SERP là gì?

Scrapeless Deep SerpApi trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ Google Search cho các kịch bản tìm kiếm được hỗ trợ.

SERP là trang kết quả của công cụ tìm kiếm: trang mà một công cụ tìm kiếm hiển thị để phản hồi một truy vấn. Nó có thể chứa các liên kết web thông thường, quảng cáo, hình ảnh, video, kết quả địa phương và các tính năng trả lời. Sự kết hợp phụ thuộc vào truy vấn và ngữ cảnh tìm kiếm, vì vậy SERP không nên được coi là một danh sách cố định của các vị trí kết quả giống nhau.

Đối với các nhóm SEO và các nhà phát triển dữ liệu, SERP vừa là giao diện người dùng vừa là quan sát về độ hiển thị tìm kiếm. Ghi lại những gì đã xuất hiện, cho truy vấn nào và trong các điều kiện nào. Một số thứ hạng mà không có ngữ cảnh đó thì khó để so sánh hoặc sử dụng một cách có trách nhiệm.

SERP đại diện cho điều gì?

SERP đại diện cho trang kết quả của công cụ tìm kiếm. Thuật ngữ mô tả trang phản hồi được hiển thị sau khi một người dùng gửi truy vấn tìm kiếm, trong khi SERPs chỉ là số nhiều của thuật ngữ đó.

SERP khác với trang web xuất hiện như một kết quả. Trang kết quả trình bày một lựa chọn các liên kết và các tính năng khác; trang đích chứa nội dung của nhà xuất bản. Một đoạn tìm kiếm có thể tóm tắt một điểm đến mà không tái tạo toàn bộ văn bản của nó hoặc bảo tồn mọi điều kiện đi kèm.

Sự phân biệt này có ý nghĩa trong một quy trình nghiên cứu. Tìm kiếm có thể xác định các nguồn có thể liên quan, nhưng bạn vẫn có thể cần mở điểm đến được phép để xác nhận một sự thật, thu thập một lĩnh vực, hoặc hiểu về ngữ cảnh xung quanh. Xem xét khám phá và xác minh nguồn như những bước riêng biệt.

Có thể xuất hiện gì trên trang kết quả?

Một trang kết quả có thể kết hợp nhiều định dạng khác nhau đáp ứng các nhu cầu của người dùng. Google’s các yếu tố hình ảnh kết quả tìm kiếm bao gồm văn bản, hình ảnh, video, và các tính năng khám phá; kết cấu chính xác thay đổi.

Đừng làm phẳng những định dạng này thành một chuỗi xếp hạng mà không định nghĩa quy tắc. Liên kết tự nhiên đầu tiên và mục đầu tiên có thể là các yếu tố khác nhau. Một tính năng địa phương hoặc một khối hình ảnh lớn có thể chiếm diện tích màn hình đáng kể trước khi xuất hiện một kết quả tự nhiên.

AI Overviews và Chế độ AI là trải nghiệm tìm kiếm của Google, nhưng chúng không nên được coi là giống hệt như một danh sách kết quả tự nhiên thông thường. Tính khả dụng và nội dung của chúng có thể thay đổi. Ghi lại tính năng thực sự có mặt và để những phần không có thì không có, thay vì tạo ra một câu trả lời trống.

Tại sao SERP lại khác nhau giữa các tìm kiếm

SERP khác nhau vì ngữ cảnh truy vấn và trạng thái hiện tại của hệ thống tìm kiếm ảnh hưởng đến những gì được hiển thị. Địa điểm, ngôn ngữ, ngữ cảnh thiết bị, và cá nhân hóa có thể ảnh hưởng đến các kết quả quan sát; nội dung tìm kiếm cũng thay đổi theo thời gian.

Ví dụ, “các quán cà phê” không phải là một đặc điểm nghiên cứu địa phương hoàn chỉnh. Địa điểm là một phần của câu hỏi. Một truy vấn tiếng Anh được quan sát ở một thị trường không nên được so sánh tùy tiện với phiên bản địa phương thu thập ở nơi khác.

