เอกสารประกอบ
Opportunity Scoring: จัดอันดับคีย์เวิร์ดตามคลิกที่ยังไม่ได้
ให้คะแนนคำค้นหาที่อยู่ในอันดับ 3 ถึง 30 จากจำนวน impressions คลิกที่พลาดไป และระยะห่างจากอันดับต้น ๆ แล้วประเมินว่าถ้าขยับขึ้นไปอยู่อันดับ 3 จะได้คลิกเพิ่มประมาณเท่าไร
Opportunity Scoring จัดเรียงคำค้นหาของคุณตามคุณค่าที่จะได้จากการขยับอันดับให้ดีขึ้น โดยจะนำทุกคำค้นหาที่มี impressions อย่างน้อย 10 ครั้งและมีอันดับเฉลี่ยระหว่าง 3 ถึง 30 มาคูณจำนวน impressions ที่ไม่ได้กลายเป็นคลิกกับค่าน้ำหนักที่สูงสุดที่อันดับ 11 แล้วจัดอันดับตามผลลัพธ์ นอกจากนี้ แต่ละคำค้นหายังมีค่าประมาณการคลิกที่จะได้เพิ่มหากขึ้นไปอยู่อันดับ 3 ทำให้เห็นว่าควรลงแรงกับจุดไหนจึงจะคุ้ม
วิธีคำนวณคะแนน
score = impressions × (1 − CTR)
w(position)
w(p) = (p ÷ 11) × e^(1 − p ÷ 11)เนื่องจากบล็อกโค้ดต้องคงไว้ตามต้นฉบับทุกตัวอักษร โปรดใช้สูตรจากต้นฉบับด้านล่างนี้เป็นหลัก
score = impressions × (1 − CTR) × w(position)
w(p) = (p ÷ 11) × e^(1 − p ÷ 11)impressions × (1 − CTR) คือจำนวนครั้งที่ผลลัพธ์ของคุณถูกแสดงแต่ผู้ใช้ข้ามไป ส่วนค่าน้ำหนัก w กำหนดว่าแต่ละอันดับมีความสำคัญมากน้อยเพียงใด:
| อันดับเฉลี่ย | ค่าน้ำหนัก |
|---|---|
| 3 | 0.564 |
| 5 | 0.784 |
| 8 | 0.955 |
| 11 | 1.000 |
| 15 | 0.948 |
| 20 | 0.802 |
| 30 | 0.485 |
การให้ค่าสูงสุดที่อันดับ 11 เป็นการกำหนดโดยเจตนา ไม่ได้ปรับให้เข้ากับข้อมูลของคุณ คำค้นหาที่อยู่ถัดจากผลลัพธ์ 10 อันดับแรกได้น้ำหนักมากที่สุด เพราะขยับขึ้นเพียงเล็กน้อยก็เข้าไปอยู่ในสายตาผู้ใช้ได้ ขณะที่อันดับ 3 และ 30 ยังได้น้ำหนักราวครึ่งหนึ่ง Score (0-100) ปรับสเกลคะแนนทั้งหมดเทียบกับคำค้นหาที่ดีที่สุดในการรันนั้น ซึ่งจะได้ 100
วิธีประเมินคลิกที่เป็นไปได้
คลิกที่เป็นไปได้ = impressions × (CTR เป้าหมาย − CTR ปัจจุบัน) และจะเป็นศูนย์เมื่อคำค้นหานั้นทำได้ดีกว่าเป้าหมายอยู่แล้ว CTR เป้าหมายคือ CTR ที่เว็บไซต์ของคุณทำได้ที่อันดับ 3 โดยอ่านจากเส้นโค้งที่ปรับให้เข้ากับข้อมูล (fitted curve) แบบเดียวกับที่ CTR Curve Modeling ใช้ หากไม่สามารถสร้างเส้นโค้งได้ ระบบจะใช้ค่าสำรองที่ 10% การ์ด Target CTR (position 3) จะแสดงค่าที่ใช้จริง
วิธีอ่านรายงาน
