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août 14, 2018

Classement des 6 outils de recherche de mots clés les plus précis


En janvier 2018 Brafton a lancé une campagne massive de ciblage de mots clés organiques, soit plus de 90 000 mots de contenu de blog en cours de publication.

Est-ce que ça a fonctionné?

Eh bien, oui. Nous avons doublé le nombre total de mots-clés que nous classons en moins de six mois. En utilisant notre processus avancé de recherche par mots clés et de rédaction de sujets publié plus tôt cette année nous avons également augmenté notre trafic organique de 45% et le nombre de mots clés parmi les 10 premiers.

Mais nous avons beaucoup plus que du trafic.

De la planification à l'exécution et au suivi des performances, nous avons consigné méticuleusement chaque aspect du projet. Je parle du nombre de mots de blog, des scores de performance MarketMuse, des scores SEO sur la page, des jours indexés sur Google. Vous l'appelez, nous l'avons enregistré.

En tant que sous-produit de cette enquête, nous avons pu établir des corrélations juteuses entre nos classements de mots clés cibles et les variables pouvant affecter et prédire ces classements. Mais spécifiquement pour cette pièce …

Dans quelle mesure les outils de recherche par mots clés peuvent-ils prédire où vous allez vous classer.

Un petit historique

Nous avons créé une liste de mots-clés que nous voulions cibler dans les blogs en fonction de combinaisons optimales de volume de recherche, de scores de difficulté organiques, d'encombrement SERP et d'intention de recherche.

Nous avons ensuite écrit un article de blog ciblant chaque mot clé individuel. Nous avons prévu pour chaque nouveau contenu de blog de classer le mot-clé cible par lui-même.

Avec notre liste de mots clés en main, mon collègue et moi avons créé manuellement des notes de contenu expliquant comment nous aimerions que chaque article de blog soit écrit afin de maximiser les chances de classement pour le mot clé cible. Voici un exemple d'un brief typique que nous donnerions à un écrivain:

Cette image est liée à un exemple de contenu que Brafton livre aux auteurs.

Entre la mi-janvier et la fin mai, nous avons écrit 55 articles de blog chacun ciblant 55 mots-clés uniques. 50 de ces articles ont été classés parmi les 100 meilleurs résultats de Google.

Nous nous sommes ensuite arrêtés et avons pris un instantané de la position de classement de chaque URL pour son mot-clé cible et les scores de difficulté organiques correspondants de Moz, SEMrush, Ahrefs, SpyFu et KW Finder. Nous avons également pris les scores de compétition PPC de l'outil de planificateur de mots clés.

Notre intention était d'établir des corrélations statistiques entre notre classement par mots clés et le score de difficulté organique de chaque outil. Grâce à ces données, nous avons pu déterminer avec quelle précision chaque outil prédit où nous nous classerions.

Cette étude est uniquement scientifique, dans la mesure où chaque blog avait une cible de mot clé spécifique. Nous avons optimisé le contenu du blog spécifiquement pour ce mot clé. Par conséquent, chaque article a été créé de la même manière.

Les outils de recherche par mots clés fonctionnent-ils réellement?

Nous les utilisons tous les jours, sur foi. Mais quelqu'un a-t-il déjà demandé, ou mieux encore, mesuré dans quelle mesure les outils de recherche par mots-clés font-ils état de la difficulté organique d'un mot-clé donné?

C'est ce que nous faisons aujourd'hui. Alors, passons au travers du chat et obtenez les résultats …

 Cette image classe chacun des 6 outils de recherche de mots clés, dans l'ordre, Moz mène avec 4,95 étoiles sur 5, suivi de KW Finder, SEMrush, AHREFs, SpyFu et enfin Keyword Planner Tool.

Moz gagne un outil de recherche de mots clés très performant, notez que tout outil de recherche de mots-clés avec des fonctionnalités de difficulté organiques vous donnera un avantage sur le retournement d'une pièce (ou l'utilisation de Google Keyword Planner Tool).

Comme vous le verrez dans les paragraphes suivants, nous avons exécuté chaque outil à travers une batterie de tests statistiques pour nous assurer que nous avons bien représenté ses performances. Je vais même fournir les données brutes pour vous-même.

