Google Correlate: Công cụ nghiên cứu SEO tốt nhất mà bạn đã bỏ qua

Người khởi tạo waytomarketing
waytomarketing
Ngày gửi Bình luận: 0 Lượt xem: 491
Tôi hiểu rằng. Chúng ta nói rằng chúng ta thích học về các công cụ, nhưng rất ít người trong chúng ta thực sự có ý nghĩ đó.

Bạn chỉ vừa mới bắt đầu làm SEO và bị choáng ngợp bởi cơn sóng các chương trình dựa trên web, tiện ích mở rộng của Chrome và các ứng dụng cục bộ tràn ngập trong não của bạn, hay bạn là một bác sĩ thú y dày dạn hài lòng với các công cụ bạn thường dùng trong thói quen làm việc của chính mình.

Nhưng…

Nó miễn phí. Và nó có thể không ở đây mãi được. Có thể đối thủ cạnh tranh của bạn đã không sử dụng nó. Và bạn đã đọc những điều này rất nhiều rồi. Và FOMO (Fear of missing out – sợ bị bỏ lỡ điều gì đó).

Vẫn còn ở đây với tôi? Cùng đi sâu vào vấn đề nhé. Dưới đây là hướng dẫn toàn diện về Google Correlate.

Google Correlate là gì?

Google Correlate phát hiện các từ khóa có các mẫu tìm kiếm theo thời gian hoặc theo vùng tương tự cho chuỗi dữ liệu hoặc truy vấn tìm kiếm mà bạn cung cấp.

Nó được mô tả như sự tương phản của Google Trends, thay vì từ khóa tạo mẫu, mẫu trỏ đến từ khóa.

Các nhà tiếp thị, nhà nhân chủng học, nhà kinh tế và nhiều người khác tận dụng Google Correlate để nghiên cứu và dự đoán hành vi của con người.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-jpg.5840
Lịch sử của Google Correlate

Biết được dịch cúm lan rộng ở đâu và khi nào là rất quan trọng. Nó giúp chúng ta xác định các phân nhóm vi rút, tìm hiểu khi nào vắc-xin không hoạt động, và khi chúng ta phải mạo hiểm hơn để đi ra ngoài công chúng.

Tuy nhiên, báo cáo của CDC bị chậm trễ hai tuần, điều này có vẻ như khiến nó vĩnh viễn dính đến virus.

Sau đó đến với Xu hướng Dịch Cúm của Google (Google Flu Trends) vào năm 2008.

Các nhà nghiên cứu tại Google đưa ra giả thuyết rằng việc sử dụng các hoạt động tìm kiếm Google liên quan đến cúm theo thời gian thực sẽ cho phép họ dự báo được sự hiện hành của dịch cúm.

Lúc đầu, kết quả vô cùng chính xác và nhận được nhiều khen ngợi.

Không phải mất nhiều thời gian để mọi người ở Google nhận ra được điều này - tương quan với xu hướng tìm kiếm với dữ liệu thực tế để xây dựng các mô hình dự báo - có thể sử dụng không giới hạn không chỉ với dịch cúm.

Năm 2011, Google Correlate ra đời.

Cách Google Correlate hoạt động như thế nào?

Tôi chỉ nhắc qua về phần này thôi vì những gì đã nói đều ở phần trên rồi.

Google Correlate có dữ liệu xu hướng cho tất cả các cụm từ tìm kiếm đối sánh với cụm từ vượt quá ngưỡng nhất định về khối lượng tìm kiếm và độ bền, nó không liên quan đến khiêu dâm hay sai chính tả.

Nó sử dụng một truy xuất thuật toán Asymmetric Hashingvà Approximate Nearest Neighbor (ANN) để đạt được sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, bởi vì không ai muốn đợi 10 phút để cho ra kết quả cả.

Cuối cùng, Google Correlate sử dụng hệ số tương quan Pearson để so sánh dữ liệu truy vấn được chuẩn hóa để hiển thị các cụm từ tương quan cao nhất.

Nếu bạn giống Will hơn từ "Good Will Hunting", bạn có thể đọc thêm về các phương pháp truy xuất và tính toán tại đây:


Nếu bạn giống Charlie hơn từ "It’s Always Sunny in Philadelphia" (và tôi), thì hãy đọc điều này:


Cách sử dụng Google Correlate

Trên trang chủ Google Correlate, bạn đang phải đối mặt với một vài quyết định.

