Desbloqueie SERP Insights com BrightData SERP API - Google Colab gratuito

Compreender os dados das páginas de resultados do mecanismo de pesquisa (SERPs) é importante para qualquer empresário ou profissional de SEO . Você quer saber o desempenho do seu site nas SERPs? Você está curioso para saber onde você classifica em comparação com seus concorrentes? Acompanhar os dados SERP manualmente pode ser um processo demorado. Vamos dar uma olhada em uma rede proxy que pode ajudá-lo a coletar informações sobre o desempenho do seu site em segundos.

Transcrição:

E ai, como vai. Bem-vindo ao Hack My Growth. No vídeo de hoje, vamos dar uma olhada em um novo web scraper que pode ser extremamente útil quando estamos analisando os resultados da pesquisa. Recentemente, começamos a explorar o Bright Data , uma rede de proxy, bem como web scrapers que nos permitem obter algumas informações muito interessantes que ajudarão no planejamento de uma estratégia de marketing de pesquisa ou SEO.

A primeira coisa que precisamos fazer é olhar para os resultados da pesquisa.

Quando procuramos um termo, uma das coisas que precisamos fazer é sempre olhar os resultados da pesquisa . Nesse caso, digamos que eu queira segmentar o termo “Análise SERP”. A primeira coisa que precisamos fazer é olhar para os próprios resultados da pesquisa. Agora, gosto de usar muitos widgets para me ajudar a entender melhor os resultados da pesquisa, mas também sempre preciso rolar para baixo para entender e ter uma ideia melhor do que está acontecendo. Quem está classificando? Que tipo de classificação do conteúdo? Por que eles estão classificando? Quais são os diferentes elementos na página? Quais são as consultas de pesquisa relacionadas que encontramos nesta página? Isso pode levar algum tempo e é uma etapa importante, por isso precisamos ir aos resultados da pesquisa para entendê-lo.

Mas o que também é útil é que podemos extrair informações e processá-las por conta própria para obter ainda mais insights. E começamos a sobrepor com outros dados, o que vai ajudar, pelo menos no meu caso, a construir uma estratégia que vai funcionar.

Usando dados claros para interpretar os resultados da pesquisa

Às vezes, retirar os dados dos resultados da pesquisa pode ser muito difícil, e é aí que as APIs podem entrar. O legal é que você não precisa ser um programador. Não me considero um programador. Eu me considero decente em copiar e colar.

Com a ajuda do Bright Data, podemos extrair muitos dados interessantes dos resultados da pesquisa e sobrepô-los com alguns outros dados. Isso nos dá insights mais profundos sobre os resultados da pesquisa para que possamos planejar uma estratégia melhor. Inscreva-se para uma conta se quiser acompanhar este vídeo. Caso contrário, você pode se inscrever depois e experimentá-lo. É um serviço razoável para obter os dados que você deseja. Eles também têm uma avaliação gratuita , então vá em frente e experimente.

Painel

Quando você estiver em seu painel e quiser começar a brincar com isso, você pode ir até o ícone do mapa aqui e clicar nele, e então podemos ver que eu tenho uma API SERP aqui. Agora, você verá as definições de configuração e isso é o que me permitirá conectar várias coisas, mas também posso verificar o SERP API Playground. Agora você vai precisar desse acesso para brincar aqui porque terá seu próprio nome de host.

SERP API Playground

Se você quiser fazer o playground primeiro para ver o que pode construir, clique em SERP API Playground na guia Parâmetros de acesso. Agora vou pegar a mesma consulta que entrou na Pesquisa do Google, “Análise SERP”, e vou soltá-la aqui. Existem várias configurações diferentes. Você pode escolher os resultados da pesquisa que deseja ver - Google, Bing, Yandex, Duck Duck Go. Para mim, visamos principalmente o Google, porque é o garotão. E então podemos escolher se estamos fazendo pesquisa, mapas, tendências ou análises. Existem muitas configurações diferentes que você pode marcar aqui.

