Surfer SEO - narzędzie, które musisz znać

Przed rozpoczęciem pracy z narzędziem warto wyznaczyć sobie cel działań. Przykładowo możemy skupić się na analizie istniejącej podstrony pod kątem pożądanej frazy kluczowej i zaplanowaniu działań mających podnieść jej widoczność w SERP.

Na początku należy skonfigurować raport. Po sprawdzeniu w Google Search Console informacje na temat źródła, z jakiego docierają do nas użytkownicy, podejmujemy decyzję, na którym rodzaju danych należy się skoncentrować – czy będą to dane dla mobile (urządzenia mobilne) czy desktop (urządzenia stacjonarne). Nawet jeśli ruch pozyskujemy głównie z jednego źródła, warto poświęcić kilka minut i wykonać choćby szybką analizę porównawczą.

Przed wygenerowaniem pierwszego raportu wybieramy także rynek lub obszar, który chcemy zbadać. Mamy możliwość uzyskania informacji dla wielu krajów z całego świata. Dla wybranych rynków są to nawet regiony lub miasta. Na obszarze Polski możliwe jest zawężenie wyników dla 21 miast, co umożliwia targetowanie danych lokalnych. W przypadku takich zapytań możemy sprawdzić wyniki zarówno dla frazy „pozycjonowanie Warszawa” jak i frazy „pozycjonowanie” z uwzględnieniem danych dotyczących jedynie wybranego miasta.

Surfer Serp Analyzer – przygotowanie zapytania dla frazy „pozycjonowanie” dla danych lokalnych – Warszawa.
 

Surfer Serp Analyzer – przygotowanie zapytania dla frazy „pozycjonowanie Warszawa” dla ogólnopolskich danych.
 

NLP rozumiany jest tu (w dużym uproszczeniu) jako język naturalny, pozwalający analizować nastroje użytkowników. Funkcja ta nie jest dostępna dla Polski.

Zaznaczenie opcji Screenshots spowoduje dodanie do wygenerowanej analizy grafik, które prezentują, jak Google widzi badany serwis internetowy.

Po wybraniu interesujących nas opcji kliknięcie opcji create a query wygeneruje pożądane dane, a nasz dzienny limit zapytań zostanie zmniejszony o jeden punkt.

Jak działa Surfer Serp Analyzer?

Narzędzie wykonuje analizę pierwszych 50 wyników wyszukiwania Google dla wybranej frazy kluczowej. Rankujące witryny bada pod kątem treści oraz innych ważnych dla Google czynników. W obrębie każdego elementu wskazywane są korelacje, tzn. wpływ na ranking witryn w SERP-ach. Krótko mówiąc, jest to raport, który podpowie nam, co może być wartościowe przy danej frazie kluczowej, biorąc pod uwagę czynniki rankingowe Google dla danego zapytania, lokalizacji i konkretnych potrzeb użytkowników.

Tworzenie struktury dobrego contentu polega na przeanalizowaniu jak największej liczby czynników i dopasowanie ich do wysoko rankującej na frazę konkurencji. Uwzględniając słowa kluczowe (czy inne współczynniki) znajdujące się w treści większości witryn rankujących w top 10, możemy poprawić widoczność naszej strony.

Cała analiza opiera się na założeniu, że wyniki w top 10 są uważane za strony wysokiej jakości, które algorytm Google uznaje za najbardziej wartościowe dla użytkownika przy konkretnym zapytaniu. Celem jest więc nie tylko na dopasowanie się do algorytmu, ale i odpowiedź na potrzeby użytkownika. W momencie, gdy dla naszych treści ustawimy zbliżone współczynniki, upodabniamy się do konkurencji, przekazując Google informację, że nasza witryna jest równie wartościowa.

Zarówno zbyt wysoki, jak i zbyt niski poziom współczynnika może mieć negatywny wpływ na badaną stronę internetową. Przykładowo niskie nasycenie słów kluczowych sprawi, że witrynie będzie brakowało tematyczności dla frazy, natomiast zbyt wysokie może być uznane przez algorytm jako próba manipulowania rankingiem Google (spam).

