NÁVOD: Analýza kľúčových slov krok za krokom (2024)

Jedným z procesov, v ktorých Marketing Miner uľahčuje prácu a získava podkladové dáta, je analýza kľúčových slov. Tá je jedným zo základných kameňov efektívnej stratégie na mnohých úrovniach. Jej výstupy ocenia predovšetkým SEO a PPC špecialisti, ale aj mnoho ďalších oborov, ktoré bez tohto podkladu môžu pri svojich aktivitách „strieľať naslepo“.

Čo je analýza kľúčových slov?

Analýza kľúčových slov je dokument obsahujúci detailné informácie o frázach používateľov, spojených s biznisom klienta, pre ktorého je analýza spracovávaná. Tieto frázy sú väčšinou rozšírené o metriky súvisiace s nimi a kategorizované.

Výstupy analýzy kľúčových slov

Výstupy analýzy kľúčových slov sú väčšinou vizualizované kvôli prehľadnosti. Hodia sa ako podklady napríklad k nasledujúcim aktivitám:

• Obsahová stratégia
• Návrh architektúry webu
• Optimalizácia webových stránok

Všeobecne je ale analýza kľúčových slov dôležitým podkladom vo väčšine oblastí online marketingu.

Postup pri tvorbe analýzy kľúčových slov

Tvorba analýzy kľúčových slov pozostáva z niekoľkých krokov:

1. Zber dát – Kolekcia podkladových fráz, ktoré môžu byť hľadané a sú relevantné pre biznis klienta.
2. Data mining – Získavanie podkladových metrík o dotazoch (hľadanosť, konkurencieschopnosť,...).
3. Čistenie dát – Tvorba jednotného výstupu a jeho dočistenie o dotazy, ktoré do analýzy nepatria.
4. Kategorizácia/klasifikácia – Zaradenie dotazov do skupín, ktoré tak ukazujú súhrnnú štatistiku podobnej alebo rovnakej témy.
5. Tvorba výstupu – Tvorba výstupného dokumentu a nadväzujúcich procesov

Zber dát

Prvým krokom úspešnej analýzy kľúčových slov je zber podkladových dát. Pre predstavu ho berte ako tvorbu datasetu všetkých relevantných dotazov, ktoré by mohli ľudia vo vyhľadávačoch hľadať.

Pre tento proces sa hodí, ak sa analýza vytvára pre klienta s už existujúcimi webovými stránkami a fungujúcimi kampaňami. V takom prípade je totiž možné väčšinu podkladových dát čerpať z jeho bežiacich kampaní (napr. z Google Ads) a meracích nástrojov, ako je napr. Google Analytics alebo Google Search Console.

Aby sme tento návod urobili čo najpraktickejší, poďme si ho ukázať na reálnom príklade. Povedzme, že robíme analýzu kľúčových slov pre web marketingminer.com v slovenčine.

Základná orientácia, využitie Profilerov

Najskôr je vždy potrebné sa detailne zoznámiť s klientovým oborom. Ak si analýzu robíte sami, máte veľkú výhodu, pretože detailne poznáte svoj obor a svojich klientov, takže viete, čo môžu hľadať a aké majú potreby. V prípade, že nie, je dobrou investíciou nechať špecialistovi nejaký čas na zoznámenie sa s oborom a pomôcť mu s orientáciou.

Ja, ako vlastník nástroja, sa zoznamovať s oborom príliš nemusím, keďže v ňom už 10 rokov pracujem, takže sa rovno pustím do práce.

Ten najvšeobecnejší pohľad a základ toho, aké weby a dotazy v oblasti môjho pôsobenia existujú, si môžem urobiť pomocou Profilerov. Tie dávajú komplexný výstup pre jednu konkrétnu frázu. Sú dostupné po prihlásení všetkým registrovaným používateľom Marketing Mineru.

Do Profileru vložím pár všeobecných fráz, ako je napr. „seo nástroj“, „analýza kľúčových slov“, apod. Výstup profileru môže vyzerať nasledovne:
https://www.marketingminer.com/sk/profiler/keyword/seo/sk/suggestions

Zaujímajú ma predovšetkým podobné témy, ktoré môžu použiť na rozšírenie obzorov a návrhy, ktoré sa dajú rovno použiť ako podklad pre zber dát.

Vyskúšajte si Keyword profiler teraz:

Extrakcia dát z meracích nástrojov a reklamných systémov

Dôležitým a často zabúdaným podkladom, pokiaľ už web existuje a nepripravujem analýzu pre novo vznikajúci projekt, sú dáta, ktoré už mám. Ide napríklad o dáta z nástrojov ako Google Analytics, Google Search Console a Google Ads.