Creusons!

Le coefficient de corrélation de Pearson

Oui, les statistiques! Pour ceux d'entre vous qui se sentent paniqués et lober des obscénités sur votre écran, ne vous inquiétez pas – nous allons y aller ensemble.

Afin de comprendre la relation entre deux variables, notre première étape consiste à créer un diagramme de dispersion.

Ci-dessous, le diagramme de dispersion de nos classements de 50 mots-clés par rapport à leurs scores de difficulté organiques correspondants pour Moz.

 Cette image montre un nuage de points pour les scores de difficulté des mots clés de Moz par rapport à nos classements par mots clés. En général, les grappes de données sont assez serrées autour de la ligne de régression.

Nous commençons par une inspection visuelle des données pour déterminer s'il existe une relation linéaire entre les deux variables. Idéalement, pour chaque outil, vous vous attendriez à voir la variable X (classement par mots-clés) augmenter proportionnellement à la variable Y (difficulté organique). En d'autres termes, si l'outil fonctionne, plus la difficulté du mot clé est élevée, moins vous avez de chances de vous classer dans une position supérieure et vice versa.

Ce tableau est très bien et dandy, cependant, ce n'est pas très scientifique. C'est là que le coefficient de corrélation de Pearson (PCC) entre en jeu.

 Le PCC mesure la force d'une relation linéaire entre deux variables. Le résultat du PCC est un score allant de +1 à -1. Un score supérieur à zéro indique une relation positive; lorsqu'une variable augmente, l'autre augmente également. Un score inférieur à zéro indique une relation négative; lorsqu'une variable augmente, l'autre diminue. Les deux scénarios indiqueraient un niveau de relation causale entre les deux variables. Plus la relation entre les deux variables est forte, plus le PCC sera proche de +1 ou -1. Les scores proches de zéro indiquent une relation faible ou nulle.

Ouf. Encore avec moi?

Ainsi, chacun de ces diagrammes de dispersion aura un score PCC correspondant qui nous indiquera comment chaque outil a prédit où nous nous classerions, en fonction de son score de difficulté par mot clé.

Nous allons utiliser le tableau suivant de statisticshowto.com pour interpréter le score PCC pour chaque outil:

Coefficient Corrélation R Score

Clé

0,70 ou plus

Relation positive très forte

0,40 à + 69

Forte relation positive

0,30 à +39

Relation positive modérée

20 à +29

Faible relation positive

0,01 à +19

Relation nulle ou négligeable

0

Pas de relation [zero correlation]

-. 01 à -19

Relation nulle ou négligeable

– .20 à -29

Relation négative faible

– .30 à -39.

Relation négative modérée

-. 40 à -69

Forte relation négative

– .70 ou plus

Relation très forte négative

Afin de comprendre visuellement à quoi ressembleraient certaines de ces relations sur un nuage de points, consultez ces exemples de graphiques de Laerd Statistics .

 Ces diagrammes de dispersion montrent trois types de corrélations: corrélation positive, négative et aucune corrélation. Les corrélations positives ont des tracés de données qui montent et qui vont vers la droite. Les corrélations négatives se déplacent vers le bas et vers la droite. Aucune corrélation n'a de données qui ne suivent aucun modèle linéaire

Et voici quelques exemples de graphiques avec leurs scores PCC (r) corrélatifs:

 Ces diagrammes de dispersion montrent à quoi ressemblent différentes valeurs de PCC. Plus le regroupement de données autour de la ligne de régression est serré, plus la valeur du PCC est élevée.

Plus les nombres se rapprochent de la ligne de régression dans une pente positive ou négative, plus la relation est forte.

C'était la partie difficile – vous êtes toujours avec moi? Parfait, examinons maintenant les résultats de chaque outil.

Test 1: Le coefficient de corrélation de Pearson

Maintenant que nous avons tous notre cours de mise à jour des statistiques, nous examinerons les résultats, par ordre de performance. Nous évaluerons le score PCC de chaque outil, la signification statistique des données (P-val), la force de la relation et le pourcentage de mots clés que l'outil a pu trouver et indiquer les valeurs de difficulté des mots clés.

