Quels sont les mots-clés pour lesquels mon entreprise doit être classée dans Google ?

Vous vous concentrez sur des questions telles que "Comment obtenir plus de trafic de Google ?" ou "Comment améliorer le classement de nos mots-clés ?".

Ce sont certainement des questions pertinentes, mais j'en ai une meilleure pour vous :

"Quels sont les mots-clés les plus intéressants pour notre entreprise à classer dans Google ?"

Les deux questions initiales portaient sur l'augmentation du trafic. Toutefois, cela ne se traduit pas nécessairement par une augmentation des revenus.

Ma question porte sur les mots-clés qui peuvent générer des ventes pour nous à court terme ou à long terme.

Dans ce billet, j'expliquerai comment identifier les mots-clés les plus utiles pour se classer dans Google et, à la fin, je révélerai comment j'utilise AccuRanker lors de l'exécution.

Prêt à générer plus de revenus ?

C'est parti.

Devons-nous accepter que le référencement est un jeu de longue haleine ?

Avez-vous déjà entendu une variante de la citation ci-dessous ?

"Le référencement est un jeu de longue haleine, où l'on se bat pendant des années avant de récolter les fruits de son travail.

Ce type de citation semble être la "vérité", prêchée par les référenceurs à leurs collègues et à leurs clients.

Cependant, je ne suis pas d'accord.

Je pense que la plupart du temps, la lenteur des progrès en matière de référencement est due au fait que l'on se concentre sur les mauvais mots-clés. De nombreux référenceurs sont bien trop pressés de s'attaquer à des mots-clés à fort volume de recherche plutôt qu'à ceux qui ont le potentiel de générer des revenus.

S'engager dans la mauvaise voie vous fera perdre beaucoup de temps.

Tout d'abord, vous passerez du temps à vous classer pour les mauvais mots-clés, et ensuite, lorsque vous réussirez enfin, vous passerez du temps à découvrir pourquoi ces mots-clés n'ont pas généré de chiffre d'affaires.

C'est vraiment dommage.

Cependant, il est possible de l'éviter, car deux changements sont intervenus qui nous aident à améliorer notre référencement.

Deux changements majeurs pour un meilleur référencement

Alors que de nombreux référenceurs sont aveuglés par les nouvelles choses brillantes telles que la recherche vocale ou les mises à jour quotidiennes de Google sur Search Engine Land, je pense qu'il y a deux changements majeurs qui sont la clé de meilleurs résultats en matière de référencement.

1. Nous disposons de données plus complètes que jamais

Le planificateur de mots-clés de Google n'est plus qu'une source de données parmi d'autres pour comprendre ce que les gens recherchent, et ce n'est même pas la meilleure ressource dont nous disposons. Aujourd'hui, les outils basés sur le parcours de navigation, les outils d'analyse et les outils de référencement spécialisés nous fournissent de meilleures informations. On a l'impression qu'ils existent depuis toujours, mais un outil de suivi du classement aussi brillant qu'AccuRanker n'a fait sa grande percée qu'il y a quelques années.

2. Il existe aujourd'hui de meilleurs outils pour travailler avec de grands ensembles de données

Vous est-il déjà arrivé d'attendre qu'Excel calcule un grand ensemble de données ?

Nous l'avons tous fait.

Bien qu'Excel ait été le meilleur ami de tous les spécialistes du référencement au cours des dernières décennies, il est temps de se rendre à l'évidence. Vous ne devriez pas lire des articles comme celui qui suit pour résoudre le problème.

Aujourd'hui, nous pouvons tous être des data scientists. En fait, si vous voulez vous imposer dans le domaine du référencement au cours des prochaines années, il s'agit d'une compétence indispensable.

Il est donc temps de prendre une décision difficile mais correcte.

Oui, je l'ai dit. Vous ne devriez pas utiliser Excel comme outil de référence.

Je ne dis pas qu'il n'est pas utile, mais il n'est pas suffisant. Et ce n'est pas l'outil central pour les analyses.

Il existe de meilleures alternatives, et ce qui est formidable, c'est qu'elles sont gratuites.

Au cours de l'année écoulée, je suis devenu un grand fan de Power BI de Microsoft et dans ce billet, je vais vous montrer pourquoi.