Surfer – współczynnik z sekcji body – Exact keyword density (zagęszczenie słowa kluczowego) dla frazy telewizor 65 cali. Zagęszczenie na poziomie 0.013 może być uznane za nienaturalne, ponieważ strony rankujące wyżej posiadają ten współczynniki na poziomie niższym niż 0.004.
 

Surfer przypisuje badane czynniki rankingowe do segmentów, dzieląc je na logiczne kategorie. Dla każdego z nich prezentowany jest wskaźnik korelacji (wykres przypominający ikonę zasięgu w telefonach komórkowych) informujący nas o tym, jak duży jest wpływ danego czynnika na organiczne wyniki wyszukiwania dla badanej frazy. Najeżdżając kursorem na jego ikonę, sprawdzimy dokładny procent korelacji. Zmienia się on w zależności od tego, jaki zakres danych aktualnie analizujemy (np. przy włączaniu lub wyłączaniu widoku poszczególnych adresów URL).

Wskaźniki korelacji frazy „telewizor 65 cali” dla czynników z sekcji body.
 

Natomiast współczynnik korelacji generowany dla każdego czynnika otrzymujemy w formie czytelnego wykresu z prawej strony ekranu. Zmienia się on, tak jak w przypadku wskaźnika korelacji, w zależności od badanego przez nas zakresu danych. W trakcie analizy warto zawęzić raport do witryn, z którymi realnie konkurujemy, by sprawdzić, jak wygląda rzeczywista korelacja.

Współczynniki korelacji frazy „telewizor 65 cali” dla elementów z sekcji Body – Partial keywords density, Characters i Partial keywords.
 

Analizując uśrednione dane, warto wyłączyć z widoku witryny, które badany czynnik mają na wyjątkowo wysokim poziomie względem pozostałych stron znajdujących się na podobnych pozycjach. Mogą one niepotrzebnie zawyżać wartość współczynnika oraz zaburzać jego średnią (dane nie będą wówczas miarodajne).

Trzy domeny znacząco zawyżają średnią liczbę znaków w body dla wyników z zakresu 11–22.
 

Średnia współczynnika korelacji dla top 50 frazy „dieta ketogeniczna”.
 

Średnia współczynnika korelacji frazy „dieta ketogeniczna” – po wyłączeniu z analizy trzech zawyżających średnią pozycji.
 

Korelację mogą zaburzać także serwisy, które nie są naszą bezpośrednią konkurencją. Dlatego, wykonując analizę, należy pamiętać, by sprawdzić nie tylko badaną witrynę, ale i jej otoczenie. W takiej sytuacji na wykresie zaznaczamy odpowiedni zakres wyników wyszukiwania, który chcemy analizować (np. od top 20 do top 50). Zawężenie danych możliwe jest również na poziomie poszczególnych domen – można wyłączyć widok tych, z którymi nie chcemy konkurować. Mowa o stronach, które znacznie odbiegają tematycznie od naszej witryny, zawyżają średnią i nie są naszą bezpośrednią konkurencją (przykładowo Allegro, OLX lub Ceneo).

Szczególnie użyteczną funkcją jest możliwość bezpośredniego porównania współczynników dla naszej strony z jedną lub kilkoma konkurencyjnymi witrynami.

Surfer – porównanie współczynnika Missing common words and phrases dla www.neonet.pl i euro.com.pl. Wygenerowanie porównania możliwe jest po wybraniu opcji Exclude all pages i kliknięciu ikony oka przy wybranych domenach.
 

Jeśli naszej strony nie ma w pierwszych pięćdziesięciu wynikach wyszukiwania dla danego zapytania, z pomocą przychodzi opcja Compare your website to competitors, pozwalająca na dodanie do analizy dowolnego adresu URL.

Surfer – Compare your website to competitors – funkcja umożliwiająca poddanie analizie domeny, która nie rankuje na badane słowo kluczowe.