Marekting Miner obsahuje tzv. Extraktory, ktoré sa o získavanie podkladových dát z niektorých z týchto nástrojov postarajú. Konkrétne ide o nástroje Google Analytics a Google Search Console. Stačí prejsť do sekcie Extraktory (horné hamburger menu napravo), zvoliť službu (GA/GSC) a dáta, ktoré z nej chcete získať a stlačiť Získať dáta.

V rámci analýzy kľúčových slov odporúčam stiahnuť z týchto nástrojov nasledujúce dáta:

• Google Analytics
  • Všetky kľúčové slová
  • Internal Search Terms
• Google Search Console
  • Všetky kľúčové slová
• Google Ads
  • Vyhľadávané frázy

Nižšie uvedené video je ukážkou, ako môže vyzerať proces získavania dát z Extraktorov:

O tom, ako exportovať dáta o vyhľadávaných frázach z Google Ads sa dočítate viac tu:
https://support.google.com/google-ads/editor/answer/9003338?hl=cs

Návrhy a našepkávače

Predošle získané frázy už by mali dať dostatočný podklad pre orientáciu v hľadaných frázach. Tie najdôležitejšie z nich ešte môžu rozšíriť o návrhy, ktoré mi vracajú samotné reklamné systémy alebo vyhľadávače v našepkávačoch.

Poznámka: V tomto kroku neodporúčam posielať hromadne na spracovanie dáta získané z predošlého zberu dát, ale len najdôležitejšie a najcharakteristickejšie frázy. V opačnom prípade je nakoniec potrebné stráviť viac času na čistenie výstupov, ako na získavanie podkladov.

Na toto je možné využiť sekciu Reporty, ktorá vám pomôže získať hromadne dáta. Prejdite teda na Vytvoriť report a zvoľte: 

• Našepkávače
• Návrhy kľúčových slov
• Related Search

Následne iba vložte frázy, ktoré chcete rozšíriť o ďalšie návrhy. 

Ukážku, ako dáta z týchto minerov získať, nájdete v tomto videu:

Inšpirácia od konkurencie

Posledným veľmi užitočným zdrojom pri zbere dát môžu byť konkurenti. Nemalo by ísť o konkurentov, ktorí nepôsobia online, ale ideálne o úspešných konkurentov, od ktorých je čomu sa priučiť a sú dobre viditeľní vo výsledkoch vyhľadávania.

Pre určenie konkurencie je možné využiť Link Prospecting miner, ktorý dovoľuje užívateľovi zistiť frekvenciu výskytu domén vo výsledkoch vyhľadávania Google. Stačí prejsť na Vytvoriť report, zvolíť Link Prospecting miner a na vstup vložiť frázy, na ktoré chcete byť vidieť. Na výstupe potom získate prehľad najsilnejších konkurentov, od ktorých sa môžete inšpirovať v danej oblasti.

Inšpiráciu od konkurencie môžete zbierať buď zo štruktúry jeho webu alebo z nástrojov, ktoré monitorujú výsledky vyhľadávania fulltextových vyhľadávačov a identifikujú, na aké frázy sú jednotlivé weby vidieť. Využiť na to môžete opäť sekciu Profilery, kde stačí vložiť doménu alebo URL vášho konkurenta.

Nižšie nájdete ukážku výstupu pre doménu Alza.sk:
https://www.marketingminer.com/sk/profiler/website/alza.sk/sk/serp-visibility?scheme=&domainType=subdomain

Vyskúšajte si Website profiler na analýzu konkurencie:

Data mining

Výstupom zberu dát by mala byť tabuľka s jedným stĺpcom, kam vložíte pod sebou všetky frázy, ktoré vám boli našepkané alebo ktoré ste si poznamenali. K týmto frázam potrebujeme získať podkladové dáta, ale než tak urobíme, je potrebné sa najskôr zbaviť duplicít.

Zmazanie duplicít

Duplicity môžete v prípadoch, ak ide o malý dataset, zmazať pomocou nástroja Remove Duplicate Lines od Text Mechanic. Jednoducho vložíte dataset a stlačíte tlačidlo Remove duplicate lines.

V ostatných prípadoch budete väčšinou odstraňovať duplicity v nástrojoch:

Odstránenie duplicít v nástroji Excel

Excel je jedným z najpoužívanejších tabuľkových nástrojov na svete. Odstránenie duplicít podľa jediného stĺpca je v ňom otázka chvíľky.