Agora, para mim, eu trabalho em Python, sempre mudo isso para Python, e o que é legal é que também posso ver o HTML e a saída JSON com esta consulta. Quando eu clico em pesquisar e ele faz coisas legais. Está me dando o Python real que preciso usar para chamar isso. Mas então eu vejo os resultados abaixo, e posso clicar em cada um desses elementos e ele será puxado para o lado para mim. Eu posso ver diferentes elementos. Posso ver as seções “As pessoas também perguntam” e posso ver as respostas lá. Posso ver os resultados da pesquisa organicamente. Vejo que há alguns vídeos nos resultados da pesquisa e posso ver as pesquisas relacionadas. Em uma ligação rápida, recebi uma tonelada de dados.

Agora, alguns de vocês podem estar pensando, bem, não sei o que fazer com esses dados JSON-LD, não são muito úteis para mim. E pode ser um pouco confuso, mas a realidade é que é muito fácil quebrar. Mas, para tornar ainda mais fácil, criei um notebook CoLab onde você pode simplesmente conectar e usar assim que estiver configurado com o Bright Data.

O que eu queria fazer era entender melhor essa consulta sozinho. Colocamos a consulta no Google CoLab . Configuramos a chamada da API e, em seguida, você verá os dados de pesquisa do Google. Agora, tudo isso está aninhado em JSON, e vê-lo assim não é o mais útil para nós, mas se eu quiser entender isso e usá-lo para planejar a estratégia, posso dividi-lo.

Visão geral dos dados SERP no Google CoLab

A primeira coisa que fiz foi criar algo chamado SERP Data Overview. Isso apenas me diz em uma tabela simples, o mecanismo de pesquisa que usei, a consulta, quantos resultados existem para esse termo e um pouco de outras informações, como o idioma e o título da página. O que me interessa são os resultados orgânicos. Você verá os links (esses são os 10 principais, em ordem), o título, a descrição e quaisquer extensões que essas páginas possam ter. Há outras informações - texto embutido ou uma classificação por estrelas, um link de site e está começando a me mostrar alguns dos recursos da SERP.

E então eu consigo ver a classificação. Você obterá a classificação organicamente e a classificação global. A classificação global é como ela se classifica em todos os elementos da página. Esse link ocupa o primeiro lugar nos resultados orgânicos, mas ocupa o sexto lugar na página. Por que esse é o caso? Bem, se voltarmos aos resultados da pesquisa, você notará o trecho em destaque e as quatro perguntas "As pessoas também perguntam".

O primeiro resultado é seis na página, o que é muito revelador para nós. Este é um resultado de pesquisa muito competitivo e todos os resultados da pesquisa são empurrados para baixo com base nos diferentes elementos que estão na página.

Novamente, é útil para mim perceber: "Cara, se eu for o número um nesse período, sou o número seis". Quanta energia e foco eu vou ter nesse termo se não vou conseguir com base na competitividade? Estou começando a ter insights agora.

O que mais é legal é que posso ver algumas das outras coisas que podem ser segmentadas, porque “As pessoas também perguntam” estão acima da primeira posição. Talvez eu queira classificar ou segmentar esses termos. Quais são essas perguntas aqui? Então eu posso construir peças específicas de conteúdo para classificar nessas posições . Você vê as perguntas, respostas e links que podemos usar para fazer alguma pesquisa.

Também podemos retirar os termos relacionados. Podemos dizer: "Bem, talvez este termo seja um pouco competitivo demais, mas aqui estão alguns termos relacionados que talvez eu possa seguir", o que também é legal. Agora estou fazendo algumas pesquisas de palavras-chave. Estou entendendo um pouco melhor os resultados da pesquisa e obtendo algumas ideias sobre quais estratégias posso adotar.