Surfer Search Analyzer 

Narzędzie bada współczynniki dla organicznych wyników wyszukiwania. Raporty dla Google Ads nie są dostępne. Analizę należy wykonywać kompleksowo – pozycja zazwyczaj nie zależy jedynie od wartości pojedynczego czynnika, konieczne jest wziąć pod uwagę wszystkie dostępne współczynniki. Otrzymane dane są jedynie wskazówką do dalszej analizy sytuacji i podjęcia odpowiednich działań oraz pomagają porównać witrynę do jej bezpośredniej konkurencji.

Surfer Serach Analyzer dzieli badane współczynniki na 5 sekcji: Search Visibility, Backlinks, Structure, Quality oraz Media. Dostęp do poszczególnych współczynników otrzymujemy po rozwinięciu wybranej sekcji.

Surfer Serach Analyzer – współczynniki pogrupowane w sekcjach
 

Dodatkowe dane dla poszczególnych współczynników znajdują się poniżej wykresu korelacji w elementach nazywanych na potrzeby tego opracowania zakładkami.

Surfer Serach Analyzer – zakładki przedstawiające szczegółowe dane dla wybranych współczynników, generowane na podstawie organicznych wyników wyszukiwania Google.
 

Search Visibility – badanie widoczności wyszukiwania

Segment SEARCH VISIBILITY – widoczność w organicznych wynikach wyszukiwania Google. Surfer udostępnia nam dane zarówno dla całej domeny (for domain), jak i dla rankującego adresu URL (for URL). Dla każdego z nich możemy zbadać Number of ranked keywords – liczbę fraz, na które rankują, oraz estimated traffic, czyli estymację ruchu w badanej domenie (wyliczaną na podstawie liczby, rodzaju i pozycji fraz, na jakie rankuje domena lub URL).

Na wykresie możemy zobaczyć liczbę fraz, pod którymi badana strona wraz z jej konkurencją są widoczne dla top 100 wyników wyszukiwarki oraz wolumen ruchu estymowanego na podstawie atrakcyjności frazy i pozycji, na którą strona rankuje.

For Domain – dane dla całej domeny.

Współczynniki estimated traffic i number of ranked keywords możemy wykorzystać, by sprawdzić jak „mocne” strony rankują na badaną frazę. Jeśli znajdziemy tam wyłącznie witryny o wysokim ruchu i dużą widocznością w SERP jest to dla nas informacja, że zdobycie wysokiej pozycji przez serwis o niższym zaufaniu będzie bardzo trudne, a nawet nieopłacalne. Obecność stron o porównywalnym zaufaniu daje sygnał, że jest szansa na wyższy wynik w organicznych wynikach wyszukiwania.

For URL – dane dla rankującego adresu URL.

W tym przypadku współczynnik number of ranked keywords wskazuje liczbę słów kluczowych, pod którymi podstrona jest widoczna w wynikach wyszukiwania. Estimated traffic jest miarą ruchu generowanego przez wpis. Przy niskim estymowanym ruchu dla mało konwertującej frazy (nieprzekładającej się na sprzedaż) tworzenie bardzo rozbudowanego contentu może okazać się nieopłacalne.

Surfer – analiza współczynników z sekcji search visibility dla frazy „dieta ketogeniczna”. Wysokie wskaźniki estimated traffic i number of ranked keywords dla URL mają spory wpływ na pozycję witryny w organicznych wynikach wyszukiwania.
 

Backlinks – analiza linków

Segment BACKLINKS pozawala nam na zbadanie wpływu linków przychodzących do domeny lub rankującej podstrony na jej pozycję w organicznych wynikach wyszukiwania Google. Należy pamiętać, że pozycja strony internetowej zależy nie tylko od jej treści, ale i linków przychodzących oraz zachowania użytkowników na stronie (współczynniki behawioralne). Surfer umożliwia podstawową analizę backlinków dla analizowanego URL oraz domeny.

