-il le nombre total de mots-clés pour lesquels il se classe au fil du temps? Voyons un peu.

Sur le plan visuel, ce graphique a l'air un peu trouble en raison de l'existence de deux valeurs aberrantes claires à l'extrême droite. Nous allons d'abord exécuter l'analyse avec les valeurs aberrantes, et encore sans. Avec les points aberrants, nous observons ce qui suit:

Il semble exister une relation entre les deux variables, mais elle n’est pas aussi forte. Voyons ce qui se passe lorsque nous supprimons ces deux valeurs aberrantes:

Visuellement, la relation semble plus solide. Regardons le PCC:

La relation semble être beaucoup plus solide avec l'élimination des deux valeurs éloignées.

Mais regardons les choses d’une autre manière.

Voyons l’âge moyen des 25% d’articles les plus riches et comparons-le à l’âge moyen des 25% d’articles les plus pauvres:

C'est exactement pourquoi nous examinons les données de différentes manières! Les 25% des meilleurs articles de blog avec les mots-clés les mieux classés ont été indexés en moyenne pendant 149 jours, tandis que les 25% les plus récents ont été indexés sur 74 jours – environ la moitié.

Pour être tout à fait sûr, regroupons à nouveau les données dans une carte thermique afin de déterminer où les performances se situent dans le continuum temporel:

Nous observons un schéma très similaire à celui de notre analyse précédente: une grappe de blogs les plus performants commençant environ 100 jours.

Hypothèses de temps et de performance

Vous êtes toujours avec moi? Bien, parce que nous disons quelque chose de gros ici. Dans notre observation, il faut entre 3 et 5 mois pour qu'un nouveau contenu soit performant en recherche biologique. Ou à tout le moins, mature.

Pour examiner cette dernière solution, j’ai créé un diagramme de dispersion ne regroupant que les 25% des meilleurs blogs les plus performants et les ai comparés à leur temps indexé:

Il y a 48 tracés de données sur ce graphique, les tracés en bleu représentent les 25% des articles les plus performants en termes de classement par ordre de priorité des mots clés. Les graphiques orange représentent les 25% des articles ayant le plus grand nombre de classements par mot clé sur leur URL. (Celles-ci peuvent être, et certaines sont, la même URL.)

En regardant les données d'un peu plus près, on constate ce qui suit:

90% des 25% des contenus les plus performants mettaient au moins 100 jours à mûrir et deux articles seulement prenaient moins de 75 jours.

Conclusion sur le temps et les performances

Pour ceux d'entre vous qui commencent un programme de marketing de contenu, rappelez-vous que vous ne verrez pas tout le potentiel organique de votre premier élément de contenu avant le troisième mois au plus tôt. De plus, il faut au moins deux mois de production de contenu pour avoir un impact réel. Vous devez donc attendre au moins 6 mois avant de rechercher des résultats.

En conclusion, nous nous attendons à ce que le nouveau contenu prenne au moins 100 jours pour arriver à maturité.

2. Liens

Mais attendez, diront peut-être certains d'entre vous. Qu'en est-il des liens, mon pote? Les articles créent aussi des liens au fil du temps!

Il est évident que, au fil du temps, un blog obtiendra des liens (et un potentiel de classement) au fil du temps. Les liens sont importants, et les classements les plus élevés gagnent les liens plus rapidement . Ainsi, nous risquons d’interpréter de manière erronée la corrélation de cause à effet si nous n’examinons pas cela attentivement.

Mais ce que je ne sais, aucun de vous ne le sait, c'est que, étant le terrible SEO que je suis, je n'avais aucune stratégie de liaison avec cette campagne.

Et je parle de stratégie zéro. La moyenne des articles générés était de 1,3 liens à partir de domaines de liens .5.

Nice.

La seule chose qui ressortait de tous les articles était un manque choquant et embarrassant de liens entrants. Ceci est démontré par un coefficient de corrélation non significatif de -0,22. Il en va de même pour le nombre total de liens par URL, avec un coefficient de corrélation de -0,29.

Ces articles semblent avoir fonctionné principalement sur leur contenu plutôt que sur les liens entrants.

(Et ils auraient certainement obtenu de bien meilleurs résultats avec une stratégie de liaison forte ou quelconque. Personne ne conteste la valeur des liens ici.) Mais surtout …

Honte à moi.

Honte. La honte. La honte.

Mais sur une note positive, nous avons pu générer une expérience plus contrôlée sur les effets du temps et des performances du blog. Alors, ne me virez pas tout de suite?

