3 Tactiques pour les mots-clés hyperlocaux

3 Tactiques pour les mots-clés hyperlocaux

3 Tactiques pour les mots-clés hyperlocaux

Essayer de cibler une petite région spécifique avec vos mots clés peut s’avérer frustrant. Bien qu’il soit extrêmement utile de toucher un public local très ciblé, si vous ne disposez pas de données sur le volume pour alimenter votre recherche de mots-clés, vous vous retrouverez face à un mur. Dans ce Whiteboard Friday, Rand explique comment découvrir des mots-clés puissants et ciblés au laser qui permettront d’atteindre exactement les bonnes personnes.

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Transcription de la vidéo

Salut, fans de Websterdata, et bienvenue à une nouvelle édition de Whiteboard Friday. Cette semaine, nous allons discuter de la recherche de mots-clés hyperlocaux. C’est un grand défi, non seulement pour les entreprises axées sur l’hyperlocal, mais aussi pour toutes sortes de sites web qui essaient de cibler de très petites régions, et beaucoup d’entre eux, avec leur recherche et leur ciblage de mots clés, optimisent leurs pages.

Le problème :

Le problème est donc que la plupart des outils de recherche par mot-clé, y compris l’outil Google AdWords Tool, l’explorateur de mots-clés de Websterdata, KeywordTool.io, Übersuggest ou tout autre outil que vous souhaitez utiliser, reposent pour la plupart sur des données de volume.

Ainsi, lorsque vous voyez un tas de suggestions de mots-clés, vous tapez « Sequim ». Par exemple, Sequim est une petite ville sur la péninsule de Washington, donc de l’autre côté du Puget Sound, d’où nous sommes ici à Seattle. Sequim a une population d’environ 6 500 habitants ou quelque chose comme ça, donc très petite. La plupart des recherches relatives à Sequim n’ont donc aucune donnée sur le volume dans aucun de ces outils. Par conséquent, vous ne voyez pas beaucoup d’informations sur : Comment puis-je cibler ces mots-clés ? Quels sont les bons mots à rechercher ? Vous ne savez pas si un mot-clé n’a aucune recherche par mois, ou s’il a quatre recherches par mois, et ces quatre chercheurs sont exactement ceux que vous voulez avoir en face de vous, et cela est vraiment problématique.

Il y a trois solutions que nous avons vu les professionnels du référencement utiliser et que certains d’entre nous ici à Websterdata utilisent et que l’équipe locale de Websterdata utilise, et elles peuvent être très pratiques pour vous.

Solution 1 : Utiliser des données de mots-clés pour des régions similaires plus grandes

La première consiste donc à reproduire les données en utilisant des mots-clés provenant de régions voisines similaires. Disons que nous sommes à Sequim, dans l’État de Washington, avec une population de 6 669 habitants. Mais Port Angeles n’est qu’à quelques kilomètres. Je pense que c’est peut-être à quelques dizaines de kilomètres. Mais sa population est plutôt de 20 000 habitants. Donc nous avons quatre ou cinq fois le volume de mots-clés pour la plupart des recherches probablement. Cela va inclure certaines zones périphériques. Nous pouvons donc maintenant commencer à obtenir des données. Il n’y aura pas toujours zéro recherche par mois, et nous pouvons probablement revenir en arrière pour savoir à quoi ressembleront les données de la Sequim.

C’est la même chose pour Ruidoso contre Santa Fe. Ruidoso, près de 8 000. Mais la population de Santa Fe est presque dix fois plus importante, avec 70 000 habitants. Ou bien Stowe, dans le Vermont, 4 300 habitants, une toute petite ville. Burlington est tout près, dix fois plus grande avec 42 000 habitants. Super. Je peux donc maintenant prendre ces chiffres et je peux intuiter quels sont les volumes relatifs, parce que les habitants de Burlington sont probablement similaires dans leurs habitudes de recherche aux habitants de Stowe. Il y aura quelques différences, mais pour la plupart des types de recherches locales, cela fonctionnera.