Giữ lại văn bản truy vấn, công cụ tìm kiếm, quốc gia hoặc địa điểm đã chọn, ngôn ngữ, ngữ cảnh thiết bị nếu có, và thời gian thu thập bên cạnh các kết quả. Nêu rõ các thiết lập mà phương pháp thu thập thực sự kiểm soát. Đừng ngụ ý rằng việc thiết lập tham số ngôn ngữ tái tạo mọi khía cạnh của trải nghiệm tìm kiếm thực của người dùng.

Nghiên cứu về sự phát triển của các tính năng SERP ghi lại sự chuyển động vượt ra ngoài các danh sách liên kết đơn giản. Bằng chứng đó hỗ trợ việc coi thành phần kết quả là một phần của quan sát, thay vì giả định cùng một bố cục cho mỗi truy vấn.

Xếp hạng tự nhiên không giống như Hiển thị trên màn hình

Xếp hạng tự nhiên mô tả vị trí của một kết quả trong một chuỗi tự nhiên xác định, trong khi hiển thị trên màn hình phụ thuộc vào toàn bộ bố cục. Một kết quả có thể giữ vị trí tự nhiên của nó trong khi các tính năng khác thay đổi những gì xuất hiện trên đó.

Định nghĩa vị trí trước khi xây dựng một báo cáo. “Vị trí tự nhiên” có thể loại trừ các tính năng tài trợ và đặc biệt. “Thứ tự kết quả tổng thể” có thể bao gồm nhiều loại. “Hiển thị trên màn hình đầu tiên” phụ thuộc vào viewport và bố cục. Những biện pháp này trả lời những câu hỏi khác nhau và nên có các tên trường khác nhau.

Một phản hồi API có cấu trúc có thể cung cấp giá trị vị trí, nhưng giá trị đó nên được diễn giải theo sơ đồ tài liệu của API. Không gọi nó là vị trí pixel hoặc đảm bảo rằng mọi người dùng đều thấy. Nếu câu hỏi của bạn là sự nổi bật về mặt trực quan, bạn cần bằng chứng thực sự nắm bắt bố cục trực quan.

Các nghiên cứu về tương tác của người dùng với SERPs hiện đại xem xét độ phức tạp của các trang kết quả hiện đại. Đối với một quy trình đo lường, ý nghĩa thực tiễn là xác định phần nào của trải nghiệm người dùng dữ liệu của bạn đại diện và phần nào không đại diện.

Cách lưu trữ quan sát SERP hữu ích

Một quan sát SERP hữu ích lưu trữ ngữ cảnh truy vấn và các loại kết quả cùng nhau, với đủ nguồn gốc để giải thích những khác biệt sau này. Bảo tồn các giá trị nguồn trước khi áp dụng chuẩn hóa của riêng bạn.

• Ngữ cảnh truy vấn. Giữ nguyên truy vấn chính xác và các cài đặt địa phương được hỗ trợ, thay vì chỉ một nhãn chiến dịch.
• Định danh kết quả. Bảo tồn URL đích và tiêu đề hiển thị để các nhà phân tích có thể phân biệt các trang chia sẻ một miền.
• Ngữ nghĩa vị trí. Đặt tên trường vị trí theo thứ tự kết quả mà nó đo lường.
• Sự hiện diện của tính năng. Ghi nhận các phần nào đã xuất hiện và phần nào bị thiếu hoặc không có mặt.
• Nguồn gốc thu thập. Giữ thời gian thu thập, phương pháp sử dụng và kết quả xác thực.
• Giá trị thô và đã chuẩn hóa. Bảo tồn các URL và văn bản gốc trước khi loại bỏ trùng lặp hoặc nhóm miền.

Xử lý các trường thiếu một cách có chủ ý. Một kết quả không có đoạn văn bản khác với một yêu cầu thất bại. Một SERP không có phần địa phương khác với một phần địa phương không có mục nào. Sơ đồ của bạn nên làm cho những điểm phân biệt đó trở nên rõ ràng thay vì đặt mọi điều kiện vào một chuỗi trống.

Khi nhóm các URL, tài liệu quy tắc chuẩn hóa. Loại bỏ các tham số theo dõi có thể hữu ích cho phân tích, nhưng một số tham số truy vấn xác định một tài nguyên khác. Giữ nguyên đích ban đầu để một chuẩn hóa sai có thể được sửa mà không mất nguồn quan sát.