Remarque: Il serait intéressant d’intégrer dans la discussion les mesures de la qualité des liens (pour les précieux liens que nous avons gagnés) plutôt que le volume total. Cependant, après un rapide examen des données, rien n’est significatif.

3. Nombre de mots

Les spécialistes du marketing de contenu et les SEO aiment parler du nombre de mots. Et pour une bonne raison. Lorsque nous avons convenu collectivement que le «contenu de qualité» était la clé du classement, il serait logique de penser qu'un contenu plus long serait plus complet et permettrait donc de mieux satisfaire l'intention du chercheur. Alors testons cette théorie.

Corrélation 1: position du mot clé cible par rapport au nombre total de mots

Des articles plus longs augmenteront-ils la probabilité de classement pour le mot clé que vous ciblez?

Pas dans notre cas. Pour être sûr, effectuons une analyse similaire à celle d’avant.

Les données ne montrent aucun impact sur les classements basés sur la longueur de nos articles.

Corrélation 2: classement total des mots-clés entre URL et nombre de mots

On pourrait penser qu'un contenu plus long donnerait lieu à des mots-clés de classement supplémentaires, n'est-ce pas? Même par accident, vous penserez que plus vous abordez de sujets connexes dans un article, plus vous aurez de mots clés. Voyons si cela est vrai:

Pas dans ce cas.

Nombre de mots, tangente spéculative

Alors, comment se fait-il que de nombreuses études démontrent qu'un nombre de mots plus élevé entraîne un classement plus favorable? Une certaine réconciliation est en ordre, alors permettez-moi de spéculer sur ce que je pense que pourraient se passer dans ces études.

1. Probablement: Techniques de mesure. Ces études portent généralement sur un facteur relatif au classement: le nombre de mots absolu moyen basé sur la position. (Et, en fait, le nombre de mots moyen ne varie pas beaucoup entre les positions un et dix.)

Comme nous le montrons dans cet article, de nombreux autres facteurs doivent être isolés et testés. corrélations afin d'obtenir une image complète, telle que: index temporel, référencement sur page (à discuter ultérieurement), autorité de domaine, profil de lien, profondeur / qualité du contenu (également à discuter ultérieurement avec MarketMuse comme mesure) . Il est possible que la corrélation n’implique pas la corrélation, et en utilisant les moyennes de comptage de mots comme méthode de mesure unique, nous pourrions tracer un trait trop large.

2. Probablement: Un contenu de haute qualité est plus long, par nature. Nous savons que le «contenu de qualité» est analysé en fonction de la mesure dans laquelle un élément répond à l’intention du lecteur. Dans un scénario idéal, vous créerez un contenu qui satisfasse pleinement tout ce qu'un chercheur voudrait savoir sur un sujet donné. Idéalement, vous possédez le centre de ressources pour le sujet et le chercheur n'a pas besoin de revoir les SERP et d'assembler les réponses de plusieurs sources. Par nature, ce type de contenu complet est assez long. Le contenu de forme longue est sans doute un sous-produit de la création pour la qualité. Cyrus Shepard fait un meilleur travail de en expliquant cette probabilité ici .
3. Moins probable: Seuil de forme longue. Les articles que nous avons écrits pour cette étude allaient d'un peu moins de 1 000 mots à près de 4 000 mots. On pourrait considérer tout cela comme un «contenu de forme longue», et peut-être aussi Google. Peut-être que Google utilise un seuil de comptage de mots

Ce ne sont que des spéculations. Ce que nous pouvons dire avec certitude, c’est que notre contenu ne dépasse pas 900 mots et ne montre aucun avantage supplémentaire découlant d’une longueur supplémentaire.

N'hésitez pas à désapprouver n'importe laquelle (ou toutes) mes spéculations sur mon interprétation des divergences de résultats, mais j'ai tendance à avoir l'opinion du même avis que Brian Dean .

4. MarketMuse

À ce stade, la plupart d’entre vous connaissez MarketMuse . Ils ont créé un certain nombre d'outils basés sur l'IA qui aident à la planification et à l'optimisation du contenu.

Nous utilisons l'outil Content Optimizer, qui évalue les 20 meilleurs résultats pour chaque mot clé et génère un aperçu de tous les principaux sujets abordés dans les SERP. Cela vous aide à créer un contenu plus complet que vos concurrents, ce qui peut permettre d'améliorer les performances de recherche.