Bạn có muốn một mối tương quan dựa trên thời gian hoặc dựa trên trạng thái của Hoa Kỳ không?

Bạn đang nhập vào một truy vấn, tải lên dữ liệu của riêng bạn hoặc vẽ một đường xu hướng freehand (bằng tay)?

Hãy khám phá từng tuyến đường này.

Đầu vào (inputs)

Từ khóa

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-2-jpg.5841

Sử dụng Google Correlate thông qua tìm kiếm từ khóa thật dễ dàng.

Nhập từ khóa, nhấn "Tìm kiếm mối tương quan" và bạn sẽ nhận được danh sách các cụm từ tương quan cao theo các cài đặt mặc định sau: bao gồm cụm từ của bạn, chuỗi thời gian hàng tuần không có thay đổi hàng loạt và Hoa Kỳ (điều này có thể thay đổi theo địa chỉ IP).

Danh sách bao gồm 10 từ được sắp xếp theo mối tương quan với 1,0 đại diện cho một mối tương quan hoàn hảo và -1.0 một mối tương quan âm bản.

Tuy nhiên, Google Correlate sẽ không hiển thị bất kỳ thứ gì dưới mức 0.6.

Chọn “Hiển thị thêm” ở cuối danh sách từ khóa để xem 10 cụm từ tương quan gần nhất.

Bạn có thể tiếp tục làm điều này cho đến khi 100 từ được hiển thị, tất cả các từ đó có thể được xuất vào một file CSV (Comma Separated Values: là một loại định dạng văn bản đơn giản mà trong đó, các giá trị được ngăn cách với nhau bằng dấu phẩy).

Bạn cũng có thể chọn "Loại trừ các cụm từ chứa [cụm từ của bạn]" để nhận được kết quả ít dư thừa hơn (nhưng thường ít tương quan hơn).

Bảng tính

Trong khi sử dụng Google Correlate thông qua các mục từ khóa rất đơn giản, phương pháp bảng tính có thể hơi khó khăn một chút.

Tuy nhiên, tôi đã tìm ra các nút thắt để tháo gỡ được vấn đề gây khó chịu.

Khi thiết lập bảng tính của bạn, hãy đảm bảo bảng tính chỉ có hai cột và không có hàng tiêu đề. Và phải chính xác hơn những gì được yêu cầu có thể gây ra lỗi.

Tiếp theo, lưu nó với một trong các định dạng sau: CSV (MS-DOS) hoặc CSV UTF-8.

Mỗi khi bạn mở lại các tệp đó, thay vì chỉ lưu chúng, hãy chọn Lưu dưới dạng và chọn lại một trong các định dạng CSV đó.

Khi tải lên bảng tính, chọn “Nhập dữ liệu của riêng bạn” bên cạnh nút tìm kiếm. Cửa sổ mặc định là tab Dòng thời gian hàng tuần nhưng bạn có thể chuyển sang Hàng tháng hoặc các bang Hoa Kỳ.

Dựa trên tiểu bang

Việc tìm kiếm mối tương quan giữa các tiểu bang có thể là một cách tuyệt vời để xác định các mẫu tìm kiếm theo vùng.

Trong cột đầu tiên, liệt kê các tiểu bang với cách đánh vần chính xác của bang đó. Không phải tất cả các tiểu bang phải được liệt kê để hoạt động nó.

Trong cột thứ hai, liệt kê các giá trị. Các giá trị có thể là bất cứ điều gì bạn có thể tưởng tượng: bán hàng, khách hàng, khách hàng tiềm năng, lợi nhuận, tweets, v.v.

Bạn cũng có thể sử dụng số 1 và số 0 cho các đặc điểm tuyệt đối.

Ví dụ: dưới đây là các từ khóa tương quan cao nhất với tất cả các bang ven biển được chỉ định giá trị của một và phần còn lại là 0.

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-3-jpg.5842

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-4-jpg.5843

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-5-jpg.5844
Chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian có hai tùy chọn tần suất: hàng tuần hoặc hàng tháng.

Cột đầu tiên là cho các ngày và cột thứ hai là cho các giá trị.

Cột ngày phải ở định dạng yyyy-mm-dd, yêu cầu bạn định dạng các ô đó dưới dạng văn bản vì Excel sẽ thay đổi thành mm / dd / yyyy.