Par ordre de performance:

# 1: Moz

 Cette image montre un nuage de points pour les scores de difficulté des mots clés de Moz par rapport à nos classements par mots clés. En général, les grappes de données sont assez serrées autour de la ligne de régression.

Nous avons observé un regroupement serré des résultats par rapport à la droite de régression avec quelques valeurs aberrantes modérées.

Prévisibilité organique de Moz

PCC

0,412

P-val

0,003 (P <0,05)

Relation

Forte

% Mots clés correspondants

100.00%

Moz est arrivé en tête avec le plus haut PCC de .412. En prime, Moz saisit les données sur la difficulté des mots-clés en temps réel, plutôt que dans une base de données fixe. Cela signifie que vous pouvez obtenir n'importe quel score de difficulté de mot clé pour un mot clé.

En d'autres termes, Moz était capable de générer des scores de difficulté par mot clé pour 100% des 50 mots clés étudiés.

# 2: SpyFu

 Cette image montre un nuage de points pour les scores de difficulté des mots clés de SpyFu par rapport à nos classements par mots clés. L'intrigue ressemble à celle de Moz, avec quelques valeurs aberrantes plus importantes.

Visuellement, SpyFu montre un regroupement assez serré entre des mots-clés peu difficiles et quelques valeurs aberrantes modérées parmi les mots-clés les plus difficiles.

Prévision de la Difficulté Organique de SpyFu

PCC

0,405

P-val

0,01 (P <0,05)

Relation

Forte

% Mots clés correspondants

80,00%

SpyFu est arrivé juste sous Moz avec 1,7% de PCC plus faible (.405). Cependant, l'outil a rencontré le plus gros problème de correspondance des mots clés, avec seulement 40 mots clés sur 50 générant des scores de difficulté par mots clés.

# 3: SEMrush

 Cette image montre un diagramme de dispersion des scores de difficulté des mots clés de SEMrush par rapport à nos classements par mots clés. Les données ont une quantité significative de valeurs aberrantes par rapport à la ligne de régression.

SEMrush bénéficierait certainement de quelques mulligans (une seconde chance d'effectuer une action). Le coefficient de corrélation est très sensible aux valeurs aberrantes, ce qui a poussé le score de SEMrush à la troisième place (.364).

Prévisibilité des Difficultés Organiques par MEB

PCC

0.364

P-val

0,01 (P <0,05)

Relation

Modéré

% Mots clés correspondants

92.00%

En plus de compliquer le processus de recherche, seuls 46 mots-clés sur 50 étaient associés à des scores de difficulté par mot-clé.

Le processus était plus laborieux pour rechercher des données.

# 4: KW Finder

 Cette image montre un diagramme de dispersion des scores de difficulté des mots clés de KW Finder par rapport à nos classements par mots clés. Les données ont également un nombre significatif de valeurs aberrantes par rapport à la ligne de régression.

KW Finder aurait certainement pu bénéficier de plus de quelques mulligans avec de nombreuses valeurs aberrantes, venant juste derrière SEMrush avec un score de .360.

Prévisibilité des difficultés organiques de KW Finder

PCC

0.360

P-val

0,01 (P <0,05)

Relation

Modéré

% Mots clés correspondants

100.00%

Heureusement, l'outil KW Finder avait un taux de concordance de 100%, sans aucune difficulté pour trouver les données.

# 5: Ahrefs

 Cette image montre un nuage de points pour les scores de difficulté des mots clés d'AHREF par rapport à notre classement par mots clés. Les données montrent un regroupement serré entre les mots clés à faible niveau de difficulté et une large distribution parmi les scores de difficulté plus élevés.

Ahrefs arrive cinquième avec une large marge à 0,316, dépassant à peine le seuil de "relation faible".

Prévisibilité des Difficultés Organiques d'Ahréfs

PCC

0.316

P-val

0,03 (P <0,05)

Relation

Modéré

% Mots clés correspondants

100%

Sur une note positive, l'outil semble très fiable avec des scores de difficulté faibles (notez le regroupement serré pour les scores de difficulté faible) et correspond aux 50 mots clés.

