性別關鍵詞：零售商如何改變谷歌搜索結果

隨著 SEO 更多地關注意圖而不是精確匹配搜索查詢，關鍵字研究變得更加複雜。 眾所周知，當您嘗試為不包含性別的關鍵字（例如鞋子）進行排名時，您正在嘗試創建最佳頁面，以達到突出顯示適合所有人的鞋子的目的。 有些術語在傳統上被認為是女性或男性，例如“可愛的粉紅色裙子”，其中假定搜索者是女性或為女性購買。

越來越多的趨勢已經發展，零售商和谷歌已經開始對哪些性別將搜索特定關鍵字做出更強有力的假設。 一些零售商選擇刪除顯示其產品的頁面的非性別版本，谷歌一直在獎勵他們更高的排名。 雖然一些零售商已經完全刪除了非性別版本，但這提出了許多有趣的問題，我們將嘗試回答。

即使在搜索詞組中沒有性別，如何確定關鍵字是否對搜索結果進行了性別區分？

對於納入標準，如果 Google SERP 中超過 40% 的前 10 個自然搜索結果在標題標籤中包含性別術語（例如男人、女人、女孩或男孩），則我們確定搜索詞組通常被視為具有性別特徵。 如果前 10 個自然搜索結果中有超過 40% 的標題標籤中包含特定的性別術語，則該短語被視為具有特定性別。 為了計算數據，我使用 Searchmetrics Research Cloud 分析了 10,000 個與服裝和鞋子相關的關鍵詞的排名。

我還分析了總共 14 個性別關鍵詞（7 個男性，7 個女性）的標題標籤。 在這 10,000 個關鍵詞中，2% 是包含性別術語的搜索詞組，但被排除在外。 在非性別關鍵詞中，20% 的 SERP 被標記為性別，其中 13% 為女性，3% 為男性。 其餘的有性別結果，但沒有更多地針對任何一種性別。 我認為這些百分比被低估了，因為一些電子商務網站沒有在其標題標籤中包含性別，即使結果 100% 針對特定性別（您可以通過頂部結果和 URL 結構看到這一點）。

這對關鍵字研究有何影響？

在研究一個術語或一組術語時，請執行附加步驟並確定它們是否具有性別。 如果他們有性別，請確定關鍵字是否專屬於一種性別，例如“睡衣”和“背心”。 如果不是排他性的，但大多數結果在標題中仍然包含性別，請確定標題標籤是否同時針對成人和兒童性別關鍵字。 了解性別關鍵字將使您更好地了解頁面的目的，以及是否需要調整您的 SEO 策略以對這些關鍵字進行排名。

您應該如何調整性別關鍵字的 SEO 策略？

如果您的目標關鍵字是一種性別獨有的，您需要確定是否有足夠的機會為異性宣傳自己。 儘管為其他性別宣傳自己會使排名更難，但您將與當前搜索結果未針對的受眾交談。 如果您宣傳自己的主要性別，您需要做出決定，如果您仍然想要一個您想要排名的頁面的性別中立版本，但是您正在為 SEO 蠶食自己做準備。

一個理想的區分關鍵字示例是“牛仔褲”。 “牛仔褲”是一個極端的例子，主要搜索者是女性，即使男性穿著牛仔褲。 “男士牛仔褲”的搜索量約為“牛仔褲”搜索量的 73%。 搜索量表明男性正在搜索牛仔褲，但當他們看到僅針對女性的搜索結果時，他們會修改搜索查詢以找出他們正在尋找的內容。 調整 SEO 策略的另一種方法是，如果您認為某個關鍵字傾向於一種性別，則使您的頁面具有性別特異性。 作為最早針對一種性別進行優化的網站之一，可以為您提供一個術語的排名優勢。 這是一個高風險的舉動，但如果這是一個非常有競爭力的術語，並且您有內部數據顯示一個性別購買該物品的次數明顯多於另一個，那麼風險可能是值得的。

這對長尾關鍵詞有何影響？

通過在搜索詞組中添加某些詞，可以改變搜索結果的性別。 一個例子是“腰帶”，當您添加術語“可愛”、“時尚”或“腰部”時，它會從混合性別轉變為僅限女性。 當您添加“酷”或“最佳”等詞時，“腰帶”會轉變為僅限男性使用。 顏色和材料完成了類似的事情，例如“金色”使“腰帶”成為女性，而“皮革”可以使搜索結果成為男性。 如果您使用分類組合來生成長尾關鍵字，請驗證您正在創建正確的性別組合。 如果您正在為長尾關鍵字編寫內容，請確保您定位的短語顯示您正在尋找的搜索結果。

您是否應該從您的電子商務網站中刪除所有非性別內容？

儘管許多主要零售商已經從他們的網站上刪除了非性別內容，但我不建議將其作為您的首要任務。 首先分析您的熱門關鍵字，並確定優先考慮性別頁面或刪除非性別頁面是否合適。

如果您正在創建主要針對性別關鍵字的新頁面，請確定您是否需要以中性關鍵字為中心的頁面。 此外，在您的頁面標題上運行 A/B 測試（包含或不包含性別字詞）並監控 CTR 和轉化率可能會有所幫助。 一般來說，請始終考慮性別，即使您嘗試對不包含任何性別詞的搜索詞組進行排名。

* 10,000 個關鍵字是使用 Google 關鍵字規劃工具和 Searchmetrics Research Cloud 生成的。 使用 Searchmetrics Research Cloud API 提取每個關鍵字的前 10 個排名，然後使用自動公式進行分析。 每個標題標籤都檢查了 14 個術語，並被標記為性別、男性或女性。

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