Bravo à Wil Reynolds de Seer Interactive pour avoir ouvert la voie. Les visionnaires comme lui sont rares dans l'industrie.

Comment trouver les mots-clés les plus utiles pour votre entreprise

Après cette diatribe, revenons à la question initiale.

Dans l'exemple suivant, je vais vous montrer le processus étape par étape pour trouver les mots-clés les plus utiles pour votre entreprise via Power BI :

Étape 1 - Récupérer trois ensembles de données de Google Analytics et de Google Search Console

Nous voulons fusionner les données des requêtes de recherche de Google Ads avec les données de Google Search Console. L'idée est que si nous pouvons identifier les requêtes de recherche payantes qui génèrent des transactions, nous pouvons examiner nos mots-clés organiques classés pour rechercher des opportunités.

Tout d'abord, nous téléchargeons les requêtes de recherche des 12 derniers mois à partir de notre compte Google Ads. Veillez à les trier par chiffre d'affaires. Dans l'exemple ci-dessous, j'ai récupéré 2 000 requêtes de recherche qui ont généré des transactions cette année.

Deuxièmement, nous téléchargeons les données des 12 derniers mois à partir de Google Search Console. Si vous extrayez directement les données de Google Search Console, vous n'obtiendrez que 999 lignes de requêtes de recherche.

Ce n'est pas suffisant.

Vous pouvez utiliser l'API pour obtenir plus de données, mais j'utilise une autre solution.

Pour obtenir toutes les requêtes de recherche, téléchargez le module complémentaire pour Google Sheets appelé Search Analytics for Sheets. Nous le connectons à notre compte Google Search Console, et nous pouvons alors demander toutes les requêtes des 12 derniers mois.

Vous pouvez également utiliser l'API pour obtenir davantage de données, mais j'utilise une autre solution.

Pour obtenir toutes les requêtes de recherche, il suffit d'utiliser le module complémentaire pour Google Sheets appelé Search Analytics for Sheets. Nous le connectons à notre compte Google Search Console, et nous pouvons alors demander toutes les requêtes des 12 derniers mois.

C'est mieux - au lieu de 999, j'ai maintenant récupéré 18.295 requêtes de recherche.

Nous téléchargeons les données dans un fichier Excel.

Comme nous voulons connaître le classement actuel, nous devons récupérer un deuxième ensemble de données à partir de Google Search Console, où nous récupérons les mêmes données que précédemment. La seule différence est que la plage de dates est la date d'aujourd'hui.

L'ensemble de données du nouveau classement contient 16 727 des 18 295 mots-clés que nous avons récupérés dans le premier ensemble de données de Google Search Console.

Ce n'est pas si mal.

Nous disposons désormais de toutes les données nécessaires.

Avant de passer à l'étape 2, permettez-moi de résumer brièvement ce qui s'est passé :

A. Nous avons obtenu les données des 12 derniers mois concernant les requêtes de recherche Google Ads. Dans cet exemple, nous avons identifié 2 000 requêtes qui ont généré des revenus pour nous au cours de la période.

B. Nous avons récupéré la liste complète des requêtes de recherche pour lesquelles nous sommes classés dans la recherche organique via Google Search Console. Dans ce cas, +18K requêtes de recherche.

C. Nous avons obtenu le classement actuel pour +16K des mots-clés via Google Search Console.

Ces trois ensembles de données constituent une base solide pour obtenir des informations. Passons maintenant à l'importation de ces données dans Power BI.

Étape 2 - Importer les données dans Power BI, les nettoyer et les connecter

Si vous n'avez pas encore téléchargé Power BI, il est temps de le faire. Téléchargez-le dès maintenant.

Nous devons entrer les trois fichiers Excel dans Power BI via Get Data dans le menu supérieur.

Deux facteurs clés permettent de préparer les données pour les visualisations ultérieures : Les données doivent être nettoyées et connectées entre elles.

Commencez par nettoyer les données. Cliquez sur Modifier les requêtes dans le menu supérieur. Parcourez chaque ensemble de données et assurez-vous que chaque colonne a le bon format (texte ou nombres). Afin d'éviter tout problème, je suggère également que tous les mots soient convertis en minuscules.

