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Search Console 풍선형 차트로 웹사이트 실적 최적화하기
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2022년 4월 6일 수요일
Google 검색 실적 데이터를 분석하는 작업은 쉽지 않지만, 시각화하고 이해하기 어려운 롱테일 검색어가 많으면 훨씬 더 까다롭습니다. 이 게시물에서는 사이트의 Google 검색 실적을 최적화할 수 있는 도움말을 제공합니다.
Search Console을 데이터 스튜디오에 연결하고 데이터 스튜디오로 Google 검색 트래픽을 모니터링하는 방법에 관한 최근 게시물을 읽지 않았다면 확인해 보는 것이 좋습니다. 데이터 스튜디오에서 Search Console로 할 수 있는 작업을 자세히 알아볼 수 있습니다.
오늘은 사이트에서 어떤 검색어가 실적이 좋은지, 어떤 검색어를 개선할 수 있는지 파악하는 데 도움이 되는 풍선형 차트를 살펴보겠습니다. 먼저 차트의 기본 요소를 설명하고 구체적인 설정과 그 설정이 데이터에 미치는 영향을 설명합니다. 그런 다음 데이터 분석 시 중점을 두어야 할 사항을 논의합니다.
다행히 차트를 처음부터 만들 필요는 없습니다. 이 템플릿을 사용해 데이터에 연결하고 원하는 설정으로 바꿀 수 있습니다.
바로 시작하겠습니다.
차트 이해하기
풍선형 차트는 측정항목과 측정기준이 여러 개일 때 유용한 시각화 도구입니다. 데이터의 관계와 패턴을 더 효과적으로 확인할 수 있기 때문입니다. 여기 표시된 예에서는 여러 측정기준(검색어, 기기)의 트래픽 속성(클릭률(CTR), 평균 게재순위)과 볼륨(총 클릭수)을 동시에 확인할 수 있습니다.
차트 요소 몇 가지를 살펴보면서 무엇이 표시되고 무엇이 표시되지 않는지 명확하게 알아보겠습니다.
데이터 소스
이 차트에서는 Search Console 데이터 소스를 통해 제공되는 사이트 노출수 표를 사용합니다. 여기에는 사이트와 검색어로 집계된 Google 검색 실적 데이터가 포함되어 있습니다.
필터 및 데이터 관리
데이터를 더 쉽게 효과적으로 제어할 수 있도록 차트에 맞춤설정 옵션 5개를 포함했습니다.
- 데이터 관리: 분석하고자 하는 Search Console 속성을 선택합니다.
- 기간: 보고서에 표시할 기간을 선택합니다. 기본적으로 지난 28일 동안의 데이터가 표시됩니다.
- 검색어: 집중할 검색어를 포함하거나 제외합니다. Search Console에서 사용하는 방법과 유사하게 정규 표현식을 사용할 수 있습니다.
- 국가: 국가를 포함하거나 제외합니다.
- 기기: 기기 카테고리를 포함하거나 제외합니다.
축
차트의 축은 평균 게재순위(y축)와 사이트 CTR(x축)이지만 차트를 더 유용하게 만들기 위해 크게 세 가지를 변경했습니다.
- 역 y축 방향: y축은 평균 게재순위를 표시하므로 이를 반전하면 1이 맨 위에 옵니다.
대부분의 비즈니스 차트에서는 최고 게재순위가 오른쪽 상단에 있으므로 평균 게재순위를 표시할 때 y축을 반전시키는 것이 더 직관적입니다.
- 로그 스케일: 로그 스케일은 '매우 광범위한 값에 관한 수치 데이터를 간략하게 표시하는 방법으로, 스케일을 따라 거리 단위를 이동하면 숫자에 10이 곱해집니다.' 두 축에 모두 로그 스케일을 사용하면 차트의 맨 끝에 있는 검색어를 더 잘 파악할 수 있습니다(매우 낮은 CTR, 평균 게재순위 또는 둘 다).
- 참조선: 참조선은 특정 임계값을 초과하거나 임계값 미만인 값을 강조표시하는 데 매우 유용합니다. 평균이나 중앙값, 특정 백분위수를 살펴보면 패턴의 편차에 주목할 수 있습니다.
풍선
차트에서 각 풍선은 단일 검색어를 나타냅니다. 차트를 더 유용하게 만들기 위해 두 가지 스타일 속성을 사용했습니다.
- 크기: 클릭수를 풍선 크기로 나타내면 많은 트래픽을 유도하는 검색어를 한눈에 확인할 수 있습니다. 풍선이 클수록 검색어에서 더 많은 트래픽이 생성됩니다.
