Palavra-Chave Realmente Importa? Analisamos 203.900 Dados Para Confirmar

keyword research

Todo SEO sabe como “pesquisar palavra-chave”.

No geral, o processo envolve:

  1. Fazer uma lista de assuntos importantes.
  2. Anotar palavras-chave importantes abaixo de cada um desses assuntos.
  3. Conectar a lista ao Planejador Palavras-Chave do Google para extrair dados e outras ideias.
  4. Editar, repetir.

E se eu disesse que esse processo é uma perda de tempo? Que o foco deveria ser em assuntos, não em palavras-chave?

Você provavelmente já sabe que pesquisa de palavras-chave não tem mais tanta importância.

Estamos numa nova era de SEO. É como se tudo que conhecemos – palavras-chave, backlinks, etc. – estivesse desmoronando.

E para onde isso vai levar? O que fazer em vez de pesquisa de palavras-chave? O que dizer aos nossos clientes? Como ranquear nossos sites? Palavras-chave ainda têm alguma importância?

Decidi responder a essas perguntas conduzindo um projeto de pesquisa avançado. Em vez de tentar adivinhar, analisei centenas de milhares de dados.

Convoquei os melhores do segmento, incluindo engenheiros e líderes da Moz e SEMrush. Reuni um pequeno exército de pesquisadores e analistas para analisar números.

O que você está lendo é resultado desse esforço.

Com este artigo, quero fornecer o caminho mais avançado, confiável e com base em dados para pesquisar tópicos de conteúdos, levando o seu site para rankings mais altos do que você imaginava ser possível. 

Vamos nessa.

O que sabemos por enquanto: palavras-chave não têm mais tanta importância

Vou começar com o básico. Palavras-chave não são mais tão importantes.

Como tenho certeza disso?

Os dados que me contam.

Primeiramente, vamos observar um exemplo.

Num estudo recente, desvendamos o algoritmo Hummingbird. Analisamos 9,93 milhões de palavras e, desse caldeirão de conteúdo, extraímos resultados impressionantes. O foco era entender exatamente como o Hummingbird funciona e como ranqueia sites com base em seus conteúdos. 

Nosso estudo analisou sites selecionados dentro de um nicho pequeno, para descobrir como estão ranqueados comparativamente em determinados assuntos.

Os blogs mais bem posicionados não possuíam, necessariamente, uma alta saturação ou representação de palavras-chave ou muitos backlinks de alta DA.

E, se não possuem palavras-chave ou backlinks, o que os blogs mais bem posicionados têm?

Uma sólida cobertura de assuntos, poucas lacunas nos temas abordados e conteúdo organizado dentro de cada categoria escolhida.

Resumindo: sólido conteúdo, em vez de um link profile forte.

Por exemplo, um dos sites analisados foi o MagnifyMoney.com. Como você pode ver na análise abaixo, não possui tantos backlinks:

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Agora, observe o perfil de backlink da competição, GetRichSlowly.org. Possui uma quantidade de backlinks vinte e três vezes maior e dez vezes mais de sites de referência!

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Pela análise, GetRichSlowly.org estaria mais bem posicionado na maioria das consultas, certo?

Errado!

Observe a DA de cada um.

  • GetRichSlowly.org = DA 75
  • MagnifyMoney.com = DA 50

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GetRichSlowly “ganha” de acordo com padrões convencionais de SEO. Mas não no ranking real!

Vamos observar mais um parâmetro convencional de análise: número de páginas indexadas. GetRichSlowly possui um valor maior que o de MagnifyMoney.

  • GeRichSlowly.org = 35.200 páginas indexadas no Google
  • MagnifyMoney.com = 5.520 páginas indexadas no Google

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Segundo todos os indicativos normais de SEO, GetRichSlowly é o vencedor e ultrapassa MagnifyMoney no ranking.

Mas não é o caso!

Observe.

