Visualisierung lokaler Beziehungen mit Backlink-Daten

Dieser Artikel ist Teil vier unserer Fallstudie darüber, wie der Site Explorer für SEO verwendet werden kann, basierend auf einem unabhängigen Burger-Restaurant in Birmingham, Großbritannien – OPM. Sie können die Teile eins bis drei über die folgenden Links lesen:

• Teil 1: Einführung in OPM, Verwendung der Site Explorer Zusammenfassung für SEO Triage.
• Teil 2: Verwenden Sie die Registerkarte Backlinks, um potenzielle Einflussfaktoren und Bewertungen zu entdecken.
• Teil 3: Einführung verwandter Websites.

In Teil 3 haben wir kurz diskutiert, wie verwandte Standorte (unter anderem) geografisch ähnliche Standorte finden können. Dieser Beitrag untersucht diesen Kontext tiefer – Schauen wir uns an, wie Link Research Informationen über ein lokales Unternehmen wie OPM liefern kann und für diejenigen, die SEO-Dienstleistungen anbieten, potenzielle Kunden für Ihre Agentur oder Ihr Unternehmen gewinnen kann.

Verstehen des Tabs “Verwandte Seiten”

Das Tab „Verwandte Seiten“ ist wirklich einfach zu bedienen – vorausgesetzt, Sie sind ein Majestic-Abonnent, geben Sie eine Website oder Webseite in den Site Explorer ein, klicken Sie auf Suchen und klicken Sie auf das Tab „Verwandte Seiten“ – das ist wirklich alles, was erforderlich ist, um Zugang zu den Daten zu erhalten. Wenn Sie noch kein Majestic-Abonnent sind, sind die Daten der zugehörigen Websites für OPM kostenlos verfügbar – die zugehörigen Websites können als Teil unseres Showcase-Programms angesehen werden.

Das Tab der zugehörigen Websites ist unten veranschaulicht:

Die Einfachheit der Ergebnisseite verbirgt VIELE Komplexität unter der Haube. Diese Ergebnisse werden mit Hilfe einer Technologie erzeugt, die als “Co-Zitate” bezeichnet wird. Co-Zitate wurden in den letzten Jahren von einer Reihe von maßgeblichen Quellen in der SEO diskutiert und basieren auf akademischer Forschung.

Die Theorie geht davon aus, dass eine Beziehung zwischen zwei Seiten, auf die von derselben Seite verlinkt wird, impliziert werden kann, insbesondere wenn diese Verknüpfungsbeziehungen auf der Quellseite eng beieinander liegen.

Das Tab “Verwandte Seiten” führt diese Analyse unter der Haube durch, basierend auf “Link Context”. Die Seite mit den zugehörigen Websites ist nach dem Volumen der Häufigkeit geordnet, mit der diese Linkbeziehung ausgedrückt wird.

Analyse der Daten von verwandten Standorten

Heute werden wir eine manuelle Technik verwenden, um eine tiefere Analyse der Daten durchzuführen, die auf der Registerkarte der entsprechenden Websites zurückgegeben werden.

Mit Blick auf die 15 besten Ergebnisse können wir jede Website besuchen, nach den Adressdetails des Unternehmens suchen und eine Notiz in einer Tabelle machen.

Es dauert nicht lange, bis Sie eine Reihe von Websites besuchen, die in der Liste der OPM-bezogenen Websites aufgeführt sind, und sich die Adressdaten notieren.

Als nächstes können wir Google Maps starten und eine benutzerdefinierte Google Map (“https://www.google.com/maps/about/mymaps/“) mit den oben erfassten Adressdaten erstellen.

Standardmäßig gibt es viel Lärm, aber die Option “Einfacher Atlas” Basiskarte entfernt viele bestehende Orte.

Sehr schnell können wir aus der Liste eine Visualisierung der relevanten Einträge erstellen:

Von den ersten 15 Eingängen scheinen 10 in Laufnähe zu sein (oder höchstens eine kurze Taxifahrt). Ein Standort – denn nebenan erscheint die Kilder Bar.

Was bedeutet das für eine algorithmisch generierte Liste von “verwandten Seiten”?

Auswirkungen der Daten

Die Registerkarte Websites kann den Hintergrund für eine großartige Geschichte über ein Unternehmen liefern – im Falle von OPM scheinen die Ergebnisse nahegelegene Unternehmen, Lieferanten und Wettbewerber in der Liste zu enthalten (obwohl es wichtig ist zu beachten, dass sich “False Positives” in die Daten einschleichen können).

Die damit verbundenen Standortdaten und ein wenig weitere Recherchen können sowohl für den Kunden als auch für die SEO-Agentur von großer Bedeutung sein. Für die Agentur – die zugehörige Registerkarte erzählt eine Geschichte über ihren Kunden und ihre Branche. Bewaffnet mit dem Wissen, das diese Geschichte liefert, kann eine SEO versuchen, den Dialog darauf aufzubauen, in der Hoffnung, eine engere Beziehung zu ihrem Kunden aufzubauen – möglicherweise erhöht sich die Chance auf Bindung.

Die Informationen, die aus den Daten der zugehörigen Websites abgeleitet werden können, können einer Agentur (oder auch einem Unternehmen) helfen, ihre Online-Reputation zu verbessern. Wenn beispielsweise einige Lieferanten mit einem Unternehmen verbunden sind, können diese Informationen zum Nutzen des Unternehmens genutzt werden, indem andere Lieferanten ermutigt werden, nach gemeinsamen Werbeaktivitäten zu suchen?

Bietet das Wissen anderer Unternehmen im gleichen Bereich den Weg für eine kollaborative Win-Win-Promotion in diesen Unternehmen?

Fazit

Wir haben gesehen, wie lokale, geografische Verbindungen ein Boutique-Restaurant wie Original Patty Men dominieren können.

Das bedeutet nicht, dass Verwandte Seiten ein geografisches Werkzeug ist – weit davon entfernt – man muss nichts weiter als Majestic suchen, um eine Top-Ten-Liste der “related Sites” zu sehen, die mit dem gleichen Algorithmus wie die OPM-Liste erstellt wurde:

• ahrefs.com
• moz.com
• semrush.com
• opensiteexplorer.org
• majesticseo.com
• screamingfrog.co.uk
• alexa.com
• seomoz.org
• backlinkwatch.com
• cognitiveseo.com

Während unser alter Handelsname “Majestic SEO” eine vorhersehbare Präsenz hat, scheint die obige Liste repräsentativer für Websites zu sein, die “Majestic ähnlich” sind – mit den aufgelisteten Namen, die für viele in der SEO-Community wiedererkennbar sind.

Dies gibt uns zwei Beispiele für Websites mit sehr unterschiedlichen Märkten – ein Online-Geschäft scheint eine andere Art von verwandten Websites zu haben (“Link-Profil”) als ein ein lokales Unternehmen.

Wenn Sie ein Majestic-Abonnement haben, warum schauen Sie nicht nach, ob es versteckte, noch nicht ausgenutzte Beziehungen gibt, die in den Daten der “Verwandte Seiten” vergraben sind?

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