Stačí označiť celý stĺpec a zvoliť funkciu Remove duplicate (v slovenčine Odstrániť duplicity). Funkcia sa už postará o vymazanie duplicít.

Viac informácií na:
https://support.office.com/en-us/article/Filter-for-unique-values-or-remove-duplicate-values-ccf664b0-81d6-449b-bbe1-8daaec1e83c2

Odstránenie duplicít v nástroji OpenRefine

OpenRefine patrí v Českej republike a na Slovensku medzi často používané SEO nástroje pre analýzu kľúčových slov.

Po odstránení duplicít je potrebné najskôr dataset zoradiť podľa jeho názvu (a dostať tak rovnaké dotazy pod seba) a nasledovne použiť funkciu Blank down. Po zmazaní duplicít je ešte treba odstrániť prázdne riadky.

Podrobný návod aj s videom, ako duplicity cez OpenRefine odstrániť, nájdete tu:
https://kb.refinepro.com/2011/08/remove-duplicate.html

Získanie podkladových dát pre analýzu kľúčových slov

Po zmazaní duplicít je potrebné získať podkladové dáta, z ktorých by sa dalo pri analýze vychádzať. Tu je najsilnejšia časť Marketing Mineru, ktorá pre vás hromadne väčšinu podkladových dát získa na pár kliknutí. Konkrétne budeme získavať o frázach nasledujúce podklady:

• Hľadanosť kľúčových slov (miner: Hľadanosť kľúčových slov)
• Cenu za preklik v PPC (miner: Hľadanosť kľúčových slov)
• Mesačné štatistiky hľadanosti (miner: Hľadanosť kľúčových slov)
• Najlepšiu vstupnú stránku podľa vyhľadávačov k danej fráze (miner: Vstupná stránka)
• Aktuálnu pozíciu vášho webu vo výsledkoch vyhľadávania (miner: Pozícia vo vyhľadávačoch)
• Konkurenčnosť v organických výsledkoch vyhľadávania (miner: Konkurenčnosť kľúčových slov)
• Automatickú kategorizáciu kľúčových slov (miner: Kategorizácia)

Návod na to, ako také dáta získať cez Marketing Miner, sme natočili nižšie:

Postup je nasledujúci:

1. Prejdite do sekcie Vytvoriť report
2. Zvoľte dané funkcie (Hľadanosť, Pozícia, Vstupná stránka, Kategorizácia a Konkurenčnosť)
3. Vložte na vstup váš dataset fráz
4. Stlačte Získať dáta

Miner spracuje vyššie popisované podklady a výstup pošle užívateľovi. Získate tak naraz väčšinu podkladov, ktoré na analýzu potrebujete. Výstupom je report ako napr. tento:
https://www.marketingminer.com/sk/report/d59f73471573495bd9aa59fb25ff54f3867fbf8779debb623ed33eb088401bc0/visualize/miner.keyword.search_volume

Stiahnuť si ho môžete vo formáte XLSX, CSV, Google Spreadsheet alebo importovať do Looker Studio (predtým Google Data Studio).

V prípade komplexnejšej analýzy je dobré tieto údaje rozšíriť ešte o dáta z interných nástrojov, ako napr. o dáta z Google Analytics či Google Search Console, za pomoci Extraktorov a ich napojenie do už existujúcej analýzy.

TIP: Vo výstupe SERP Position mineru sú vidieť aj dáta o tom, či sa vo výsledkoch vyhľadávania nevyskytuje nejaké rozšírenie. Do niektorých z týchto rozšírení (ich zoznam nájdete tu) sa je možné dostať, s inými je naopak potrebné počítať v rámci vzhľadu a CTR výsledkov vyhľadávania. Obohaťte o túto informáciu svoje analýzy.

Click-stream dáta (presnejšie hľadanosti slov)

Jednou z naväčších konkurenčných výhod Marketing Mineru je používanie click-stream dát na výpočet hľadaností kľúčových slov. Údaje z Google Ads nie sú úplne presné, pretože clusterizujú (spájajú) podobné vyhľadávacie dotazy do jednej skupiny údajov o kľúčových slovách. Z tohto dôvodu môže konkrétna metrika objemu vyhľadávania kľúčových slov zahŕňať aj údaje pre rôzne varianty kľúčových slov. Tento problém sa dá vyriešiť použitím click-stream dát, ktoré určujú presnejší objem vyhľadávania kľúčových slov. 