# 6: Google Keyword Planner Tool

 Cette image montre un nuage de points pour les scores de difficulté des mots clés de Google Keyword Planner Tool par rapport à nos classements par mots clés. Les données montrent des tracés distribués de manière aléatoire sans relation linéaire. Avant de vous demander, oui, les sociétés de référencement utilisent encore les chiffres de la concurrence de Google Keyword Planner Tool (et d'autres outils) pour évaluer le potentiel de classement organique. Comme vous pouvez le voir sur le nuage de points, il n’ya en fait aucune relation linéaire entre les deux variables.

Outil de planification de mots-clés de Google

PCC

0,045

P-val

Relation statistiquement insignifiante / non linéaire

Relation

Négligeable / Aucun

% Mots clés correspondants

88.00%

Les agences de référencement utilisent toujours KPT pour la recherche organique (vous savez qui vous êtes!) – laisse cela servir d'avertissement: Vous devez évoluer.

Résumé du test 1

Pour le scoring, nous utiliserons une échelle de dix points et marquerons chaque outil par rapport au concurrent le plus performant. Par exemple, si le deuxième score le plus élevé est 98% du score le plus élevé, l'outil recevra un 9,8. Pour rappel, voici les résultats du test PCC:

 Ce diagramme à barres montre les valeurs de PCC finales pour le premier test, résumées.

Et les résultats obtenus sont les suivants:

Outil

Test PCC

Moz

10

SpyFu

9.8

SEMrush

8.8

KW Finder

8.7

Ahrefs

7.7

KPT

1.1

Moz occupe la première place du premier test, suivie de près par SpyFu (avec un taux de correspondance de 80%).

Test 2: coefficient de corrélation de Pearson ajusté

Appelons cela le «tour de Mulligan». Dans ce cycle, en supposant que parfois les choses tournent mal le score de chaque outil.

Voici les résultats ajustés pour le tour de handicap:

Scores ajustés (3 valeurs éloignées supprimées)

PCC

Différence (+/-)

SpyFu

0.527

0.122

SEMrush

0.515

0.150

Moz

0.514

0.101

Ahrefs

0,478

0,162

KWFinder

0,470

0.110

Outil de planification de mots clés

0,189

0,144

Comme indiqué dans le test PCC initial, certains de ces outils ont vraiment eu un grand succès avec les valeurs aberrantes majeures. En particulier, Ahrefs et SEMrush ont le plus profité de la suppression de leurs valeurs aberrantes, gagnant respectivement 162 et 150 respectivement, tandis que Moz a le moins profité des ajustements.

Pour ceux d'entre vous qui crient: "Mais c'est la vraie vie, vous ne recevez pas de mulligans avec le SEO!", N'ayez crainte, nous apporterons des ajustements pour la fiabilité à la fin.

Voici les scores mis à jour à la fin du deuxième tour:

Outil

Test PCC

PCC ajusté

Total

SpyFu

9.8

10

19,8

moz

10

9.7

19.7

SEMrush

8.8

9.8

18.6

KW Finder

8.7

8.9

17.6

AHREFs

7.7

9.1

16.8

KPT

1.1

3.6

4.7

SpyFu prend la tête! Passons maintenant à la dernière série de tests statistiques.

Test 3: Rééchantillonnage

Étant donné qu'aucune étude n'a été réalisée sur les outils de recherche par mots clés à cette échelle, nous voulions nous assurer que nous explorions plusieurs façons d'examiner les données.

Un grand merci à Russ Jones qui a mis au point un modèle entièrement différent qui répond à la question: «Quelle est la probabilité que la difficulté de deux mots-clés choisis au hasard prédise correctement la position relative des classements? "

Il a sélectionné au hasard 2 mots-clés de la liste et leurs scores de difficulté associés.

Supposons qu'un outil indique que les difficultés sont respectivement 30 et 60. Quelle est la probabilité que l'article rédigé pour une note de 30 soit plus élevé que l'article écrit sur 60? Ensuite, il a effectué le même test 1 000 fois.