MagnifyMoney tem 77 palavras-chave ranqueadas por página.

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Já GetRichSlowly possui 51 palavras-chave ranqueadas por página.

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Por que a diferença entre números dos dois sites?

  • Não são backlinks.
  • Não é a quantidade de conteúdo.
  • Não são só palavras-chave corretas.
  • São a organização e pesquisa dedicadas aos conteúdos.

A questão é simples: apesar de palavras-chave ainda serem válidas numa estratégia bem-sucedida de SEO, pesquisa de assuntos é mais importante.

MagnifyMoney é um exemplo de site com excelente cobertura de tópicos garantindo uma posição melhor que a de um site maior, mais respeitado e “mais forte”.

Por outro lado, GetRichSlowly é um exemplo de site com muitas palavras-chave, páginas e backlinks, mas sem uma cobertura de tópicos mais aprofundada e organizada.

O que nos leva de volta ao assunto da pesquisa de palavra-chave.

Como que a maioria dos SEOs conduz uma “pesquisa de palavra-chave?” – Um jeito comum é começar com palavras-chave.

Grandes chances de ter usado o Planejador de Palavras-Chave do Google na sua pesquisa, certo?

O processo é mais ou menos esse: você digita uma palavra-chave no Planejador Palavras-Chave do Google na expectativa de extrair volume e ideias.

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Ok, mas esse resultado também vai fornecer os dados que eu preciso para estruturar um plano de marketing de conteúdo que vai me ajudar no ranqueamento?

Observe os resultados de “ideias de palavras-chave” abaixo. Ok, só digitei uma única palavra-chave, mas perceba a ausência de “ideias de palavras-chave”.

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O filtro da busca está bem generoso, com bastante espaço para mais palavras-chave entrarem no processo de pesquisa.

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Mas não há nenhuma.

E se eu adicionar mais palavras-chave ao meu método de planejamento? E se eu der mais um passo e usar a opção multiplicadora doPlanejador Palavras-Chave?

Os resultados decepcionam mais uma vez.

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O Planejador Palavras-Chave só atrela as duas listas, gerando uma confusão bem diferente do que deve ser uma pesquisa de palavra-chave.

E ainda fica pior.

No Planejador Palavras-Chave do Google, não dá para extrair a quantidade de dados necessária para um sólido planejamento de palavra-chave. O que você consegue é uma variedade enorme de dados ou dados incompletos. Pior, quem gasta pouco com AdWords é ignorado pelos dados. (O Google já confirmou  falhas e fornecimento incompleto de dados.)

Qual a vantagem do Planejador Palavras-Chave do Google?

Uma certeza nós temos: não é vantajoso para um planejamento de palavra-chave.

Talvez o Google forneça algumas palavras-chave para encaixar em frases, mas não com a intenção de ajudar a melhorar o posicionamento do seu conteúdo orgânico.

O Planejador Palavras-Chave é uma ferramenta para Adwords, e não para estratégia de busca orgânica.

O Planejador Palavras-Chave não analisa palavras-chave enquanto variáveis de tópicos, mesmo que o algoritmo de busca do Google faça isso. É um erro depender do Planejador Palavras-Chave para extrair os dados necessários e planejar a campanha do seu conteúdo. 

Como criar uma estratégia SEO de sucesso garantido? Você não pode depender só de palavras-chave, muito menos de ferramentas comuns de pesquisa de palavras-chave.

Observe como palavras-chave fracassam nas SERPs

O algoritmo do Google usa dados de busca contextualizados e termos relacionados para apresentar os melhores resultados nas SERPs.

Palavras-chave são apenas uma peça entre todas que produzem resultados de busca.

Entendemos, com precisão, como o algoritmo funciona. E palavras-chave são apenas uma parte disso.

Você vai perceber, por exemplo, que seu eu buscar “crédito financeiro pessoal”, vou encontrar apenas um resultado em toda a primeira SERP com essa mesma sentença.

