Erste Gedanken aus dem aktuell aktiven Pinterest-Experiment

Durch die Platzierung einiger Pins aus dem Bereich der “Inneneinrichtung” (Schwerpunkte: Möbel, Sofas, Lampen und Leuchten, Textiles) konnte ich zwei interessante Effekte beobachten:

a) Positionierungsschub auf Ebene des Produktnamens von N/A auf Seite 1-3 (schwankend)
b) sehr hoch konvertierender Traffic über das Medium Pinterest => Pins (mittlere vierstelliger Betrag vor Storno)

Hieraus abgeleitet empfehle ich derzeit:
a) Hashtags verwenden und hier analytisch vorgehen. Hashtags so verwenden, dass Diese das Objekt (=>Produkt) mit den Eigenschaften beschreiben und ggf. einen Kaufimpuls hinzufügen
b) Auf exzellente Fotoqualität achten

Eine Berechnungsprozedur für den Zusammenhang Hashtag <> Trend <> Zielgruppe liegt bei mir im Moment nicht vor, daher suche ich die Inspiration in der Zusammenfassung aller relevanten Hashtags aus den Medien “Gplus” und “Twitter”. Ich unterstelle hier quasi, dass sich die Bedürfnisse und die Schreibgewohnheiten nicht ändern und diese Annahme wird im aktuellen Beobachtungszeitraum analysiert.

Wie kann ich …

bei Pinterest Informationen via RSS-Feed “abholen”.

http://www.pinterest.com/[name-urheber]/feed.rss

http://pinterest.com/[name-urheber]/[boardname].rss

Soweit ich derzeit belesen bin, ist ein “abholen” der Informationen via Feed ausgehend von Suchabfragen auf das Medium nicht möglich. Um hier also tiefergehende Trendrechechen durchführen zu können, muss man im Vorfeld die “Trendsetter” zu den jeweiligen Themen identifizieren und die Inhalte der Feeds über geeignete Algorithmen auswerten.

Rankingchecker – eigene Ansätze

Die beeindruckend hohe Fehlerquote bei den üblichen Analysewerkzeuge und Datendienstleister animierten mich dazu, mich wieder einmal mit der Etablierung eines eigenen Ansatzes auseinander zu setzen. In der Anwendung “piXologisch EasyPromo” existiert bereits ein crawlerbasierender Rankingchecker und dieser wird um die folgende Funktion ersetzt:

http://www.google.com/uds/GwebSearch?callback=response&rsz=large&v=1.0&q=’+ UTF8Encode(query)

Diese muss in der Programmierung um die Variablen:

“&start=[label]” (“label” bezieht sich auf die Ergebnisseiten OHNE SEM in Form der fortlaufenden Resultate)
“&gl=[Ländercode]” (uk, de usw.)

erweitert werden.

Der Ansatz beinhaltet im aktuellen Stadium keine Recherche auf Bundesländer- und Stadtebene und es muss im Prinzip “nur noch” eine geeignete Datenbanklösung gefunden werden.
Durch die Entwicklung an den Keywordrecherchetools, der Anbindung an die Piwik-API etc. lassen sich mit diesen Ansatz folgende Probleme lösen:

- Welche wirtschaftlich werthaltigen Keywords ranken im Vergleich zum Wettbewerb?
- Wo ranken die “not-provided”-Einstiegsseiten zu den “wirtschaftlich werthaltigen” Keywords? (Abgleich Piwik-API)

Im Etablierungsprozess der Algos werde ich bzgl. der zu prüfenden Keywords neben der manuellen Eingabe die Vorschlagrechercheprozeduren und einen Import aus den Webmastertools in Betracht ziehen. Betrachtungen bzgl. der Wettbewerbsanalyse lassen sich durch das Vorhandensein diverser Socialmedia-Recherche-Algorithmen nun so lösen, dass eventuell gefundene #1-#10 Wettbewerber hinsichtlich der “Social-Signals” analysiert werden können.

Eine Backlinkcheckerfunktion wird aufgrund der aktuell begrenzten Ressourcen nicht angedacht oder umgesetzt und wir werden hausintern die Reports (unter Vorbehalt) bis Mittel 2015 auf die skizzierte Lösung umstellen.

Erweiterung: Markt- und Zielgruppenanalyse (Anwendung)

Die KW-Rechercheanwendung wird zeitnah um die Anbindung an Gplus und Twitter in Form einer “Gegenprobe” erweitert. Hierbei wird analysiert:
- Werden die extrahierten Wortkombinationen in den Social Media verwendet? Falls ja, von wievielen unterschiedlichen Accounts in welchem Zeitfenster?
- Werden die extrahierten Frageformulierungen in den Social Media verwenden? Falls ja, von welchen Accounts mit Direktlink auf die gestellte Frage.