Tak jak w przypadku Search visibility, sprawdzamy współczynniki dla domeny głównej (for domain) jak adresu badanej podstrony (for URL). Referring domains to liczba odsyłających domen, Referring URLs wskazuje liczbę wszystkich linków przychodzących.

Surfer – współczynniki z sekcji Backlinks Referring domains i Referring URLs dla domeny głównej – fraza „pozycjonowanie”, dane lokalne – Warszawa. Liczba linków prowadzących do domeny ma pewien wpływ na pozycje tej frazy, jednak nie jest najistotniejszym czynnikiem. Idealnym przykładem jest Wikipedia, która mimo sporego zaufania (liczba linków znacząco przewyższa konkurencję), jest dopiero na 32 pozycji.
 

Structure – dane związane ze strukturą rankujących witryn

Kolejny segment narzędzia Surfer Search Analyzer to STRUCTURE – współczynniki związane ze strukturą (budową) badanej podstrony, podzielone na kilka kategorii. Dla części współczynników z tej sekcji będziemy badać podobne elementy, dlatego omówimy je zbiorowo.

Body – jak wskazuje nazwa, znajdują się tu elementy zawarte w sekcji body analizowanej podstrony. Jest to podstawowa sekcja, od której zaczynamy pracę, jednak nie należy na niej poprzestawać. Warto skupić się także na analizie statystk dla nagłówków i paragafów, a także współczynników związanych z szybkością ładowania się strony.

Title – analiza znacznika meta title. Tytuł podstrony to jeden z najważniejszych elementów on site wpływających na ranking w wynikach wyszukiwania. Szczególnie ważne są tu takie elementy, jak występowanie fraz w dopasowaniu ścisłym czy przybliżonym.

Strong, b – to nic innego jak pogrubione treści znajdujące się w strukturze strony. Zbyt duża liczba pogrubień dla exact i partial words może oznaczać próbę manipulowania rankingiem. By odnaleźć złoty środek, warto porównać treści konkurencji.

Paragraphs – tu znajdziemy statystyki dla akapitów, na które podzielona jest treść. Choć współczynnik ten może wydawać się błahy, sporo mówi o strukturze contentu opracowanego przez konkurencję. Z pewnością właściwa struktura akapitów ma wpływ na czytelność tekstu dla użytkowników (user friendly).

Meta description – jeden ze znaczników meta tag znajdujący się w kodzie źródłowym strony internetowej. Aktualnie nie przypisuje się mu jakiegokolwiek wpływu na ranking strony w SERP-ach, jednak może mieć on pewien wpływ na CTR. Dobrze zbudowany ma większą szansę na zachęcenie użytkownika do odwiedzenia właśnie naszej strony internetowej.

Img alt – statystki dotyczące użycia znacznika alt w grafikach zamieszczonych we wpisie. Dodanie w opisie obrazków fraz w dopasowaniu ścisłym i przybliżonym może zwiększyć tematyczność naszej strony, ma też wpływ na wyświetlanie obrazów w Google Grafika.

Headings – analiza rankujących podstron w oparciu o strukturę i budowę nagłówków w treści. Występowanie słowa kluczowego w nagłówku H1 to kolejny element obok title, którego nie możemy pominąć. Nie bez znaczenia pozostają również nagłówki niższego rzędu, jak H2 i niższe. Nagłówki nie tylko dzielą treść, umożliwiając użytkownikowi szybkie skanowanie artykułu, ale i mają spore znaczenie dla tematyczności podstrony i jej rankingu w wynikach wyszukiwania. By sprawdzić, jakie nagłówki ma konkurencja, należy kliknąć ikonę „A” widoczną przy każdym adresie URL w zakładce Search results.

Above the fold – dane dotyczące treści pojawiającej się na pierwszym widoku strony. Domyślnie jest to około 700 px. Tu sprawdzimy, czy ulokowanie fraz kluczowych wysoko w strukturze podstrony ma znaczenie dla rankingu wyszukiwarki w przypadku interesującej nas frazy.