Mỗi khi bạn mở lại bảng tính, cột đó sẽ tự động chuyển sang định dạng dd / mm / yyyy.

Tôi chắc chắn có sự khắc phục vĩnh viễn tốt hơn trong phần cài đặt, nhưng đây là cách giải quyết tốt nhất mà tôi có thể tìm thấy.
  • Thêm 1 cột vào giữa các cột A và B, trong đó cột A có ngày, B để trống và C có các giá trị.
  • Trong ô B1, chèn công thức này = TEXT (A1, “yyyy-mm-dd”) và sao chép nó xuống cho đến khi nó khớp với mọi hàng được điền trong cột A. (Cảm ơn vì cái tip này!)
  • Sao chép cột B, sau đó Dán Giá trị- Đặc biệt trở lại vào cột B.
  • Xóa cột A.
  • Lưu dưới dạng CSV (MS-DOS) hoặc CSV UTF-8
Sau khi chọn “Nhập dữ liệu của riêng bạn” và tần suất bạn muốn, hãy tải tệp của bạn lên, chọn quốc gia nơi dữ liệu tìm kiếm sẽ bắt nguồn và đặt tên cho chuỗi thời gian của bạn.

Mặc dù tìm kiếm theo từ khóa của bạn không được lưu, tất cả các tệp và bản vẽ được tải lên đều có, do đó hãy đặt tên cho nó sau đó.

Đối với chuỗi thời gian hàng tháng, ngày trong tháng không quan trọng và không cần nhất quán.

Ví dụ, bạn có thể đặt các giá trị cuối tháng khác nhau này và nó sẽ hoạt động như thường thôi:

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-6-jpg.5845

Chuỗi thời gian hàng tuần là một bộ chọn nhỏ. Mỗi tuần phải được đại diện bởi một ngày chủ nhật.

Bản vẽ

Sử dụng Google Correlate bằng cách vẽ có thể là đầu vào ít hữu ích nhất, nhưng được cho là thú vị nhất.

Tìm kiếm bằng Bản vẽ có thể được chọn ở phía bên trái của trang. Nó sử dụng tập dữ liệu chuỗi thời gian hàng tuần với hoạt động tìm kiếm đo lường trục y, trục x đại diện cho năm 2004 đến ngày gần đây nhất và biểu đồ giống như tấm vải trắng vậy.

Ở đây tôi đã cố gắng vẽ phác thảo về một bức tranh Donald Trump. Có lẽ nó không phải là vô ích với những lời nói xung quanh các vấn đề tín dụng, các công ty tịch thu nhà bị tịch thu, sòng bạc, và dễ thương ... vâng, có thể không.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-7-jpg.5846
Đầu ra (Outputs)

Chuỗi thời gian

Đối với tất cả các kết quả đầu ra theo chuỗi thời gian, màn hình mặc định là biểu đồ đường, nơi đầu vào của bạn và cụm từ tương quan cao nhất được lập biểu đồ.

Bạn có thể chọn một từ khóa tương quan khác để nó được vẽ đồ thị với đầu vào của bạn để thay thế.

Có một tùy chọn để chuyển đổi giữa biểu đồ đường và đồ thị phân tán khi xem dữ liệu. Ngoài ra, bạn có thể chọn xem hoạt động tìm kiếm từ 50 quốc gia.

Sự khác biệt thực sự duy nhất giữa hai tần số, hàng tuần và hàng tháng, là đầu vào Tìm kiếm bằng Bản vẽ chỉ có thể được lập biểu đồ hàng tuần.

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-8-jpg.5849
Trước khi chúng tôi chuyển sang đầu ra bản đồ của Hoa Kỳ, có hai tính năng ít rõ ràng hơn trong màn hình chuỗi thời gian:
  • Kéo để thu phóng: Bạn có thể nhấp và kéo trên một phần của biểu đồ đường kẻ để phóng to một khoảng thời gian cụ thể. Từ đó, bạn có thể “Chỉ nhấp để tìm kiếm trên phần này.” để tìm các mối tương quan cao nhất chỉ trong khung thời gian đó. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi bạn ít quan tâm đến xu hướng theo mùa và hay các diễn biến cụ thể.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-9-gif.5850

  • Chuỗi thay đổi: Ở phía bên trái của trang, bạn có thể thay đổi chuỗi thời gian phía trước hoặc phía sau đầu vào của mình. Rõ ràng, mối tương quan không bằng nhau, và điều này thậm chí không có nghĩa là các thuật ngữ này được tìm kiếm bởi cùng một người. Tuy nhiên, thật thú vị khi kết hợp các truy vấn với nhau và đưa ra giả thuyết xung quanh một hành trình tìm kiếm điển hình.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-10-jpg.5851

Hãy sử dụng truy vấn "cảnh quan tùy chỉnh" làm ví dụ. Không có sự thay đổi theo chuỗi thời gian, tất cả các mẫu tìm kiếm đều có ý nghĩa vì gần như tất cả đều liên quan đến cảnh quan.

