Audyt contentowy, który robi różnicę w SEO

Audyt treści to niezwykle istotny element analizy SEO i szerzej – działań marketingowych marki w sieci. Pozwala zweryfikować, czy publikowane treści są optymalne pod względem przyciągania ruchu (inbound marketing, SEO, linkable/ shareable content), a także prowadzenia użytkownika do realizacji celu (intent completion, UX, CRO).

Potrzebujesz audytu treści? Skontaktuj się ze mną i porozmawiajmy o dostępnych opcjach.

Analiza treści w serwisach bogatych w content (duża baza wiedzy, blog z długą historią) powinna być wstępem do procesu content pruningu, czyli złożonej optymalizacji treści, włącznie z selekcją, które zasoby zostawić, które połączyć (używając przekierowań), a które usunąć.

Audyt contentowy pod kątem SEO to zaawansowany proces, który powinien być przeprowadzany metodycznie i strategicznie. Każdy ma swój workflow i przy małych serwisach można dokonywać analizy ręcznie. Jednak zwykle audyt contentowy prowadzony jest dla stron z dużą ilością contentu i tzw. długiem contentowym.

Audyt treści dużego serwisu

W przypadku dużych serwisów (z rozbudowanym blogiem, bazą wiedzy, setkami lub tysiącami podstron) audyt contentowy wymaga automatyzacji, syntezy danych i wsparcia zaawansowanych metod analitycznych, w tym AI i NLP. Oto przykładowy schemat audytu contentowego z uwzględnieniem pracy na dużej skali:

1. Diagnoza problemów dużego serwisu z długiem contentowym

Pierwszym krokiem jest identyfikacja skali problemu:

• Duża liczba nieindeksowanych lub słabo widocznych podstron,
• Spadek widoczności mimo aktywności contentowej,
• Duplikacje, kanibalizacja, niska jakość historycznego contentu,
• Brak aktualizacji (Freshness factor),
• Brak spójnej strategii semantycznej (rozproszona tematyka, niski SiteFocusScore, brak organizacji wokół hubów / pillar pages).

2. Agregacja i przetwarzanie danych

Przy dużej liczbie dokumentów konieczne jest masowe pobieranie i zestawianie danych:

• Crawl serwisu (Screaming Frog, Sitebulb) – eksport wszystkich URLi, danych o statusach, meta tagach, nagłówkach. Dodatkowo wskazany scraping treści wszystkich artykułów (do późniejszej analizy opartej na embeddings).
• Integracja z danymi z GSC, GA4, Ahrefs / Semrush – wykorzystanie API do pobierania danych o ruchu, CTR, pozycjach i linkach, lub ręcznie poprzez eksporty CSV.
• Wzbogacenie danych o: długość treści, strukturę Hx, obecność multimediów (pod kątem multimodalności preferowanej przez AI Mode i Overviews).

3. Wstępna klasyfikacja i scoring treści

Z pomocą AI można przeprowadzić masową ocenę jakościową i kontekstową:

• Klasyfikacja typów treści (blog, produkt, kategoria, LP) przy użyciu modelu klasyfikacyjnego.
• Scoring jakości (czytelność, długość, obecność multimediów, aktualność).
• Klasyfikacja w kontekście etapu customer journey.
• Analiza metadanych i obecności optymalizacji SEO on-page oraz stopnia dopasowania do głównej frazy (jeśli da się ją ustalić – np. w oparciu o raport Ahrefs; lub poprzez identyfikację main entity z tagu title).

4. Identyfikacja intencji i grupowanie semantyczne

Na tym etapie stosujemy NLP i embeddings:

• Wygenerowanie reprezentacji wektorowych treści (np. modeli embeddingowych od OpenAI lub gemini-embedding-exp-03-07 – chociaż są ograniczenia ilościowe i zajmie to więcej czasu),
• Liczenie odległości kosinusowej między dokumentami i frazami kluczowymi (clustering tematyczny, wykrywanie kanibalizacji, identyfikacja stron z wysokim SiteRadius, które obniżają SiteFocusScore),
• Analiza spójności tematycznej,
• Identyfikacja głównych tematów i intencji, wyznaczenie centroidu semantycznego wokół “main entity” oraz „main intent” grupy docelowej.

5. Content pruning i mapowanie potencjału

Na podstawie zebranych danych i scoringu:

• Wyznaczenie treści do usunięcia, scalenia, aktualizacji,
• Wykrycie „zombie pages” – URLi bez ruchu, linków i wartości SEO,
• Wykorzystanie modeli do predykcji potencjału wzrostu,
• Analiza kanibalizacji przez klasteryzację fraz kluczowych i przypisanie treści.

6. Mosty semantyczne i linkowanie wewnętrzne

W oparciu o centroid semantyczny i mapę tematów:

• Rekomendacje dotyczące rozbudowy klastrów tematycznych,
• Automatyczne mapowanie anchorów i propozycje linkowania wewnętrznego (np. PageRank oparty na embeddings),
• Można dodatkowo powalczyć o re-ranking pobierając dane o AI Overviews, Featured Snippets i People Also Ask i dodanie do istniejących treści stosownych mostów semantycznych, uzupełniając luki, pokrywając dokładniej intencję.

7. Raportowanie i roadmapa

Finalny wynik to:

• Interaktywna tablica z klasyfikacją i rekomendacjami,
• Mapy semantyczne i klastry,
• Lista działań priorytetowych: aktualizacje, konsolidacje, usunięcia, nowe treści,
• Określenie KPI i wskazanie narzędzi do ich monitoringu (np. ekspozycja w AI Overviews, ruch z LLM w Looker Studio, widoczność wg Ahrefs etc.).

Dodatkowo można do audytu dołożyć metryki dotyczące brand voice, zaangażowania względem treści (w oparciu o GTM lub MS Clarity), czy inne elementy szczególnie istotne w danym przypadku.

Chcesz porozmawiać o zaawansowanym podejściu do analiz contentowych, wychodzeniu z długu contentowego i content pruningu? Napisz do mnie 🙂