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E esse único resultado, além de ser ruim, não fornece informações úteis. Nem a descrição faz sentido!

“Crédito financeiro pessoal” não é tanto uma palavra-chave, mas mais um assunto, e um bem ambíguo. Quem está começando na pesquisa do tópico, logo vai descobrir que a busca precisa ser refinada.

Felizmente, o Google sabe mais que eu sobre o que eu estou buscando. O Google adivinha minha intenção, com base na busca e fornece resultados tópicos relevantes como resposta – informações sobre cartão de crédito e lições sobre finanças pessoais.

Mas não existem combinações da palavra-chave na SERP que justifique a menção!

Vamos pesquisar outra palavra-chave para ver se vai aparecer nas SERPs. Dessa vez, vou digitar “aumentar o crédito”. É uma palavra-chave de cauda curta com alto volume de busca, 224 milhões de resultados e com custos massivos de anúncios.

Certamente esperaríamos encontrar palavras-chave de dois termos espalhadas pelas SERPs!

A evidência já diz tudo:

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Só há um resultado orgânico na SERP igual à minha palavra-chave.

Usei palavras-chave relacionadas ao mundo das finanças, então talvez isso seja uma anomalia no segmento de finanças? Talvez esse nicho esteja, por algum motivo, sendo ignorado pelas combinações de palavra-chave nas SERPs.

Ok, vamos observar outro exemplo de um segmento bem diferente. Dessa vez, vou pesquisar por “repair lawn mower ignition”.

Os resultados:

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Alguma palavra-chave correspondente na página?

Não. Não há uma única citação da minha palavra-chave nessa SERP.

Esses são só alguns exemplos aleatórios de frases com palavra-chave ausentes das SERPs.

O mesmo está acontecendo com outras milhões de buscas.

E o que isso quer dizer? O Google está buscando mais por relevância de tópicos do que por palavras-chave. O Google analisa relevância de tópicos semanticamente para fornecer os melhores resultados.

Se você consegue identificar bem os tópicos certos para abordar em seus textos, seu conteúdo vai ficar mais bem posicionado nas páginas de busca. A solução é incluir tópicos relacionados nos seus textos e não só incluir palavras-chave.

Mas quais tópicos? Vamos precisar de mais para responder a essa pergunta.

Mais o quê? Mais dados.

Precisamos que os dados destaquem o que é importante

Você já percebeu que relevância é importante, mas quero que você veja os dados que comprovam isso.

Vamos observar a busca feita.

Para extrair os melhores dados possíveis, trabalhamos com engenheiros da SEMRush e Moz. Russ Jones, Diretor Cientista de Busca na Moz, além de outros, forneceram dados importantes para uma melhor compreensão da relevância de tópico e os padrões de ranqueamentos de relevância do Google.

Primeiro, criamos uma lista de 1.000 palavras-chave únicas e aleatórias que incluíam termos principais, palavras-chave de tamanho médio e palavras-chave de cauda longa. (Usamos GrepWords para essa lista.)

A meta: extrair várias palavras-chave aleatórias para análise.

Usamos as ferramentas SEMRush e Moz para analisar os resultados.

  1. Para a análise Moz, extraimos da lista de 1.000 palavras-chave os primeiros 150 resultados de busca do Google para cada uma. Conseguimos 150.000 tópicos relacionados e palavras-chave. A partir daí, analisamos cada palavra-chave e seus 150 resultados correspondentes, para determinar o ranking de relevância de tópico associado com a palavra-chave.
  2. Para aprimorar a análise do SEMRush, removemos as palavras-chave de cauda longa e analisamos as mid e head terms. Além disso, muitas das palavras-chave não faziam parte do banco de dados SEMRush. Por exemplo, jogamos fora o termo “is it necessary to filter for viruses in western Washington”, já que o volume da busca para esse termo foi bem baixo. Ao final da triagem, a lista estava com 539 palavras-chave. Para analisá-las, criamos uma lista com os primeiros 100 resultados de cada palavra-chave. Conseguimos 53.900 tópicos relacionados e palavras-chave.