Solution 2 : laissez Google autosuggest vous aider

Le second, Google autosuggest, peut être très utile à cet égard. Ainsi, Google Suggest ne se soucie pas de savoir s’il y a une recherche par mois ou une recherche au cours de l’année passée, contre zéro recherche l’année passée. Ils vous montreront quand même quelque chose. Si vous n’avez effectué aucune recherche l’année dernière, vous n’obtiendrez rien.

Mais par exemple, quand je cherche « Sequim day », je peux intuitivement constater ici, grâce à la commande que Google Suggest me montre, que « Sequim day spa » est plus populaire que « day care ». Au fait, Sequim semble être un endroit agréable à vivre si vous êtes quelqu’un qui aime avoir peu d’enfants et passer beaucoup de temps dans un spa, apparemment. Ensuite, « randonnées de jour ».

Cette technique ne fonctionne donc pas seulement avec Google. Elle fonctionnera aussi avec Bing, avec Google Maps et avec YouTube. Autre suggestion sur ce point, vous verrez des résultats différents si vous utilisez un appareil mobile par rapport à un appareil de bureau. Vous pourriez donc vouloir changer de modèle et essayer votre appareil mobile. Cela peut vous donner des résultats différents.

Solution 3 : utilisez les suggestions lexicales ou liées au SERP

Très bien. Troisième tactique ici, la dernière, vous pouvez utiliser deux styles de recherche par mot-clé. L’un est appelé lexical, qui est essentiellement la relation sémantique entre les mots et les phrases. L’autre est lié aux suggestions du SERP, c’est là qu’un outil de recherche par mot-clé – Websterdata Keyword Explorer fait cela, SEMrush est très populaire pour cela, et il y en a quelques autres – et il vous montrera essentiellement les termes de recherche, les liens qui sont apparus, les résultats de recherche qui sont apparus pour « Sequim day care » sont également apparus dans les recherches de ces termes et expressions. Il s’agit donc de SERPs pour lesquels votre SERP a également été classé.

Vous pouvez voir que lorsque j’ai cherché « Sequim day care », je l’ai fait dans Keyword Explorer, car il se trouve que je suis abonné à Websterdata Keyword Explorer. C’est très gentil à Websterdata de me l’avoir donné. Vous pouvez voir que j’ai utilisé deux types de suggestions. L’une concerne les mots clés ayant des résultats similaires, donc ce sont les SERP qui sont liés. L’autre était basée sur des sujets étroitement liés, comme la chose sémantique, lexicale. « Sequim day care » m’a donné des trucs géniaux comme « Banbury School Nursery », une ville voisine, « secondary schools in Banbury », « Horton Day Nursery », qui est une crèche qui se trouve en fait près de là, « Port Angeles childcare », « children’s nursery ».

Je reçois donc maintenant un tas de suggestions de mots-clés qui peuvent potentiellement être pertinents et me guider sur la voie à suivre. Lorsque je regarde des sujets étroitement liés, je peux voir des choses comme des sujets étroitement liés. Au fait, j’ai supprimé le terme « Sequim », car il me montrait beaucoup de choses qui sont propres à cette région. Mais si je cherche « garderie », je peux voir beaucoup de sujets étroitement liés, comme la garderie, la crèche, la garde d’enfants, la garde scolaire, les enfants à besoins spéciaux, les programmes préscolaires et extrascolaires. Je peux donc maintenant prendre tous ces sujets et appliquer le nom de la ville pour obtenir ces résultats hyperlocaux.

C’est encore plus frustrant. Vous n’avez pas les données que vous avez pour des termes de recherche beaucoup plus populaires. Mais c’est un bon moyen de commencer à construire cette liste de mots-clés, à cibler, expérimenter et tester le travail sur la page que vous allez devoir faire pour vous classer pour ces termes. Ensuite, vous commencerez à voir votre trafic augmenter à partir de ces termes.

L’hyperlocal peut être petit, mais il peut être puissant, il peut être très ciblé et il peut vous apporter exactement les clients que vous recherchez.

Alors bonne chance pour votre ciblage et nous vous donnons rendez-vous la semaine prochaine pour une nouvelle édition de Whiteboard Friday. Prenez soin de vous.

Transcription de la vidéo par Speechpad.com

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