Zkontrolujte v pár jednoduchých krocích, na jaké dotazy cílí konkurenční weby či jaké používají nadpisy, aby přitáhli uživatelovu pozornost. Jaká je čitelnost jejich obsahu či co je nejsdílenějším článkem/sekcí na sociálních sítích. Co vám k tomu stačí? Jejich sitemap nebo výpis URL článků.

Vložení URL, ke kterým chce uživatel získat data

K vložení dat uživatel použije sekci URL Minerů, kam importuje dataset URL jednou z metod importu. V tomto případě se asi nejvíce hodí import konkurenční nebo vlastní sitemap.



Stiskem tohoto tlačítka se poté uživatel dostává na výběr minerů.

Volba minerů a získání dat

Nejlepšími minery pro analýzu efektivity a cílení obsahu jsou:

Content Analysis: Získává data o obsahu stránky, její struktury, nadpisech, počtu slov,...
Social Signals: Data o počtu sdílení URL na sociálních sítích

Díky nim uživatel získá přehled o tom, jaký obsah a témata URL pokrývá a zároveň informace o jejím dosahu na sociálních sítích. Samozřejmě je na každém uživateli, zda si k těmto přidá ještě jiné minery, které mu dovolí získat další data o URL.



Uživatel poté stiskne tlačítko Získat data, které jej přesune do sekce zpracování dat. Podle objemu dat se podklady zpracují na pozadí a po dokončení odešlou na email uživatele.

Ukázka výstupu
Ukázka výstupu mineru

Popis sloupců

Keyword/URL: URL, ke které se získávala data
Facebook shares: Počet sdílení URL na sociální síti Facebook
Google +1: Počet URL na sociální sítí Google Plus
LinkedIn shares: Počet sdílení URL na sociální síti LinkedIn
Pinterest pin count: Počet pinů této URL na sociální síti Pinterest
Stumbleupon views: Počet shlédnutí URL na sociální sítí Stumbleupon
ContentAnalysis: Status analýzy obsahu (pokud je na dané URL například přesměrování nebo chyba, vrátí chybu)
Canonical: Identifikace kanonické URL, pokud je ve zdrojovém kódu uvedena.
Meta description: Obsah meta tagu description
H1: Obsah hlavní nadpisu/ů
Title: Titulek stránky (<title> ve zdrojovém kódu)
Title Score: Skóre titulku stránky založené na jeho délce, přitomnosti speciálního znaku a přídavného jména v něm. Tyto prvky dle zahraničních studií prokázali, že titulky s těmito prvky mají vyšší CTR v SERP.
Adjectivum in title: Detekce, zda je v titulku přítomno přidavné jméno
Special character in title: Detekce, zda je v titulku přítomen speciální znak
Words: Počet slov na dané URL
Words without stop words: Počet slov po odseknutí stop slov (příklad stop slov: a, ale,...)
Paragraphs: Počet paragrafů v obsahu dané URL
Links: Počet odkazů (jak interních, tak externích)
Number of external links: Počet interních odkazů
Number of internal links: Počet externích odkazů
X-Robots-Tag: Obsah X-Robots-Tagu, pokud nějaký existuje. Více o X-robots-tagu na: https://developers.google.com/webmasters/control-crawl-index/docs/robots_meta_tag
Meta robots: Obsah meta tagu robots
Rel="next": Detekce, zda je někde v obsahu označení následující stránky pomocí rel="next"
Rel="prev": Detekce, zda je někde v obsahu označení předchozí stránky pomocí rel="prev"
Article Type: Automatická kategorizace článku dle jeho titulku (například Návod, Kvíz,...)
Comments: Počet komentářů k článku
Flesch Kincaid Reading Ease: http://en.wikipedia.org/wiki/Flesch-Kincaid#Flesch_Reading_Ease
Flesch Kincaid Grade Level: http://en.wikipedia.org/wiki/Flesch-Kincaid
Gunning Fog Score: http://en.wikipedia.org/wiki/Gunning-Fog_Index
Coleman Liau Index: http://en.wikipedia.org/wiki/Coleman-Liau_Index
SMOG Index: http://en.wikipedia.org/wiki/SMOG_Index
Automated Reability Index: http://en.wikipedia.org/wiki/Automated_Readability_Index
Dale-Chall Readability Score: https://en.wikipedia.org/wiki/Dale–Chall_readability_formula
Spache Readability Score: https://en.wikipedia.org/wiki/Spache_readability_formula
Pomozte nám zlepšovat seznam dotazů i pro ostatní zákazníky. Pomohla Vám odpověď při řešení Vašeho požadavku?
Děkujeme Vám za Váš názor.