Annonce de l’explorateur de mots-clés : Le nouvel outil de recherche de mots-clés de Websterdata

Annonce de l’explorateur de mots-clés : Le nouvel outil de recherche de mots-clés de Websterdata

Annonce de l'explorateur de mots-clés : Le nouvel outil de recherche de mots-clés de Websterdata

Il y a un an, en avril 2015, j’ai lancé un projet en interne chez Websterdata pour concevoir et lancer un outil de recherche par mots-clés, l’un des rares domaines de référencement que nous n’ayons jamais essayé de servir de manière exhaustive. Le projet a demandé des efforts et des cajoleries (le jeu de tangage interne est disponible ici), mais il a finalement été approuvé, avec un gros défi… Nous avons dû le faire avec une équipe déjà dédiée à la maintenance et au développement de nos collections de classements et de nos outils de recherche. Ce projet ne nécessitait pas de personnel supplémentaire – nous devions trouver un moyen de le construire avec seulement la bande passante disponible de cette équipe.

Bien sûr, nous n’avions pas la plus grande équipe, ni la capacité de travailler sur le projet sans nos autres obligations, mais nous avions du cran. Nous avions de la passion. Nous voulions faire nos preuves auprès de nos collègues Websterdatazers et de nos clients. Nous étions fiers. Et nous voulions désespérément construire quelque chose qui ne soit pas seulement « assez bon », mais qui soit vraiment génial. Aujourd’hui, je pense que c’est ce que nous avons fait.

Voici notre nouvel outil de recherche de mots-clés, Keyword Explorer :

Si vous voulez éviter d’en entendre parler et vous contenter de l’essayer, allez-y. Vous pouvez effectuer 2 recherches gratuites par jour sans même vous connecter, 5 autres avec un compte communautaire gratuit, et si vous êtes un abonné Pro, vous y avez déjà accès. Pour ceux qui veulent en savoir plus, poursuivez votre lecture !

Les 5 grandes caractéristiques uniques de l’Explorateur de mots-clés

L’Explorateur de mots-clés (que nous avons appelé « KWE » en abrégé) possède de nombreuses caractéristiques, mesures et fonctionnalités uniques, mais les plus importantes sont assez évidentes et, à notre avis, très utiles :

KWE vous guide tout au long du processus de recherche de mots-clés – de la découverte d’idées de mots-clés à l’obtention de mesures, en passant par la constitution d’une liste, le filtrage des mots-clés et la hiérarchisation des mots-clés à cibler en fonction des chiffres qui comptent.
KWE propose des mesures essentielles au processus de référencement – deux que vous connaissez bien – le volume et la difficulté – et trois qui vous sont moins familières : CTR organique (anciennement « Opportunité »), Importance et Priorité. La CTR organique estime la CTR relative des résultats du web organique sur un SERP. L’importance est une mesure que vous pouvez modifier pour indiquer un mot-clé plus ou moins critique pour votre campagne/projet. Et la priorité est une combinaison de tous les paramètres conçus pour vous aider à établir une liste de mots-clés prioritaires.
Notre score de volume est la première mesure d’estimation de volume que nous connaissons qui va au-delà de ce que rapporte AdWords. Nous utilisons pour cela la méthodologie de Russ Jones et ajoutons des données anonymes sur le parcours de navigation d’environ 1 million de chercheurs réels aux États-Unis. À partir de là, Russ a construit un modèle qui prédit la fourchette de volume de recherche qu’un mot-clé est susceptible d’avoir avec une précision d’environ 95 %.
Les suggestions de mots-clés dans KWE proviennent de presque toutes les sources auxquelles les SEO accèdent manuellement dans leur processus de recherche – données du planificateur de mots-clés, Google Suggest, recherches connexes, autres mots-clés que les pages de classement ont également classés, idées de modélisation de sujets et mots-clés trouvés à partir de nos données de parcours. Tous ces éléments sont disponibles dans les suggestions de KWE.
Les fonctionnalités d’importation et d’exportation sont fortement prises en charge. Si vous avez déjà une liste de mots clés et que vous souhaitez simplement obtenir les mesures de KWE, vous pouvez facilement nous la télécharger et nous les récupérerons pour vous. Si vous aimez le processus et les mesures de KWE, mais que vous souhaitez en faire plus dans Excel, nous prenons en charge des exportations faciles, puissantes et rapides. KWE a été conçu pour les utilisateurs expérimentés, alors n’hésitez pas à profiter des fonctionnalités de l’outil, mais il fonctionne mieux avec vos processus.

