Analityka w SEO – jak analizować dane o ruchu organicznym?

Analiza danych to proces gromadzenia, organizowania i analizowania danych w celu uzyskania wniosków i wartościowych insightów. Polega na gromadzeniu danych i wydobywaniu z nich użytecznych informacji, które w przyszłości mogą służyć podejmowaniu lepszych decyzji, opracowywaniu strategii czy estymowaniu kosztów, zysków czy strat.

Analiza danych może być wykorzystywana w różnych dziedzinach – najczęściej spotkasz ją w biznesie, finansach czy marketingu, ale tak naprawdę jedyny warunek, który musi być spełniony, żeby była użyteczna, to dostępność danych.

W analizie danych można wykorzystywać szereg różnych metod, takich jak metody statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego lub sztuczna inteligencja (AI).

Analityka w biznesie

Jeśli udało Ci się trafić na ten artykuł, zapewne interesuje Cię analiza danych w kontekście biznesowym – bez obaw, sprawdza się tu bezbłędnie. Dobra analityka może pomóc CI w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych, dostarczając cennych informacji na temat klientów (np. ich zachowań czy preferencji), produktów, usług i operacji. Stanowi też świetny sposób na ewaluację prowadzonych aktualnie działań i ocenę strategii.

Ogromną zaletą analityki danych jest jej rzeczowość. Bazuje na twardych danych, oferując Ci szereg potwierdzonych faktów, nie zaś domysły czy intuicję. W połączeniu z kompetencjami biznesowymi Twojego zespołu (lub Twoimi, jeśli działasz samodzielnie) może przynieść naprawdę fantastyczne efekty.

Polecamy też Twojej uwadze wystąpienie Janiny Bąk z konferencji I Love Marketing: 3 najsłabsze ogniwa Twojej analizy danych i o tym, jak je wzmocnić.

Jako specjaliści do spraw pozycjonowania, bardzo sobie cenimy analitykę danych w SEO. Data-driven SEO to przyszłość – co do tego nie mamy najmniejszych wątpliwości. Dlatego w tym artykule opowiemy Ci o tym, jak wygląda analityka w tej branży, w jaki sposób efektywnie analizować gromadzone dane oraz raportować postępy.

Analityka SEO to proces analizy danych o ruchu organicznym (czyli z wyszukiwarek), pozycjach fraz kluczowych i trendach widocznych na stronie, który ma na celu optymalizację prowadzonych procesów.

Trudno wyobrazić sobie SEO bez danych, ale to właściwie dobre wieści – w końcu konkretne KPI, wskaźniki czy metryki pozwalają na otrzymywanie jasnych sygnałów dotyczących tego, czy prace prowadzone na stronie mają sens. Oczywiście analityka zaczyna się już wcześniej, na etapie przygotowywania strategii, gdy zbieramy dane dotyczące funkcjonowania witryny, jej aktualnej kondycji, konkurencji czy fraz kluczowych interesujących Twoich potencjalnych klientów.

Przykład wizualizacji danych o ruchu organicznym, źródło: https://supermetrics.com/blog/seo-analytics

Analityka SEO obejmuje część techniczną, związaną z gromadzeniem i przetwarzaniem danych (czyli to, co znasz jako data engineering), oraz tę stricte analityczną (czyli wyciąganie wniosków). 

Wszystko to pozwala uzyskać lepszy wgląd w to, jak wyglądają interakcje użytkowników z witryną i jakie są postępy działań. Analiza danych w SEO może być też wykorzystana do polepszania jakości treści (zobacz, jak mierzyć efektywność contentu) oraz identyfikacji obszarów, w których konieczna jest dalsza optymalizacja albo zmiana strategii.

Do tego warto dodać, że dzięki zrozumieniu, jak wyglądają zachowania użytkowników (chociażby to, za pomocą jakich fraz czy źródeł ruchu trafiają na Twoją stronę) nie tylko SEOwcy, lecz także marketerzy mogą tworzyć lepsze treści i generować więcej konwersji.

To teraz czas na nieco więcej praktyki. Jak wygląda praca specjalisty SEO na co dzień? Analityka stanowi jej znaczną część, jako że spora część procesu pozycjonowania to stałe monitorowanie tego, co dzieje się na stronie, i wyciąganie z tego wniosków. Jeśli jeszcze pamiętasz definicję analityki – to dokładnie to!

Źródło: https://delante.pl/pozycjonowanie-cennik/

Jak widzisz na powyższej grafice, analityka wraz z raportowaniem stanowią istotną część procesu SEO. W praktyce jest tego nawet nieco więcej, ale sporo pracy wykonują narzędzia, zbierając regularnie dane, więc specjaliście SEO pozostaje przełożenie ich na wnioski i wypływające z nich działania.

Specjalista SEO analizuje pozycje fraz kluczowych i widoczność strony, ruch organiczny i jego jakość (czyli nie tylko, kto i kiedy wszedł na stronę, lecz także ile na niej został i jakie działania podjął), a także bardziej techniczne dane. Logi serwera czy crawle strony po pewnym czasie przestają być czarną magią.

