Analýza klíčových slov

Synonyma pro analýzu klíčových slov

Kromě pojmu analýza klíčových slov se můžete setkat i s familiérnějším slovem klíčovka nebo se zkratkou AKW. Anglicky se analýze klíčových slov říká keyword research, méně často také keyword analysis. Laici také v češtině používají frázi návrh klíčových slov.

Vyhledávací dotaz vs. klíčové slovo

Abych byl úplně přesný – frázím, které lidé zadávají do internetového vyhledávače, se mezi námi SEO konzultanty správně říká vyhledávací dotazy. Obvykle zahrnují spoustu různých variant, zejména v češtině bohaté na výrazy. Najdeme zde:

• různá synonyma
• všechny možné chyby a překlepy
• podivný slovosled vniklý postupným zpřesňováním dotazu ve vyhledávači
• jednotná i množná čísla
• různá skloňovaní
• všelijaké zkratky
• další identifikátory (EAN kódy, velikosti produktů apod.)

Klíčová slova, která pro analýzu klíčových slov potřebujeme, pak dostaneme tak, že si množinu vyhledávacích dotazů z určitého oboru projdeme, důkladně je pročistíme a identifikujeme v nich opakující se vzory.

Jaká klíčová slova nás zajímají

Úkolem analýzy klíčových slov je vybrat ze všech klíčových slov fráze, které jsou:

• Relevantní pro váš byznys – tzn. týkají se daného oboru a tématu. Poznáte je tak, že mají potenciál přivést návštěvníky, kteří webu či digitálnímu projektu plnit jeho cíle.
• Dostatečně hledané – použití takových klíčových slov v textech zajistí velkou návštěvnost z organického vyhledávání. Nebo také významné počty prokliků z inzerátů v PPC reklamách.
• A ideálně také co nejméně konkurenční, tj. na tato klíčová slova lze snáze web optimalizovat (volnější niky hledáme zejména u hodně konkurenčních oborů, kde může být těžké se vůbec prosadit).

Jak na long tail

V této souvislosti je důležité znát pojem Long tail. Označujeme tak klíčová slova, která jsou hodně konkrétní, často víceslovná, méně konkurenční a hlavně málo hledaná. Ale také proti hodně hledaným a obecným frázím lépe konvertují, tj. mají větší potenciál přinést zajímavý obchod.

Takových longtailových frází je ohromná spousta – součet všech hledání long tailu významně převyšuje součet hledání obecnějších frází. Zároveň však platí, že přibližně 20 % hledání představují unikátní klíčová slova, která lidé položili vyhledávači úplně poprvé.

Kdybychom chtěli všechna tato klíčová slova zahrnout do analýzy klíčových slov, klíčovka by tím šíleně narostla, prodražila se a přitom by to pro provozovatele webu nemělo příliš velký přínos. Je tedy potřeba se s tvůrcem analýzy klíčových slov dobře domluvit, kde má udělat řez a od které hledanosti klíčových slov už je může vynechat. Záleží to především na tom, k čemu všemu analýzu klíčových slov chceme využít.

Přínosy analýzy klíčových slov

Jak už jsem zmínil, analýzu klíčových slov si většina lidí spojuje hlavně s optimalizací pro vyhledávače. Ale ona má mnohem širší uplatnění. Znalost klíčových slov nám může pomoci dělat lepší marketing na mnoha úrovních:

1. Zvýšení návštěvnosti z organického vyhledávání

   Analýza klíčových slov bývá prvním krokem optimalizace pro vyhledávače (SEO). Teprve když víme, jaká slova chceme na webu pokrýt, můžeme správně navrhnout strukturu webu. Nebo rozhodnout, které klíčové fráze pokryjeme na úrovni produktů, jejich kategorií, článků na blogu, slovníčkem pojmů a které třeba pomocí štítků.