Ces cinq fonctionnalités ne sont que quelques-unes des fonctions à valeur ajoutée et permettant de gagner du temps, mais elles sont, je pense, suffisantes pour qu’il vaille la peine d’examiner sérieusement l’Explorateur de mots-clés.

Une promenade visuelle

J’ai créé un parcours visuel de l’outil, glissant par glissement. Si vous préférez *voir* plutôt que de lire les détails, ce format pourrait vous convenir (l’intégration de Slideshare rencontre des problèmes aujourd’hui, mais vous pouvez trouver la présentation sur leur site).

Et, pour ceux d’entre vous qui préfèrent la vidéo, nous avons fait une courte démonstration de 2 minutes de l’outil dans ce format également :

Bien sûr, il y a une tonne de nuances et de complexité dans un produit comme celui-ci, et étant donné l’engagement de Websterdata pour la transparence, vous pouvez trouver tous ces détails dans l’explication plus complète ci-dessous.

Les mesures de l’explorateur de mots-clés

Les mesures de KWE sont parmi les plus grandes avancées basées sur les données que nous avons faites ici à Websterdata, et une tonne de crédit pour cela revient au Dr. Pete Meyers et à M. Russ Jones. Pete Meyers et Russ Jones. Ensemble, ils ont mis au point quelque chose d’extraordinaire : des mesures uniques dont nous avons toujours eu besoin pour la recherche par mots-clés basée sur l’optimisation des moteurs de recherche, mais que nous n’avions jamais eues auparavant. Parmi ces paramètres, on peut citer

Les plages de volume de mots-clés

Presque tous les outils de recherche par mot-clé disponibles utilisent une source unique pour les données de volume : Le planificateur de mots-clés de Google AdWords. Nous savons tous, en l’étudiant, que le nombre fourni par AdWords est très éloigné de la réalité, et l’année dernière, Russ Jones, de Websterdata, a pu quantifier ces écarts dans son billet de blog : Keyword Planner’s Dirty Secrets (Les sales secrets du planificateur de mots-clés).

Comme nous savons que les chiffres de Google n’ont pas vraiment de précision, mais qu’ils indiquent un seau, nous avons réalisé que nous pouvions créer des fourchettes pour le volume et être beaucoup plus précis, la plupart du temps. Mais, ce n’est pas tout… Nous avons également accès à des données anonymes de parcours de navigation ici à Websterdata, achetées par l’intermédiaire d’un tiers (nous ne recueillons ni n’utilisons aucune de nos propres données d’utilisateur via, par exemple, la WebsterdataBar), que nous avons pu utiliser dans nos nouvelles plages de volume.

En utilisant l’échantillonnage, les données de tendance, et le nombre de chercheurs et de recherches pour un mot clé donné du clickstream, combiné avec les données de volume d’AdWords, nous avons produit une gamme de volume qui, dans notre recherche, a montré ~95% d’exactitude avec les vrais comptes d’impression que Google AdWords rapporterait pour un mot clé dont l’annonce a été affichée pendant un mois entier.

