Data Science cho SEO: Nó là gì & cách áp dụng

Vai trò của Data Science trong SEO là gì?

Trong SEO, data science là quá trình sử dụng công cụ và chiến thuật để khai thác insight từ các bộ dữ liệu lớn, giúp tăng khả năng hiển thị website trên công cụ tìm kiếm và thúc đẩy organic traffic.

Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về Keyword Ranking cụ thể của bạn và đối thủ, hồ sơ backlink (tổng quan về các trang web liên kết đến site được phân tích), và traffic website. Cùng với các chỉ số hành vi người dùng như CTR, Engagement Rate, v.v.

Mục tiêu là gì?

Xác định các mẫu và mối tương quan có thể không rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên—nhưng lại có ảnh hưởng lớn đến chiến lược và kết quả SEO của bạn.

Lợi ích của việc áp dụng Data Science cho SEO

Data science giúp bạn giải quyết một số vấn đề lớn nhất liên quan đến SEO.

Dưới đây là một số lợi ích chính:

• Nâng cao khả năng ra quyết định: Sử dụng data science cho SEO giúp bạn xác định chính xác chiến thuật mang lại kết quả tốt nhất. Từ đó đưa ra quyết định dựa trên nhu cầu thực tế của người dùng và các best practice của công cụ tìm kiếm—và có khả năng tăng ROI.
• Cải thiện lợi thế cạnh tranh: Áp dụng data science cho SEO giúp bạn nhận diện xu hướng mới nổi và hiểu được sự thay đổi trong search intent. Bạn có thể điều chỉnh chiến lược kịp thời trước đối thủ.
• Làm cho việc nhắm mục tiêu chính xác hơn: Tận dụng data science cho SEO giúp bạn hiểu rõ hành vi và sự hiện diện trực tuyến tinh tế của đối tượng mục tiêu. Điều này hỗ trợ bạn tinh chỉnh chiến lược nhắm mục tiêu.
• Khám phá insight dự đoán: Nếu làm đúng, data science cho phép bạn dự báo các xu hướng SEO. Và chuẩn bị cho sự thay đổi về thuật toán, hành vi người dùng và điều kiện thị trường.

Quy trình Data Science áp dụng cho SEO như thế nào

Dưới đây là bốn bước chính khi sử dụng data science cho SEO, cùng các công cụ và ngôn ngữ lập trình bạn có thể dùng cho dự án.

Thu thập dữ liệu

Nền tảng của mọi dự án data science là thu thập dữ liệu chắc chắn. Trong SEO, điều này bao gồm việc lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Ví dụ, bạn có thể thu thập dữ liệu về traffic website, chuyển đổi và hành vi người dùng. Hoặc Keyword Ranking và backlink của đối thủ.

Bạn có thể dùng các công cụ như Google Analytics, Google Search Console, và Semrush để thu thập dữ liệu.

Giả sử bạn muốn lấy dữ liệu so sánh hồ sơ backlink của bạn với đối thủ.

Sử dụng Backlink Gap để làm điều này.

Nhập domain của bạn và tối đa bốn domain đối thủ. Rồi nhấn “Find prospects.”

Bạn sẽ thấy danh sách các Referring Domain, được sắp xếp theo domain liên kết đến tất cả đối thủ nhưng không liên kết đến bạn.

Bạn có thể lọc để tìm chi tiết cụ thể. Ví dụ chỉ những domain có Authority Score (một chỉ số cho biết độ uy tín tổng thể và ảnh hưởng đến SEO của domain).

Xuất dữ liệu giúp bạn dễ dàng làm sạch và phân tích sau này.

Đây chỉ là một ví dụ nhỏ về loại thông tin bạn có thể thu thập.

Và tùy vào lượng và tính chất dữ liệu bạn thu thập, bạn có thể cần các công cụ khác như BigQuery (kho dữ liệu đám mây) cho phép lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Chúng tôi khuyên bạn nên làm việc với lập trình viên để hỗ trợ bước này và các bước tiếp theo.

Làm sạch dữ liệu

Dữ liệu thô thường lộn xộn và không nhất quán. Vì vậy việc làm sạch trước khi phân tích rất quan trọng.