Il a également donné des exemples où les deux mots clés choisis au hasard partageaient le même classement, ou des points de données manquaient. Voici le résultat:

Rééchantillonnage

% Deviné correctement

Moz

62,2%

Ahrefs

61.2%

SEMrush

60.3%

Recherche de mots-clés

58.9%

SpyFu

54,3%

KPT

45.9%

Comme vous pouvez le voir, cet outil était particulièrement critique sur chacun des outils. Comme nous commençons à le voir, aucun outil n'est une solution miracle. Il est donc de notre devoir de voir dans quelle mesure chaque outil permet de prendre des décisions plus éclairées que de deviner.

La plupart des outils sont restés assez cohérents avec leurs niveaux de performances par rapport aux tests précédents, à l'exception de SpyFu, qui a connu de grandes difficultés avec ce test.

Afin de noter ce test, nous devons utiliser 50% comme base (équivalent d’un retournement de pièce ou zéro point) et mettre à l’échelle chaque outil en fonction le marqueur reçoit dix points.

Par exemple, Ahrefs a obtenu 11,2% de mieux que de lancer une pièce de monnaie, soit 8,2% de moins que Moz, qui a obtenu une note de 12,2% supérieure à celle d’une pièce.

Les scores mis à jour sont les suivants:

Outil

Test PCC

PCC ajusté

Rééchantillonnage

Total

Moz

10

9.7

10

29.7

SEMrush

8.8

9.8

8.4

27

Ahrefs

7.7

9.1

9.2

26

KW Finder

8.7

8.9

7.3

24.9

SpyFu

9.8

10

3.5

23.3

KPT

1.1

3.6

– 4

.7

Donc, après le dernier test de précision statistique, Moz a constamment performé seul dans le premier niveau. SEMrush, Ahrefs et KW Finder obtiennent tous des scores respectables dans le deuxième niveau, suivis par le cas unique de SpyFu, qui a réalisé des performances exceptionnelles lors des deux premiers tests (même si seulement 80% des mots-clés testés ont été testés). à plat sur le test final.

Enfin, nous devons procéder à des ajustements de convivialité.

Ajustement de convivialité 1: Correspondance de mots-clés

Un outil de recherche de mots-clés ne vous fait pas beaucoup de bien s'il ne peut pas fournir de résultats pour les mots-clés que vous recherchez. Simple et simple, nous ne pouvons pas traiter deux outils comme étant égaux s’ils n’ont pas le même niveau de fonctionnalité pratique.

Pour expliquer en termes pratiques, si un outil ne contient pas de données sur un mot clé particulier, il se produira deux choses:

  1. Vous devez utiliser un autre outil pour obtenir les données, ce qui dévalorise l'intégralité de l'utilisation de l'outil d'origine.
  2. Vous manquez une occasion de classer un mot-clé de grande valeur.

Aucun des deux scénarios n'est bon, nous avons donc développé un système de pénalités. Pour chaque taux de correspondance de 10% inférieur à 100%, nous avons déduit un seul point du score final, avec une déduction maximale de 5 points. Par exemple, si un outil correspondait à 92% des mots-clés, nous déduirions 0,8 point du score final.

On peut soutenir que cette pénalité est en réalité trop indulgente compte tenu de la signification des deux scénarios unideales décrits ci-dessus.

Les sanctions sont les suivantes:

Outil

Taux de correspondance

Sanction

KW Finder

100%

0

Ahrefs

100%

0

Moz

100%

0

SEMrush

92%

– 8

Outil de planification de mots clés

88%

-1.2

SpyFu

80%

-2

Veuillez noter que nous avons accordé beaucoup de clémence à SEMrush, car techniquement, bon nombre des mots-clés évalués ne se trouvaient pas dans l’outil de résolution des problèmes, mais plutôt dans l’outil de correspondance des phrases. Nous leur donnerons un laissez-passer, mais avec un avertissement sévère!

Ajustement de l'utilisabilité 2: Fiabilité

Je vous ai dit que nous y reviendrions! En revisitant le deuxième test dans lequel nous avons éliminé les trois valeurs les plus aberrantes qui ont eu un impact négatif sur le score de chaque outil, nous allons maintenant procéder à des ajustements.