Nous sommes très enthousiastes à propos de ce modèle et des données qu’il produit, mais nous savons qu’il n’est pas encore parfait. Au fur et à mesure que nos données sur le taux de clics augmentent et que notre algorithme de volume s’améliore, vous devriez voir des plages de plus en plus précises dans l’outil pour un nombre croissant de mots clés. Aujourd’hui, nous disposons de données de volume sur des requêtes de recherche en anglais d’environ 500 mm (un demi-milliard). Mais vous verrez encore beaucoup de scores de volume « sans données » dans l’outil car nous pouvons accéder à un nombre beaucoup plus important de termes et de phrases pour les suggestions de mots clés (plus d’informations sur les sources de suggestions ci-dessous).

REMARQUE : KWE utilise des données de volume modélisées sur la quantité de recherches aux États-Unis pour un terme/une phrase donné(e) (l’anglais global est généralement de 1,5 à 3 fois ces chiffres). Ainsi, bien que l’outil puisse effectuer des recherches sur n’importe quel domaine Google dans n’importe quel pays, les chiffres de volume seront toujours pour le volume aux États-Unis. À l’avenir, nous espérons ajouter des données de volume pour d’autres géos.

Un score de difficulté par mot-clé amélioré et plus précis

L’ancien outil Keyword Difficulty était l’un des plus populaires de Websterdata (il existe toujours depuis environ un mois, mais sera bientôt retiré au profit de Keyword Explorer). Mais, nous savions qu’il avait beaucoup de défauts dans son système de notation. Pour Keyword Explorer, nous avons investi beaucoup d’énergie pour améliorer le modèle. Pete, Matt Peters, moi-même et Russ avons eu plus de 50 fils de réponse par e-mail pour analyser les graphiques, suggérer des ajustements et régler le nouveau score. Finalement, nous sommes arrivés à une mesure de difficulté par mot-clé qui :

Il y a beaucoup plus de variations que l’ancien modèle – vous verrez beaucoup plus de résultats dans les années 20 et 30 ainsi que dans les années 80 et 90 que dans le modèle précédent, qui plaçait presque chaque mot-clé entre 50 et 80.
Tient compte des pages qui n’ont pas encore reçu de score PA en utilisant le DA du domaine.
Emploie un modèle de courbe CTR plus intelligent pour montrer quand les pages les plus faibles sont mieux classées et qu’une page/site peut ne pas avoir besoin d’autant d’équité de lien pour se classer.
Ajuste pour quelques domaines (comme Blogspot et WordPress) où le DA est extrêmement élevé, mais le PA est souvent faible et l’autorité du domaine hérité ne devrait pas transmettre autant de poids à la difficulté.
Se concentre sur le nombre de résultats apparaissant en page 1, plutôt que sur les 20 premiers résultats.

Ce nouveau modèle de notation correspond mieux à ma propre intuition, et je pense que vous le trouverez beaucoup plus utile que l’ancien modèle.

Comme vous pouvez le voir dans l’une de mes listes ci-dessus (pour Haiku Deck, dont j’ai rejoint le conseil d’administration cette année), les fourchettes de difficulté sont considérablement plus élevées que par le passé, et plus représentatives de la difficulté relative à se classer dans les résultats organiques pour chacune des requêtes.

Un véritable score d’opportunité de Click-Through Rate

Lorsque vous regardez les résultats de Google, il est assez clair que certains mots-clés sont dignes d’être recherchés dans les résultats organiques du web, et d’autres non. À ce jour, aucun outil de recherche par mot-clé que nous connaissons n’a tenté de quantifier précisément ce phénomène, mais il est essentiel pour déterminer les termes et les expressions à cibler.

Une fois que nous avons eu accès aux données sur le parcours des clics, nous avons réalisé que nous pouvions estimer avec précision le pourcentage de clics sur un résultat de recherche donné en nous basant sur les caractéristiques du SERP qui sont apparues. Par exemple, un résultat de recherche classique, de style « dix liens bleus », avait 100% du trafic de clics allant vers des résultats organiques. Cependant, en plaçant un bloc de 4 annonces AdWords au-dessus de ce résultat, le pourcentage de clics a chuté d’environ 15 %. Ajoutez un graphique de connaissance sur le côté droit et un autre ~10% des clics sont retirés.