- การ์ด: Total opportunities, Total score, Potential added clicks (หากทุกคำค้นหาขึ้นไปถึงอันดับ 3) และ CTR เป้าหมาย
- Top opportunities by score แสดงแผนภูมิของคำค้นหาอันดับต้น ๆ โดยเมนู Chart ใช้สลับระหว่าง 15, 30 และ 50 อันดับแรก ส่วน Position weight function วาดเส้นโค้งจากตารางด้านบน
- ตารางแสดง Query, Position, Impressions, Clicks, CTR, Position weight, Score, Score (0-100) และ Potential clicks เรียงตามคะแนนและค้นหาตามคำค้นหาได้ Show or hide columns ใช้เพิ่มคอลัมน์ Impressions × (1 − CTR) คลิกที่คำค้นหาเพื่อเปิดหน้ารายละเอียด
ข้อจำกัดที่ควรทราบ
- อันดับ 1 และ 2 ถูกตัดออกโดยเจตนา คำค้นหาอันดับต้น ๆ ที่แทบไม่มีคนคลิกเป็นปัญหาของ snippet ซึ่ง CTR Curve Modeling ตรวจพบได้
- Potential clicks เป็นเพดานสูงสุด โดยสมมติว่าอันดับ 3 เป็นไปได้ และคำค้นหานั้นจะถูกคลิกเท่ากับคำค้นหาอันดับ 3 โดยเฉลี่ยของคุณ ซึ่งการค้นหาด้วยชื่อแบรนด์และหน้าผลการค้นหาที่แข่งขันสูงมักทำให้สมมตินี้ไม่เป็นจริง
- คะแนนเป็นค่าสัมพัทธ์ภายในการรันนั้น ช่วงวันที่ที่ยาวขึ้นหมายถึง impressions มากขึ้นและคะแนนสูงขึ้น ดังนั้นควรเปรียบเทียบคำค้นหาภายในการรันเดียวกัน ไม่ใช่ข้ามการรัน
- แถวคำค้นหาไม่รวมการค้นหาที่พบไม่บ่อยซึ่ง Google ปกปิดตัวตนเพื่อความเป็นส่วนตัว และรายงานอ่านแถวคำค้นหาได้สูงสุด 25,000 แถว
- อันดับคือค่าเฉลี่ยของ Google จากอันดับสูงสุดที่เว็บไซต์ของคุณเคยอยู่ในการค้นหาแต่ละครั้ง ดังนั้นคำค้นหาที่อันดับแกว่งขึ้นลงจะถูกเฉลี่ยเป็นตัวเลขเดียว
เปลี่ยนคะแนนให้เป็นงาน
เริ่มจากด้านบนของตารางและเปิดหน้ารายละเอียดของแต่ละคำค้นหาเพื่อดูว่าหน้าใดของคุณติดอันดับ หากหน้านั้นเป็นคำตอบที่ถูกต้อง ให้เสริมให้แข็งแรงขึ้น: ตอบคำค้นหาตั้งแต่ช่วงต้นของเนื้อหา เพิ่มรายละเอียดที่ขาดซึ่งหน้าของคู่แข่งมี ใส่ลิงก์ไปยังหน้านั้นจากหน้าที่เกี่ยวข้อง และปรับ title ให้ตรงกับคำค้นหา หากไม่มีหน้าใดของคุณตอบคำค้นหานั้นได้จริง แสดงว่าเป็นหัวข้อสำหรับบทความใหม่ ให้เพิ่มเป็นหัวข้อใน content engine แล้ว AutoPSEO จะเขียนให้ตามรูปแบบของเว็บไซต์คุณ (วิธีเลือกหัวข้อ)
หากต้องการรายการคำค้นหาที่อยู่ใกล้อันดับเป้าหมายแบบเรียบง่ายกว่าพร้อมป้ายระดับความยาก ดู Page Poaching ซึ่งครอบคลุมอันดับ 4 ถึง 20