No total, examinamos 203.900 resultados do Google para 1.000 buscas diferentes.

Trabalhos com os dados a partir desses números, incluindo análises de termos duplicados, com erros, nomes próprios e nomes de marcas

Moz Keyword Explorer – Moz Keyword Explorer analisa como os tópicos se relacionam para fornecer o conjunto de tópicos que você deveria estar abordando em seus textos.

Os engenheiros da Moz saíram do mesmo ponto de partida usado por todos nós: pesquisa de palavra-chave. Eles estavam com uma lista de mais de 2 bilhões de palavras-chave, de fontes variadas. 

A partir daí, o Moz construiu algoritmos de busca de termos relacionados. Nesse estágio, o Moz já estava divergindo da pesquisa tradicional de palavra-chave e desenvolvendo ferramentas que iriam descobrir tópicos, bem próximas da maneira como o Google Hummingbird identifica tópicos relevantes semanticamente para encontrar e ranquear conteúdos nas SERPs.

O algoritmo da Moz precisava ir além da combinação básica de frases. Também tinha que reverter a engenharia de resultados da SERP e mapeá-los de acordo com frases relacionadas. Usando os resultados de pesquisa do Google, a ferramenta da Moz dimensionou a probabilidade de ranqueamento para um termo, se outro for ranqueado.

Por exemplo, se seu site ranqueia mais alto pelo Termo A, então é provável que ranqueie da mesma maneira via um Termo B equivalente. Quando você analisa padrões similares ao longo de várias URLs, a ferramenta pode identificar relações semânticas e produzir sugestões de tópicos.

A ferramenta usaria medidas de relevância para produzir sugestões de tópicos.

Testamos a medida de relevância da Moz ao analisar as 1.000 palavras-chave aleatórias mencionadas anteriormente. A ferramenta pontuou relevância numa escala numérica. 

Observemos um exemplo de uma pontuação de relevância de um assunto. Na lista abaixo, iniciamos com a palavra-chave “internet speed test”.

A coluna do meio apresenta palavras-chave com assuntos relevantes, produzidas pelo algoritmo da Moz. Cada palavra-chave tem uma pontuação que indica o quão relevante em relação a tópicos ela é.

Os termos em rosa também foram produzidos pelas sugestões do Planejador Palavras-Chave do Google.

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O Planejador Palavras-Chave produz apenas 6 das 19 palavras-chave mais relevantes determinadas pela Moz. Essas 6 palavras-chave selecionadas não possuem nada das palavras-chave específicas da marca que a Moz avaliou como assuntos relevantes.

Podemos extrair várias lições desses dados:

  1. O Planejador Palavras-Chave fornece sugestões insuficientes  de palavras-chave relacionadas. Isso é óbvio. O objetivo dessa ferramenta é comercial – fazer mais pessoas comprarem mais AdWords. Nosso objetivo é o sucesso da busca orgânica.
  2. Os termos orgânicos mais relevantes expandem o termo original com uma especificidade maior. Isso sugere a importância no tratamento de conteúdos organizados.
  3. Os termos mais relevantes também são descritivos. Por exemplo, a lista inclui várias marcas, como CenturyLink, Comcast, Time Warner, Verizon e Charter.

A lição mais importante: se você quer que o seu texto seja ranqueado pela palavra-chave “teste de velocidade de internet”, você precisa usar essas palavras-chave relevantes em seu conteúdo.

SEMRush – Os resultados da SEMRush foram bem diferentes dos da Moz, mas também forneceram um bom termômetro de relevância. O “grau de relevância” dos resultados da SEMRush foi mais próximo do Planejador Palavras-Chave, além de um grau mais alto de termos relacionados.