Il serait fou de traiter la priorisation des mots-clés avec beaucoup de fonctionnalités SERP et peu de CTR sur les résultats organiques de la même manière qu’un mot-clé avec peu de fonctionnalités SERP et des tonnes de CTR organique, nous avons donc créé une mesure qui estime avec précision le taux de clics (CTR), appelée « CTR organique ».

La recherche ci-dessus pour « Keanu » a une réponse instantanée, un graphique de connaissance, des résultats de nouvelles et des images (plus bas). Ainsi, son score CTR organique est d’à peine 37/100, ce qui signifie que notre modèle estime qu’environ 37% des clics vont vers les résultats organiques.

Mais, cette recherche, pour « meilleur logiciel powerpoint gratuit » est l’une des rares fois où Google ne montre rien d’autre que les 10 liens bleus classiques. C’est pourquoi son score CTR organique est de 100/100.

Si vous donnez la priorité à des mots-clés à cibler, vous avez besoin de ces données. Choisir des mots-clés sans cela, c’est comme lancer des fléchettes avec un bandeau sur les yeux – quelqu’un va se blesser.

Score d’importance que vous pouvez modifier

Nous avons demandé à de nombreux référenceurs de nous parler de leur processus de recherche de mots-clés au début des phases de conception de Keyword Explorer et nous avons découvert assez rapidement que presque tout le monde fait la même chose. Nous avons mis dans Excel des suggestions de mots-clés provenant de diverses sources, obtenu des mesures pour chacun d’entre eux, puis attribué une sorte de représentation numérique à chaque mot-clé en fonction de notre intuition quant à son importance pour cette campagne particulière, ou quant à son taux de conversion, ou encore quant à notre connaissance de ce que notre client/commandant/équipe veut désespérément classer pour elle.

Ce score auto-créé a ensuite été utilisé pour aider à pondérer la décision finale de hiérarchiser les termes et les phrases à cibler en premier. C’est logique. Vous avez des connaissances sur les mots clés, à la fois subjectives et objectives, qui devraient influencer le processus. Mais il doit le faire d’une manière cohérente et numérique qui découle de la pondération de la priorisation.

C’est pourquoi nous avons créé un score « Importance » à bascule dans l’Explorateur de mots-clés :

Après avoir ajouté des mots clés à une liste, vous verrez que la note d’importance est, par défaut, fixée à 3/10. Nous avons choisi ce chiffre pour qu’il soit facile d’augmenter de 3 fois l’importance d’un mot-clé et de la ramener à 1/3. Lorsque vous modifiez la valeur d’importance, la priorité globale des mots clés (ci-dessous) change et vous pouvez trier à nouveau votre liste en fonction des entrées que vous avez données.

Par exemple, dans ma liste ci-dessus, j’ai mis « logiciel de diaporama gratuit » à 2/10, parce que je sais qu’il ne se convertira pas particulièrement bien (le mot « gratuit » ne le fait souvent pas). Mais je sais aussi que les églises et les organisations religieuses aiment le Haiku Deck et le trouvent extrêmement précieux, c’est pourquoi j’ai augmenté l’importance des « logiciels de présentation de culte » à 9/10.

Mot-clé Priorité (anciennement « Potentiel »)

Pour hiérarchiser les mots-clés, il faut une métrique qui combine tous les autres – volume, difficulté, CTR organique et importance – avec un algorithme cohérent et sensible qui permet aux meilleurs mots-clés de se hisser au sommet. Dans l’Explorateur de mots-clés, cette mesure est la « priorité ».