Przy okazji – jeśli prowadzisz e-commerce – zerknij, jakie są wskaźniki efektywności sklepu internetowego.

Wiesz już, co to jest analityka danych i na czym polega. Teraz przedstawimy Ci narzędzia, z których korzystamy na co dzień, i które szczerze polecamy do pracy z danymi. Będzie prosto, będzie rzeczowo, a momentami nawet i darmowo, więc stay tuned ?

Zbieranie danych

• Google Search Console – to bezpłatne narzędzie od Google, które pomoże Ci monitorować wydajność witryny i jej kondycję pod kątem pozycjonowania. Dostarcza szczegółowych informacji o tym, jak często witryna pojawia się w wynikach wyszukiwania, ile osób klika na taki wynik, oraz jak wygląda sytuacja w przypadku fraz kluczowych. Oczywiście narzędzie ma pewne ograniczenia, dlatego nie jest idealne, ale jako baza to prawdziwy must have dla każdego, kto zajmuje się prowadzeniem strony internetowej czy pozycjonowaniem.

Zobacz też nasz przewodnik po Google Search Console.

Źródło: Narzędzie Google Search Console

Źródło: Narzędzie Google Search Console

• Google Analytics – to kolejna usługa od Google, która jest podstawą w skutecznym prowadzeniu działań optymalizacyjnych na stronie. GA śledzi i raportuje ruch w witrynie, zapewniając wartościowe insighty o zachowaniu użytkowników, poziomie konwersji czy możliwych ulepszeniach.

Źródło: Narzędzie Google Analytics

Źródło: Narzędzie Google Analytics

• crawlery – czyli narzędzia skanujące stronę internetową i dostarczające informacje dotyczące jej aktualnej kondycji. Takie usługi to np. Screaming Frog, OnCrawl czy Lumar. Zgromadzisz dzięki nim bardzo konkretne dane o stanie technicznym strony, które potem bez większych problemów wyeksportujesz i przeanalizujesz.

Źródło: Narzędzie Screaming Frog

Źródło: Narzędzie Screaming Frog

• narzędzia do monitorowania pozycji fraz kluczowych – to ten rodzaj narzędzi do analizy danych, dzięki którym zdobędziesz lepszy wgląd w to, jak radzą sobie frazy kluczowe, na których Ci najbardziej zależy. Tutaj wybór jest bardzo szeroki, jednak praktycznie każde narzędzie jest już płatne (chyba że wystarczy Ci monitorowanie dziesięciu fraz w wersji demo, ale… No, niestety, nie wystarczy, chyba że jesteś landing page’em). Polecamy na przykład SERProbot, Senuto, AccuRanker.

Źródło: https://www.serprobot.com/

Przechowywanie danych

Gdy masz już zebrane dane, musisz coś z nimi zrobić, prawda? Narzędzia często oferują możliwość eksportu do arkuszy kalkulacyjnych albo różnych formatów plików – warto z tego korzystać. Gdzie zatem przechowywać dane?

• arkusze kalkulacyjne (Excel, Google Spreadsheet) – to narzędzia, które świetnie sprawdzają się w organizowaniu mniejszej ilości danych. Możesz w nich filtrować pewne informacje, wykonywać obliczenia, a także do pewnego stopnia wizualizować zbiory danych w całkiem intuicyjny sposób. Dużą zaletą Arkuszy Google jest też możliwość pracy całego zespołu w czasie rzeczywistym nad jednym projektem.

• bazy danych (np. Google BigQuery, Amazon RDS, MySQL) – bazy danych stają się niezbędne w momencie, gdy dysponujesz już większą ilością danych, które dodatkowo chcesz zabezpieczyć. Popularne bazy danych, takie jak Google BigQuery, Amazon RDS i MySQL, zapewniają bezpieczeństwo przechowywania danych. Są z reguły dobrze skalowalne, umożliwiają tworzenie kopii zapasowych, a przy tym chronią dane przed nieautoryzowanym dostępem lub atakami hakerów.

Wizualizacja danych

Masz dane, wiesz, gdzie je przechować… a co z samą analizą? Jak lepiej i szybciej zobaczyć, co tak naprawdę pokazują liczby, które udało Ci się zgromadzić? Skorzystaj z narzędzi do wizualizacji danych. Poniżej kilka propozycji.

• Looker Studio – to platforma od Google (dawniej Google Data Studio) stworzona do wizualizacji danych. Umożliwia szybką analizę danych dzięki dość intuicyjnemu interfejsowi. Stworzysz tu interaktywne pulpity nawigacyjne, bez problemu podzielisz się też spostrzeżeniami z zespołem. Przydatna bywa biblioteka gotowych wizualizacji i szablonów, które można wykorzystać do szybkiego tworzenia niestandardowych pulpitów nawigacyjnych.

• Power BI – to narzędzie do analizy i wizualizacji danych opracowane przez firmę Microsoft. Co ważne, dane, które wgrywasz do PowerBI mogą pochodzić z różnych źródeł. Tu także znajdziesz interaktywne pulpity nawigacyjne i raporty z wizualizacjami podane w bardzo przystępnej formie: łatwej do odczytania i zrozumienia.

