A indústria de SEO tem um grande problema: uma enorme falta de recursos e talento disponível.

Isso se torna mais aparente no nível corporativo, onde os conjuntos de dados são vastos, densos e complexos, dificultando não apenas a compreensão dos dados, mas também a ação sobre eles.

Sem mencionar que as inúmeras ferramentas de SEO são avançadas e ótimas para apontar problemas para SEOs, mas não têm a capacidade de realmente “fazer SEO”.

Automatizar o SEO permite que os profissionais de marketing reduzam o tempo dos dados aos insights e à ação, para que possam implementar mais rapidamente e ver os resultados.

O desafio número um que ouvimos dos SEOs corporativos é fazer as coisas.

De fato, um estudo da Distilled em 2016 descobriu que a maioria dos SEOs não viu suas recomendações implementadas por “perto de 6 meses após serem solicitadas”.

Prioridades desalinhadas podem dificultar a implementação até mesmo das menores alterações — um simples ajuste nos metadados pode levar meses para ser implantado na produção!

Ramesh Singh, chefe de SEO da Great Learning, ecoa esse ponto em resposta à pergunta: “Qual função / tarefa de SEO você mais gostaria de poder fazer mais rápido e em maior escala do que agora?”

Durante todo o tempo, o Google se torna cada vez mais inteligente, usando aprendizado de máquina e IA para fornecer aos usuários as informações mais relevantes da maneira mais eficaz. Os SERPs estão mais complexos do que nunca, com as entidades do Google se tornando a concorrência direta.

Há muitos dados para agir apenas para qualquer agente humano. A automação, no entanto, funciona 24 horas por dia e pode gerar insights que, de outra forma, levariam horas para serem alcançados.

Os SEOs naturalmente enfrentam limitações humanas em sua capacidade de classificar dados e agir com base em insights no nível necessário hoje – IA e aprendizado de máquina podem preencher as lacunas e acelerar a execução.

Para colher os benefícios da automação, é importante começar com o básico antes de passar para insights automatizados e, por último, execução automatizada.

A automação mudou e evoluiu ao longo dos anos, então vamos detalhar como era a automação de SEO no passado em comparação com seu estado atual.

#1. Iniciante: coleta de dados

A automação de nível iniciante começa com a coleta de conjuntos de dados e o aprendizado de como dirigir o carro, por assim dizer.

A agregação e coleta de dados é um passo importante na sua maturidade em SEO. Se você ainda estiver baixando e agregando dados manualmente na tentativa de obter insights, há maneiras mais fáceis de fazer isso.

Inclui coisas como:

1. Rastreamento de classificação
2. Relatórios e painéis
3. Backlinks
4. Dados de rastreamento do site

Se você é novo em automação, precisa começar aqui! A automação se compõe, então você não pode se beneficiar dela a menos que comece com o básico.

A boa notícia é que a coleta e agregação de dados é uma mercadoria. Centenas de ferramentas de SEO oferecem isso por uma fração do custo que era antes.

As organizações corporativas, no entanto, têm considerações extras para se atentar à segurança, estabilidade, confiabilidade, escala e SLAs devem ser levados em consideração ao trabalhar com ferramentas de automação.

Uma plataforma de SEO como a seoClarity consolida dados de classificações, links e dados de rastreamento de sites para seu site e qualquer concorrente e automatiza relatórios em escala com segurança corporativa.

Eu fiz o básico. Conte-me o que há de novo em SEO Automation.

#2. Intermediário: insights automatizados

À medida que a automação progride, os SEOs podem priorizar seu tempo onde é importante e permitir que a tecnologia apresente insights acionáveis ​​específicos do site para eles.

Isso começa com alertas baseados em IA: receba uma notificação se a IA detectar uma grande mudança de classificação ou se um elemento crítico da página for modificado ou excluído.

Nesse caso, a automação funciona como um membro da sua equipe, monitorando continuamente milhares de páginas, para que você não precise.

Depois que os alertas são automatizados, os SEOs podem voltar sua atenção para os insights avançados e personalizados fornecidos pela IA. Esses insights ajudam a identificar oportunidades e problemas para que você possa priorizar a estratégia e a execução.

Alguns exemplos disso incluem recomendações e ações dentro de:

1. Auditorias técnicas
2. Análise de conteúdo
3. Análise do arquivo de log
4. Análise de backlinks (identificar parceiros de links, backlinks de qualidade, links tóxicos)
5. Pesquisa de palavras-chave (analisar concorrentes, identificar padrões e tópicos de palavras-chave)
6. Alertas de alteração de página e classificação

Os profissionais de marketing precisam entender que a sofisticação da automação varia muito no que o software de SEO pode oferecer.

IA avançada e aprendizado de máquina são necessários para exibir e personalizar esses insights especificamente com base nos dados de classificação, rastreamento e link do seu site. Não apenas o SEO on-page genérico e básico que a maioria das ferramentas fornece.

Até Lily Ray, uma respeitada consultora de SEO e influenciadora, diz aqui:

Insights acionáveis ​​da seoClarity analisa dados em tempo real para revelar oportunidades e problemas personalizados e específicos do site para conteúdo, velocidade da página, indexabilidade, esquema, links internos e muito mais.

Esses insights são baseados nos dados de classificação, rastreamento e link do seu site, de modo que a tecnologia realmente analisa seu site como se fosse um membro de sua equipe interna de SEO.

Os profissionais de marketing precisam de insights personalizados para seu site e dados – se a abordagem do cortador de biscoitos funcionasse, todos seriam classificados na primeira página.

#3. Avançado: Execução de escala

O próximo passo na automação de SEO é execução, implementação e teste.

Todos concordam que o maior desafio do SEO corporativo é a velocidade de execução e implementação em escala!

Seja esperando meses para que atualizações simples sejam implementadas ou trabalhando em uma previsão para priorizar um projeto, isso diminui o que SABEMOS que deve ser implementado enquanto o Google (e a concorrência) aceleram.

JC Connington, chefe de SEO da Cancer Research UK, comenta sobre a implementação do esquema em escala em um site grande.

O resultado final é que os resultados não acontecem a menos que o Google possa ver as alterações em seu site.

O mais recente desenvolvimento em automação capacita as equipes de SEO a abordar os obstáculos que estão em seu caminho e implantar alterações em um site em tempo real, sem a necessidade de desenvolvedores, equipes de UX e outras partes interessadas.

A maioria das empresas e equipes de SEO não implementaram esse nível de automação em SEO… ainda.

Por quê? Talvez não seja acessível, ou pareça muito complicado.

Embora seja a principal reclamação e obstáculo que ouvimos das equipes de SEO, as empresas lutam para escalar a execução.

Você pode começar sua jornada para escalar a execução de SEO hoje com o seoClarity.

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