2. Zvýšení návštěvnosti z PPC reklamy

   Analýzu klíčových slov po vás budou chtít také správci PPC reklamy. Pomůže jim identifikovat klíčová slova, na která by se měla reklama zobrazovat, díky nim pak reklamu lépe zacílí a jednotlivé kampaně pak optimalizují. Reklama tak zasáhne širší publikum a bude efektivnější.

3. Zvýšení návštěvnosti ze zpětných odkazů

   Znalost klíčových slov hraje roli také při linbuildingu, budování zpětných odkazů. Bez analýzy klíčových slov vám těžko někdo vytvoří funkční strategii linkbuildingu. A pokud to i tak zkusíte, bude to pravděpodobně pouze plýtvání potenciálem takových odkazů.

4. Lepší pochopení cílové skupiny

   Analýza klíčových slov je vlastně určitý druh uživatelského výzkumu. Umožňuje nám pochopit, jak lidé o našem oboru přemýšlejí, v jakých souvislostech, jak věci pojmenovávají apod. A porozumění cílové skupině a zákazníkům, to je dnes základ všech marketingových aktivit. Jde o nutnou podmínku na cestě k lepšímu uživatelskému prožitku (UX) či zákaznické zkušenosti (CX).

5. Lepší porozumění nabídce

   Známe-li klíčová slova, která lidé sami používají, můžeme tomu přizpůsobit prodejní texty. Web potom „mluví jazykem návštěvníků“, lidé mu lépe rozumí a web jim připadá důvěryhodnější. Snáze je tak přesvědčí ke koupi, k doporučení produktů dalším potenciálním zákazníkům, k přihlášení se do newsletteru a dalším akcím, které nám pomáhají k uzavření obchodu. Proto po vás budou chtít analýzu klíčových slov také vaši copywriteři.

6. Účinnější obsahová strategie

   Netýká se to jen prodejních textů, ale všech textů na webu. Bez analýzy klíčových slov jen těžko můžete dělat obsahový marketing. Obsah vytvořený s využitím klíčových slov bude pro uživatele mnohem relevantnější a užitečnější. Analýza klíčových slov také pomáhá identifikovat zájmy uživatelů. A nové trendy v oboru. Je zásadní i při prioritizaci obsahu během tvorby obsahové strategie a publikačního plánu.

7. Lepší informační architektura webu

   Píšu to jako poslední bod, ale je stejně důležitý, jako ty předchozí. Z analýzy klíčových slov vždy vycházíme při navrhování struktury webu, pomáhá nám s pochopením hierarchie obsahu i s fází labelingu (správného pojmenování uzlů struktury). Klíčovka se pak hodí i v mnoha dalších krocích návrhu webu, například bez ní těžko navrhneme funkční filtry na e-shopu nebo správné interní prolinkování.

Co obsahuje analýza klíčových slov

Abyste si uměli představit úplně konkrétně, co získáte: analýza klíčových slov obvykle zahrnuje dva důležité dokumenty:

1. tabulka klíčových slov
2. návod k použití analýzy

Tabulka klíčových slov

Tabulka bývá nejčastěji ve formátu Google Sheets, Excelu či OpenOffice. V nejjednodušší podobě obsahuje pouze finální seznam klíčových slov s příslušnými daty, častěji však i další záložky s ostatními datasety vzniklými během procesu tvorby analýzy. Například seznam všech sebraných klíčových slov ještě před jejich pročištěním, clusterizací apod.

V praktickém použití pak hodně pomáhá, když tvůrce analýzy klíčových slov rovnou vytvoří filtry (lze tak rychle vyfiltrovat klíčová slova obsahující nějaký kořen, nebo třeba spadající do určité kategorie). Já také vždy ukotvuji příčky, aby popisky sloupců byly stále viditelné i při rolování rozsáhlým dokumentem.