Changez le nom de chaque ensemble de données en quelque chose de compréhensible, afin de ne pas les confondre. Dans cet exemple, je les appelle GA 12m, GSC 12m et GSC ranking comme indiqué ci-dessous :

La deuxième partie du nettoyage consiste à s'assurer que nous n'avons que des requêtes de recherche uniques dans les deux ensembles de données Google Search Console, afin de pouvoir les relier à l'ensemble de données Google Search Ads.

Par conséquent, nous devons définir la position de la colonne dans les deux ensembles de données comme ascendante, afin que les requêtes les mieux positionnées apparaissent en premier. Une fois cela fait, marquez la colonne des requêtes de recherche et supprimez les doublons.

Fermez et appliquez.

Il est maintenant temps de combiner les trois ensembles de données afin d'obtenir des informations intéressantes.

Nous allons dans Gérer les relations dans le menu supérieur, nous choisissons Nouveau, Créer une relation entre les colonnes Requête de recherche et nous sélectionnons Plusieurs à un.

Si les ensembles de données ne peuvent pas être connectés, vous devez retourner dans vos ensembles de données et vérifier que les colonnes sont dans les bons formats et que les doublons ont été supprimés.

Nous avons maintenant importé les données, les avons nettoyées et les avons connectées. Nous sommes donc prêts à visualiser les données pour en tirer des informations utiles.

Étape 3 - Visualiser les données et les analyser pour en tirer des enseignements

Après avoir créé la relation entre les ensembles de données, nous devrions être en mesure de combiner les données.

Cliquez sur l'onglet Visualisation à gauche.

Vous voyez maintenant un canevas blanc. Choisissez le diagramme de dispersion dans Visualisations à droite.

Dans l'ensemble de données CGC 12 m, faites glisser et déposez Requête dans le champ Détails.

Ensuite, faites glisser et déposez Position dans le champ de l'axe X. Enfin, faites glisser et déposez Impressions dans le champ de l'axe Y.

Le diagramme de dispersion aura un aspect bizarre, assurez-vous donc de sélectionner Minimum au lieu du nombre par défaut de .... pour les deux dernières entrées de données.

Cliquez maintenant sur l'icône Format pour apporter les dernières améliorations à la conception.

Vous devez activer l'option Afficher les étiquettes de catégorie et je vous recommande également d'activer l'option Couleur par catégorie.

Vous trouverez ci-dessous le diagramme de dispersion réalisé à l'aide de mon exemple :

Chaque bulle représente un mot-clé (j'ai supprimé l'étiquette du mot-clé). Sur l'axe X, vous pouvez voir son classement organique dans Google, de 1 à 100. Sur l'axe Y, vous pouvez voir le nombre d'impressions annuelles.

J'ai inséré quelques cartes de visualisations. Au final, nous avons trouvé 896 mots-clés représentés dans tous les ensembles de données, ce qui représente 3 millions d'impressions annuelles et 106 000 clics.

C'est déjà intéressant, mais c'est là que ça devient passionnant.

Vous pouvez maintenant faire glisser les recettes de l'ensemble de données GA 12m dans le champ Taille (sélectionnez le minimum).

Et voilà !

Nous pouvons maintenant voir quelles requêtes de recherche nous ont rapporté le plus de revenus dans Google Ads au cours des 12 derniers mois.

Cependant, n'oubliez pas que nous prenons en compte le classement moyen des 12 derniers mois. Le classement moyen peut être très différent du classement actuel. Par conséquent, nous devons combiner les deux ensembles de données avec le dernier ensemble de données, le classement GSC, pour obtenir le classement actuel.

Allez dans Gérer les relations et créez la connexion entre les deux ensembles de données CGC. Une fois cette opération terminée, insérez la position du classement CGC en tant qu'axe X. Vous disposez à présent de vos principales requêtes de recherche.

Vous êtes maintenant prêt à faire une plongée en profondeur et à trouver les mots-clés les plus intéressants à utiliser. Vous pouvez d'ores et déjà obtenir des informations, mais je vous recommande d'aller plus loin et d'examiner également le potentiel de trafic et de revenus.

