Z przyjemno艣ci膮 przygl膮dam si臋 rozwojowi SurferSEO. Sam trzon narz臋dzia, jakim jest mo偶liwo艣膰 wieloczynnikowej analizy konkurencji na poziomie wybranego s艂owa kluczowego, to ju偶 bardzo wiele. Teraz dochodzi kolejna opcja – Content Score, czyli ficzer umo偶liwiaj膮cy kwantyfikacj臋 oceny jako艣ci tre艣ci.

Innymi s艂owy, CS pozwala wyrazi膰 w formie liczby jako艣膰 tre艣ci. Oczywi艣cie takie wska藕niki zawsze nale偶y traktowa膰 z ostro偶no艣ci膮 nie patrze膰 na nie 艣lepo, jednak potrafi膮 by膰 bardzo pomocne przy analizie du偶ej liczby danych.

Je艣li chcesz wypr贸bowa膰 SurferSEO, mo偶esz skorzysta膰 z mojego linka polecaj膮cego:

Wypr贸buj SurferSEO

Content Score to algorytm, kt贸ry analizuje oko艂o 100 czynnik贸w on-page SEO danej strony. Dzi臋ki niemu wiemy, kto ma najlepszy content (wg przyj臋tych za艂o偶e艅, o kt贸rych zarz) i kogo nale偶y wybra膰 do analizy por贸wnawczej.

Content Score pomaga w ustaleniu, czy dane s艂owo kluczowe b臋dzie 艂atwe czy trudny do wbicia dobr膮 optymalizacj膮 tre艣ci i czynnik贸w typowo on-page’owych. Je艣li SERP-y s膮 zdominowane przez wyniki z wysokimi wska藕nikami CS, konkurencja b臋dzie trudniejsza. Je艣li CS w wi臋kszo艣ci przypadk贸w jest niski – istnieje potencja艂, aby efektywnie powalczy膰 za pomoc膮 optymalizacji.

Co wi臋cej, je艣li zauwa偶ymy, 偶e wysoko rankuj膮ce strony maj膮 zdecydowanie ni偶szy Content Score od konkurent贸w na ni偶szych pozycjach, mo偶na postawi膰 tez臋, 偶e jest to efekt mocnych link贸w. W贸wczas warto przeanalizowa膰 backlinki tych stron i zobaczy膰, czy nie jeste艣my w stanie zdoby膰 podobnych (lub wr臋cz z tych samych 藕r贸de艂). To bardzo cenna wiedza!

content score w SurferSEO

Content Score z pewno艣ci膮 znacz膮co przyspieszy analiz臋, automatyzuje i eliminuje czynnik ludzki oraz stronnicze podej艣cie do analizy. Sprawia, 偶e analiza jest zawsze tak samo g艂臋boka i tak samo dok艂adna. Nie zast臋puje cz艂owieka, ale daje mu narz臋dzie, kt贸re znacz膮co wp艂ywa na osi膮gan膮 warto艣膰 w okre艣lonej jednostce czasu.

Narz臋dzie zmniejsza te偶 pr贸g wej艣cia w analiz臋 konkurencji. Nie wymaga r臋cznej analizy czynnik贸w aby przekona膰 si臋, kt贸re strony warto w艂膮czy膰 do analizy. Sprowadza si臋 to do faktu, 偶e ka偶dy mo偶e wybra膰 w艂a艣ciw膮 konkurencj臋 bior膮c wysokie CS do analizy.

Wed艂ug tw贸rc贸w Surfera w przysz艂o艣ci CS b臋dzie opiera膰 si臋 na machine learningu, kt贸ry na podstawie obserwacji SERP, zmian wynik贸w i tre艣ci wy艣wietlanej przez Google uczy si臋 i dobiera wagi czynnik贸w dla konkretnego s艂owa kluczowego.

Bardziej zaawansowanych SEO-wc贸w, kt贸rzy samodzielnie przeprowadzaj膮 analiz臋 jako艣ci tre艣ci z pewno艣ci膮 interesuje, z jakich element贸w sk艂ada si臋 Content Score. S膮 to mi臋dzy innymi:

  • obecno艣膰 frazy w title (exact lub partial)
  • u偶ycie fraz w nag艂贸wkach Hx
  • obecno艣膰 fraz (exact match / partial match / NLP) w leadzie (pierwsze 100 s艂贸w / widoczno艣膰 w above the fold)
  • roz艂o偶enie i zag臋szczenie s艂贸w kluczowych w tre艣ci
  • u偶ycie fraz z raportu True Density (frazy dominuj膮ce w tre艣ci najlepiej rankuj膮cej konkurencji) w tre艣ci i nag艂贸wkach
  • obecno艣膰 autora
  • d艂ugo艣膰 tekstu
  • wykorzystanie grafik i ich optymalizacja (alt, title, caption)
  • powo艂anie si臋 na rzetelne 藕r贸d艂o danych

S膮 te偶 czynniki wp艂ywaj膮ce na wynik negatywnie:

  • keyword stuffing w title, Hx, URL
  • duplikacja title i H1
  • zbyt du偶a liczba wyst膮pie艅 fraz exact match
  • hidden content