Základní sloupce klíčovky

Finální tabulka klíčovky obvykle obsahuje tyto sloupce:

• Klíčové slovo – dané slovo či fráze, na které bychom se měli při optimalizaci a tvorbě obsahu zaměřit.
• Měsíční hledanost – hledanost klíčových slov někdy bývá ještě rozlišena pro Google a Seznam.
• Konkurenčnost – obvykle buď číslo, kolik výsledků na daný dotaz Google či Seznam aktálně vrací, nebo koeficient, jak je náročné se dostat na první pozice.

To je takový základ, který obvykle dostanete, když si objednáte zpracování analýzy klíčových slov od většiny lidí, kteří ji v ČR nabízejí. To proto, že vytvořit takovou tabulku je poměrně rychlé, stačí ji vykopírovat z některého nástroje. A přitom se neznalým lidem dá dobře prodat.

Takový výstup je však pro většinu situací nedostatečný – je jen málo užitečný a vypovídající. Vždy se proto před objednáním analýzy ptejte, co dostanete. A nejlépe, když sami specifikujete, co opravdu v analýze klíčových slov potřebujete.

Další užitečné sloupce klíčovky

Existuje celá spousta dalších dat, která se marketérům mohou hodit. Záleží na tom, jak chcete analýzu klíčových slov využít, do jakých dalších procesů ji zapojíte:

• Kategorie – rozdělení klíčových slov do kategorií je velmi pracná část tvorby klíčovky, protože to stále nejde dobře automatizovat. Ale zároveň je to velmi užitečné, protože nám to usnadňuje například výběr slov vhodných k pokrytí v určitém článku.
• Podkategorie – u rozsáhlých webů či e-shopů často dává smysl rozdělit klíčová slova do více úrovní.
• Search intent – záměr hledání, neboli čeho se vyhledáváním uživatel snažil dosáhnout. Chce získat informaci? Nebo nakoupit? Chce se dostat na nějaký konkrétní web? Vyhledávače umí search intent dobře určit a podle něj pak upravují výsledky vyhledávání. Proto s tím musíme pracovat i my při tvorbě obsahu.
• Framework STDC – sloupec identifikuje, v jaké fázi nákupního cyklu se hledající uživatel nachází. Jestli ve fázi See (teprve se rozhlíží), Think (přemýšlí o nákupu), Do (už chce koupit) nebo třeba Care (už koupil a hledá podporu). Každá z těchto fází samozřejmě vyžaduje jiný obsah.
• Formát obsahu – doporučení, jak dané klíčové slovo na webu pokryjeme. Jestli přijde na úvodní stránku, na stránku produktu, kategorie, do článku, nebo třeba do častých dotazů.
• Priorita – obvykle není možné už při spuštění webu pokrýt všechna relevantní slova daného oboru. Vysoká priorita nám pomáhá určit klíčová slova s největším obchodním potenciálem, ono „nízko visící ovoce“.
• CPC – cena za proklik, tedy kolik průměrně zaplatíme v Google Ads či ve Skliku na Seznamu za jednu návštěvu z daného klíčového slova, pokud na něj nastavíme PPC reklamu.
• CTR – průměrná míra prokliku ve výsledcích vyhledávání pro dané klíčové slovo.
• Sezónnost – některá klíčová slova mívají v rámci roku výrazné výkyvy, takže i když u nich průměrná měsíční hledanost vychází malá, mohou pro nás být zajímavá. Typicky to bývají fráze spojené s dovolenou, Vánocemi apod.
• Aktuální pozice – pozice našeho webu při hledání daného klíčového slova. Vyfiltrování slov se špatnými pozicemi nám například umožňuje rychle najít „mezery v obsahu“, tedy klíčová slova, kde nám konkurence uniká. Viz také content gap analýza.
• Cílová stránka – jaká cílová stránka našeho webu se nyní ve výsledcích vyhledávání nejlépe umisťuje. Moji klienti často bývají výsledky v tomto sloupci překvapení, protože jsou to mnohdy jiné stránky, než které na dané slovo primárně optimalizují. Obvykle je to znakem kanibalizace klíčových slov, špatné informační architektury či chybného interního prolinkování.
• Pozice konkurence – někdy může být užitečné srovnání, jak si ve vyhledávání proti našemu webu stojí web hlavního konkurenta. Víme pak, u kterých klíčových slov na optimalizaci přitlačit.
• URL konkurence – adresa cílové stránky konkurenta, která se nejlépe umisťuje na dané klíčové slovo. Lze se tak hned jediným proklikem inspirovat, jakým konkrétním obsahem konkurent dosáhl takto dobré pozice.
• SERP feature – jaké další speciální snippety Google ve výsledcích zobrazuje. Například Vybrané úryvky nebo Knowledge Graph. Tato informace může vysvětlit nižší návštěvnost, míru prokliku apod. na dané klíčové slovo.