Die Datenquelle “Gplus” lässt sich wiefolgt ansprechen:

https://content.googleapis.com/plus/v1/activities?query=[deinefrage]&key=[deinapikey].

Diese Funktionen werden Bestandteile der “Premiumversion” und sind demzufolge aus der Freeware ausgeklammert.

Update – SocialmediaScripte

Per sofort wurden die Scripte um die Variable “Produktname” oder “Produktkategorie” erweitert. Der (angepasste) Aufruf sieht nun so aus:

http://deinedomainplusordner.com/[script].php?post=product&erg=40&tagmin=5&tagmax=20&abfr=[kategorie]

Die Variable “abfr” oder “[kategorie]” ist durch die zu bewerbende Produktpalette auszutauschen. Möchte man also hier aus den diversen Gründen heraus Kampagnen steuern, funktioniert das über die o.g. Variable.

“Bis zu 25% der Longtails sind weg! Was ist passiert?”

Nach dem letzten Update der Xovi-Datensätze und vielen aufgeregten Rückmeldungen ehemaliger Kunden sind uns interessante Negativschwankungen bei der Analyse dieser und deren Konkurrenzprojekte aufgefallen. Bis zu 25% der produktbezogenen Longtail-Suchphrasen sind innerhalb eines Update-Turnus’ verschwunden. Nach einigen Gesprächen mit Kollegen und einer tiefergehenden Gegenprüfung sind die folgenden Zusammenhänge sichtbar geworden:

a) Altlasten im Bereich “tote Linkspender”
b) keine passgenaue Ausrichtung der Angebote auf Zielgruppen
c) keine Kommunikation mit den Zielgruppen (Social-Signals)
d) kein Ausnutzen aktueller Trends (siehe: Hashtags)

Kurz: Alle abgestraften Projekte verfügten über auffallend viele Links von Social-Bookmark- und Presseportalen, Artikel- und Blogverzeichnissen, Linkpyramiden & Linkrädern. (Es ist anzunehmen, dass Google diese Linkspender dauerhaft abgewertet hat.) Gleichzeitig verfügten die analysierten Projekte nicht über zielgruppengenaue Social-Signals.

Die analysierten Seiten bewegen sich thematisch in den Bereichen Tourismus, Mode und Inneneinrichtung. Sie zeigen nach wie vor exzellente TOP-10-Positionen; der “Verlust” bewegt sich auf der Produktebene. Langfristig ist ein neuer Linkaufbau nötig, der sich aus heutiger Sicht unbedingt an oben genannten Punkten orientieren muss.

ToDo: Tool für Textarchivierung

Langsam fällt auf, dass wir intern noch keine Lösung gefunden haben, die große Anzahl eigener Texte sinnvoll zu archivieren.

1. Um welche Texte geht es hierbei?
✔ Kategorietexte für WooCommerces und andere Shopformate, Produktbeschreibungen, Produktbewertungen & Produkte-Tests, Tutorials, Texte diverser Blogformate etc.

2. Wie und wo sollen diese Texte (und dazugehörende Fotos) archiviert werden?

3. Welche Metadaten zu diesen Texten müssen gespeichert werden?
✔ Erstellungsdatum
✔ Ersterscheinungsdatum & URL
✔ eventuell Datum (vorübergehender) Depublizierung
✔ komplette Publikationshistorie

4. Diverses
✔ Tool-interne Recherche und Suche & Übersichtlichkeit: Welcher Text befindet sich jetzt genau wo? Welcher Text ist on, welcher off?
✔ Welcher Text wurde in welcher Text-Bild-Kombination auf welchem Social-Media-Kanal wann und wie oft publiziert?

Gibt es sowas bereits? Wer hat weitere Anregungen?

Wie kann ich …

bei gutefrage.net die Antworten zu einer Frage per RSS-Feed abholen?

https://www.gutefrage.net/feed/frage/[Frage-Slug]

Der Platzhalter [Frage-Slug] muss entsprechend ausgetauscht werden und beim nächsten Update der Anwendung “Suchvorschläge” wird dieses Feature in geeigneter Form berücksichtigt werden. Es lassen sich nun mit dieser “Inspirationsquelle” weitere Analysevorgänge anstellen: interessant ist hier der Abgleich eigener Artikel via KWD oder WDF*IDF (IDF=>Fragen, IDF=>Antworten oder IDF => Fragen+Antworten).

Heute gelacht …

Ein großer und bekannter Webhoster und Telko-Dienstleister rief vor ein paar Minuten hier an und unterbreitete uns folgendes Angebot: Suchmaschinenoptimierung (Offpage) mit 150 Branchenbucheinträge. Lustig ist hier: man hat sich nicht nur diese Domain angeschaut, man hat auch absolut keine Erfahrungswerte hinsichtlich der Auswirkung dieser Masseneinträge und ich bin gespannt, ob unsere Beratungsofferte angenommen wird.