Veja os termos relevantes mais bem posicionados de acordo com a SEMRush, com sugestões iguais, feitas pelo Planejador Palavras-Chave do Google em amarelo:

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Achamos outra coisa fascinante nos dados da SEMRush. Tem haver com erros.

É óbvio que muitos digitam palavras erradas nas buscas.

Na primeira análise dos dados da SEMRush, encontramos um número grande de resultados da palavra-chave associada com erros de digitação. Para investigar essa questão mais a fundo, extraímos ainda mais para análise: 53.000 palavras-chave, determinando quantas buscas continham erros de digitação e quantas estavam com termos corretamente escritos.

Além dos erros, vasculhamos também nomes próprios com letras minúsculas, como marcas e nomes de pessoas. Essa análise incluiu 3.500 palavras-chave.

Foi uma surpresa descobrir que só 257 dessas palavras-chave estavam digitadas corretamente.

O resultado da nossa análise revelou que o Google identifica e corrige com precisão (80-100% de certeza) os erros de um termo pesquisado. O oposto também: o Google fornece com precisão resultados que possuem palavras-chave com erros.

Entretanto, não há correlação entre uma palavra-chave com erro e essa mesma palavra-chave errada nos resultados de busca. Em outras palavras, se você inseriu intencionalmente uma palavra-chave com erro no seu conteúdo, não vá esperando um ranking melhor se um usuário digitar essa mesma palavra-chave com erro.

Organicamente, termos com erros de digitação não são uma boa estratégica de busca. Já do ponto de vista de conteúdo pago, erros de digitação podem ser úteis. Por quê? Porque o Google AdWord permite sugestões de correspondência exata. Se você cria sugestões de anúncio de correspondência exata contendo palavras-chave com erros (incluindo nomes próprios e de marcas) você tem uma boa chance de atrair cliques e impressões para essa palavra-chave com erro.

Um passo-a-passo de como fazer sua própria pesquisa de tópicos

Os dados mostram que o Google ranqueia por tópicos, e não palavras-chave.

Então como você pode usar o poder da busca por tópicos? Você sabe que, geralmente, é preciso escrever sobre um tópico e não uma palavra-chave. Então, que tópicos abordar em seus textos?

Apresento três ferramentas que você pode usar, com um passo-a-passo para cada uma:

Moz Keyword Explorer

Passo 1: Acesse a sua conta Moz ou use a versão gratuita e com restrições.

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Passo 2: Digite uma frase e clique “try it free” (para a versão gratuita). Você verá os seguintes resultados:

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Passo 3: Clique em “Keyword Suggestions” e veja uma lista de 1.000 palavras-chave.

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A pontuação de relevância é calculada usando “palavras-chave que aparecem na maioria das fontes e são parecidas, em léxico, com a palavra-chave original no topo”.

Passo 4: Clique no menu abaixo de“display keyword suggestions that” e selecione “based on broadly related topics and synonyms”.

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Você verá uma lista de 394 palavras-chave.

Passo 5: Clique no menu “Group Keywords” e selecione “yes with low lexical similarity”.

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A lista irá fornecer tópicos do blog e os termos que você deve incluir em cada artigo.

Passo 6: Faça uma lista de todos os “grupos” na sua lista.

Esses grupos vão se tornar artigos do blog com títulos únicos.

Por exemplo, no topo da lista está “how to pay off credit cards”.

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Se eu tivesse um blog ainda novo sobre finanças pessoais, iria escrever um artigo mais ou menos assim: “O Guia Definitivo: Como Pagar o Cartão de Crédito em Seis Meses ou Menos”.

Passo 7: Para cada artigo do blog (retirado do grupo de palavras-chave), escreva a lista de palavras-chave agrupadas.

Você deve usar essas palavras-chave em seu artigo para que ele possa atingir um grau mais alto de abrangência.