Klasifikační analýza klíčových slov

U větších e-shopů už si obvykle nevystačíme s pouhým rozdělením klíčových slov do kategorií, ale potřebujeme dobře pochopit dimenze, podle kterých uživatelé dané produkty hledají. Někdy se tomu říká také fasety, nebo prostě klasifikační schémata. Pěkně to popisuje Marek Prokop v dnes už trochu prehistorickém článku z roku 2012.

Například část lidí hledá název produktu s identifikací očekávání určité ceny (zdarma, levně…), jiná část s lokalitou (Praha, Brno…), další se značkou (Penny, Tesco…), jiní možná s velikostí (L, XL…), barvou (červená, zelená…) nebo způsobem použití (do garáže, na terasu…).

Dimenze nám tak do celkového datasetu přidávají další důležité sloupce.

Ze znalosti dimenzí vycházíme například při návrhu filtrů na stránkách kategorií produktů. Často dává smysl ve filtru řadit volby podle toho, co lidé nejčastěji hledají. A pokud e-shop používá indexovatelné filtry, tzv. parametrické kategorie, potřebujeme dokonce vědět, jaké kombinace dimenzí lidé nejčastěji hledají.

Návod k použití analýzy

Podoba druhého výstupního dokumentu analýzy klíčových slov, obvykle ve formátu PDF či jako Google dokument, záleží na konkrétním dodavateli a odráží jeho aktuální know-how. Obvykle popisuje, jak s analýzu klíčových slov pracovat, jakou metodikou byla analýza vytvořena, co jednotlivé sloupce znamenají apod.

Někdy také obsahuje vizualizace a grafy, které mohou pomoci k lepšímu pochopení výstupů analýzy. Například počty hledání jednotlivých kategorií, počty hledání jednotlivých dimenzí u klasifikační analýzy klíčových slov, schémata struktury webu apod.

Samotná tabulka bývá podle mých zkušeností poněkud paralizující – obrovské množství řádků a sloupců, spousta čísel, ve kterých je pro laika těžké se zorientovat. Proto je u návodu k analýze klíčových slov kritická hlavně ona praktická rovina. Po jeho přečtení by vám mělo být jasné, jaké výstupy jste tím získali, co s nimi přesně máte udělat, a kde se to na webu všude projeví. Tedy jak analýzu nejlépe využít k dalšímu rozvoji projektu.

Kdy zadat vytvoření analýzy klíčových slov

Snad už je to z výše uvedených bodů jasné, ale pro jistotu to napíšu ještě explicitně. Analýza klíčových slov by měla být součástí koncepčních prací. To znamená, že byste si ji měli opatřit hned na začátku procesu tvorby webu, někdy po definici cílů projektu, cílových skupin a případně po dokončení uživatelského výzkumu (nebo paralelně s ním).

V podstatě chcete mít hotovou analýzu klíčových slov ještě před výběrem finálního dodavatele webu – protože právě z klíčovky získáte informace, které pak poslouží při tvorbě zadání do výběrového řízení. Právě proto dává smysl oddělit fázi realizace projektu od fáze plánovací, jak to nabízím ve své službě Průvodce online projketem.