En fonction du paysage concurrentiel, l'outil génère un score de contenu recommandé (son algorithme propriétaire) que vous devez utiliser pour concurrencer le classement des pages concurrentes dans les SERP.

Mais… si vous êtes compétitif, que se passera-t-il si vous voulez faire exploser le score recommandé? Les scores les plus élevés ont-ils un impact sur les classements? Cela fait-il une différence si votre concurrence a un score moyen très faible?

Nous avons extrait le score de contenu de chaque article, ainsi que les scores recommandés par MarketMuse et les scores moyens des concurrents, pour répondre à ces questions.

Corrélation 1: score global du contenu de MarketMuse

Un score global plus élevé donne-t-il un meilleur classement? Nous allons jeter un coup d'oeil:

Un zéro parfait! Nous n’avons pas pu vaincre le système en accumulant des points. J'ai également vérifié si un score absolu plus élevé entraînerait un plus grand nombre de mots clés classés dans l'URL – ce n'est pas le cas.

Corrélation 2: Battre le score recommandé

Comme mentionné, en fonction du paysage concurrentiel, MarketMuse générera un score de contenu recommandé. Que se passe-t-il si vous supprimez le résultat recommandé de l'eau? Avez-vous des points bonus?

Afin de calculer cette corrélation, nous avons extrait le pourcentage de résultats du contenu atteint et l'avons comparé à la position du mot clé cible. Par exemple, si nous avons obtenu un score de 30 sur 25, nous atteignons 120%. Voyons si cela compte:

Pas de points bonus pour faire du crédit supplémentaire!

Corrélation 3: Battre les scores moyens des concurrents

Si vous battez les recommandations de MarketMuse, vous n’obtenez aucun avantage supplémentaire, mais qu’arrivera-t-il si vous détruisez complètement les scores moyens de vos concurrents?

Nous allons calculer cette corrélation de la même manière que précédemment, avec un pourcentage d'atteinte par rapport au concurrent moyen. Par exemple, si nous obtenons une note de 30 sur une moyenne de 10, nous atteignons un niveau de réalisation de 300%. Voyons si cela compte:

Cela n’a pas fonctionné non plus! On dirait qu'il n'y a pas de hacks ou de raccourcis ici.

Résumé MarketMuse

Nous savons que MarketMuse fonctionne, mais il semble qu’il n’y ait aucune astuce supplémentaire à cet outil.

Si vous atteignez régulièrement le résultat recommandé, comme nous le faisions (réussite moyenne de 110%, alors que 81% des blogs atteignent 100% ou mieux) et que vous couvrez les sujets prescrits, vous devriez vous en sortir. Mais ne vous concentrez pas sur les scores des concurrents et ne supprimez pas le score recommandé de l’eau. Vous perdez peut-être votre temps.

Note: Il est intéressant de noter que nous aurions probablement montré des corrélations plus fortes si nous avions intentionnellement bombardé quelques scores de MarketMuse. Peut-être un test pour un autre jour.

5. Optimisation sur la page

Ah, le SEO technique à l'ancienne. Ce type de travail réchauffe les coques du cœur d’un SEO chevronné. Mais a-t-il encore une place dans notre monde en constante évolution? Google a-t-il progressé au point de ne plus avoir besoin d'informations techniques des référenceurs pour comprendre en quoi consiste une page?

Pour le savoir, j’ai tiré pour chaque article le score d’optimisation sur page de Moz et je l’ai comparé au classement de position des mots-clés cibles:

Voyons le diagramme de dispersion pour tous les mots clés cibles.

Regardons maintenant le calcul:

Si vous avez l'oeil vif, vous avez peut-être remarqué quelques fortes valeurs aberrantes dans le diagramme de dispersion. Si l’on élimine trois des valeurs les plus éloignées, la corrélation monte à -,435, ce qui constitue une relation solide.

Avant de tirer les conclusions, examinons ces données une dernière fois.

Examinons le pourcentage d’articles dont les mots clés cibles sont classés de 1 à 10 et qui ont également un score de 90% au moins sur la page. Nous comparerons ce nombre au pourcentage d'articles classés hors des dix premiers qui ont également un score d'au moins 90% sur la page.

Si notre hypothèse est correcte, nous verrons un pourcentage beaucoup plus élevé de mots clés se classant de 1 à 10 avec un score de 90% ou plus sur la page, et un nombre inférieur pour des articles de rang supérieur à 10.

Ceci est un indice suffisant pour moi. J'implémente un score minimum de 90% sur la page à partir de maintenant.

SEO à l'ancienne, réjouissez-vous!

