लॉन्ग-टेल कीवर्ड क्या है?

स्क्रैपलेस गूगल सर्च API संरचित गूगल सर्च डेटा लौटाता है जिसे कीवर्ड टीमें विशिष्ट प्रश्नों, परिणाम प्रारूपों और रैंकिंग-पृष्ठ ओवरलैप की तुलना करने के लिए उपयोग कर सकती हैं।

परिभाषा और दायरा

एक लॉन्ग-टेल कीवर्ड एक अपेक्षाकृत विशिष्ट खोज प्रश्न है जो खोज-आवश्यकता वितरण के निम्न-आवृत्ति पूंछ में स्थित होता है। यह शब्द मांग और विशिष्टता का वर्णन करता है, आवश्यक शब्दों की संख्या नहीं। एक छोटे उत्पाद कोड को लॉन्ग-टेल माना जा सकता है क्योंकि कुछ लोग इसे खोजते हैं, जबकि एक लंबा वाक्यांश एक लोकप्रिय शीर्षक विषय से संबंधित हो सकता है। लॉन्ग-टेल प्रश्न अक्सर स्पष्ट प्रतिबंध, संदर्भ, या इरादा प्रकट करते हैं, जिससे वे सटीक सामग्री और उत्पाद निर्णयों के लिए उपयोगी होते हैं।

लॉन्ग-टेल का मतलब स्वचालित रूप से आसान, उच्च-परिवर्तित, या अलग पृष्ठ के योग्य नहीं है। एक विशिष्ट प्रश्न फिर भी प्रतिस्पर्धात्मक हो सकता है, और कई रूपान्तर एक ही कार्य का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। प्रत्येक वाक्यांश के लिए एक पतला पृष्ठ बनाना प्रतिलिपि और प्राधिकरण को टुकड़ों में बाँट देता है। योजना की बेहतर इकाई एक इरादा समूह है: प्रश्नों का एक सेट जिसे एक मजबूत पृष्ठ द्वारा संतुष्ट किया जा सकता है बिना महत्वपूर्ण भिन्नताओं को छिपाए।

विस्तृत शर्तें कई संभावित कार्यों को छिपाती हैं। विशिष्ट प्रश्न दर्शक, स्थान, उत्पाद प्रकार, समस्या, एकीकरण, प्रतिबंध, या निर्णय के चरण जैसे गुण जोड़ते हैं। ये विवरण अनुपयुक्त प्रश्नों को प्रकट कर सकते हैं और लेखकों को उदाहरण प्रस्तुत करने में मदद कर सकते हैं जो पाठक के लिए बनाए गए महसूस होते हैं। लॉन्ग-टेल अनुसंधान भी उत्पाद टीमों को उस भाषा को सुनने में मदद करता है जो लोग व्यापक मात्रा के डैशबोर्ड को समतल करते समय परिधीय मामलों के चारों ओर उपयोग करते हैं।

व्यावहारिक मानक प्रमाण है। एक उपयोगी परिभाषा आपको बताती है कि क्या देखना है, क्या अवधारणा नियंत्रित नहीं करती है, और एक खोज से क्या कार्रवाई होती है। वह अनुशासन एक टीम को एक परिचित SEO टर्म को हर दृश्यता समस्या के लिए एक अस्पष्ट लेबल में बदलने से रोकता है। यह संपादकीय, इंजीनियरिंग, उत्पाद, और एनालिटिक्स टीमों के बीच काम को भी आसान बनाता है क्योंकि अपेक्षित अवस्था को वास्तविक URL या परिणाम सेट पर परीक्षण किया जा सकता है।

सिस्टम कैसे काम करता है

लॉन्ग-टेल कीवर्ड कार्यात्मक हो जाता है जब इसे ऐसे तंत्रों में विभाजित किया जाता है जिन्हें स्वतंत्र रूप से जांचा जा सकता है। नीचे दिए गए प्रत्येक तंत्र अलग-अलग प्रमाण छोड़ते हैं, इसलिए एक लक्षण का उपयोग पूरे सिस्टम का अनुमान लगाने के लिए नहीं किया जाना चाहिए।

वेब सर्च की लॉन्ग टेल में प्रासंगिकता पर अनुसंधान अनुसंधान प्रासंगिकता की लॉन्ग टेल में वेब सर्च में खोज करता है न कि अवधारणा को शब्द गणना में घटित करता है। क्वेरी-डॉक्यूमेंट मिलान के पीछे की पुनर्प्राप्ति नींव प्रकट होती हैं स्टैनफोर्ड के सूचना पुनर्प्राप्ति का परिचय, और गूगल का प्रलेखित क्रॉलिंग, अनुक्रमण, और सेवा मॉडल व्याख्या करता है कि कैसे खोजे गए और अनुक्रमित पृष्ठ उन प्रश्नों के लिए उम्मीदवार बनते हैं।