Tuy nhiên, khi chúng tôi di chuyển chuỗi thời gian ba tuần trước đó thì các truy vấn không liên quan gì đến cảnh quan, nhưng cũng không có vẻ đó là ngẫu nhiên.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-11-jpg.5852

Gần như tất cả chúng đều liên quan đến bóng chày và bóng mềm.

Khá an toàn để nói rằng có sự chồng chéo đáng kể giữa khách hàng tiềm năng cảnh quan và người tiêu dùng thiết bị bóng chày. Nếu bạn là một công ty cảnh quan, làm thế nào có thể biết điều này ảnh hưởng đến chiến lược tiếp thị nội dung và nhắm mục tiêu truyền thông của bạn?

Kể từ khi đọc bài viết của Ian Laurie về các mối quan hệ ngẫu nhiên gần sáu năm trước, tôi đã bị cuốn hút bởi chủ đề này.

Sử dụng tính năng Google Correlate Shift Series (chuỗi thay đổi của Google Correlate) có thể là một cách khác để khám phá các mối quan hệ ngẫu nhiên mới để khám phá.

Bản đồ Hoa Kỳ

Đầu ra là bản đồ của Hoa Kỳ kém năng động hơn nhiều nhưng vẫn có thể hữu ích.

Thay vì biểu đồ đường, màn hình mặc định là bản đồ của Hoa Kỳ, nơi các sắc thái tối hơn cho biết mối tương quan dựa trên trạng thái cao hơn với đầu vào của bạn.

Giống như màn hình hiển thị chuỗi thời gian, điều này cũng có một khung nhìn phân tán theo dạng như một tùy chọn.

Tùy chọn bản đồ phân tán thậm chí hữu ích hơn ở đây vì nó dường như sửa lỗi trục trặc trong hiển thị bản đồ.

Lúc đầu, chỉ có đầu vào được vẽ đồ thị trên bản đồ. Sau khi chuyển sang âm mưu phân tán và ngược lại, tuy nhiên, một bản đồ mới của thuật ngữ tương quan cao nhất (hoặc bất kỳ điều gì bạn chọn) xuất hiện ngay bên dưới.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-12-jpg.5853

Trong bất kỳ đầu ra nào, dữ liệu cũng có thể được xuất sang một file CSV để phân tích thêm.

Các trường hợp sử dụng Google Correlate

Với nhiều công cụ, việc học những gì chúng có thể làm và cách sử dụng chúng tương đối dễ dàng. Điều đó là dễ hiểu khi áp dụng những kiến thức này có thể khiến chúng ta gặp ít rắc rối.

Dưới đây là các trường hợp sử dụng có thể của Google Correlate.

Điều đó không có nghĩa đây là một danh sách toàn diện, nhưng hy vọng nó cung cấp cho bạn một số suy nghĩ khởi đầu hữu ích để mở rộng.

1. Nhắm mục tiêu khách hàng trước khi họ sẵn sàng

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-13-jpg.5854

Chúng ta có thể sử dụng các công cụ như Google Trends, phân tích trang web và dữ liệu bán hàng để biết thời điểm nhắm mục tiêu khách hàng ngay trước khi họ sẵn sàng tương tác với thương hiệu của bạn theo mùa.

Tuy nhiên, Google Correlate có thể tạo ra các ý tưởng về cách nói chuyện với họ tại thời điểm đó (nhớ ví dụ về bóng chày không?).

Thêm vào đó là vài lớp kinh nghiệm kinh doanh theo mùa.

Ví dụ về giảm cân, Có những quyết định rõ ràng của năm mới vào tháng Giêng, nhưng các sự kiện lớn có xu hướng xảy ra trong những thời điểm nhất định trong năm cũng có thể tạo động lực để giảm cân.