Vďaka tejto výhode v MM, nemusíte tráviť čas rozdeľovaním týchto blízkych variantov kľúčových slov do skupín, ale stačí priamo prejsť k zúženiu zoznamu kľúčových slov a k jeho analýze. 

Pre lepšie pochopenie si pozrite tabuľku nižšie, kde uvidíte porovnanie hľadanosti kľúčových slov v Google Ads (Plánovač kľúčových slov) a v Marketing Miner:

Prečítajte si podrobnejšie informácie o click-stream dátach.

Čistenie dát

Po získaní podkladových dát je potrebné sa v analýze zbaviť „balastu“. Teda fráz, ktoré do analýzy nepatria a nie sú nijak využiteľné pre klienta. Tento krok sme rozdelili do dvoch sekcií podľa nástrojov, v ktorých analýzu kľúčových slov spracovávate.

1) Čistenie dát v nástroji Excel

V Exceli je čistenie dát trochu nešikovné, ale aj tak je možné v ňom analýzu pomerne efektívne spracovávať. Predovšetkým na väčších datasetoch nie je Excel najlepším riešením a odporúčal by som preskočiť na ďalšiu sekciu, kde riešime rovnaký postup v nástroji OpenRefine. Na menších datasetoch je Excel dostatočný:

Identifikácia irelevantných vzorov

Najskôr je potrebné sa zbaviť najväčších vzorov dotazov, ktoré do analýzy nepatria. Excel bohužiaľ nedisponuje kvalitnými a jednoduchými funkciami, ktoré by zobrazili frekvenciu výskytu slov a vzory, ktoré by sme mohli zmazávať. Používam preto pre vizualizáciu najfrekventovanejších slov Wordcloud generátor. V mojom prípade tento:
https://www.jasondavies.com/wordcloud/

Užívateľ jednoducho vloží na vstup všetky dotazy a wordcloud sa postará o vizualizáciu najfrekventovanejších slov. Akonáhle medzi nimi nájdem nejaké, ktoré do výstupu nepatria, tak:

1. Prejdem do Excelu
2. Vytvorím filter nad celou analýzou
3. Cez textovú filtráciu nájdem všetky frázy obsahujúce danú vylučujúcu frázu alebo vzor
4. Zmažem riadky

A takto postupujem s vymazávaním všetkých vzorov. Potom, keď už nemôžem nič vo wordcloude na vylúčenie nájsť, skopírujem znova výstup a vytvorím znova wordcloud. V ňom sa môžu objaviť nové vzory na zmazanie. Ak nie, pokračujem ručným čistením, kde prejdem po riadku celý dataset a zmažem dotazy, ktoré nie sú relevantné.

Kategorizácia v Exceli

V prípade kategorizácie je možné použiť rovnaký postup ako v prípade identifikácie irelevantných dotazov, a to vytvoriť wordcloud z fráz v analýze a v ňom hľadať vzory ku kategorizácii.

Čiastočne je už kategorizácia vyriešená pomocou výstupu mineru Kategorizácia, ktorý sme použili v predošlých krokoch. Zbytok kategórií je potrebné ručne spracovať. Samotná kategorizácia potom prebieha tak, že sa identifikujú veľké vzory v analýze, tie sa označia súhrnným názvom (napr. Typ alebo Farba) a do nich sa postupne začleňujú jednotlivé vzory. Výborný návod od Mareka Prokopa, ako nad kategorizáciou a klasifikáciou premýšľať a aj ako ju robiť nájdete tu:
http://vyhledavace.info/clanky/246/klasifikacni-analyza-klicovych-slov

2) Čistenie dát a kategorizácia v nástroji OpenRefine

OpenRefine je na čistenie dát skvelý nástroj. Nerobia mu problém ani veľké vstupy a má pre vás pripravených pár naozaj užitočných funkcionalít.

Identifikácia irelevantných zdrojov

Najskôr je treba z výstupu z Marketing Mineru založiť v OpenRefine projekt s dátami analýzy. Ako na rýchlu analýzu a zmazávanie nepotrebných vzorov som ukázal vo videu nižšie (popis pod ním).

OpenRefine má na spracovanie rýchlej analýzy datasetu mnoho funkcionalít. My konkrétne využijeme tzv. Word facet, ktorý rozdeľuje frázy na jednotlivé slová a potom počíta ich frekvenciu výskytu (podobne ako wordcloud, ktorý som uvádzal vyššie). V ňom nájdem vzory, ktoré nie sú relevantné a z datasetu ich s pomocou funkcie Remove all matching rows zmažem.