Hidden content – bada elementy, które w kodzie źródłowym strony zostały ukryte w stylach CSS poprzez atrybut "hidden" i nie są widoczne dla użytkownika.

Dla większości wymienionych powyżej współczynników z sekcji Structure zbadać można następujące dane:

• Characters – wskazuje liczbę znaków w badanym elemencie.
• Missing common words and phrases – bada słowa i frazy kluczowe, które są wspólne dla witryn z top 10. Można je znaleźć także na belce Common words (wspólne słowa kluczowe). Współczynnik umożliwia wyłapanie tzw. content gap, czyli brakujących elementów w naszej treści. Znajdziemy tu informacje o tym, jak analizowana strona wpisuje się w tematyczność badanej frazy. Przy wykonywaniu tego badania możemy wyłączyć serwisy z top 10, ponieważ to właśnie o tę grupę danych oparta jest analiza dla omawianego współczynnika. Sprawdzamy występowanie słów kluczowych oraz to, gdzie i w jakim zagęszczeniu powinny być użyte. Reasumując – wykonując audyt danej strony w tym miejscu uzyskamy informację, jakie frazy należy uzupełnić.

Na poniższej analizie widać sytuację, gdy treści w pełni wyczerpujące temat rankują wyżej (top 10) niż pozostałe.

Surfer – współczynnik korelacji missing common words and phrases dla zapytania „projekty domów” – widok uśredniony.
 

• How much of the content on the website is hidden – współczynnik wskazuje, jak dużo treści w badanym elemencie jest ukryte w kodzie strony.
• Number of words in hidden elements – wskazuje liczbę słów ukrytej treści.
• Exact keywords – jest to liczba słów kluczowych w dopasowaniu ścisłym (w nieodmienionej formie).
• Exact keyword density – nasycenie słów kluczowych w dopasowaniu ścisłym względem pozostałej treści. Jak wyjaśniliśmy wyżej, zarówno zbyt duże, jak i zbyt małe zagęszczenie słów kluczowych w dopasowaniu ścisłym i przybliżonym może negatywnie wpłynąć na pozycję w wynikach wyszukiwania.
• Partial keywords – liczba wystąpień fraz o dopasowaniu przybliżonym do analizowanej. Surfer analizuje treść witryny, wyszukując słowa, których trzy pierwsze 3 znaki są identyczne jak w poszczególnych słowach zawartych w fazie kluczowej.
• Partial keywords density – zagęszczenie fraz kluczowych o przybliżonym dopasowaniu.
• Words – statystyki dotyczące słów zawartych w analizowanych treściach. Aby sprawdzić, na jakie słowa kluczowe rankują badane adresy URL, możemy pobrać szczegółowy raport z zakładki Keywords. Opcja Select competitors pozwala na ustawienie zakresu danych. Frazy można sortować według wolumenu (estymowanego ruchu miesięcznego) czy liczby stron z badanego zakresu rankujących na zapytanie. Przy ustalaniu długości treści kluczowa jest intencja użytkownika poszukującego informacji. Z tego powodu nie można przyjmować, że optymalna długość treści jest stała dla różnych zapytań.
   

Długość tekstów na stronie

Badając, jak długi powinien być tekst rankujący na zapytanie, unikniemy napisania zbyt krótkiej treści, nie dającej dobrego wyniku, a także przepalenia budżetu na za długi tekst, który nie wpłynie na widoczność.

Paradoksem może się więc wydawać przygotowanie dla narzędzia Surfer tak długiego jak ten tekstu. Po przeanalizowaniu współczynnika liczby słów w treściach rankujących dla zapytania SurferSeo widzimy, że w zupełności wystarczyłby materiał zawierający mniej niż 1800 słów. Średnia ta zaburzona jest przez wpis na 8 pozycji posiadający 5650 wyrazów. Jednakże celem tej publikacji nie jest podniesienie pozycji, ale dostarczenie obszernego kompendium szeroko opisującego możliwości narzędzia.