Lập kế hoạch cho một đám cưới, tìm một nơi mới để sinh sống và mua sắm một chiếc xe có thể khởi xướng mong muốn cho một khởi đầu hoàn toàn mới, trong đó bao gồm cả kế hoạch giảm cân.

Tôi sẽ nói lại lần nữa; tương quan không bằng nhau. Nhưng khi loại dữ liệu này dẫn đến một giả thuyết, nó được hỗ trợ bởi các nghiên cứu khác, và nó có ý nghĩa trực quan, không phải là nó đáng để thử nghiệm sao?

2. Tìm kiếm phản ứng theo mùa của bạn

Biết thời điểm khán giả có nhiều khả năng nhận được thông điệp của bạn nhất có thể giúp bạn tiếp thị hiệu quả hơn.

Tương tự như vậy, việc biết khi nào và cách họ ít có khả năng nghe nhất có thể đem đến hữu ích như nhau.

Với Google Correlate, chúng tôi có thể tìm các cụm từ tìm kiếm có xu hướng đối ngược nhất.
  • Xuất xu hướng hàng tuần hoặc hàng tháng cho cụm từ tìm kiếm trong Google Correlate hoặc Google Trends.
  • Nhân các giá trị với giá trị âm.
  • Thực hiện theo các hướng dẫn của bảng tính giống như được mô tả ở phần trước trong bài viết này và bạn có thể thực hiện được rồi.
Dưới đây là danh sách các cụm từ tìm kiếm tương quan tiêu cực nhất để "giảm cân":

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-14-jpg.5855

Trong khi tôi vẫn khá lúng túng khi nói đến môi trường và các thuật ngữ động vật hoang dã, phần còn lại sẽ dễ hiểu hơn.

Khi tôi tự thắp nến tạo buổi tiệc nhỏ và ăn hết toàn bộ 1 cái bánh táo, thì đừng nói với tôi về cân nặng của mình.

3. Hiểu được hiện tại và dự đoán điều gì tiếp theo

Đây là khía cạnh của Google Correlate, nơi các nhà nhân chủng học văn hóa, các nhà kinh tế học và các nhà tiếp thị có đầu óc thống kê thấy nó có giá trị nhất.

Nó cũng là chất xúc tác cho sự tồn tại của Google Correlate (Google Flu Trends – Xu hướng dịch cúm của Google).

Về mặt khái niệm, nó khá là đơn giản: tìm một mối tương quan, phát triển một giả thuyết, xây dựng một mô hình, xác nhận nó và tinh chỉnh nó theo thời gian.

Tuy nhiên, khi chúng tôi tìm hiểu chi tiết hơn, thì càng có nhiều điều phức tạp hơn.

Tôi đã cố gắng tránh học Python (ngôn ngữ lập trình bậc cao, R và thực sự là bất cứ điều gì khác trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cho đến bây giờ. Vì vậy, tôi sẽ chỉ lướt qua một vài chủ đề và cung cấp thêm một số bài đọc.

Tìm một mối tương quan

Google Correlate đã thực hiện giúp bạn tất cả các công đoạn rồi nhưng hãy lưu ý một số điều.

  • Đảm bảo tập dữ liệu bạn tận dụng để tạo mô hình dự đoán là chính xác và đáng tin cậy. Nếu nguồn vào của bạn càng không đảm bảo thì nguồn ra của bạn càng dễ là kết quả không như mong đợi.
  • Bạn sẽ muốn cân bằng giữa chất lượng và số lượng khi chọn các cụm từ tương quan của mình. Bằng cách chỉ chọn thuật ngữ tương quan cao nhất để xây dựng mô hình của bạn, tất cả trứng dự đoán của bạn sẽ nằm trong một giỏ. Đồng thời, nếu bạn mở cửa quá nhiều, ít thuật ngữ tương quan hơn, dữ liệu có thể quá bình thường và không chính xác.
Phát triển giả thuyết

Một khi bạn tìm thấy một mối tương quan, cố gắng làm cho nó có ý nghĩa bằng cách tạo cho nó một giả thuyết.

Trong cuốn sách của ông, “Everybody Lies”, Seth Stephens-Davidowitz đã mô tả kinh nghiệm của mình trong việc sử dụng Google Correlate để cố gắng giúp dự đoán tỷ lệ thất nghiệp. Sau khi tải lên tỷ lệ thất nghiệp hàng tháng từ năm 2004 đến năm 2011, ông đã tìm thấy một trang web khiêu dâm có mối tương quan cao nhất.

