3 tattiche per keyword iper-localizzate – Whiteboard Friday

Rand Fishkin

moz logo3 Tactics for Hyperlocal Keywords – Whiteboard Friday

24 Febbraio 2017

Cercare di mirare con le keyword una piccola regione geografica specifica, può rivelarsi frustrante. Anche se è incredibilmente importante raggiungere un pubblico locale, con delle ricerche che delineano un forte intento, senza i dati del volumi di ricerca, vi ritroverete a sbattere contro un muro. In questo Whiteboard Friday Rand ci racconta come scoprire potenti parole chiave, focalizzate come un laser, che raggiungeranno esattamente le persone giuste.

Trascrizione del video

Salve fan di Moz e benvenuti a questa nuova puntata di Whiteboard Frday. Questa settimana parleremo della ricerca delle parole chiave iper localizzate (relative a un’area geografica, o a un centro urbano molto piccolo – n.d.t.). Ora, non è un problema da poco, non solo per le aziende estremamente localizzate, ma anche per tutti quei tipi di siti web che cercano di rivolgersi a regioni molto piccole e devono effettuare la loro ricerca e targeting delle parole chiave, e l’ottimizzazione on-page.

Il problema:

In genere il problema è che la maggior parte degli strumenti di ricerca delle parole chiave, inclusi Google AdWords Tool, Keyword Explorer di Moz, KeywordTool.io, Übersuggest, o qualunque altro preferite utilizzare, per la maggior parte si affidano sul volume dei dati.

In pratica, ecco ciò che accade quando si cercano un po’ di suggerimenti sulle parole chiave, e per esempio digitate “Sequim”, (Sequim è una piccola cittadina sulla penisola di Olimpica, dall’altra parte dello stretto di Puget rispetto a dove siamo noi qui a Seattle). Sequim ha una popolazione di 6.500 anime o giù di lì, quindi è molto piccola. Per questo la maggior parte delle ricerche correlate a Sequim non hanno dati sul volume in nessuno di questi strumenti di analisi. Di conseguenza, vi mancano un sacco di informazioni: come posso fare keyword targeting per queste parole chiave? Quali sono quelle giuste da perseguire? Non so se una parola chiave ha zero ricerche al mese, o se ne ha quattro, e quei quattro cercatori sarebbero esattamente quelli di fronte a cui volete comparire. E’ chiaro che sussiste un problema reale.

Ci sono tre soluzioni che abbiamo visto usare dai SEO professionisti, utilizzate anche da alcuni di noi qui a Moz e dal team di Moz local, e che per voi sarebbero molto utili.

Soluzione 1: utilizzare dati sulle parole chiave su regioni simili, ma più grandi

In pratica si cerca di replicare i dati, utilizzando le informazioni della keyword che vengono da zone simili nelle vicinanze. Quindi, diciamo che qui siamo a Sequim dello stato di Washington, con una popolazione di 6.669, ma Port Angeles è a poche miglia di distanza. Credo sia a un paio di dozzine di miglia di distanza, ma la sua popolazione si approssima a 20.000. Così abbiamo più o meno quattro o cinque volte il volume di ricerca per ogni parola chiave, per la maggior parte delle ricerche, includendo anche alcune zone periferiche. Così ora possiamo cominciare a raccogliere i dati. Non tutte le keyword avranno zero ricerche al mese, e in quei casi potrete confrontare i volumi reali per ricostruire i dati che dovrebbe avere Sequim (il rapporto fra i volumi di ricerca nelle due zone vicine fornirà poi un’indicazione dei volumi su Sequim, anche per le query che hanno zero ricerche – n.d.t.).

La stessa cosa vale per Ruidoso e Santa Fe. Ruidoso ha circa 8.000 abitanti, ma la popolazione di Santa Fe, con 70.000 persone, è quasi 10 volte più grande. O Stowe, minuscola cittadina del Vermount di 4.300 abitanti; Burlington, che si trova nelle vicinanze, ne ha 42.000 ed è 10 volte più grande.

Fantastico, così ora posso prendere questi numeri e dedurre quali sono i volumi relativi, perché il popolo di Burlington ha probabilmente dei modelli di ricerca simili alla gente di Stowe. Ci saranno delle differenze, ma per la maggior parte dei tipi di ricerche locali questo metodo funzionerà.