Le tri par priorité me montre les mots-clés qui ont un volume de recherche important, une difficulté relativement faible, une possibilité de CTR relativement élevée, et utilise mon score d’importance personnalisé pour pousser les meilleurs mots-clés vers le haut. Lorsque vous créez une liste dans l’Explorateur de mots-clés, cette mesure est précieuse pour trier le bon grain de l’ivraie et identifier les termes et expressions les plus prometteurs.

Recherche de mots-clés et processus de création de listes

L’Explorateur de mots-clés est construit autour de l’idée que, à partir d’une simple recherche de mots-clés, vous pouvez identifier des suggestions qui correspondent aux objectifs de votre campagne et les inclure dans votre liste jusqu’à ce que vous ayez un ensemble de requêtes solide et complet à cibler.

La création d’une liste est facile : il suffit de sélectionner les mots clés qui vous plaisent dans la page des suggestions et d’utiliser le sélecteur de liste dans le coin supérieur droit (il défile vers le bas comme vous le faites) pour ajouter les mots clés choisis à une liste, ou créer une nouvelle liste :

Une fois que vous avez ajouté des mots clés à une liste, vous pouvez aller à la page des listes pour voir et comparer vos ensembles de mots clés :

Chaque liste individuelle vous montrera la répartition des mesures et des données concernant les mots clés qu’elle contient grâce à ces graphiques utiles :

Les graphiques montrent la répartition de chaque mesure, ainsi qu’un tableau des caractéristiques du SERP pour vous aider à illustrer les types de résultats les plus courants dans les SERP pour les mots clés de votre liste :

Par exemple, vous pouvez voir dans les mots-clés de mon groupe de Rock & Grunge, il y a beaucoup de résultats de nouvelles, de vidéos, de tweets, et quelques critiques de stars, mais pas de cartes/résultats locaux, d’annonces de shopping, ou de liens de sites, ce qui est logique. L’explorateur de mots-clés utilise des résultats par pays, non personnalisés et non biaisés, et certains SERP ne correspondent donc pas parfaitement à ce que vous voyez dans vos résultats locaux/locaux. À l’avenir, nous espérons permettre des recherches encore plus granulaires basées sur la localisation dans l’outil.

Les listes elles-mêmes ont une grande souplesse. Vous pouvez trier par colonne, ajouter, déplacer ou supprimer en vrac, filtrer sur la base de n’importe quelle métrique et exporter en CSV.

Si votre liste devient obsolète et que vous devez mettre à jour les paramètres et les fonctionnalités du SERP, il suffit d’un simple clic pour rassembler à nouveau toutes les données pour chaque mot-clé de votre liste. J’ai été particulièrement impressionné par cette fonctionnalité ; pour moi, c’est l’une des plus grandes économies de temps de l’application.

La base de données unique de l’Explorateur de mots-clés, qui contient des termes et des phrases de recherche

Aucun outil de recherche par mot-clé ne serait complet sans une énorme base de données de termes et de phrases de recherche, et c’est précisément ce que propose Keyword Explorer. Nous avons commencé avec un index brut de plus de 2 milliards de mots-clés anglais, puis nous l’avons réduit aux quelque 500 millions de mots-clés de la plus haute qualité (nous avons regroupé un grand nombre de suggestions bizarres que nous avons trouvées via les recherches itératives d’AdWords, autosuggest, recherches connexes, titres Wikipédia, extractions de modèles de sujets, SERPscape – via notre acquisition l’année dernière – et plus encore) en ceux dont nous pensions qu’ils avaient un volume réel).