• Tableau – oparte na podejściu Data Discovery narzędzie do wizualizacji i analityki danych. Pozwala na integrację z ponad 80 źródłami danych (np. ORACLE, systemów ERP: SAP, AX, CDN, IMPULS, MS SQL SERVER, MySQL, DB2, Google Analytics, Hadoop, R, SAP HANA czy MS Excel), tworząc przejrzyste wizualizacje, przyjazne nie tylko dla specjalistów.

Skoro omówiliśmy już narzędzia do analizy, przejdźmy do tego, jak powinna wyglądać w praktyce analityka danych SEO. O czym musisz pamiętać? Przede wszystkim:

• Określ cel analizy. Po co zbierasz dane? Co chcesz osiągnąć, porównując ze sobą konkretne źródła ruchu, okresy, podstrony? Jaki jest Twój cel? Czego chcesz się dowiedzieć?
• Zestawiaj dane z różnych źródeł w celu wzajemnej weryfikacji. Różne dane dostarczą Ci różnych informacji – czasem drobne sprzeczności sprawią, że zapali Ci się w odpowiednim momencie czerwona lampka, a czasem potwierdzą, że Twój trop jest dobry. Im więcej źródeł danych, tym lepiej.
• Weryfikuj jakość danych. Nie wszystkie informacje są godne zaufania – to bardzo ważne, aby nie opierać swoich działań o niesprawdzone czy niepełne dane, na przykład o za małą lub niewymierną próbkę.
• Określ pytania, na jakie chcesz znaleźć odpowiedzi w danych. “Jaki kanał przynosi nam najwięcej konwersji?”, “Czy prowadzone działania są efektywne?”, “Co można zoptymalizować w celu zwiększenia performance’u strony?”, “Czy pozycje fraz kluczowych się poprawiły?”.
• Pamiętaj, że korelacja to nie przyczynowość.To, że jakieś dane z pozoru się łączą, niekoniecznie oznacza, że jedno wynika z drugiego – czasem na wyniki mają wpływ zupełnie inne czynniki, a efekt przyczynowości jest zupełnie przypadkowy i nieprawdziwy. Uważaj na dane, które porównujesz, i nie wyciągaj z nich pochopnych wniosków.
• Szanuj metody statystyczne. Statystyka i data science to dziedziny, które naprawdę mają sens. Nawet jeśli jakieś metody wydają Ci się zbyt żmudne, zaufaj im – specjaliści od pracy z danymi wiedzą, co robią.
• Wizualizuj. Jeśli nie dla siebie, to dla klienta. Im lepiej zwizualizujesz pewne dane, tym skuteczniej przekażesz konkretny komunikat drugiej stronie – może coś wymaga poprawy? A może praca przyniosła wyjątkowe efekty i chcesz to podkreślić? Wykorzystaj moc wizualizacji danych.

Czasem mogłoby się wydawać, że raporty są prostym przedstawieniem danych i podsumowaniem tego, co zadziało się w poprzednim okresie (np. miesiącu czy kwartale). Prawda jest jednak inna: dobre raporty SEO to insighty do wykonania, nie zbiór wykresów i tabel!

Bardzo ważne jest to, żeby nie stosować jednego szablonu dla każdego raportu, który się wykonuje. Odbiorcy mają różne potrzeby i cele, a zadaniem raportu jest pokazać, w jaki sposób oraz w jakim stopniu te aspekty są realizowane.

W raportach warto korzystać z narzędzi do wizualizacji danych, takich jak wspomniane wcześniej Looker Studio, aby zadbać o przejrzystość przekazu. Screeny, insighty, wnioski, sugestie – to wszystko powinno znaleźć się w raporcie jako podsumowanie przeprowadzonych analiz, nie same puste cyfry i wykresy.

Zobacz, co powinien zawierać raport SEO.

Mamy nadzieję, że po tym artykule analityka w SEO nie ma już przed Tobą tajemnic.

Jeśli mielibyśmy podać kilka najważniejszych wskazówek dotyczących pracy z danymi, byłoby to:

1. Dbaj o personalizację. Nie stosuj tych samych rozwiązań do wszystkich danych – dostosowuj swoje działania, aby uzyskać najlepsze efekty.
2. Znajdź narzędzia, na których dobrze Ci się pracuje, i koniecznie z nich korzystaj.
3. Postaraj się nadać analityce możliwie samoobsługowy charakter – nie chodzi w końcu o to, by nad danymi spędzać bezsenne noce! Jeśli musisz zarządzać dużą ilością danych, rozważ skorzystanie z platformy, dzięki której odciążysz siebie lub swój zespół.
4. Nie tylko zbieraj poszczególne informacje, ale też naucz się wyciągać z nich wnioski – jeśli po coś istnieje data science, to właśnie po to, aby podejmować lepsze decyzje w oparciu o twarde dane.
5. Im więcej danych, tym bardziej rzetelne wyniki analizy – w końcu nie chodzi o to, by udowadniać, że statystycznie ty i Twój pies macie po trzy nogi, a o to, aby umożliwić sobie rozwój biznesu i opracowanie doskonałych strategii.