Đội ngũ sử dụng dữ liệu SERP cho

Các đội ngũ sử dụng dữ liệu SERP để hiểu sự hiển thị trên tìm kiếm, khám phá các nguồn liên quan và so sánh các loại nội dung được trả về cho một truy vấn. Mỗi trường hợp sử dụng cần một định nghĩa đo lường riêng.

Nghiên cứu SEO và Nội dung

So sánh các câu hỏi và định dạng nội dung xuất hiện cho một chủ đề. Một truy vấn bị chi phối bởi các trang sản phẩm có thể yêu cầu phản ứng biên tập khác với một truy vấn hiển thị các bài viết giải thích. Sử dụng kết quả để hiểu ý định tìm kiếm, nhưng viết từ các nguồn gốc xác thực thay vì sao chép các trang xếp hạng.

Giám sát Thương hiệu và Thị trường

Theo dõi các trang và miền nào xuất hiện cho một tập hợp truy vấn xác định trong một thị trường xác định. Giữ các danh sách tự nhiên, vị trí tài trợ và trích dẫn tính năng trả lời tách biệt. Một thương hiệu xuất hiện trong một định dạng không thiết lập sự hiển thị trong định dạng khác.

Khám phá nguồn Nghiên cứu và AI

Sử dụng kết quả tìm kiếm như các nguồn ứng cử cho quy trình nghiên cứu. Mở ra các tài liệu công cộng liên quan để xác minh các tuyên bố, kiểm tra ngữ cảnh xuất bản và bảo tồn quyền sở hữu. Một đoạn văn bản là một công cụ phát hiện, không phải là sự thay thế cho việc đọc một tiêu chuẩn kỹ thuật hay bằng chứng nền tảng.

Sử dụng Scrapeless Deep SerpApi cho Dữ liệu Tìm kiếm Có cấu trúc

Scrapeless Deep SerpApi trả về dữ liệu tìm kiếm có cấu trúc cho các kịch bản tìm kiếm được hỗ trợ. Nó cung cấp một lớp thu thập tìm kiếm để ứng dụng của bạn có thể làm việc với các kết quả có cấu trúc hơn là duy trì một trình phân tích trang cho mỗi bộ sưu tập.

Tài liệu Scrapeless Deep SerpApi là điểm khởi đầu cho các kịch bản được hỗ trợ và hành vi phản hồi. Chọn bề mặt tìm kiếm mong muốn, xác nhận các trường có thể áp dụng và thử nghiệm cách các tính năng thiếu được thể hiện trước khi thiết kế cơ sở dữ liệu hạ nguồn của bạn.

Giữ xác minh phản hồi trong ứng dụng của bạn. Xác nhận ngữ cảnh truy vấn, diễn giải vị trí theo sơ đồ đã chọn và bảo tồn các giá trị kết quả gốc. Đầu ra có cấu trúc đơn giản hóa việc thu thập nhưng không quyết định liệu một đoạn văn có chính xác hay không hoặc liệu một đích có hỗ trợ tuyên bố mà bạn muốn đưa ra.

Bài viết liên quan về thu thập kết quả tìm kiếm Google trong Python cho thấy một ngữ cảnh triển khai. Xem xét Giá Scrapeless cho khối lượng công việc mà bạn dự định chạy, và giữ cho việc thu thập tương ứng với yêu cầu nghiên cứu và các điều kiện truy cập áp dụng.

Kết luận

Một SERP là trang phản hồi của công cụ tìm kiếm cho một truy vấn, với sự pha trộn các định dạng kết quả được hình thành bởi ngữ cảnh. Phân tích hữu ích bảo tồn ngữ cảnh đó và định nghĩa vị trí một cách cẩn thận. Tách biệt xếp hạng tự nhiên khỏi sự nổi bật trực quan, phát hiện tìm kiếm khỏi xác minh nguồn, và các tính năng thiếu khỏi quy trình thu thập thất bại để tập dữ liệu cuối cùng trả lời câu hỏi mà bạn thực sự đã hỏi.