Modern Pazarlamacıya Not: Semantik Konu Modelleme Kullanarak Kendi İçerik Pazarlama Taksonominizi Nasıl Oluşturursunuz

Arama motorları görünüşte her geçen gün yeni zekalar edindikçe, tüketiciler muhtemelen hayatımızı kolaylaştırabilecek kaliteli bilgilere erişiyor. Ancak pazarlamacıları karıştırıyor. Büyük algoritmik değişiklikler, içerik stratejinizi yeniden düşünmeyi ve hem eski hem de yeni içeriğin bulunmasını sağlamak için durmadan çalışmayı gerektirebilir. Tüm bu değişiklikleri kendiniz için kolaylaştırmanın bir yolu, anlamsal konu modellerini kullanarak bir içerik pazarlama taksonomisi oluşturmaktır. Modern Pazarlamacıya Bu Notta nasıl olduğunu öğrenin.

Taksonomiyi Anlamak

Taksonomi, içerik pazarlamasında oldukça sık ortaya çıkar, ancak genellikle bir tür iş akışı oluşturmak için kullanılır. Burada, onu verilerle desteklenen içerik stratejisini desteklemek için kullanacağız. Öncelikle, taksonominin bir sınıflandırma yöntemi olduğunu anlamalıyız, ancak kaostan düzen yaratmak için gruplandırılacak ve kategorize edilecek yüzlerce öğe veya fikir olduğunda kullanılır. Spotify taksonomisti Glenn McDonald, akıllara durgunluk veren bir örnek olarak Everynoise.com'u yarattı . Renkleri ve kelime kümelerini kullanarak her müzik türü arasındaki ilişkiyi gösterir.

“Klezmer”in açık orman yeşili ve “Nashville sesine” yakınlığından “jig and reel” ile aynı tarza sahip olduğunu görebilir ve her birine tıkladığınızda benzerliklerini duyabilirsiniz .

İçerik pazarlama taksonomisi oluşturmak bu kadar karmaşık olmak zorunda değil; anlamsal konu modellemeyi kullanmak sizin için basitleştirebilir. Amaç, arama motorlarının, doğal dilde sorulan benzer bir soruya sahip olduğu bir sorunun kesin cevabına mümkün olduğunca yakın sonuçlar döndürmesine yardımcı olmaktır.

Semantik Konu Modelleme

Sadece küçük bir SEO komutuna sahip olanlar, arama motorlarının bir aramaya girilen terimlere bağlam eklediğini bilir. Anlamsal konu modellemenizi yapılandırırken düşünmeniz gereken şey budur. Konu modellemenin yaygın bir yöntemi Gizli Dirichlet Tahsisi'dir (LDA). LDA, bir sayfayı konu kümesi olarak okur. Aynı zamanda , her konuyu ilgili kelimelerden oluşan bir küme olarak okur ve analiz eder. Searchmetrics Content Experience'ın Konu Gezgini işlevi için kullandığı şeye benzer. Basitçe söylemek gerekirse, Konu Gezgini, birincil filtrelenmiş arama sorgusunu alıp ilgili arama sorgularını belirleyerek LDA'yı tersine gerçekleştirir ve ana konuların ikincil konularla nasıl örtüştüğünün bir görselleştirmesini sunar.

Gelin İngiliz Kraliyet Ailesinin geleceğine bir göz atalım. Prens Harry'nin yaklaşmakta olan düğünüyle, Amerikalı aktris ve boşanmış nişanlısı Meghan Markle'a olan merakı, ona 2017'nin Google'ın En Çok Aranan Ünlüsü unvanını kazandırdı.

Onun ve kraliyet düğünü hakkında içerik oluşturmayı planlıyor olsaydık, çalışmak için birçok farklı fikrimiz olurdu - o kadar çok ki, onun derin dokulu kişiliğine küçük bir sınıflandırma uygulayabiliriz. Topic Explorer, topladığımız verilerden Markle hakkında anlamsal yakınlığa göre kümelenmiş bir konu kümesi oluşturur:

ABD'de yapılan bir araştırmaya dayalı olarak, konu kümeleri, renkli baloncuklar tarafından düzenlenen kovalara konan gelecekteki kraliyet asaleti ile ilgilidir. Balon ne kadar büyükse, arama hacmi o kadar büyük olur. Meghan Markle'ın bir avukat adayı olarak oynadığı bir TV programı olan Suits'in birkaç bölümünde yer alan bir aktör olan “Max Beesley” gibi bazı konular çok gevşek bir şekilde ilişkilidir . Diğerleri, “Suits cast” gibi doğrudan “Meghan Markle” ile ilgilidir. Açıkçası, Markle aramalarının çoğu TV şovuna dayanıyor. Perspektife koymak gerekirse, Birleşik Krallık'ta kullanıcı aramasına dayalı bir küme şöyle görünür:

Baloncuklar, Prens Harry, eski kız arkadaşları ve erkek kardeşi açısından Markle'a biraz daha fazla ilgi olduğunu gösteriyor.

