Разблокируйте SERP Insights с помощью BrightData SERP API — Google Colab бесплатно

Понимание данных со страниц результатов поисковой системы (SERP) важно для любого владельца бизнеса или специалиста по поисковой оптимизации . Вам интересно, как ваш сайт работает в поисковой выдаче? Вам интересно узнать, какое место вы занимаете по сравнению с вашими конкурентами? Отслеживание данных SERP вручную может занять много времени. Давайте взглянем на прокси-сеть, которая может помочь вам собрать информацию о производительности вашего веб-сайта за считанные секунды.

Стенограмма:

Эй, как жизнь. Добро пожаловать в Hack My Growth. В сегодняшнем видео мы рассмотрим новый парсер, который может быть чрезвычайно полезен при анализе результатов поиска. Недавно мы начали изучать прокси-сеть Bright Data , а также веб-скраперы, которые позволяют нам получать довольно интересную информацию, которая поможет при планировании стратегии поискового маркетинга или SEO.

Первое, что нам нужно сделать, это посмотреть результаты поиска.

Когда мы ищем термин, нам всегда нужно смотреть на результаты поиска . В этом случае, допустим, я хотел настроить таргетинг на термин «Анализ поисковой выдачи». Первое, что нам нужно сделать, это посмотреть на сами результаты поиска. Теперь мне нравится использовать множество виджетов, которые помогают мне лучше понимать результаты поиска, но мне также всегда нужно прокручивать вниз, чтобы понять, что происходит. Кто в рейтинге? Какой тип контента ранжируется? Почему они в рейтинге? Каковы различные элементы на странице? Какие связанные поисковые запросы мы находим на этой странице? Это может занять некоторое время, и это важный шаг, поэтому нам нужно перейти к результатам поиска, чтобы понять это.

Но что также полезно, так это то, что мы можем извлекать информацию, а затем обрабатывать ее самостоятельно, чтобы получить еще больше информации. И мы начинаем накладывать на них другие данные, которые помогут, по крайней мере, в моем случае, построить стратегию, которая будет работать.

Использование ярких данных для интерпретации результатов поиска

Иногда получение данных из результатов поиска может быть довольно сложным, и здесь могут помочь API. Что здорово, так это то, что вам не нужно быть программистом. Я не считаю себя программистом. Я считаю себя приличным в копировании и вставке.

С помощью Bright Data мы можем извлечь множество интересных данных из результатов поиска и наложить их на некоторые другие данные. Это дает нам более глубокое понимание результатов поиска, чтобы мы могли спланировать лучшую стратегию. Зарегистрируйте учетную запись, если хотите следить за этим видео. Если нет, вы можете зарегистрироваться позже и попробовать. Это разумная услуга для получения нужных данных. У них тоже есть бесплатная пробная версия , так что попробуйте.

Панель приборов

Когда вы находитесь на своей панели инструментов и хотите начать играть с этим, вы можете перейти к значку карты здесь и щелкнуть по нему, и тогда мы увидим, что у меня есть SERP API здесь. Теперь вы увидите настройки конфигурации, и это то, что позволит мне подключить ряд вещей, но я также могу проверить игровую площадку SERP API. Теперь вам понадобится этот доступ, чтобы поиграть здесь, потому что у вас будет собственное имя хоста.

Площадка SERP API

Если вы хотите сначала сделать игровую площадку, чтобы увидеть, что вы можете построить, нажмите SERP API Playground на вкладке «Параметры доступа». Теперь я возьму тот же запрос, который вошел в поиск Google, «Анализ SERP», и вставлю его сюда. Существует ряд различных настроек. Вы можете выбрать результаты поиска, которые хотите посмотреть - Google, Bing, Yandex, Duck Duck Go. Для меня мы ориентируемся в основном на Google, потому что это большой мальчик. И тогда мы можем выбрать, будем ли мы выполнять поиск, карты, тренды или обзоры. Здесь есть множество различных настроек, которые вы можете включать и выключать.

Что касается меня, я работаю на Python, я всегда переключаюсь на Python, и, что здорово, я также могу видеть HTML и вывод JSON с этим запросом. Когда я нажму на поиск, он сделает свои крутые вещи. Это дает мне фактический Python, который мне нужно использовать для вызова этого. Но затем я вижу результаты ниже, и я могу щелкнуть по каждому из этих элементов, и он вытащит их сбоку для меня. Я вижу разные элементы. Я вижу разделы «Люди также спрашивают» и вижу там ответы. Я вижу результаты поиска в органическом виде. Я вижу, что в результатах этого поиска есть несколько видео, и вижу похожие запросы. За один быстрый звонок я получил массу данных.

Теперь некоторые из вас могут подумать: ну, я не знаю, что делать с этими данными JSON-LD, они мне не очень помогают. И это может немного сбивать с толку, но на самом деле это довольно легко сломать. Но чтобы сделать это еще проще, я создал блокнот CoLab, где вы можете просто подключить его и работать, как только вы настроите Bright Data.

Я хотел лучше понять этот запрос сам. Помещаем запрос в Google CoLab . Мы настроим вызов API, после чего вы увидите данные поиска Google. Теперь все это вложено в JSON, и видеть его таким не очень полезно для нас, но если я хочу извлечь из этого какой-то смысл и использовать его для планирования стратегии, я могу разбить его.

Обзор данных SERP в Google CoLab

Первое, что я сделал, это создал что-то под названием «Обзор данных SERP». Это просто сообщает мне в простой таблице поисковую систему, которую я использовал, запрос, сколько результатов для этого термина и немного другой информации, такой как язык и заголовок страницы. Что меня интересует, так это органические результаты. Вы увидите ссылки (это все 10 лучших по порядку), заголовок, описание и любые расширения, которые могут быть на этих страницах. Есть и другая информация — встроенный текст или звездный рейтинг, ссылка на сайт, и она начинает показывать мне некоторые функции SERP.

