性别关键词：零售商如何改变谷歌搜索结果

随着 SEO 更多地关注意图而不是精确匹配搜索查询，关键字研究变得更加复杂。 众所周知，当您尝试为不包含性别的关键字（例如鞋子）进行排名时，您正在尝试创建最佳页面，以达到突出显示适合所有人的鞋子的目的。 有些术语在传统上被认为是女性或男性，例如“可爱的粉红色裙子”，其中假定搜索者是女性或为女性购买。

越来越多的趋势已经发展，零售商和谷歌已经开始对哪些性别将搜索特定关键字做出更强有力的假设。 一些零售商选择删除显示其产品的页面的非性别版本，谷歌一直在奖励他们更高的排名。 虽然一些零售商已经完全删除了非性别版本，但这提出了许多有趣的问题，我们将尝试回答。

即使在搜索词组中没有性别，如何确定关键字是否对搜索结果进行了性别区分？

对于纳入标准，如果 Google SERP 中超过 40% 的前 10 个自然搜索结果在标题标签中包含性别术语（例如男人、女人、女孩或男孩），则我们确定该搜索词组通常被视为具有性别特征。 如果前 10 个自然搜索结果中有超过 40% 的标题标签中包含特定的性别术语，则该短语被视为具有特定性别。 为了计算数据，我使用 Searchmetrics Research Cloud 分析了 10,000 个与服装和鞋子相关的关键词的排名。

我还分析了总共 14 个性别关键词（7 个男性，7 个女性）的标题标签。 在这 10,000 个关键词中，2% 是包含性别术语的搜索词组，但被排除在外。 在非性别关键词中，20% 的 SERP 被标记为性别，其中 13% 为女性，3% 为男性。 其余的有性别结果，但没有更多地针对任何一种性别。 我认为这些百分比被低估了，因为一些电子商务网站没有在其标题标签中包含性别，即使结果 100% 针对特定性别（您可以通过顶部结果和 URL 结构看到这一点）。

这对关键字研究有何影响？

在研究一个术语或一组术语时，请执行附加步骤并确定它们是否具有性别。 如果他们有性别，请确定关键字是否专属于一种性别，例如“睡衣”和“背心”。 如果不是排他性的，但大多数结果在标题中仍然包含性别，请确定标题标签是否同时针对成人和儿童性别关键字。 了解性别关键字将使您更好地了解页面的目的，以及是否需要调整您的 SEO 策略以对这些关键字进行排名。

您应该如何调整性别关键字的 SEO 策略？

如果您的目标关键字是一种性别独有的，您需要确定是否有足够的机会为异性宣传自己。 尽管为其他性别宣传自己会使排名更难，但您将与当前搜索结果未针对的受众交谈。 如果您宣传自己的主要性别，您需要做出决定，如果您仍然想要一个您想要排名的页面的性别中立版本，但是您正在为 SEO 蚕食自己做准备。

一个理想的区分关键字示例是“牛仔裤”。 “牛仔裤”是一个极端的例子，主要搜索者是女性，即使男性穿着牛仔裤。 “男士牛仔裤”的搜索量约为“牛仔裤”搜索量的 73%。 搜索量表明男性正在搜索牛仔裤，但当他们看到仅针对女性的搜索结果时，他们会修改搜索查询以找出他们正在寻找的内容。 调整 SEO 策略的另一种方法是，如果您认为某个关键字倾向于一种性别，则使您的页面具有性别特异性。 作为最早针对一种性别进行优化的网站之一，可以为您提供一个术语的排名优势。 这是一个高风险的举动，但如果这是一个非常有竞争力的术语，并且您有内部数据显示一个性别购买该物品的次数明显多于另一个，那么风险可能是值得的。

这对长尾关键词有何影响？

通过在搜索词组中添加某些词，可以改变搜索结果的性别。 一个例子是“腰带”，当您添加术语“可爱”、“时尚”或“腰部”时，它会从混合性别转变为仅限女性。 当您添加“酷”或“最佳”等词时，“腰带”会转变为仅限男性使用。 颜色和材料完成了类似的事情，例如“金色”使“腰带”成为女性，而“皮革”可以使搜索结果成为男性。 如果您使用分类组合来生成长尾关键字，请验证您正在创建正确的性别组合。 如果您正在为长尾关键字编写内容，请确保您定位的短语显示您正在寻找的搜索结果。

您是否应该从您的电子商务网站中删除所有非性别内容？

尽管许多主要零售商已经从他们的网站上删除了非性别内容，但我不建议将其作为您的首要任务。 首先分析您的热门关键字，并确定优先考虑性别页面或删除非性别页面是否合适。

如果您正在创建主要针对性别关键字的新页面，请确定您是否需要以中性关键字为中心的页面。 此外，在您的页面标题上运行 A/B 测试（包含或不包含性别字词）并监控 CTR 和转化率可能会有所帮助。 一般来说，请始终考虑性别，即使您尝试对不包含任何性别词的搜索词组进行排名。

* 10,000 个关键字是使用 Google 关键字规划工具和 Searchmetrics Research Cloud 生成的。 使用 Searchmetrics Research Cloud API 提取每个关键字的前 10 个排名，然后使用自动公式进行分析。 每个标题标签都检查了 14 个术语，并被标记为性别、男性或女性。

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