Giả thuyết của ông ấy là gì? Những người thất nghiệp thường một mình, chán nản và có nhiều thời gian rảnh rỗi hơn…

Xây dựng mô hình

Thật không may đây là mục mà với chuyên môn của tôi để lại rất nhiều điều mong muốn.

Tôi khuyên bạn nên đọc phần đầu tiên của bài viết của Stephens-Davidowtiz và Hal Varian được gọi là Hướng dẫn thực hành về Dữ liệu của Google. Chúng bao gồm cách xóa dữ liệu bằng cách loại bỏ các mối tương quan giả và từ khóa có khả năng có thời hạn sử dụng ngắn. Sau đó, họ đi sâu vào các kỹ thuật hồi quy chuyên về dữ liệu chuỗi thời gian với một số lượng lớn các yếu tố dự đoán, như phép quy hồi spike-and-slab.

Xác thực nó

Nói chung, có hai cách để biết liệu mô hình của bạn có hoạt động hay không:
  • Chờ và xem.
  • Tận dụng thời gian chờ đợi.
Tùy chọn thứ hai không có rủi ro và nhanh hơn nhiều.

Thời gian chờ, cũng được gọi là thử nghiệm ngoài mẫu, là khi các giá trị được xóa cố ý khỏi tập dữ liệu của bạn trong một khoảng thời gian nhất định. Mục đích là để kiểm tra mô hình của bạn bằng cách "nắm giữ" dữ liệu lịch sử gần đây nhất và nhìn xem nó dự báo chính xác những gì thực sự đã xảy ra trong thời gian đó.

Bài viết này từ SAS Institute Inc (Viện SAS - Hệ thống phân tích thống kê). giải thích khái niệm này theo thuật ngữ của người ngoài ngành.

Để tải lên các khoảng thời gian chờ trong Google Correlate, chỉ cần xóa các giá trị (không phải là ngày) trong bảng tính của bạn.

Tinh chỉnh nó theo thời gian

Hãy nhớ rằng khi tôi nói đến Google Flu Trends nó có độ chính xác cao khi vừa bắt đầu không? Vâng, nó cũng không kéo dài quá.

Như bạn có thể tưởng tượng, không gian này phát triển rất nhanh, một số mô hình dự báo sử dụng dữ liệu tìm kiếm có thể áp dụng 1 cách tiếp cận set-it-and-forget-it (cách tiếp cận có được nhưng không sẵn sàng làm điều đó).

Các bài viết tin tức cung cấp các đột biến tạm thời trong hành vi tìm kiếm. Google Suggest đã bắt đầu ảnh hưởng đến cách mọi người tìm kiếm. Các mẫu tìm kiếm của mọi người đã thay đổi theo thời gian.

Mỗi yếu tố này dẫn đến Google Flu Trends ngày càng trở nên thiếu chính xác hơn, với việc thiếu vắng đỉnh điểm của mùa cúm 2013 tới 140%.

Đối với hầu hết các phương tiện truyền thông, câu chuyện xem như kết thúc ở đây.

Tuy nhiên, một số người thông minh tại Trường Kinh doanh Warwick đã kết luận rằng cách tiếp cận tốt nhất là sử dụng Google Flu Trends và những con số bị trì hoãn của CDC nhằm hiệu chỉnh lại cho hầu hết các ước tính chính xác nhất.

Vì vậy, cho dù chỉ đơn giản là tinh chỉnh danh sách từ khóa được sử dụng cho mô hình của bạn hoặc tìm cách phối hợp dữ liệu ngoại tuyến với hành vi tìm kiếm, bạn sẽ muốn điều chỉnh định kỳ mô hình để đảm bảo độ chính xác lâu dài.

4. Khám phá các phân biệt khu vực

Như tôi đã đề cập trước đó, bạn có thể gán các giá trị cho các tiểu bang dựa trên bất kỳ số lượng các yếu tố nào.
  • Các con số trong thế giới thực - ví dụ: mua hàng, doanh thu, khách hàng, lợi nhuận, tỷ suất giọng nói
  • Đặc điểm dứt khoát - ví dụ: các tiểu bang không có thuế thu nhập, các tiểu bang hợp pháp hóa cần sa.
  • Xếp hạng - ví dụ: bằng chi phí sinh hoạt, theo mật độ dân số.
Trong năm 2016, trang báo 24/7 Wall St. đã công bố một bài báo xếp hạng các quốc gia theo bất bình đẳng giới.