Surfer Serp Analyzer – uśredniony współczynnik words dla frazy „surferseo”.
 

Surfer Serp Analyzer – współczynnik words dla frazy „surferseo” w rozbiciu na poszczególne witryny.
 

Dla wyżej omówionych współczynników korelacji dostępna jest analiza Query Words i Query Partial Words. Pierwsza z nich przedstawia dane dla każdego słowa z analizowanej frazy, druga bada wyrazy zaczynające się na ich trzy pierwsze litery (analogicznie jak w Partial keywords). Count mówi nam o liczbie, a Ratio o stosunku badanych fraz do pozostałej treści.

Surfer Serp Analyzer – współczynnik body Query Words – Ratio dla słowa „dieta” będącego częścią składową frazy „dieta przy Hashimoto”.
 

Quality – analiza jakości rankujących witryn

Sekcja QUALITY analizuje szybkość badanych stron internetowych (Page speed) oraz występowanie w ich źródle tzw. danych strukturalnych.

Page speed – szybkość ładowania strony jest ważna ze względu na użytkowników (user experience), którzy szukają konkretnych informacji. Czas jaki mija od kliknięcia aż do załadowania treści, jest istotny nie tylko na urządzeniach mobilnych, ale i stacjonarnych. Zbyt długie wczytywanie się treści może sprawić, że użytkownik szybko opuści stronę, co może wpłynąć na obniżenie jej rankingu Google. Do najczęstszych błędów należy umieszczanie w witrynie dużych (ciężkich) elementów graficznych i zbyt duża liczba skryptów uruchamianych po otwarciu strony. Warto więc sprawdzić:

• HTML size [B] – rozmiar kodu HTML strony podany w bajtach,
• HTML size/character count – rozmiar kodu HTML strony internetowej podany w stosunku do liczby znaków znajdujących się w jego obrębie,
• Load time (ms) – czas ładowania się strony liczony w milisekundach,
• Total page size [kB] – całkowity rozmiar strony liczony w kilobajtach. Jeśli jest zbyt wysoki, strona będzie wczytywała się dłużej, co może być negatywnie odbierane przez użytkowników, zwłaszcza tych korzystających ze słabszych połączeń internetowych.
• Total page size/character count – całkowity rozmiar strony podzielony przez liczbę znaków,
• Time to first byte – (TTFB) mierzony w milisekundach czas potrzebny na załadowanie się pierwszego bajtu danych. Im mniejszy TTFB, tym strona załaduje się szybciej. Za jego uśredniony, optymalny poziom uznaje się 300 ms.
   

Structured Data – to znaczniki umieszczane w kodzie strony internetowej, służące do opisania i skategoryzowania elementów na stronie w sposób, który jest zrozumiały dla algorytmu Google. Surfer umożliwia analizę zastosowania wielu popularnych znaczników, które posortowane zostały według ich najczęściej wykorzystywanych typów. Poza sprawdzeniem danych dla każdego znacznika z osobna, mamy też możliwość określenia typów wykorzystanych znaczników. Informację tę znajdziemy, wybierając Total structured data types.

Surfer Serp Analyzer – badanie korelacji wykorzystanych na stronie danych strukturalnych do jej pozycji w organicznych wynikach wyszukiwania dla zapytania „dentysta”.
 

Typy wykorzystanych znaczników widoczne są także w zakładce serach results, po najechaniu myszką nad ikonę oznaczającą dane strukturalne.

Surfer Serp Analyzer – dane strukturalne zaimplementowane na jednej ze stron rankujących na zapytanie „dentysta”.
 

Wskazówka:

Jak wykonać szybkie zmiany na stronie, które pomagają w poprawieniu jej widoczności (low-hanging fruit) za pomocą Surfera? Sprawdźmy poprawność i nanieśmy odpowiednie zmiany dotyczące frazy exact match w następujących elementach:

• Title,
• H1,
• above the fold,
• body strony (nasycenie frazą).
   

W kolejnym kroku poprawmy wyniki dla

• pagespeed,
• TTFB,
• Load time.
   