И тогда я увижу ранг. Вы будете занимать органическое и глобальное место. Глобальный рейтинг — это то, как он ранжируется среди всех элементов на странице. Эта ссылка занимает первое место в органической выдаче, но занимает шестое место на странице. Почему это так? Что ж, если мы вернемся к результатам поиска, вы заметите избранный фрагмент и четыре вопроса «Люди также задают».

Первый результат — шесть вниз на странице, что очень важно для нас. Это очень конкурентоспособный результат поиска, и все результаты поиска смещаются вниз в зависимости от различных элементов на странице.

Опять же, мне полезно осознать: «Чувак, если я на первом месте по этому термину, я на шестом». Сколько энергии и внимания мне потребуется на этот термин, если я не смогу получить его на основе конкурентоспособности?» Сейчас я начинаю понимать.

Что еще здорово, так это то, что я могу видеть некоторые другие вещи, на которые можно настроить таргетинг, потому что «Люди также спрашивают» ранжируются выше первой позиции. Я мог бы захотеть ранжировать или настроить таргетинг на эти термины. Что это за вопросы? Затем я могу создавать определенные фрагменты контента, чтобы занимать эти позиции . Вы видите вопросы, ответы и ссылки, которые мы можем использовать для проведения исследований.

Мы также можем вытащить соответствующие термины. Мы можем сказать: «Ну, может быть, этот термин слишком конкурентоспособен, но вот несколько связанных терминов, которые я мог бы использовать», что тоже круто. Теперь я получаю некоторые исследования ключевых слов. Я немного лучше разбираюсь в результатах поиска и у меня появляются некоторые идеи о том, какие стратегии я мог бы использовать.

Анализ тенденций

Теперь я также хочу использовать их анализ тенденций. В верхней части страницы вы увидите, что одним из вариантов является тренды. И я могу ввести тот же запрос «Анализ SERP» и выполнить поиск. Теперь дело в том, что вы не увидите HTML и скрипт Python. Вы просто получите эти необработанные данные JSON. И многое из этого вложено, потому что здесь много разных фрагментов данных. И опять же, обработка может быть немного сложной. Вот где CoLab снова может быть полезен.

Мы запускаем запрос и извлекаем все данные, и вы можете подумать: «Это не имеет никакого смысла». Затем мы начинаем обрабатывать данные и можем получить временную шкалу. За последние 12 месяцев мы увидели, что «Анализ SERP» упал, а затем снова появился. Его начинают часто искать. Он имеет восходящий тренд с 28 августа.

Мы также можем извлечь связанные ключевые слова из анализа тенденций. Я могу выбрать ключевые слова и увидеть, насколько они ценны. Они набирают популярность — «Инструменты анализа SERP», «Анализ SERP», «Бесплатный анализ Google SERP». Все это немного важнее, чем что-то вроде «учебника по GPT-3». Опять же, я начинаю получать еще несколько идей для ключевых слов и некоторые легко висящие плоды, которые могут быть не такими популярными, как целевой термин, но мне может быть легче ранжироваться.

Теперь приятно посмотреть на связанные ключевые слова в таблице, но мы также можем визуализировать это с помощью Python. Python полезен, потому что мы можем видеть, какие из них выделяются, и мы знаем, какие из них более важны, а какие менее важны.

Похожие темы

Мы также можем получить связанные темы с помощью Bright Data SERP API, и для меня это может быть моей любимой частью в сочетании с тем, что я знаю о результатах поиска сейчас.

Опять же, мы можем сбросить эти данные в таблицу. Я вижу название темы, а также вижу тип. А затем, если я прокрутю вниз, я нарисую несколько разных графиков, и мы увидим некоторые запросы по конкретным темам, некоторые запросы, связанные с веб-сайтами, и некоторые запросы, связанные с типами программного обеспечения. Мы начинаем лучше понимать вовлеченных в это сущностей, которые, как мы знаем, важны. Мы говорили о структурированных данных и многом другом на этом канале. Я вижу, как они все сгруппированы вместе. Чем они больше, тем они популярнее, чем они меньше, тем менее популярны. Я могу начать получать общее представление о том, что происходит с результатами поиска.

Создание и HTML-отчет

Это большой объем данных для обработки, и мы можем захотеть поделиться ими с кем-нибудь. Мы можем создать отчет HTML, используя всю эту информацию с помощью Python. Мы можем запустить код и посмотреть анализ запроса SERP. Посмотрим, как будут выглядеть результаты поиска и все интересные данные. При прокрутке вниз вы видите связанные термины, анализ тенденций запроса, на который мы ориентируемся, связанные термины и связанные темы. Теперь я могу взять эту информацию и посмотреть на стратегии ранжирования на этой странице и понять, что происходит в результатах поиска.

Это супер крутой API. Это стоит немного, но это супер разумно. Я думаю, это 3 доллара за тысячу звонков, но потом вы можете войти и начать понимать результаты поиска, потому что они так сильно меняются. Поиск меняется, и результаты поиска меняются. Это поможет вам получить лучшее представление о рейтинге контента, ответить на некоторые вопросы о том, почему контент ранжируется, и показать некоторые вещи, которые вам нужно сделать, чтобы получить лучшие результаты самостоятельно.

Если вы проверите Bright Data SERP API, дайте мне знать и отправьте мне электронное письмо. Я пришлю вам копию этого файла CoLab, а затем вы сможете добавить свои данные и начать получать удовольствие от результатов поиска.

Если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь с нами ! Я хотел бы продолжить этот разговор с вами. И до следующего раза!