Le corpus de suggestions de Keyword Explorer comporte six filtres uniques pour récupérer des idées. Nous voulions inclure tous les types de sources de mots-clés que les référenceurs doivent normalement consulter dans de nombreux outils différents pour les obtenir, le tout en un seul endroit, afin de gagner du temps et d’éviter les frustrations. Vous pouvez voir ces filtres en haut de la page des suggestions :

Voici les six filtres :

Inclure un mélange de sources
Il s’agit du filtre par défaut et il mélangera les résultats de tous les autres, ainsi que les idées issues de Google Suggest (autocomplétion) et des recherches connexes de Google.
N’inclure que les mots-clés avec tous les termes de mots-clés
Ce filtre n’affichera que les suggestions qui comprennent tous les termes que vous avez saisis dans la requête. Par exemple, si vous avez saisi « cire de moustache », ce filtre n’affichera que les suggestions qui contiennent à la fois le mot « moustache » et le mot « cire ».
Exclure les termes de votre requête pour obtenir des idées plus larges
Ce filtre n’affichera que les suggestions qui n’incluent pas les termes de votre requête. Par exemple, si vous avez saisi « cire pour moustache », les suggestions peuvent inclure « produits de toilettage pour le visage » ou « huile pour barbe », mais rien avec « moustache » ou « cire ».
Basé sur des sujets étroitement liés
Ce filtre utilise l’algorithme de modélisation des sujets de Websterdata pour extraire les termes et les phrases que nous avons trouvés sur de nombreuses pages web qui contenaient également les termes de la requête. Par exemple, des mots clés comme « gel pour les cheveux » et « pommade » ont été trouvés sur de nombreuses pages qui contenaient les mots « cire pour moustache » et qui figureront donc dans ces suggestions.
Basé sur des sujets largement apparentés et des synonymes
Ce filtre élargit le système de modélisation des sujets ci-dessus pour inclure des synonymes et des mots clés plus largement liés pour un processus d’extraction plus itératif et un ensemble plus large de suggestions de mots clés. Si les suggestions de « sujets étroitement liés » sont trop éloignées de ce que vous recherchez, ce filtre fournit souvent de meilleurs résultats.
Mots-clés apparentés à des pages de résultats similaires
Ce filtre examine les pages qui se sont bien classées pour la requête saisie et trouve ensuite d’autres termes/phrases de recherche qui contiennent également ces pages. Par exemple, de nombreuses pages bien classées pour « cire pour moustache » l’ont été également pour des recherches telles que « produits pour le soin de la barbe » et « après-barbe » et, par conséquent, ces mots clés apparaissent dans ce filtre. Nous sommes de grands fans de SEMRush ici à Websterdata, et ce type de filtre montre des suggestions très similaires à ce que vous trouveriez en utilisant leur ensemble de données concurrentiel.

Certaines de mes suggestions préférées et uniques proviennent du filtre « sujets étroitement liés », qui utilise cet algorithme et ce processus de modélisation des sujets. Jusqu’à présent, l’extraction de mots clés liés à un sujet particulier nécessitait l’utilisation d’une API d’alchimie ou d’un logiciel de modélisation de sujets de Stanford, combinés à un vaste corpus de contenus, c’est-à-dire un véritable casse-tête. L’équipe de KWE, principalement grâce à Erin, a construit un corpus en anglais suffisamment puissant, et vous pouvez voir à quel point il fonctionne bien :

REMARQUE : différents filtres fonctionneront mieux et moins bien sur différents types de mots clés. Pour les nouvelles recherches de tendances, les résultats de la modélisation des sujets ne seront probablement pas très bons, et pour les recherches à longue traîne, ils ne sont pas non plus très bons. Mais pour les concepts de tête de demande et de mot unique, la modélisation thématique montre souvent des relations lexicales vraiment créatives que vous ne trouveriez pas ailleurs.

Analyse des SERPs

La dernière fonction de l’explorateur de mots-clés que je vais couvrir ici (il y a beaucoup de coins et recoins sympas que je vous ai laissés pour que vous les trouviez vous-même) est l’analyse des SERPs. Nous avons élargi la capacité de nos données SERP afin d’inclure toutes les caractéristiques qui apparaissent souvent dans les résultat1de sorte que vous verrez une page beaucoup plus représentative de ce qui se trouve réellement dans le mot-clé SERP :

Sacré bon sang ! Il n’y a que 3 – oui, TROIS – résultats organiques sur la première page pour la requête « Disneyland ». Le reste, ce sont des sitelinks, des tweets, un graphique de connaissances, des listes de nouvelles, des images – c’est de la folie. Mais c’est aussi bien représenté dans notre analyse des SERPs. Et, comme vous pouvez le voir, la note de « 7 » pour la CTR organique représente effectivement le peu de place disponible pour la CTR organique.