Dans la vraie vie, il n'y a pas de mulligans. Dans la vraie vie, chacun de ces trois articles de blog qui ont été lancés représentait un important investissement monétaire et de temps. Par conséquent, lorsqu'un outil présente une erreur majeure, le résultat peut être une perte de temps et de ressources totale.

Pour cette raison, nous imposerons une légère pénalité aux outils qui ont le plus bénéficié de leur handicap.

Nous utiliserons le niveau d'amélioration du PCC pour évaluer dans quelle mesure un outil a bénéficié de la suppression de ses valeurs aberrantes. Ce faisant, nous récompenserons les outils les plus fiables. Pour rappel, les montants dont chaque outil a bénéficié étaient les suivants:

Outil

Différence (+/-)

Ahrefs

0,162

SEMrush

0,150

Outil de planification de mots clés

0,144

SpyFu

0.122

KWFinder

0.110

Moz

0.101

En calculant la pénalité, nous avons évalué chacun des outils par rapport à celui qui donnait le meilleur rendement, en accordant une pénalité nulle à l’indicateur supérieur et en imposant des pénalités en fonction des avantages supplémentaires des outils les plus fiables, sur une échelle de 0- 100%, avec une déduction maximale de 5 points.

Ainsi, si un outil bénéficiait deux fois plus des avantages de l'outil le plus performant, il aurait bénéficié d'un avantage de 100%, avec la déduction maximale de 5 points. Si un autre outil recevait un avantage de 20% sur l'outil le plus fiable, il obtiendrait une déduction d'un point. Etc.

Outil

% de bénéfice

Sanction

Ahrefs

60%

-3

SEMrush

48%

-2,4

Outil de planification de mots clés

42%

-2,1

SpyFu

20%

-1

KW Finder

8%

– 4

Moz

0

Résultats

Au total, nos pénalités étaient plutôt légères, avec un léger remaniement au niveau intermédiaire. Les scores finaux sont les suivants:

Outil

Score total

Etoiles (5 max)

Moz

29.7

4.95

KW Finder

24,5

4.08

SEMrush

23,8

3.97

Ahrefs

23.0

3.83

Spyfu

20.3

3.38

KPT

-2,6

0.00

Conclusion

L'utilisation d'un outil de difficulté par mot clé organique vous donnera un avantage par rapport à ne pas le faire. Bien qu'aucun outil ne soit une boule de cristal, offrant une prévisibilité parfaite, ils vous donneront certainement un avantage. De plus, si vous enregistrez suffisamment de données sur les performances de vos propres blogs, vous obtiendrez une image plus claire des scores de difficulté des mots-clés que vous devez cibler afin de classer sur la première page.

Par exemple, nous connaissons les points suivants sur la manière dont nous devrions cibler les mots-clés avec chaque outil:

Outil

Classement KD moyen ≤10

Classement KD moyen ≥ 11

Moz

33.3

37,0

SpyFu

47,7

50.6

SEMrush

60.3

64.5

KWFinder

43.3

46.5

Ahrefs

11.9

23.6

C'est une information assez puissante! Il s'agit soit de la première page, soit de la suppression, nous connaissons donc maintenant le seuil de chaque outil à définir lors de la sélection des mots-clés.

Restez à l'écoute, car nous avons effectué beaucoup plus de corrélations entre le nombre de mots, le nombre de jours de vie, le classement total des mots-clés et toutes sortes d'autres choses intéressantes. Connectez-vous au début du mois de septembre pour les mises à jour!

Nous espérons que vous avez trouvé ce test utile et n'hésitez pas à poser des questions sur nos calculs!

Avis de non-responsabilité: Ces résultats sont des estimations basées sur 50 mots clés de classement provenant de 50 articles de blog et sur des données de recherche de mots clés extraites d'un seul instant. La recherche est un paysage changeant, et ces résultats ont certainement changé depuis que les données ont été extraites. En d'autres termes, cela est à peu près aussi précis que possible en analysant une cible en mouvement.
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