如何与数据驱动的内容建立权威链接

是否正在寻找您的内容需要额外的打孔才能从外展和发布工作中获得链接？ 一个重要的解决方案是在一个听起来并不令人兴奋的地方：数据。

我们都知道搜索引擎优化（SEO）的重要性，尤其是链接建立的重要性。 但是，除非我们了解人们为什么联系，否则获得联系可能很难。

链接到网页的大多数人都在寻找能够支持主张或支持其叙述的东西。 他们正在寻找数据来支持他们的想法。

让我们看一下三种类型的数据驱动内容，它们将极大地提高您获得权威链接的能力和机会。

1.数据分析

基于内容的数据分析可能听起来很枯燥，但是现实情况是，网络上许多性能最佳，吸引链接的内容都是数据分析的结果。

内容数据分析包括原始研究，例如相关性研究以及统计技术对数据的其他应用。 数据本身可以公开访问，也可以通过更专有的方式获得。

作为SEO，您可能熟悉SEMrush和Ahrefs等多家公司进行的排名相关性研究，这些研究为每个公司赢得了许多反向链接。

对于这些排名相关性研究：

• 他们使用专有工具来搜寻大量关键字列表的搜索引擎结果。
• 他们抓取了与搜索结果中的页面相关的各种页面内和页面外指标。
• 他们报告了这些指标与搜索结果排名之间的相关性。

关联度衡量两个因素组合在一起的频率，范围为-1至1（有时为-100％至100％），但是它无法告诉您一个因素是否导致另一个因素，它们是否有共同的原因，或者如果“机会”负责相关。 即便如此，如果您正在寻找可能的因果关系，则相关性是一个不错的起点。

因此，SEO社区的人们发现这些相关性研究非常有用。

但是在SEO社区之外，这种分析也是有用的。

约会网站okcupid.com是一个产生大量此类内容的网站。

例如，他们的帖子之一是分析人们如何评价约会网站上人们的吸引力。 有令人惊讶的启示，例如照相机闪光灯使照片中人物的明显年龄增加了七岁：

在撰写本文时，该帖子具有来自300多个域的链接，表明即使在消费者市场中，基于数据分析的内容也可以具有强大的功能。

但是您不一定需要拥有自己的专有数据即可创建此类内容。 考虑分析以下来源提供的公开可用数据：

• 美国人口普查局。
• 道琼斯每周收益指数。
• 劳工统计局。
• Yelp打开数据集。

相互交叉引用这些数据集以找到相关性可能是一种特别有趣的方法，它可以识别值得在数据驱动的内容中讨论的新颖信息。

2.调查

由BrightLocal进行的一项关于“搜索引擎领域”的热门文章名为“ 88％的消费者信任在线评论，而这取决于个人推荐”。

这项调查基于来自2,104位收件人的答案，并获得了140多个反向链接。

如果调查的主题新颖，相关性足以使新闻报道和核心受众感兴趣，则此类调查往往会在媒体中占据一席之地，并且会获得很多链接。

这是开始创建这样的调查并将适当的内容放在一起进行匹配的方法：

1. 确定您的目标受众或其影响者感兴趣的问题，以了解答案。 这需要是一个定量的问题，如果之前已经涵盖，那么应该已经有足够的时间使以前的研究过时了。
2. 您可以在论坛和问答网站上搜索问题，以寻找那些没有令人满意的定量答案的问题。
3. 选择用于您的调查的平台，例如Google Surveys或SurveyMonkey。
4. 尽可能缩短调查时间，否则您得到的答复可能会越来越少。
5. 您的问题不应该是开放性的，并且答案选项应该内容丰富。
6. 获得结果后，以可量化的形式确定最引人注目的信息，并将其作为标题。 内容应围绕标题制作，因为这是大多数人会看到和分享的内容。
7. 使用调查结果充实您的内容，但请务必通过提供专家解释来具体说明。
8. 自己和他人参考以前的研究，并参考示例或您自己的经验。

3.研究汇编

研究汇编只是一个帖子，它汇编了以前的以数据为中心的研究，并使用它来创建主题的全面概述。

尽管单个研究汇编不一定会像原始研究那样获得足够多的媒体报道，但可以更轻松，更一致地创建研究汇编。

由于他们从各种各样的来源收集结果并更全面地解决某个主题，因此他们通常更常青树，并且可以长期继续寻找链接。

当有新信息可用时，也可以定期更新它们。

上面的图片来自HubSpot上的帖子，该帖子已获得近2,000个链接。 这篇文章是大量要点的摘要，每个要点都分享了先前研究的定量事实。 事实被组织成类别并使用大量资源。

但是，像这样的大量列表并不是进行研究汇编的唯一方法。

考虑一下搜索引擎领域“什么是SEO？” 指南。 它也已经获得了大量的链接，并且是该站点上第二高链接的内容。 它向人们介绍SEO，并且在整个网站中都享有盛誉。

虽然“搜索引擎着陆指南”不属于“数据驱动”帖子的最严格定义，但它很大程度上是对先前研究的汇编，也是如何处理此类内容的替代示例。

尽管可以采用多种方式进行研究汇编，但在大多数成功的示例中仍可以找到一些共同点：

• 内容更加全面和有用。 通过提供内容提供的所有价值，再加上更多一点，它可以对同一主题上的所有先前内容进行增值处理。
• 它们来源广泛。 信息并非凭空呈现，而是权威。 内容实际上是密集的，仅需有限的详细说明，并且只有足够的解释和上下文才能在尽可能短的时间内最大化实际使用率。
• 他们是常绿的。 它们被设计为经常被引用，加书签和重新访问。 尽管它们在初次访问时会很有用，但它们包含的信息足够多，因此无法一次性吸收所有信息。
• 它们结构合理。 尽管引用了大量参考文献，但这些帖子仍通过合并清晰易用的分类，吸收信息的顺序或两者兼而有之，以作为一个整体。
• 它们经常包括一些数据可视化。 为了避免成为单调的事实流，内容使用数据可视化甚至可能是图表。
• 在站点本身的结构中引起了他们的注意。 它们在主导航中很容易出现，并且在网站上的其他地方也可能有号召性用语来指出它们。

结论

数据驱动的内容之所以表现良好，是因为事实和数字使您的话语权重以其他方式无法实现。 基于数据的论点和建议的具体性质引起了关注，并使您值得一提。

数据分析使您可以找到现象之间有趣的联系，这些联系对读者有重要意义。 调查使您的听众与时代精神保持联系，研究汇编产生了出色的常绿内容，他们将不时地引用这些内容。

本文中表达的观点是来宾作者的观点，不一定是Search Engine Land。 工作人员作者在此处列出。