MEDIA – dane związane z grafikami zawartymi w rankujących witrynach

W ostatniej sekcji współczynników Surfera – MEDIA – możemy przeanalizować konkurencję pod kątem liczby zawartych w treści grafik. I w tym przypadku ma ona związek z rodzajem analizowanego zapytania. Użytkownik poszukujący informacji o fryzurach dla dziewczynek będzie oczekiwał materiałów zawierających wiele grafik, w przeciwieństwie do osoby z bólem zęba, której zależy na danych kontaktowych do najbliższego dentysty. Liczbę grafik na analizowanej stronie podaje nam współczynnik Number of elements.

Surfer Serp Analyzer – korelacja liczby grafik na stronie dla zapytania „fryzury dla dziewczynek” – elementy zaburzające wyniki zostały wyłączone z analizy.
 

Praca z wykresem współczynników korelacji w Surfer Serp Analyzer 

Dostosowanie wykresu do wykonywanej analizy jest bardzo proste.

- Filter by URL - wyciąga w zakładce Search results adresy URL zawierające wskazany przez nas ciąg znaków.

- Averages – przedstawia dwa rodzaje widoków. Uśredniony (zbiorcza analiza) umożliwia obserwację korelacji, podaje średnią wartość dla grupy stron. Wyłączenie tej opcji przedstawia dane dla pojedynczych witryn. Widok jednostkowy może być wykorzystany w trakcie analizy porównawczej z konkretną stroną.

- Outside links – to analiza wyłącznie tej treści, która nie ma odnośników do innych podstron serwisu.

- Exclude all pages/Include all pages – umożliwia wyłączenie bądź włączenie wszystkich analizowanych stron w zakładce Search results. Opcja przydatna, gdy chcemy przeanalizować tylko kilka wybranych stron.

- Export all/Export selected – funkcje pobrania danych dla wszystkich/wybranych stron do formatu CSV.

Surfer Serp Analyzer – współczynnik korelacji liczby słów dla frazy „padaczka” prezentujący opisane wyżej opcje wyświetlania danych na wykresie.
 

Wskazówka

Możemy ustalić średnią dla danego czynnika w oparciu o kilka wybranych stron internetowych. Jeśli chcemy wygenerować dane dla pierwszych 6 wyników, należy włączyć funkcję Averages i ustawić jej wartość na 6. By wygenerować średnią dla randomowych stron, za pomocą opcji Exclude all pages wyłączamy uwzględnianie danych dla wszystkich witryn, a następnie, klikając w ikonę oka (Include URL in chart and audit), uwzględniamy w raporcie badane adresy URL i jak w powyższym przykładzie korzystamy z Averages z odpowiednio przypisaną wartością.

Zakładki znajdujące się poniżej wykresu korelacji umożliwiają wygenerowanie zbiorczych danych dla najważniejszych współczynników.

Surfer Serp Analyzer – zakładki zawierające szczegółowe dane dla najważniejszych współczynników
 

Zakładka Search results

Search results – zawiera witryny z top 50 wyników wyszukiwania badanej frazy kluczowej. Compare your website to competitors umożliwia dodanie do analizy dodatkowego adresu URL. Ikony znajdujące się przy każdym adresie witryny określają kolejno:

- Explore text of important elements  – title, meta description, nagłówki H1 – H6, pogrubione frazy i ukrytą treść badanej witryny,

Surfer Serp Analyzer – Explore text of important elements dla rankującej na frazę „padaczka” podstrony Wikipedii.
 

- Structured data – dane strukturalne zaimplementowane w kodzie strony,

- Show on chart – linia na wykresie, ułatwiająca porównanie współczynnika badanej strony z konkurencją,

- Screenshot – grafika przedstawiająca widok witryny odczytywany przez algorytm Google,

- Audit – audyt Surfera zawierający informacje na temat istotnych współczynników mających wpływ na pozycję strony w wynikach wyszukiwania.

Keywords Zakładka