Điều này bao gồm loại bỏ hoặc sửa các lỗi, sự không nhất quán, dữ liệu trùng lặp, ngoại lệ hoặc giá trị thiếu có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

Lập trình viên có thể dùng các ngôn ngữ như Python hoặc SQL để làm sạch, hỗ trợ thao tác và tổng hợp bộ dữ liệu lớn.

Họ có thể dùng công cụ chuyên dụng cho việc này, hoặc các lựa chọn như Excel hay Google Sheets.

Phân tích dữ liệu

Khi đã có dữ liệu sạch, bước tiếp theo là đi sâu vào SEO analyticsđể khám phá xu hướng, mẫu hình và các điểm bất thường trong dữ liệu.

Phân tích dữ liệu SEO này có thể cho bạn biết keyword nào đang đem lại traffic, thay đổi trên site ảnh hưởng thứ hạng ra sao, hoặc nỗ lực off-page SEO đang chưa hiệu quả.

Bạn cần trao đổi cụ thể với lập trình viên về những gì muốn tìm, để tập trung vào thông tin phù hợp.

Họ cũng có thể giúp bạn sử dụng các công cụ như Google Looker Studio để trực quan hóa dữ liệu, giúp bộ dữ liệu phức tạp dễ hiểu hơn.

Nếu bạn muốn nhanh chóng đánh giá tổng quan traffic và hiệu suất SEO, hãy thử Organic Traffic Insightskết hợp dữ liệu từ Google Analytics, Google Search Console và Semrush trong một bảng điều khiển duy nhất.

Mô hình hóa & Dự báo

Bước cuối cùng là áp dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo trên dữ liệu lịch sử để dự đoán hiệu suất SEO tương lai. Đây là việc bạn nên làm cùng lập trình viên.

Làm điều này giúp bạn dự đoán xu hướng, đánh giá tác động tiềm năng của các chiến thuật SEO khác nhau và đưa ra quyết định sáng suốt về nơi tập trung nỗ lực để đạt hiệu quả tối đa.

Việc này có thể bao gồm từ các mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản đến các thuật toán machine learning phức tạp hơn — thường được xây dựng và hoàn thiện bằng Python.

Cách bắt đầu sử dụng Data Science cho SEO

Dưới đây là 5 bước để bắt đầu với data science tập trung vào SEO:

Mẹo

Đăng ký một tài khoản Semrush miễn phí (không cần thẻ tín dụng) để theo dõi hướng dẫn.

1. Đặt mục tiêu SEO rõ ràng

Bước đầu tiên là xác định mục tiêu rõ ràng và cụ thể. Để định nghĩa bạn muốn đạt được gì với SEO và thành công sẽ như thế nào.

Điều này giúp bạn xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) giúp bạn theo dõi tiến trình so với mục tiêu.

Mục tiêu của bạn nên SMARTgồm cụ thể, đo lường được, khả thi, liên quan và có thời hạn.

Ví dụ, một trong các mục tiêu của bạn có thể là tăng doanh thu organic lên 20% trong 12 tháng tới.

Sau đó, các KPIs bạn cần theo dõi cho mục tiêu này có thể là organic traffic, keyword rankings và Organic Conversion.

Đọc thêm: Cách đồng bộ mục tiêu kinh doanh và SEO để thành công lâu dài

2. Thu thập & Phân tích dữ liệu

Sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp với dự án cụ thể của bạn để bắt đầu thu thập, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu cần thiết.

Bạn có thể dùng các công cụ như:

• Google Analytics: Giúp bạn theo dõi traffic và các chỉ số tương tác người dùng trên website

• Google Search Console: Giám sát lượt click, thứ hạng và các chỉ số hiệu suất SEO khác của site

• Semrush: Hỗ trợ nghiên cứu keyword, backlink, đối thủ cạnh tranh và nhiều hơn nữa

• Các công cụ khác: Tùy theo nhu cầu, bạn cũng có thể sử dụng các công cụ khác như Google Trends, PageSpeed Insights, Google Looker Studio, Jupyter Notebook, Tableau, v.v.

Sau đó, phân tích dữ liệu để khám phá các điểm tinh tế liên quan đến hành vi người dùng, thứ hạng trên search engine và nhiều hơn nữa.

