Parser.cz

Že je více long tail? než dalších frází asi nikoho nep?ekvapí. Vždy? na jedno sloví?ko s velkou hledaností p?ipadnou desítky dvouslovných a stovky víceslovných. Kdo n?kdy zkoušel MFA tak jist? ví, že se více vyplatilo najít p?esné fráze s nižší hledaností než cílit na ta nejhledan?jší klí?ová slova. Bylo jednodušší obsadit top pozice a navíc reklama byla lépe cílena, takže se to projevilo i na po?tech proklik?.

Nejt?žší je samoz?ejm? tato klí?ová slova najít. D?íve se používalo více metod. Nap?íklad vytáhnout data z našeptáva?e a propojit je se statistikami hledanosti (Seznam) anebo daty z AdWords (Google). S trochou automatizace se toho dalo najít celkem dost. A?koliv stále MFA v n?jaké form? fungují, tak už se o nich tolik nemluví. D?vod je že generace co je d?lala pokro?ila dál anebo postupn? lidi odpadli. Nová za?ala d?lat n?co jiného. Já jsem si pár MFA web? na památku nechal a stále fungují.

Ale vra?me se zp?t k long tail. N?co jiného je graf ukazující že jen zlomek hledaných frází má slušnou hledanost a kolik se toho vlastn? hledá. Podle ?lánku na Ahrefs, který tato data využívá tvo?í 60,67 % všeho hledání 0,16 % nejhledan?jších klí?ových slov (1K+ hledání za m?síc). Pokud bychom vzali opravdu jen ta nej, tak 0,01 % klí?ových slov, tj. s hledaností 10K+, tvo?í 40,15 % hledání.

To záleží web od webu. Eshopy mohou rozší?it popisky produkt? anebo rozd?lit jednotlivé produkty, pokud mají více variant, tak aby odpovídaly tomu co hledá pár lidí za m?síc. Spousta práce, kde výsledek uvidíte až za delší dobu. Když se to povede tak na konverze super.