Setkávám se opakovaně s tím, že si firma nechá vytvořit web a teprve pak, když začne řešit jeho propagaci, poptává tvorbu analýzy klíčových slov. Ale to už je pozdě – znamená to, že web je nejspíš navržený špatně. Aby fungoval ve vyhledávačích i pro uživatele, bude ho potřeba předělat a to přinese zbytečné další náklady.

Postup tvorby analýzy klíčových slov

Následující postup chápejte jen jako zjednodušenou ukázku, jak taková tvorba analýzy klíčových slov může probíhat. Každý dodavatel má samozřejmě své vlastní postupy. A spoustu věcí lze také zautomatizovat:

1. Definice cílů

   Z výše popsaného už je vám nejspíš jasné, že neexistuje jediná univerzální analýza klíčových slov. Že její podoba, hloubka a volba sloupců vždycky záleží na tom, čeho chcete jejím vytvořením dosáhnout. Potřebujete zvýšit návštěvnost z vyhledávačů? Zlepšit konverzní poměr webu? Nebo si připravit dlouhodobý plán pro tvorbu obsahu? Nebo chystáte nový web a budou potřeba všechny dostupné informace?

2. Základní vzorek klíčových slov

   V prvním kroku potřebujeme co nejširší vzorek klíčových slov, které se v daném oboru používají. Já k tomu používám placené nástroje Ahrefs a Marketing Miner. Pokud však máte malý rozpočet, můžete si v týmu udělat brainstorming a dát co nejvíce takových klíčových slov dohromady. Nebo si projít weby konkurentů a klíčová slova si z nich vypsat.

   Pomoci může také měřící systém Google Analytics, kde už je sice většina klíčových slov označena jako (not provided), historická data a klíčová slova z některých alternativních vyhledávačů vás však stále mohou navést správným směrem. Klíčová slova, která vám nyní přivádějí návštěvnost na váš web, najdete také v nástroji Google Search Console.

   Dalším užitečným zdrojem v Google Analytics bývá report klíčových slov, která na vašem webu lidé hledali pomocí fulltextového vyhledávání. A nakonec, pokud si platíte reklamu ve vyhledávačích, domluvte se s jejím správcem. V Google Ads by měl vidět všechna klíčová slova, na která se reklama zobrazuje. A bude pro něj snadné udělat vám rychlý export.

3. Doplnění dalších klíčových slov

   Nyní potřebujeme dohledat další používaná spojení a související klíčová slova. U každé klíčové fráze v seznamu tedy přemýšlím, jak by to šlo říct jinak a jaké další souvislosti či slovní spojení mohou lidé hledat.

   Pomoci vám mohou také našeptávače ve vyhledávání na Google, na Seznamu či na YouTube. Stačí sem zadat základní obecné klíčové slovo a hned vidíte, s jakými přídavnými jmény či v jakých dalších spojeních lidé danou věc hledají.

   Dalšími užitečnými zdroji souvisejících klíčových slov mohou být Google Trends a nebo nástroj Návrh klíčových slov ve Skliku, který je po registraci přístupný zdarma. Z placených nástrojů pak opět používám Ahrefs a Marketing Miner.

4. Pročištění klíčových slov

   Následně všechna posbíraná klíčová slova uložíme do jediného sloupce v Excelu. Odstraníme duplicity a odmažeme všechny možné překlepy a chyby. Dále do jediného řádku spojíme fráze, které se liší jen slovosledem, diakritikou apod.

   Lze to udělat ručně, řádek po řádku. Zejména u menších analýz a když si pomůžete využitím filtrů. U větších datasetů se pro to výtečně hodí bezplatný nástroj OpenRefine. Stejně, jako když je potřeba plnohodnotná clusterizace.

5. Relevance, priorita a uživatelský záměr

   V tomto kroku odmazávám všechna nerelevantní klíčová slova. U každého řádku tabulky tak zvažuji, zda má daná fráze opravdu potenciál pomoci klientovi s jeho byznysem. A pokud ano, jak je ten potenciál velký, tj. s jakou prioritou budeme dané klíčové slovo na webu pokrýt.