Soluzione 2: fatevi aiutare da Google autosuggest

Secondo metodo: Google autosuggest qui può essere davvero utile. A Google Suggest non importa se c’è una sola ricerca al mese, o una sola ricerca nel corso dell’ultimo anno, o addirittura zero ricerche nell’anno precedente. Mostreranno ancora qualcosa. Certo, se non ci sono ricerche negli ultimi 12 mesi non mostreranno niente.

Ma per esempio, quando cerco “Sequim day” posso intuire, a causa dell’ordinamento che Google Suggest mi mostra, che “sequim day spa” è più popolare di “sequim day care” (fra l’altro si direbbe che sia un bel posto per viverci, se passano più tempo nei centri benessere e hanno meno bisogno di posti che si prendano cura dei bambini). Poi, c’è “sequim day hikes” (escursioni di un giorno a Sequim – n.d.t.).

Questa tecnica non funziona solo con Google, ma anche con anche su Bing, Google Maps, e YouTube. A proposito di questo, ho un altro suggerimento: vedrete
risultati diversi utilizzando un dispositivo mobile rispetto a un desktop. Magari volete provare dal dispositivo mobile, che potrebbe darvi alcuni risultati diversi.

Soluzione 3: utilizzare i suggerimenti delle SERP sia lessicali che correlati

Bene, eccoci alla terza tattica, l’ultima: potete usare due stili di ricerca diversi per le parole chiave. Una si chiama “lessicale”, che fondamentalmente cerca relazioni semantiche tra parole e frasi. L’altra sono i suggerimenti delle “ricerche correlate” delle SERP, che è dove gli strumenti di ricerca parole chiave vanno a cercare i suggerimenti (Keyword Explorer di Moz lo fa, anche SEMRush è molto popolare per questa funzione, ma ce ne sono pochi altri). Questi strumenti mostrano per quali altre ricerche, quei risultati vengono fuori; i risultati della ricerca che sono usciti per “Sequim day care” escono anche per le ricerche di altri termini e frasi. Quindi queste sono SERP in cui si posizionano anche i risultati della vostra SERP.

Potete vedere, quando ho cercato di “Sequim day care” (l’ho fatto in Keyword Explorer, perché casualmente ho un abbonamento a Keyword Explorer di Moz). E’ molto carino Moz a darmi questo. Potete vedere che ho usato due tipi di suggerimenti:

  • uno è legato alle parole chiave con risultati simili, per cui quelle sono le relative SERP,
  • l’altro è basato su argomenti strettamente correlati. “Sequim day care” mi ha dato dei grandi suggerimenti come “Banbury School Nursery”, una città vicina, “secondary schools in Banbury”, “Horton Day Nursery” che è una scuola materna lì vicino, “Port Angeles childcare”, “children’s nursery”.

Così ora raccolgo un sacco di suggerimenti sulle parole chiave potenzialmente rilevanti che guidami nel percorso di ottimizzazione. Quando cerco negli argomenti strettamente correlati, di fatto rimuovo il termine “Sequim”, perché anche se mi mostrava molte cose specifiche di quella zona, con la ricerca “day care” trovo un sacco di altri termini strettamente correlati, come “day care center”, “childcare”, “school care”, “special needs children”, “preschool programs” e “afterschool programs”. Così ora posso prenderli tutti, attaccarci il nome della città e ottenere delle ricerche iper-localizzate.

Rimane sempre un problema frustrante, infatti non avete nemmeno lontanamente i dati che avreste per i termini di ricerca più popolari. Ma questo è un buon modo per iniziare a costruire un elenco di parole chiave, effettuare il targeting, sperimentare, e testare il lavoro sulla pagina che vogliamo posizionare per questi termini. Poi, si comincia a veder crescere il traffico proveniente da queste ricerche.

La SEO iper locale può essere piccola, ma può essere potente, molto mirata, e può portarvi esattamente i clienti che state cercando.

Quindi, buona fortuna con il targeting, ci rivediamo la prossima settimana per un’altra puntata di Whiteboard Firday. Statemi bene.

Rand FishkinRand Fishkin

traduzione di

MOZ non è affiliato con questo sito e non ha visionato questa traduzione. Moz fornisce i migliori strumenti e risorse SEO del Web.

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