Tôi đã sử dụng thứ hạng đó để tạo hai bảng tính tương quan với Google.

Người đầu tiên (câu lạc bộ trẻ em cũ xưa) có trạng thái công bằng nhất với giá trị 50 và trạng thái bất bình đẳng lan tràn nhất tại một bảng tính:

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-15-jpg.5856

Bảng tính thứ hai (rào cản vô hình - glass sheiling) có các giá trị đảo ngược:

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-16-jpg.5857
5. Mua thấp, bán cao

Tìm kiếm một ngành công nghiệp, chủ đề hoặc thuật ngữ về sự gia tăng để bạn có thể cõng được trọng lượng của nó? Hoặc có thể bạn muốn tìm thứ gì đó giảm giá nhanh để mua được với chi phí thấp hơn?

Dù bằng cách nào, hãy đi tới Tìm kiếm bằng Bản vẽ và tạo xu hướng bạn đang tìm kiếm.
google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-17-jpg.5858

Tại sao chúng tôi không sử dụng Google Correlate thường xuyên hơn?

Tiêu đề của bài viết này không quá tinh tế cho thấy hầu hết chúng ta hiếm khi sử dụng công cụ này.

Tôi sẽ thừa nhận hầu hết xác nhận này là giai thoại, nhưng tôi cũng có một số con số cụ thể để chứng minh.
  • Search Volume (Khối lượng tìm kiếm): Moz Keyword Explorer ước tính từ 501-850 lượt tìm kiếm Google Correlate xảy ra mỗi tháng. Điều này so với Google Trends, có lượng tìm kiếm hàng tháng ước tính ít nhất là 118.000.
  • SEJ Coverage (Độ phủ sóng tại SEJ – Search Engine Journal): Có bao nhiêu bài viết trên Tạp chí Search Engine tập trung vào Google Correlate cho đến bây giờ? Không (cũng đúng với Moz, Stone Temple và các ấn phẩm SEO khác). Có bao nhiêu lần đề cập đến nó? Chỉ 3 lần. Trong khi đó thì, Tom Cruise được đề cập đến 10 lần trong các bài viết. Phải, chính là Tom Cruise.
  • Show of Hands (giơ tay): Trong hai hội nghị tiếp thị kỹ thuật số gần đây, tôi đã yêu cầu khán giả giơ tay lên nếu họ đã sử dụng Google Correlate. Trong số khoảng 300 người, chỉ một người nói rằng họ có dùng đến nó.
Điều gì đang khiến Google Correlate không tham gia vào vòng xoay nghiên cứu thường xuyên của chúng ta vậy?

Không thể tránh khỏi phân cấp thứ hạng

Trong bối cảnh dữ liệu lớn, hạng bậc cao thường ám chỉ đến những thách thức lớn cùng tầm cỡ cùng với hàng loạt các biến số có thể được tạo nên.

Khi phải đối mặt với một tập dữ liệu quan trọng, các mối tương quan giả mạo bị ràng buộc xảy ra.

Bạn có biết điều gì có được một tập dữ liệu đáng kể không? Google Correlate.

Như tôi đã đề cập trước đó, Google Flu Trends ngày càng trở nên kém chính xác và hạng bậc cao của nó là nguyên nhân chính gây ra điều đó. Ngoài ra, một số đã cố gắng sử dụng công cụ này để dự báo thị trường chứng khoán, mà nhiều người cho rằng không thể dự đoán được.

Mặc dù hạng bậc này có thể đã biến mất một chút nhưng tôi cho rằng trong nhiều trường hợp, đó không phải là do công cụ hoặc dữ liệu gây nên; đó là phương pháp hay giải thích.

Điều chỉnh mạnh mẽ hơn các phiên bản thử nghiệm

Nếu bạn đã theo dõi Google trong những năm qua, bạn sẽ biết rằng các sản phẩm của nó vẫn không phải là không phổ biến trong một thời gian.

Một số của nó chắc chắn là ngữ nghĩa (ý trên mặt chữ), nhưng nó đã cản trở không ít người một cách sai lầm.

Google Correlate đã được thử nghiệm trong bảy năm.