Au fil du temps, nous ajouterons et soutiendrons encore plus de fonctionnalités sur cette page, et nous essaierons de saisir davantage de mesures qui comptent aussi (par exemple, après que Twitter ait fait le décompte des tweet, nous avons dû les retirer du produit et nous travaillons sur un moyen de les récupérer).

Oui, vous pouvez acheter KWE séparément (ou l’obtenir dans le cadre de Websterdata Pro)

Keyword Explorer est le premier produit de Websterdata Pro à être disponible et vendu séparément. Il fait partie des efforts que nous avons déployés avec des outils comme Websterdata Local, Followerwonk et Websterdata Content pour offrir notre logiciel indépendamment plutôt que de vous forcer à faire une offre groupée si vous n’utilisez qu’un seul morceau.

Si vous êtes déjà abonné à Websterdata Pro, vous avez accès à l’explorateur de mots-clés dès maintenant ! Si vous n’êtes pas abonné et que vous souhaitez l’essayer, vous pouvez effectuer quelques recherches gratuites par jour (sans toutefois avoir à créer de liste). Et, si vous souhaitez utiliser Keyword Explorer seul, vous pouvez l’acheter pour 600 $/an ou 1 800 $/an selon votre utilisation.

La meilleure partie de l’Explorateur de mots-clés – nous allons construire ce que vous voulez

Il y a beaucoup de choses à aimer dans le nouvel explorateur de mots-clés, mais nous savons aussi qu’il n’est pas complet. C’est la première version, et il faudra certainement des mises à jour et des ajouts pour qu’il atteigne son plein potentiel. C’est pourquoi, à mon avis, la meilleure partie de l’Explorateur de mots-clés est que, pendant les 3 à 6 prochains mois, l’équipe qui a construit ce produit garde une grande partie de sa bande passante ouverte pour ne rien faire d’autre que de faire les ajouts de fonctionnalités et les mises à jour dont VOUS avez besoin.

C’était assez incroyable de voir le calendrier de l’équipe pour les deuxième et troisième trimestres de 2016 faire de la priorité absolue « Mises à jour et itérations de l’explorateur de mots-clés ». Et, afin de profiter de cette bande passante, nous aimerions avoir de vos nouvelles. Nous avons des dizaines (peut-être des centaines) d’idées en interne sur ce que nous voulons ajouter ensuite, mais votre avis nous sera très utile. Faites-le nous savoir par le biais des commentaires ci-dessous, en me tweetant, ou en envoyant un courriel à Rand sur Websterdata.com.

Une dernière note : je tiens à remercier chaleureusement l’équipe de Keyword Explorer, qui s’est portée volontaire pour prendre en charge bien plus que ce qu’elle avait négocié en acceptant de travailler avec moi 🙂 Nos ingénieurs intrépides, qui font des heures supplémentaires et ne se plaignent jamais – Evan, Kenny, David, Erin, Tony, Jason et Jim. L’un des meilleurs designers avec qui j’ai travaillé – Christine. Notre chef de produit, Kiki, qui est incroyablement au top de tout. Notre super-héros de l’ingénierie – Shawn. Nos deux SDET, Uma et Gary. Notre agent de liaison pour le marketing des produits – Brittani. Et Russ & Dr. Pete, qui nous ont aidés pour de nombreux aspects du produit, des mesures et du flux. Vous avez tous pris du temps sur vos autres projets et responsabilités pour faire de ce produit une réalité. Je vous remercie.

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