ये परतें आपस में इंटरैक्ट करती हैं, लेकिन उन्हें निदान के दौरान अलग रहना चाहिए। उस प्रारंभिक बिंदु से शुरू करें जहां अवलोकित स्थिति इच्छित स्थिति से भिन्न होती है। बाद के चरण के ऑप्टिमाइजेशन एक पूर्व-चरण की विफलता को सुधार नहीं सकता। एक बार प्रारंभिक दोष ठीक हो जाने के बाद, अगली स्टेज को नए प्रमाण से मान्य करें न कि यह मानकर कि पूरी श्रृंखला अब काम करती है।

प्रवृत्ति में सिद्धांत क्यों महत्वपूर्ण है

एक लॉन्ग-टेल कीवर्ड के मूल्य की निर्भरता साइट, पृष्ठ प्रकार और निर्णय पर निर्भर करती है। निम्नलिखित स्थितियाँ दिखाती हैं कि एक ही सिद्धांत कैसे बदलता है जब संचालन संदर्भ बदलता है।

इन उपयोग के मामलों को एक सार्वभौमिक चेकलिस्ट में न बदलें। एक छोटी संपादकीय साइट, लाखों राउटेबल संयोजनों वाला एक मार्केटप्लेस, और एक क्लाइंट-निर्मित अनुप्रयोग विभिन्न जोखिमों को उजागर करते हैं। उन टेम्पलेट्स का नमूना लें जो व्यावसायिक मूल्य ले जाते हैं, फिर समीक्षा का विस्तार केवल तब करें जब समान जड़ कारण समूह में दिखाई दे।

आम गलतियाँ और बेहतर निदान

अधिकांश गलतियाँ एक सही टर्म के साथ एक गलत परत पर लागू होती हैं। उपाय यह है कि लेबल को एक प्रेक्षणीय बयान से बदलें: कौन सा URL, कौन सा प्रतिक्रिया या प्रस्तुत तत्व, कौन सा खोज प्रश्न, कौन सा अपेक्षित राज्य, और कौन सा वास्तविक राज्य।

• मांग के बजाय शब्दों की गणना करना। वाक्यांश की लंबाई केवल एक सुराग है। विशिष्टता, देखी गई मांग और विषय के भीतर प्रश्न का स्थान न्याय करें।
• कम मात्रा का मतलब कम मूल्य समझना। एक संकीर्ण तकनीकी या व्यापारिक प्रश्न महत्वपूर्ण हो सकता है जब यह एक मूल्यवान निर्णय या समर्थन आवश्यकता से संबंधित होता है।
• प्रत्येक परिवर्तन के लिए एक पृष्ठ बनाना। एकल, बहुवचन, पुनर्व्यवस्थित और पर्यायवाची रूप अक्सर एक इरादा साझा करते हैं। URL संरचना तय करने से पहले उन्हें समूहित करें।
• उपकरण की मात्रा को सटीकता के रूप में भरोसा करना। कीवर्ड की मात्रा मॉडल की जाती है और समूहित होती है। उन्हें दिशा-निर्देशात्मक रूप से उपयोग करें, फिर लाइव परिणामों और पहले-पार्टी प्रश्न डेटा की तुलना करें।

एक व्यावहारिक कार्यप्रवाह

एक विश्वसनीय कार्यप्रवाह परिभाषा से साक्ष्य तक एक बाउंडेड परिवर्तन की ओर बढ़ता है। यह पहले सुनिश्चित करता है कि टीम समझती है कि कौन सा चरण विफल हुआ और कौन सा URL समूह प्रभावित है, इससे पहले कि बड़े पैमाने पर संपादन करें।

1. चरण 1। ग्राहक के प्रश्न, समर्थन लॉग, साइट खोज, बिक्री नोट्स और पहले-पार्टी खोज प्रदर्शन डेटा के साथ शुरू करें।
2. चरण 2। प्रत्येक विषय का विस्तार करें, दर्शक, उपयोग मामला, स्थान, संगतता, समस्या, और निर्णय संशोधक के साथ।
3. चरण 3। उम्मीदवार वाक्यांशों के लिए लाइव परिणाम कैप्चर करें और रैंकिंग URLs, प्रारूप और बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्न रिकॉर्ड करें।
4. चरण 4। उन वाक्यांशों को समूहित करें जिनके परिणाम सेट और पाठक कार्य काफी ओवरलैप करते हैं।
5. चरण 5। प्रत्येक क्लस्टर के लिए एक प्राथमिक पृष्ठ चुनें और ऐसे अनुभाग बनाएं जो स्वाभाविक रूप से महत्वपूर्ण उप-प्रश्नों का उत्तर दें।
6. चरण 6। इम्प्रेशंस, क्लिक, रूपांतरण, सहायता परिणाम, और हाल ही में खोजे गए प्रश्न रूपांतरों के माध्यम से क्लस्टर को मापें।

पहले के राज्य को बनाए रखें। प्रतिनिधित्व करने वाले URLs, प्रस्तुत साक्ष्य, परिणाम संयोजन, और वह माप अवधि जो परिवर्तन को सही ठहराती है, को सहेजें। कार्यान्वयन के बाद, उसी दायरे के खिलाफ समान जांचें फिर से चलाएं। यदि अपेक्षित व्यवहार बदल गया लेकिन खोज परिणाम नहीं, तो तकनीकी परिकल्पना सही हो सकती है जबकि व्यावसायिक प्रभाव छोटा था। यह अभी भी उपयोगी सबूत है और अगले प्राथमिकता को सूचित करना चाहिए।

