SEO：3步免费关键词研究

有许多昂贵的工具声称可以简化并加速关键字研究过程。 但是，如果您没有数千美元的预算，总有一种古老的免费方法。

关键字研究是搜索引擎优化的基础。 它提供了一个搜索者的愿望和需求的窗口。 这是一种免费的用户数据形式，任何耐心的人都可以使用。

首先，组装一个两列的电子表格。 A列列出了您的企业出售的商品的关键字和词组。 B列列出了每月搜索这些单词和短语的次数-本质上是市场需求。 您可以使用这些数据完成非凡的工作。 它可以为内容策略提供信息，甚至可以发现自然搜索效果方面的差距。

最简单形式的关键字研究始于两列电子表格。 A列列出了您的企业出售的商品的关键字和词组。 B列列出了每月搜索量。

关键字种子

种子是关键字的单字词干。 对于电子商务网站，种子通常代表您销售的产品及其属性。

例如，如果您出售壁画，关键字可能是主要类别，例如“金属壁画”和“帆布壁画”。 种子可以包括类型（抽象，植物，风景），颜色（蓝色，红色，绿色）和其他属性。

请小心考虑属于您的类别和属性的同义词的种子。 例如，一些消费者可能将画布墙艺术称为绘画。

种子可以通过不同的方式进行混合-“绿色抽象金属墙艺术”，“植物油画”或“风景画布墙艺术”。 使用Mergewords或类似工具将您的种子拼接成搜索者可以使用的短语。

此过程可以生成成千上万的潜在关键字短语。 根据您的资源，您可能需要将短语的数量限制为最有可能产生结果的短语。 例如，价格和发货速度属性很少会产生强烈的关键字需求。

但是，限制关键字会带来您自己的偏见，因为您需要在下一步输入Google关键字规划师的过程中决定从该工具收集哪些数据。 而是合并所有高价值关键字，并输入所有关键字以获得最强的效果。

有关关键字种子的更多信息，请阅读“ SEO 101，第4部分：关键字研究工具提示”。

Google关键字规划师

我使用Google关键字规划师提取免费的关键字数据。 原因如下：关键字研究的核心价值是与数字配对的关键字-这个关键字主题，搜索次数很多。

是的，关键字规划器中的数字是四舍五入的。 一些SEO不信任Google提供可靠的数据。 是的，关键字被归入上下文主题中，而不是单独列出。 归根结底，Google关键字规划师是唯一免费提供大量每个关键字数字数据的免费工具。 它直接来自自然搜索流量和收入的90％ 。

如果您有权访问公司的Google Ads帐户（以前称为AdWords），则可以访问与关键字配对的搜索量。 如果不是，该工具仍然是免费的，您将只收到音量范围，而不是单个数字。

Google关键字规划师的顶部屏幕截图没有有效的AdWords广告系列。 下方的屏幕截图显示了有效广告系列的结果。 点击图片放大。

要使用Google关键字规划师，请点击“查找新关键字”，一次最多输入10个关键字短语。 您还可以输入URL，这是从竞争对手网站收集关键字数据的好方法。 点击“入门”，您将收到关键字数据。

在数据结果页面上，单击蓝色的过滤器，其中显示“显示广泛相关的想法”，然后将其更改为“紧密相关”。 广泛适用范围很广-在我们的墙壁艺术示例中，您会看到墙纸和油漆等结果。 选择“紧密相关”应将那些不相关的关键字从数据集中过滤掉。

现在，单击日期范围旁边蓝色的“下载关键字提示”，以接收包含前10个关键字短语的所有数据的CSV文件。

继续通过该工具推送短语，直到用尽合并种子列表为止。 这将需要时间，可能会花费很多时间。 但是，值得将数据作为您的SEO和内容策略的基础。

清理关键字数据

现在，您有了许多带有关键字的CSV文件。 您可以将它们**并粘贴在一起，但这几乎需要花费收集数据的时间。 而是使用PC CMD提示符或Mac终端提示符合并文件。

CSV文件中会有很多重复的关键字。 即使您选择了“密切相关”选项，某些数据也不会与您的业务相关。

接下来，将合并的CSV文件导入Excel电子表格。 使用Excel的“删除重复项”功能，确保电子表格中每个关键字词组只有一个实例。

按“平均每月搜索”列，从大到小。 在列表的顶部，可能会有与您无关的大量关键字。 删除那些大的短语很重要，因为它们会大大扭曲您的分析。 将列表扫描到合理的位置-可能是排名前1000的关键字，或者每个吸引1000次以**问的关键字。 它的运行速度比您想象的要快。

当您找到不相关的单词时，请用该单词过滤整个列表（也许是“墙纸”），以便您可以一次删除所有包含该单词的短语。

接下来，按字母顺序对关键字进行排序。 这会将相似的关键字归为一组，从而很容易删除不相关的关键字。 此时快速扫描。 您以前的按关键字排序量应该已经发现了许多最不相关的短语。 按字母顺序排序更像是一项安全检查。

现在您有了干净的关键字数据。 不要将其锁在抽屉中。 每天将其用作各种决策的快速参考。

与您的团队分享您的关键字研究，尤其是那些喜欢数据或需要内容创意的人。 以我的经验，大多数团队都会重视您的最终分析和建议，而不是交给他们大量数据。