   Zároveň se snažím identifikovat uživatelský záměr (search intent), tj. podle fráze odhadnout, čeho tím chtěl uživatel dosáhnout. Chce to trochu praxe, ale uvidíte, že to není nic těžkého.

   Když si nejsem jistý, vyhledám si klíčové slovo v anonymním okně prohlížeče na Google (abych co nejvíce odstínil personalizované výsledky). A dívám se, jak výsledky vypadají a jaké SERP feature zde Google zobrazuje (dělá to také podle uživatelského záměru). Případně si tato data rovnou předem natahám z příslušných nástrojů do excelu.

6. Získání dalších dat

   K jednotlivým klíčovým slovům si poté dotáhneme další data o jejich hledanosti, konkurenčnosti, ceně za proklik, míře prokliku atd. Tady už se bohužel bez placených nástrojů neobejdeme. Já k tomu opět používám Ahrefs či Marketing Miner, podobná data má také Collabim.

   Dříve byly počty hledání dostupné v nástroji Google Keyword Planner, který je součástí reklamního systému Google Ads, ale od roku 2016 už tato data nejsou pro tvorbu analýzy klíčových slov použitelná.

   Pokud potřebujete spojit data vyexportovaná z více nástrojů nebo z více exportů (například sloučit do jediné tabulky pozice různých webů na dané klíčové slovo), opět doporučuji využít již zmiňovaný OpenRefine.

7. Roztřídění do kategorií

   V tomto kroku se snažím v datech objevit vzorce, které se zde opakují. Jakmile vidím klíčové slovo, jež si založí vlastní kategorii, dám si ho (nebo jen jeho kořen) do filtru a kategorii tak mohu rychle doplnit ke všem odpovídajícím slovům. K rychlejší identifikaci vzorců můžete použít také postup využívající Wordcloud generátoru, který popisuje Filip Podstavec ve svém článku.

   Podobně postupuji i v případě hledání faset (klasifikačních schémat), je-li potřeba klasifikační analýza klíčových slov. I tohle jde však urychlit pomocí OpenRefine.

8. Tvorba návodu

   V posledním kroku už hodně záleží na těch dříve definovaných cílech. Základem je obecná šablona analýzy klíčových slov, kterou mám připravenou pro všechny klienty. A kde popisuji, co dostávají, jak s klíčovkou ideálně pracovat a také co který sloupec znamená.

   Pak už důkladně studuji výslednou tabulku a snažím se sepsat konkrétní doporučení, která mohou digitální projekt nejvíce posunout. Dívám se třeba, na jaká klíčová slova se web klienta nezobrazuje ve vyhledávačích. Kde mu konkurence utíká? Kde se zobrazují špatné cílové stránky? Odpovídá struktura webu klienta datům? Sedí klasifikace jednotlivých kategorií s filtry na jeho e-shopu? Jaký obsah bychom měli nejdříve přidat? Takových otázek mám celý seznam. A v odpovědích mi pomáhají i ony dříve definované priority.

Nejčastější dotazy k pojmu Analýza klíčových slov

Analýza klíčových slov a umělá inteligence

Jak postupuje rozvoj umělé inteligence a jazykových modelů, vznikají nové a nové pokusy, jak ji do procesů tvorby klíčovky zapojit a vše co nejvíce automatizovat. Ať už sběr a vyhledávání klíčových slov, tak i samotné čistění dat či třídění klíčových slov do kategorií či klasifikaci.

Zdá se mi pravděpodobné, že tady někde leží budoucnost tvorby analýzy klíčových slov, přesto jsem však zatím neviděl žádný opravdu použitelný výstup pro češtinu. Je to nejspíš tím, že vyhledávací dotazy v češtině jsou dost vzdálené od běžného jazyka, a také obsahují relativně málo informací. Navíc aktuálně používané jazykové modely mají poměrně malou slovní zásobu v češtině.