स्वचालन संग्रहण, सामान्यीकरण, और तुलना में मदद करता है। पृष्ठ के उद्देश्य, सामग्री की सत्यता, दर्शक के मूल्य, और प्रतिस्पर्धी संकेतों के बीच व्यापारिकियों के लिए मानव समीक्षा आवश्यक रहती है। सबूत को दोहराने योग्य बनाने के लिए मशीनों का उपयोग करें; अंतिम निर्णय को उस व्यक्ति के लिए जवाबदेह रखें जो साइट को समझता है।

हेड टर्म और लॉन्ग-टेल क्वेरीज भिन्न भूमिकाएं निभाती हैं

संबंधित SEO शब्द अक्सर डेटा साझा करते हैं जबकि अलग-अलग निर्णय नियंत्रित करते हैं। नीचे दी गई तुलना ऑडिट और सामग्री ब्रीफ्स के लिए एक कार्यात्मक सीमा है।

सीमा तब सबसे उपयोगी होती है जब यह अगली कार्रवाई बदलती है। यदि दो लेबल समान साक्ष्य और सुधार की ओर ले जाते हैं, तो उस कार्य के लिए भिन्नता शैक्षणिक हो सकती है। यदि उन्हें विभिन्न स्वामियों, उपकरणों, या मान्यता की आवश्यकता होती है, तो चरणों को स्पष्ट रूप से नाम दें। स्पष्ट शब्दावली बार-बार काम को कम करती है और एक टीम को उस मीट्रिक का जश्न मनाने से रोकती है जो सिस्टम के एक अलग हिस्से से संबंधित है।

माप और समीक्षा

निर्णय के लिए निकटतम राज्य को पहले मापें। तकनीकी सबूतों में प्रतिक्रिया व्यवहार, निर्देश, प्रस्तुत तत्व, आंतरिक-लिंक पथ, या URL क्लस्टर शामिल हो सकते हैं। खोज सबूतों में छापें, परिणाम प्रकार, चयनित पृष्ठ, स्निप्पेट्स, और क्वेरी समूह शामिल हो सकते हैं। व्यवसायिक सबूतों में योग्य दौरे, पूर्ण कार्य, साइन-अप, लीड, या राजस्व शामिल हो सकते हैं। एक उपयोगी डैशबोर्ड इन स्तरों को स्पष्ट रखता है ताकि एक में गतिविधि को दूसरे में सफलता के रूप में गलत तरीके से रिपोर्ट न किया जाए।

रूटीन निगरानी और पूर्ण सूची के लिए प्रतिनिधि नमूने का उपयोग करें, प्रवास, टेम्पलेट लॉन्च, या व्यापक पहुँच वाले घटनाओं के लिए। जब उन आयामों से अपेक्षित व्यवहार बदलता है, तो परिणामों को पृष्ठ प्रकार, स्थानीयता, उपकरण, और इरादे द्वारा विभाजित करें। औसत एक स्वस्थ साइट कुल के अंदर एक टूटे हुए टेम्पलेट को छिपा सकते हैं।

समीक्षा की आवृत्ति को परिवर्तन के जोखिम का पालन करना चाहिए। रूटिंग, रेंडरिंग, मेटाडेटा, सामग्री-आधारित, या नेविगेशन रिलीज के बाद पुनः जांच करें। जब परिणाम संरचना बदलती है या एक क्वेरी क्लस्टर एक अलग पृष्ठ प्रकार का चयन करना शुरू करता है, तो खोज-सामने की धारणाओं पर फिर से विचार करें। उद्देश्य एक छोटे फीडबैक लूप के बीच सबूत और स्वामित्व होना है, कोई निर्णय संबंधित बिना निरंतर अलर्ट का प्रवाह नहीं।

निष्कर्ष

एक लंबी-पूंछ की कीवर्ड की परिभाषा मांग में उसके स्थान और कार्य की विशिष्टता द्वारा होती है, शब्द-गणना के नियम द्वारा नहीं। वास्तविक उपयोगकर्ताओं से सटीक भाषा इकट्ठा करें, इरादे और परिणाम ओवरलैप द्वारा वाक्यांशों को क्लस्टर करें, और केवल तब एक पृष्ठ बनाएं जब वह स्पष्ट मूल्य प्रदान कर सके। एक मॉडल किए गए वॉल्यूम के बजाय पूरे क्लस्टर को मापें।

कार्यान्वयन के लिए, स्क्रैपलेस गूगल सर्च एपीआई दस्तावेज़ समर्थित उत्पाद सतह समझाता है, जबकि गूगल सर्च एपीआई उत्पाद अवलोकन बताता है कि यह एक वेब-डेटा वर्कफ़्लो में कहाँ फिट बैठता है। इन उत्पाद तथ्यों को SEO निर्णय से अलग रखें: संग्रह यह दिखा सकता है कि क्या है, लेकिन एक समीक्षक यह तय करता है कि सबूत का क्या अर्थ है।