Kategorizácia v OpenRefine

Pri kategorizácii si, podobne ako pri hľadaní nevhodných dotazov, vytvorím Word facet nad všetkými dotazmi, v ktorých hľadám vzory, podľa ktorých chcem kategorizovať. Na základe dát z neho si vytváram stĺpce s názvami kategórií, do ktorých chcem dotazy priraďovať.

Videonávod klasifikácie analýzy kľúčových slov v OpenRefine:

Čo vlastne vo videu robím:

1. Vytvorím Word facet a získam tak frekvenciu výskytu fráz.
2. Na základe dát z Word facetu sa rozhodnem vytvoriť kategóriu Služba, preto k nej založím prázdny stĺpec.
3. Vyfiltrujem si dotazy obsahujúce len určitý vzor (vo videu „seo“ a „marketing“) a podľa nich priradím k daným dotazom klasifikáciu.

Tvorba výstupu

Výstup je z väčšej časti interným know-how firiem a každý si ho vytvára po svojom. Nemá cenu sa rozpisovať, ako by mal vypadať ideálne, pretože taký všeobecný výstup analýzy kľúčových slov proste neexistuje. Výstup analýzy kľúčových slov je natoľko komplexný a dá sa používať v toľkých smeroch a oboroch, že sa nedá zovšeobecniť.

Vždy je ale dobré mať na pamäti, že by sa mal plniť cieľ, ktorý od analýzy očakávate a predovšetkým vo veľkej miere zachádzať do praktickej roviny. Teda napr. do návrhu na zmeny v hierarchii, návrh článkov alebo tvorbe obsahovej stratégie.

TIP: S výstupmi analýzy by mali byť schopní pracovať všetci členovia tímu, ktorí ho potrebujú. Pri jeho predávaní je preto dobré, aby boli prítomní všetci členovia tímu/klienta, ktorých sa analýza týka a predovšetkým aby vedeli, ako s analýzou pracovať. Je dobré preto nepodceniť predávanie a vyhradiť si dostatok času na zaučenie tímu v práci s analýzou, inak z nej dlhodobo ostane iba „zdrap elektronického papiera“, ktorý nikto nepoužije. Zo všeobecne používaných častí výstupu:

Vizualizácia výstupu analýzy kľúčových slov

K jednoduchým a vzhľadovo podareným vizualizáciám sa používajú prevažne nasledujúce typy grafov:

• Stĺpcový graf (Bar chart) – pre zobrazenie celkovej hľadanosti klasifikácií, počtu slov v klasifikácii alebo priemernej konkurencieschopnosti.
• Koláčový graf (Pie chart) – vizualizácia pomeru hľadanosti alebo konkurencieschopnosti kategórií, kde je menší počet segmentov. Pri väčšom počte segmentov je lepšie použiť stĺpcový graf, pretože koláčový graf je neprehľadný.

Ukážka vizualizácie celkovej hľadanosti segmentu Materiál z výstupu analýzy kľúčových slov v Tableau:

Čo sa vizualizuje

Vo výstupoch analýzy sa väčšinou vizualizuje:

• Celková hľadanosť jednotlivých klasifikácií
• Vážený priemer konkurencie jednotlivých klasifikácií,
• Vážený priemer ceny za preklik jednotlivých klasifikácií.

Aké nástroje sa najčastejšie používajú pri vizualizácii:

• Tableau (stačí verzia zadarmo, teda Tableau Public)
• Excel
• Looker Studio
• Google Spreadsheets
• Microsoft PowerBI

Čo hľadať v analýze kľúčových slov

Aké zaujímavosti na použitie v praxi je možné nájsť vo výstupe analýzy a ako z nich vychádzať? Pozrime sa na niektoré z nich:

Nepokryté frázy

Ide o frázy, pri ktorých v stĺpci Landing Page nie sú žiadne dáta. To znamená, že vyhľadávače nemajú žiadnu stránku, ktorá by danú frázu pokrývala.

Ide o frázy, ku ktorým neexistuje vstupná stránka a bolo by dobré ju vytvoriť. Nepokryté dotazy môžu poukázať na obsah, na ktorý je dobré sa v najbližšej dobe zamerať, pretože jeho pokrytím si môže web ako taký dosť polepšiť z hľadiska návštevnosti.

Z pokrytých dotazov je dobré vytvárať témy na pokrytie a novo vznikajúci obsah nadväzovať k týmto témam (napr. v Exceli alebo zdieľanom Google Spreadsheet, kde bude jasne vidieť, aké témy by bolo dobré spracovať a aké dotazy pokrývajú).