Tìm kiếm các mẫu, bất thường và xu hướng có thể giúp định hướng chiến lược của bạn.

Nếu bạn làm việc với lập trình viên, bạn có thể nhờ họ tạo các trực quan hóa để hỗ trợ phân tích và đồng thời giúp chia sẻ insight dễ dàng hơn với người khác.

Và đừng quên thu thập và phân tích dữ liệu đối thủ cạnh tranh.

Kết hợp một SEO competitive analysis vào quy trình của bạn giúp thu thập dữ liệu về keyword rankings, nội dung và chiến lược backlink của đối thủ.

Và bạn có thể dùng những insight đó để cải thiện SEO của chính mình.

3. Xác định cơ hội SEO

Bước tiếp theo là xác định các cơ hội SEO dựa trên phân tích của bạn.

Đây là những lĩnh vực bạn có thể cải thiện hiệu suất trang web và giành lợi thế cạnh tranh.

Ví dụ, nếu bạn thực hiện một phân tích keyword gap bằng công cụ Keyword Gap bạn có thể tìm ra những keyword mà đối thủ xếp hạng nhưng bạn thì không.

Phân tích kỹ lưỡng kết hợp với một số dự đoán về tương lai có thể giúp bạn xác định những keyword nào mang lại cơ hội lớn nhất để tạo nội dung có khả năng thu hút lượng traffic đáng kể.

Hãy cố gắng khám phá cơ hội từ tất cả dữ liệu bạn phân tích. Và nắm bắt chúng.

4. Xác định & Triển khai Chiến lược của bạn

Bước tiếp theo trong việc áp dụng khoa học dữ liệu cho SEO là xây dựng chiến lược dựa trên những cơ hội bạn tìm thấy.

Điều này bao gồm ưu tiên các hành động dựa trên tính khả thi và tác động tiềm năng đến mục tiêu của bạn. Và thực hiện chúng một cách có hệ thống.

Điều này sẽ khác nhau với mỗi người, nhưng chiến lược SEO của bạn nên bao gồm: Chiến lược SEO nên bao gồm:

• Phạm vi và thời gian thực hiện
• Nguồn lực và ngân sách cần thiết
• Các nhiệm vụ và trách nhiệm khác nhau
• Các công cụ và nền tảng bạn sẽ cần
• Kết quả và lợi ích mong đợi

Nếu bạn cần giúp biết bắt đầu từ đâu, đây là một mẫu chiến lược SEO miễn phí bạn có thể sử dụng.

Và luôn để ý đến các kỹ thuật SEO và mẹo có thể phù hợp với chiến lược của bạn.

5. Đo lường kết quả

Khi bạn triển khai chiến lược, hãy đo lường kết quả SEO của bạn và so sánh với mục tiêu. Kết quả SEO và so sánh chúng với mục tiêu của bạn.

Bạn có thể dùng các công cụ và phương pháp đã sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu ban đầu.

Lý tưởng nhất là bạn nên kết nối chúng để đo lường kết quả tại một nơi tập trung. Một lập trình viên có thể giúp bạn làm điều này.

Nhưng bạn cũng có thể kết nối Google Analytics và Google Search Console với Semrush qua Organic Traffic Insightsđể xem phần lớn dữ liệu website của bạn ở một nơi.

Như thế này:

Đo lường kết quả với báo cáo SEO để xem tiến trình của bạn, từ đó điều chỉnh chiến thuật khi có dữ liệu mới.

Cải thiện hiệu suất với những hiểu biết dựa trên dữ liệu

Việc sử dụng khoa học dữ liệu cho SEO là một quá trình tuần hoàn. Bạn không bao giờ hoàn thành hẳn.

Bạn phải liên tục đánh giá công việc vì luôn có cơ hội để cải thiện.

Hãy dùng những hiểu biết bạn thu thập được để xác định điều gì hiệu quả và điều gì không. Sau đó, thử nghiệm các giả thuyết mới và triển khai chiến thuật mới để đạt mục tiêu SEO.

Đăng ký dùng Semrush có thể giúp bạn bắt đầu nhanh hơn. Hãy thử ngay.