Análise de tendências

Agora também quero usar a análise de tendências deles. No topo da página, você verá que uma das opções é tendências. E posso inserir a mesma consulta, “Análise SERP”, e posso fazer a pesquisa. Agora, o problema com este é que você não verá HTML e o script Python. Você apenas obterá esses dados JSON brutos. E muito disso está aninhado porque há muitos dados diferentes aqui. E, novamente, processá-lo pode ser um pouco difícil. É aqui que o CoLab, novamente, pode ser útil.

Estamos executando a consulta e extraindo todos os dados, e você pode estar pensando: "Isso não faz sentido". E então começamos a processar os dados e podemos obter uma linha do tempo. Nos últimos 12 meses, vimos que a “Análise SERP” caiu e voltou a subir. Está começando a ser pesquisado com frequência. A tendência é de alta desde 28 de agosto.

Também podemos extrair palavras-chave relacionadas da análise de tendências. Posso extrair palavras-chave e ver como elas são valiosas. Estas são as tendências - “Ferramentas de análise SERP”, “Análise SERP”, “Análise SERP gratuita do Google”. Todos esses são um pouco mais importantes do que algo como “tutorial GPT-3”. Mais uma vez, começo a ter mais ideias de palavras-chave e algumas frutas fáceis de encontrar que podem não ser tão populares quanto o termo-alvo, mas podem ser mais fáceis de classificar.

Agora, observar as palavras-chave relacionadas em uma tabela é bom, mas também podemos visualizá-las com o Python. Python é útil porque podemos ver quais se destacam e sabemos quais são mais importantes e quais são menos importantes.

Tópicos relacionados

Também podemos extrair os tópicos relacionados usando a API Bright Data SERP e, para mim, essa pode ser minha parte favorita ao combiná-la com o que sei sobre os resultados da pesquisa agora.

Novamente, podemos despejar esses dados em uma tabela. Posso ver o título do tópico e também o tipo. E então, se eu rolar para baixo, fiz alguns gráficos diferentes e podemos ver algumas consultas sobre tópicos específicos, algumas consultas relacionadas a sites e algumas consultas relacionadas a tipos de software. Estamos começando a entender mais as entidades envolvidas aqui, que sabemos serem importantes. Já falamos sobre dados estruturados e outras coisas neste canal. Eu posso ver como eles estão todos agrupados. Quanto maiores eles são, mais populares eles são, quanto menores eles são, menos populares eles são. Posso começar a ter uma ideia geral do que está acontecendo com o resultado da pesquisa.

Criação e Relatório HTML

São muitos dados para processar e podemos querer compartilhá-los com alguém. Podemos criar um relatório HTML, usando todas essas informações também com a ajuda do Python. Podemos executar o código e ver a análise da consulta SERP. Veremos como são os resultados da pesquisa e todos os dados interessantes. Ao rolar para baixo, você vê os termos relacionados, a análise de tendências da consulta que estamos direcionando, os termos relacionados e os tópicos relacionados. Agora posso pegar essas informações e analisar estratégias para classificar nesta página e entender o que está acontecendo nos resultados da pesquisa.

Esta é uma API super legal. Custa um pouco, mas é super razoável. Acho que são US$ 3 por mil chamadas, mas aí você pode entrar e começar a entender os resultados da pesquisa porque eles mudam muito. A pesquisa está mudando e os resultados da pesquisa estão mudando. Isso vai ajudá-lo a ter uma ideia melhor do conteúdo que está sendo classificado, responder a algumas das perguntas sobre por que o conteúdo está sendo classificado e mostrar algumas das coisas que você precisa fazer para obter melhores resultados.

Se você verificar o Bright Data SERP API, avise-me e envie-me um e-mail. Enviarei a você uma cópia deste arquivo CoLab e você poderá conectar seus dados e começar a se divertir também com os resultados da pesquisa.

Se você tiver alguma dúvida, entre em contato conosco ! Eu adoraria continuar esta conversa com você. E até a próxima!