Dans l'exemple ci-dessus, certaines bulles semblent prometteuses. S'il s'agit d'une grosse bulle et qu'elle se classe dans la position 4-20 avec un volume de trafic raisonnable, il pourrait s'agir des bulles les plus évidentes à suivre.

Cependant, avec autant de bulles dans le graphique, il est important d'utiliser les options de filtre. Vous pouvez les utiliser pour exclure ou inclure certains mots-clés (par exemple, les requêtes de marque), filtrer par position (par exemple, ne regarder que les positions 5 à 20) ou regarder les mots-clés avec un volume de recherche plus élevé (par exemple, plus de 100).

Je pourrais continuer longtemps sur l'analyse des données, mais pour l'instant, faites cet exercice et développez-le au fur et à mesure.

En résumé :

En combinant des ensembles de données, vous obtiendrez des informations uniques qui rendront votre exécution plus précise. Au lieu d'examiner uniquement le volume de recherche, vous pouvez facilement combiner ces données avec une couche de mots-clés générateurs de revenus provenant de Google Ads pour savoir quels mots-clés génèrent des commandes. Alors qu'il est facile de se laisser emporter par les mots-clés qui peuvent apporter des milliers de visites supplémentaires, cette analyse peut vous éviter de vous engager dans la mauvaise direction.

Puisque nous sommes sur le blog AccuRanker, j'ai inclus une section bonus sur la façon dont j'utilise AccuRanker dans le cadre de l'exécution.

BONUS - Comment utiliser AccuRanker pour mettre en œuvre mes observations Power BI

J'ai trouvé les mots-clés qui généraient des revenus auparavant. Je veux maintenant améliorer leur classement dans Google. Au final, j'ai ajouté à mon compte AccuRanker 851 requêtes de recherche classées dans les quatre premières pages de Google.

Comment aborder cette énorme liste à l'avenir ?

Je vais classer chaque mot-clé en trois catégories (Défendre, Attaquer ou Construire) en fonction de leur position.

Les 3 premiers classements : Défendre

Ce sont vos vaches à lait. Vous devez les défendre activement, car ils sont dans le collimateur de vos concurrents. Et les concurrents ne restent pas inactifs.

4 à 20 positions : Attaquer

Ce sont vos futures vaches à lait. Si vous vous classez pour l'un de ces mots clés au bas de la page 1 de Google, vous obtiendrez probablement 0,5 à 1 % du volume de recherche total. Si vous le placez dans le top 3, vous obtiendrez 5 à 20 % du trafic. Maintenant que vous connaissez votre chiffre d'affaires pour les annonces Google, vous pouvez calculer le potentiel de chiffre d'affaires pour les listes organiques.

En dehors du top 20 : Construire

Si nous laissons de côté les éventuels obstacles techniques ou une faible autorité de domaine, la raison pour laquelle vous ne vous classez pas dans les deux premières pages de Google est que vous ne répondez pas à l'intention de l'utilisateur. Dans ce cas, vous devez repositionner vos pages existantes et en créer de nouvelles qui répondent à ce besoin.

Dans notre exemple, les 851 mots-clés sont répartis comme suit :

Vous pouvez maintenant suivre le développement de manière routinière pour savoir si tout va bien. En même temps, vous saurez comment travailler avec le mot-clé en question.

Lorsque vous souhaitez vérifier l'état de votre projet, vous sélectionnez le filtre Comparer à initial dans AccuRanker. Vous exportez ensuite les données vers Excel.

Ajoutez une colonne après la colonne Tags et insérez la formule suivante. Ma colonne est L et j'ai ici ma liste complète de mots-clés :

=IF(L1:L852<=3 ; "Défendre";IF(L1:L852<=20;”Attack”;IF(L1:L852>20 ; "Construire")))

Vous avez alors créé une balise mise à jour, dans laquelle vous pouvez configurer un graphique tel que celui ci-dessous, en suivant le développement.

J'ai trouvé que c'était un bon moyen de savoir où j'en étais, tout en faisant un processus agile.

C'est tout pour l'instant. J'espère que vous avez envie d'essayer de travailler avec Power BI. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à m'en faire part dans les commentaires ci-dessous.