Se a lista de palavras-chave agrupadas é muito longa (a primeira acima inclui 220), então considere criar vários artigos a partir de um grupo de palavra-chave, para cobrir todas as palavras-chave agrupadas na lista.

Moz’s Keyword Explorer será essencialmente o gerador de tópicos do seu blog. Você precisa fornecer o próprio tópico e a imaginação para a criação do título, mas o trabalho de “pesquisa de palavra-chave” será feito pelo Explorer, substituído por relevância e pesquisa de tópicos.

SEMRush

SEMRush tem um processo diferente para analisar relevância e produzir uma pontuação de relevância, mas os resultados ainda podem ser úteis. Veja como usar.

Passo 1: Abra sua conta no SEMRush e digite sua palavra-chave.

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Passo 2: Clique em “Keyword Analytics” e depois “related keywords”.

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Você pode usar o relatório de palavras-chave relacionadas para melhorar os seus textos. Ao alternar para a coluna de níveis de relação mais baixos (na % relacionada), dá para identificar termos relevantes que vão deixar o seu conteúdo mais abrangente. 

Inclua esses termos no seu conteúdoo e você irá obter pontuações mais altas de relevância e melhores rankings.

KeywordTool.io

Keyword Tool limpa resultados do Google Autocomplete, fornecendo uma lista de tópicos expandidos de conteúdos.

O autocomplete do Google se baseia no aprendizado da máquina. As sugestões são feitas a partir…

  • Dos termos digitados.
  • Das buscas relevantes que você já fez. Isso só funciona se você estiver logado na sua conta do Google e estiver com o Web & App Activity ligado.
  • Das buscas feitas por outras pessoas. Se muitos outros estão buscando por algo, o Google vai sugerir essa busca para você também.
  • De histórias em alta. Esses são os tópicos populares na sua área, que mudam ao longo do dia. Histórias em alta não estão relacionadas com o seu histórico de busca.

Por que o autocomplete do Google pode auxiliar na pesquisa de tópicos?

A resposta é simples. Porque essa é a resposta do Google para a questão da relevância. O algoritmo do Google lhe fornece o que ele buscou com relação ao tópico digitado por você.

A melhor maneira de usar o KeywordTool.io é já ter um tópico em mente — um artigo de blog, por exempo.

O tópico pode ser genérico, mas precisa ser gerado com alguma particularidade. Posso usar o termo aplicado nos exemplos anteriores (“how to pay off credit cards”), porque é curto o suficiente para ter resultados do autocomplete e é segmentado para o desenvolvimento de um artigo de blog.

Passo 1: Vá em KeywordTool.io e digite o seu tópico.

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Passo 2: Clique na lupa ou aperte “enter.”

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A lista que resulta da busca fornece mais termos relacionados para usar num texto para o blog sobre esse assunto.

Como essas são sugestões previsíveis de autocomplete, você não precisa usar a primeira parte da frase, nesse caso, “how to pay off credit cards”. Em vez disso, você pode espalhar a seção previsível (em negrito) dentro do seu conteúdo de várias maneiras.

A ideia é que quem estiver interessado no tópico de pagar cartões de crédito também esteja interessado em débito, rapidez, bom crédito, antecipado e outras questões. Google reconhece essas frases como assunto relevantes e irá reconhecer conteúdos nas SERPs que contenham essas frases e palavras.

Conclusão

Os dados provam que você pode enterrar a competição se fizer pesquisa de palavras-chave e de tópicos.

Pesquisa de tópico é onde está o real poder de ranqueamento. Descubra o seu tópico principal, que pode ser até uma palavra-chave. Depois, pesquise esse tópico na ferramenta de sua preferência.

Por último, inclua essas palavras-chave com assuntos relevantes no seu conteúdo.

Garanto que, se você seguir esses passos para fazer pesquisa de tópico, e a partir daí criar o seu conteúdo, você vai aparecer muito bem nas SERPs.

Você já fez pesquisa de tópico? Quais são as melhores ferramentas?

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