Bu küçük baloncuklar, "Meghan Markle" ana konusu için sınıflandırmanızı oluşturmaya başlamak için kullanmak isteyeceğiniz alt konulardır. Bu alt konuların her biri için onu oradan genişletirsiniz. “Suits Cast” için yukarıdaki örneği kullanarak, daha ilgili konuları dahil etmek için onu daha da genişletebilirsiniz:

uygulama

Kendi sınıflandırmanızı geliştirirken Markle, genel içeriğinizin küçük bir parçası olacaktır. Düğün günü yaklaştıkça, daha fazla konu eklenecek ve daha fazla gruplama ve bağlantı gerekli olacaktır: örneğin gelinlikler, çiçekler, nedimeler. Bunlar, güncellenmesi ve yeniden optimize edilmesi gereken veya başka bir kapasitede içeriğe ihtiyaç duyduğunuz için zaten içeriğiniz olabilecek öğelerdir; sıralı tutmak, içeriğinizin kazanmasına yardımcı olabilir.

Konu modelleme , başka türlü düşünmeyeceğiniz benzersiz içerik fırsatları da sunar.

Örneğin, arama amacını düşünürseniz, kullanıcıların Sussex Düşesi olmak için kariyerini geride bıraktığında Suits ekibinin Markle'ı programdan nasıl çıkaracağını bilmek istediklerini ABD kümelerinden anlayabilirsiniz. Onu öldürecekler mi? Başka bir aktris karaktere geçecek mi? Mike o gittikten sonra hayatına devam edebilecek mi? Yeni sevgilisi kim olacak? Dizi, Rachel Zane olmadan (Parrot Analytics'e göre) dünyanın en popüler 9. TV dizisi olma statüsünü koruyacak mı?

İyi bir sınıflandırma, kullanıcıların sorduğu soruları yanıtlamak için mükemmel bir fırsat yaratabilir.

Anahtar Kelime Araştırması

Konularınızın haritasını çıkarmak, anahtar kelime araştırmanızı başlatır. Muhtemelen hangi anahtar kelimeler için sıraladığınızı zaten biliyorsunuzdur. Şimdi, onları anlamsal olarak bağlayabilirsiniz. Tüm konu ve alt konularınızı kategorize ederek, belirli anahtar kelimeler için hangi konuların sıralamanızı güçlendirebileceğini görebilir ve sıralamak istediğiniz anahtar kelimeler için boşlukları doldurabilirsiniz.

İçerik oluştururken, artık amaç ve alaka düzeyi açısından yazıyorsunuz ve diğer sayfalarda aynı anlamı kullanan sayfalarda doğru bağlamı gösteren anahtar kelimeler kullanıyorsunuz. Bunun için sınıflandırmanız üç arama türüne göre ayrılmalıdır: gezinme, bilgi ve işlem.

Örnek olarak Kayak.com'u alın. Bir kullanıcı "kayak" girerse, kayak türlerini arıyor olabilir (bilgi arama) veya arama yapan kişi çevrimiçi seyahat acentesi sitesi kayak.com'u (navigasyon) arıyor olabilir. Kullanıcı "Yunanistan'a ucuz uçuşlar" derse, bu, kullanıcının bir uçak bileti (işlemsel) aradığını gösterir ve kullanıcıyı uçuş rezervasyonu yapabilecekleri kayak.com'a yönlendirir. Searchmetrics Konu Gezgini, anahtar kelimelerin amacını bozar. Burada farklı renkli baloncuklar görebilirsiniz - bunlar, arama amacına göre kümelenmiş konulardır.

Balonlar, bilgi arama için mavi, gezinme için sarı ve işlem için yeşil olarak gruplandırılmış anahtar kelimeleri gösterir. Bir balona tıklamak, farklı arama amacı kategorileri için arama hacmini gösterir.

Genel sınıflandırmanıza amaca göre ayrılmış anahtar kelime araştırmasını dahil etmek, genel stratejinizi ayrıntılı bir düzeyde ölçmenize yardımcı olabilir.

İçerik Stratejisi

Şirketinizin SEO'su sitenizin mimarisi üzerinde çalışırken, bu içerik sınıflandırması sizin içerik mimarinizdir. Ne kadar çok yapıya sahip olursanız, içeriğiniz ve içerik hedefleriniz arasında bağlantı kurmak o kadar kolay olur. Müşterilere bilgileri hızlı bir şekilde bulmalarında yardımcı olurken, aynı zamanda onlara son derece hedefli, doğru ve ayrıntılı arama sonuçları verir. Stratejinizi kim, ne, nerede, ne zaman, neden ve nasıl oluşturacağınız ve uygulayacağınız konusunda bir rehber görevi görür.

Ölçüm

İçeriğiniz, içerik pazarlama planınız ve anahtar kelimeleriniz için sahip olduğunuz organizasyon ne kadar iyiyse, içeriğinizi o kadar çok ölçmeniz, analiz etmeniz, ayarlamanız ve yeniden ölçmeniz gerekir. Bu aynı zamanda hedef müşterinizin daha eksiksiz bir profilini oluşturmanıza da yardımcı olur. Bu kadar yapıyla, hedef kitleniz için rekabetinizin doldurduğu boşlukları görebilirsiniz ve bu boşlukları gördüğünüzde, onları dolduran siz olabilirsiniz.

Arama motorları kullanıcı deneyimini iyileştirmek için algoritmalarını değiştirirken, anlamsal konu modellemeyi kullanan içerik pazarlama taksonomisi, içerik pazarlamacılarının Google ve Bing ile aynı yolda kalmasına ve kullanıcılara istedikleri zaman alakalı bilgiler getirmesine yardımcı olabilir. İçerik pazarlamacıları bunun tam olarak ne zaman olduğunu bilmiyorlar, ancak doğru sınıflandırmayla, yaklaşık olarak nasıl ve ne zaman iletileceğini daraltmak için yeterli veri toplayabiliriz.