6. Nombre moyen de mots du concours

Nous ne mettrons pas cet argument du "nombre de mots" au lit pour l'instant …

Demandons-nous: “Quelle que soit la durée moyenne du contenu des 20 meilleurs résultats?”

Y a-t-il une relation entre la longueur de votre contenu et celle du concurrent moyen?

Que se passe-t-il si vos concurrents écrivent une forme très courte et que vous voulez les battre avec un contenu long?

Nous allons mesurer cela de la même manière qu'auparavant, avec le pourcentage atteint. Par exemple, si le nombre moyen de mots des 20 meilleurs résultats pour «agence de marketing de contenu» est de 300, et notre texte de 450 mots, nous avons atteint 150% de réalisation.

Voyons s’il est possible de «verbaliser» ses adversaires.

Très bien, je vais mettre le mot compte au lit maintenant, je le promets.

7. Densité de mots-clés

Vous en êtes à la dernière analyse. Toutes nos félicitations! Combien de tasses de café avez-vous consommées? Pas de jugement; Ce rapport était responsable de la décimation complète des fermes de café par les vôtres.

Pour des raisons d’égoïsme, je ne pouvais pas résister à la tentation de dissiper cette tactique ancestrale consistant à «utiliser des mots clés cibles» dans le contenu d’un blog. Vous savez de quoi je parle: quand quelqu'un dit: «Ce blog ne semble pas optimisé… avez-vous suffisamment utilisé le mot clé cible?

Il y a encore beaucoup trop de personnes qui croient que la superposition de mots-clés cibles dans un contenu donnera des résultats. Et les agences de référencement égarées, ainsi que certains outils de référencement, perpétuent cette conviction.

Yoast a un outil dans WordPress que certains spécialistes du marketing numérique vivent et meurent. Ils ne pensent pas qu'un blog est complet tant que Yoast n'a pas indiqué le feu vert magique, indiquant que le contenu a satisfait la majorité de ses recommandations de référencement:

Uh oh, la densité de mots clés est trop basse! Voyons si c'est ce qui compte réellement.

Je ne suis pas très beau, mes amis bourrés de mots clés! Jetons un coup d’œil au PCC:

Les croyants aimeraient voir une relation négative ici; au fur et à mesure que la densité du mot clé diminue, la position de classement diminue, produisant une ligne en pente descendante.

Nous examinons une ligne légèrement en pente ascendante, qui indiquerait une perte de classement par mot-clé – mais heureusement pas trop en pente ascendante, compte tenu de la faible valeur de corrélation.

D'accord, donc, VEUILLEZ laisser cela être la fin de la «densité de mots clés». Cette pratique a été réfutée par des études antérieures, citées par Zyppy . Laissons-le au lit avec confiance, pour toujours. S'il vous plaît.

Oh, et juste pour le plaisir, le score Flesch Reading Ease n'a aucune incidence sur le classement (corrélation de -.03). Ecrire à un niveau de troisième année, ou un niveau collégial, ce n'est pas grave.

TL; DR (je ne vous blâme pas)

Ce que nous avons appris de nos données

1. Heure: Il a fallu 100 jours ou plus pour qu'un article atteigne sa pleine maturité et montrer son vrai potentiel. Un programme de marketing par le contenu ne devrait probablement pas faire l’objet d’un examen approfondi avant le mois 5 ou 6 au plus tôt.
2. Liens: Les liens sont importants, j’ai des difficultés à les générer. Honte.
3. Nombre de mots: Il ne s’agit pas de la longueur du contenu, en valeur absolue ou par rapport à la concurrence. Il s'agit de ce qui est écrit et de son ingéniosité.
4. MarketMuse: Nous avons prouvé que MarketMuse fonctionnait comme prévu, mais il n'y avait aucun avantage supplémentaire à battre des records.
5. On- page SEO: Nos données démontrent que c'est toujours important. Nous avons tous encore un travail.
6. Longueur du contenu du concurrent: Nous n'avons pas réussi à sortir nos concurrents de l'eau avec un contenu plus long.
7. Densité de mots clés: Juste Arrêtez. Rejoignez-nous dans les temps modernes. L'eau est chaude.

En conclusion, nous convenons des indications raisonnables:

Attendez au moins 100 jours pour évaluer les performances de votre programme de marketing de contenu, rédigez un contenu complet et assurez-vous que votre score SEO sur la page est égal ou supérieur à 90%.

Oh, et créez des liens. Contrairement à moi. La honte.

Maintenant, allez faire une sieste.