Pri novo vytvorenom obsahu je dobré merať výkon, aby bolo možné vyčistiť jeho dopady. K tomu odporúčam sledovať v Google Analytics počet zobrazení danej URL a taktiež vstupnej stránky v priebehu času. Okrem toho je tiež potrebné merať pozície vo výsledkoch vyhľadávania na hľadané frázy, na ktoré by mohla byť stránka vidieť. Merať vaše pozície (aj pozície konkurentov) môžete v Marketing Miner v sekcií Projekty 

Frázy pokryté irelevantnou vstupnou stránkou

Okrem fráz, na ktoré vôbec neexistuje zodpovedajúci obsah na vašom webe, je dobré tiež sledovať, ako relevantná je detekovaná vstupná stránka voči danému dotazu. Najlepšie je v tomto ohľade sa zmyslieť nad tým, aký bol zámer užívateľa, ktorý také vyhľadávanie vo vyhľadávači vykonával. Čo chcel nájsť? A je naozaj táto vstupná stránka odpoveďou na jeho vyhľadávaný dopyt? Ak na jednu z týchto otázok odpoviete nie, je na zamyslenie, či takú vstupnú stránku vytvárať. V prípade, že áno, je dobré merať dopady vytvoreného obsahu rovnako ako v predošlom prípade.

Frázy s veľkým potenciálom

Ktoré frázy majú vysokú hľadanosť a pritom nízku konkurenciu a sú tzv. „low hanging fruit“? Na identifikáciu takých dotazov si vytvorte nový stĺpec v analýze, ktorého obsahom je podiel metrík hľadanosti a konkurencie dotazu, teda:

Hľadanosť/(Konkurencia+1)

Tak vznikne nová metrika, ktorú ja osobne nazývam Opportunity score, teda skoré príležitosti. Čím vyššie, tým lepšie, pretože tým je dotaz hľadanejší a pritom s nižšou konkurenciou. Také dotazy väčšinou znamenajú, že na ne ešte vyhľadávače nemajú dostatočne kvalitnú odpoveď, preto tvorba obsahu na pokrytie takých dotazov (vytvorenie odpovede pre vyhľadávače) má relatívne rýchlu návratnosť a dá sa jednoducho dosiahnuť viditeľnosť vo vyhľadávačoch na dané frázy.

AI analýza kľúčových slov

Pre tých, ktorým príde analýza kľúčových slov náročná sme pripravili službu Keyword Monkey, ktorá vám poskytne automatizovanú AI analýzu kľúčových slov. Je to kombinácia umelej inteligencie (ktorá sa postará o klasifikáciu kľúčových slov) a dát z Marketing Mineru (ktoré vám poskytnú hľadanosti kľúčových slov a SERP dáta). 

Ukážkovú AI klíčovku si môžete pozrieť tu: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1LR4F74xjFUffDtZqjauyO7MW_7kV-jw-/edit#gid=1958666539 

Ako celá AI analýza kľúčových slov funguje a ako pracovať s výstupom sa dozviete vo videu nižšie:

Ukážky analýz klíčových slov od SEO špecialistov a agentúr

Čo by to bolo za návod bez ukážky toho, ako môže taká analýza kľúčových slov v praxi vyzerať. Dohodli sme sa teda s odborníkmi na SEO, ktorí pre svojich klientov analýzy spracovávajú. Výsledkom tejto spolupráce je nižšie uvedený zoznam ukážok analýz kľúčových slov. Môžete ich brať ako inšpiráciu alebo si ich služby objednať.

Pavel Ungr - popis služby

H1.cz - popis služby

Martina Šimko - popis služby

Mediatel - popis služby

ANT studio - popis služby

Sherpas - popis služby

RobertNemec - popis služby

Včeliště - Popis služby

Taste Medio - popis služby

IT STUDIO - popis služby

Marek Cibuľa - popis služby

Lebedová.Inger - popis služby

A ako analýzu kľúčových slov robíte vy? Budem veľmi rád, keď sa s nami podelíte o svoje postrehy z analýz alebo nám pomôžete tento návod rozšíriť. Prajem veľa úspešných kľúčoviek.

Poznámka: Máte svoju vlastnú analýzu kľúčových slov a chcete sa o ňu podeliť s ostatnými v tomto článku? Pošlite nám ju spolu so svojim logom a bližšími informáciami na email [email protected]!