Câu hỏi đặt ra là liệu đây chỉ là ngữ nghĩa (như với Gmail), hay nếu nó vẫn còn đang ở trong giai đoạn phát triển như ban đầu.

Giao diện người dùng có vấn đề

Tôi đã đề cập đến các vấn đề về giao diện người dùng trong phần Cách sử dụng Google Correlate, vì vậy tôi sẽ không đi sâu quá vào vấn đề ở đây.

Như bạn có thể thấy trong các đề xuất của Google, tôi không phải là người duy nhất gặp khó khăn.

google-correlate-cong-cu-nghien-cuu-seo-tot-nhat-ma-ban-da-bo-qua-18-jpg.5859

Giữa điều này và dữ liệu không chắc chắn (nhiều hơn về điều đó trong một giây), Google Correlate đôi khi có vẻ gây ra nhiều rắc rối hơn giá trị của nó.

Dữ liệu tỉ mỉ (The Finicky Data)

Giao diện người dùng có vấn đề là một điều, nhưng dữ liệu hạn chế là một điều khác.

Dưới đây là ba cách dữ liệu của Google Correlate để lại nhiều hơn mong muốn:
  • Vào năm 2011, một số quốc gia đã được thêm vào Google Correlate. Kết quả là, kích thước mẫu của Hoa Kỳ đã giảm xuống mức tương tự của các quốc gia đã được thêm vào. Điều này có nghĩa là chênh lệch lớn hơn cho các truy vấn khối lượng thấp hơn, cũng như việc loại bỏ một số truy vấn khối lượng thấp hoàn toàn.
  • Mặc dù trang FAQ thường yêu cầu dữ liệu bắt đầu vào tháng 1 năm 2003, vẫn không có biểu đồ nào bắt đầu cho đến tháng 1 năm 2004.
  • Khá là bực bội khi mà Google Correlate đã ngừng cập nhật vào ngày 12 tháng 3 năm 2017. Không có thông báo nào từ Google mà tôi biết. Tôi đã liên hệ với mọi người tại Google qua Twitter, gửi phản hồi và thậm chí đã gửi email cho một số người sáng tạo ban đầu của công cụ này. Vẫn chưa có phản hồi nào cả.
Vấn đề dữ liệu thứ ba này vượt qua hai vấn đề khác. Chúng tôi càng mất nhiều thời gian hơn nếu không có dữ liệu mới, thì Google Correlate sẽ càng ít giá trị hơn. Cuối cùng, nó sẽ là trở nên ngắt kết nối, giao dịch, làm cho công cụ trở nên vô dụng. Nếu bạn quá thiên về công cụ này, vui lòng gửi phản hồi của riêng bạn và yêu cầu Google Correlate tiếp tục báo cáo về dữ liệu mới. Nếu đủ người trong chúng ta gửi yêu cầu, có lẽ nó sẽ tăng lên trong danh sách ưu tiên, hoặc ít nhất là có được một câu trả lời.

Thế bây giờ thì thế nào?

Tại thời điểm này, bạn có thể được truyền cảm hứng để cung cấp thêm những truy cập cho công cụ này, hoặc bạn chỉ có thể giảm bớt các nhược điểm của nó.

Nếu tôi thành thật, tôi đã đưa đẩy các vấn đề cực đoan khi viết bài này rồi.

Google Correlate có thể phân cực đối với một số người, nhưng nếu bạn là nhà tiếp thị tìm kiếm, bạn nên có trải nghiệm trực tiếp để tự quyết định.

Ồ, đừng quên báo lỗi cho Google về việc chuyển dữ liệu mới trở lại nhé.

Đọc thêm:
*** Đây là một bài viết mang tính nghiên cứu trừu tượng nên không dành cho SEO newbie đọc. Hãy xem hình và link trích dẫn để hiểu kỹ hơn bài viết này.

Ghi nguồn waytomarketing.com khi sao chép lại nội dung bài viết này.
Bài viết có tham khảo và sử dụng nội dung từ SEJ, SEL...
Link:
Google Correlate: Công cụ nghiên cứu SEO tốt nhất mà bạn đã bỏ qua.
 

Thành viên tích cực 30 ngày qua

4 bài đăng
K + 1 Kim2
1,209 bài đăng
1 bài đăng

Thống kê

Chủ đề:
5,141
Bài viết:
6,470
Thành viên
92,488
Thành viên mới
achaudoorcom

Thành viên trực tuyến

Không có thành viên trực tuyến.
Top