- 색상: 풍선 색상을 사용하여 기기 카테고리를 구분하면 Google 검색의 모바일과 데스크톱 실적 간 차이를 파악하는 데 도움이 됩니다. 색상을 사용해 모든 측정기준을 구분할 수 있지만, 측정기준 개수가 늘어날수록 패턴을 인식하기가 어려워집니다.
데이터 분석
이 시각화의 목표는 검색어 최적화 기회를 확인하는 것입니다. 차트는 검색어 실적을 보여줍니다. 여기서 y축은 평균 게재순위를, x축은 CTR을, 풍선 크기는 총 클릭수를, 풍선 색상은 기기 카테고리를 나타냅니다.
빨간색 참조선은 각 축의 평균을 보여줍니다. 이는 차트를 사분면으로 분할하여 4가지 유형의 검색어 실적을 보여줍니다. 사분면은 이 게시물에 공유된 사분면과 다르게 보일 수 있습니다. 사이트 검색어 분포 방식에 따라 달라집니다.
일반적으로 차트에는 검색어 실적을 최적화할 때 시간을 투자할 위치를 결정할 수 있도록 분석할 수 있는 네 가지 그룹이 표시됩니다.
- 최상위 게재순위, 높은 CTR: 이 경우에는 할 일이 별로 없습니다. 이미 잘하고 있습니다.
- 낮은 게재순위, 높은 CTR: 사용자와 관련이 있어 보이는 검색어입니다. 웹사이트의 평균 검색어보다 순위는 낮지만 CTR이 높습니다. 게재순위를 높이면 기여도가 커질 수 있습니다. 이러한 검색어를 최적화해 보세요.
- 낮은 게재순위, 낮은 CTR: CTR이 낮은 검색어(이 글머리기호 및 다음 글머리기호)를 살펴볼 때 풍선 크기를 확인하여 CTR은 낮지만 상당한 트래픽을 유도하는 검색어를 파악하는 것이 특히 흥미롭습니다. 이 사분면의 검색어는 살펴볼 필요가 없어 보일 수 있지만 다음과 같은 두 가지 주요 그룹으로 나눌 수 있습니다.
- 관련 검색어: 문제의 검색어가 중요하다면 Google 검색에 이미 표시되어 있는 것이 좋습니다.
Google 검색결과에 전혀 표시되지 않는 검색어보다 이러한 검색어를 우선합니다. 더 쉽게 최적화할 수 있습니다.
- 관련 없는 검색어: 검색어가 사이트와 관련이 없는 경우 관련 트래픽을 유도할 검색어에 집중하도록 콘텐츠를 세부적으로 조정합니다.
- 최상위 게재순위, 낮은 CTR: 여러 이유로 인해 이러한 검색어는 CTR이 낮을 수 있습니다. 가장 큰 풍선을 확인하여 다음 징후가 있는지 확인해야 합니다.
- 경쟁업체에 구조화된 데이터 마크업이 있을 수 있으며 리치 결과로 표시되어 내 검색결과가 아닌 경쟁업체의 검색결과를 클릭하도록 사용자를 유도할 수 있습니다. 사이트에 검색결과 기능을 사용 설정하는 것이 좋습니다.
- 사용자가 사이트와 관련하여 관심을 보이지 않는 검색어의 순위를 최적화했거나 '실수로' 순위를 매겼을 수 있습니다.
- 사용자가 회사의 영업시간이나 주소, 전화번호 등 필요한 정보를 이미 찾았을 수 있습니다.
시간과 노력을 들일 가치가 있는 검색어를 찾으면 SEO 기본 가이드를 참고하여 검색어에 맞게 최적화하세요. 이때 다음 도움말을 참고하세요.
title
요소, 설명 meta
태그, alt
속성이 구체적이고 정확한지 확인합니다.
- 제목 요소를 사용하여 중요한 텍스트를 강조하고 콘텐츠의 계층 구조를 만들어 사용자와 검색엔진이 문서를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 합니다.
- 검색엔진에 콘텐츠를 설명하고 검색결과에 콘텐츠가 눈에 잘 띄게 표시될 수 있도록 구조화된 데이터 마크업을 추가합니다.
- 사용자가 내 콘텐츠를 찾을 때 어떤 검색어를 사용할지 생각해보세요. Google Ads에서 제공하는 키워드 플래너를 사용하면 새로운 키워드 변형을 찾고 각 키워드의 대략적인 검색량을 확인할 수 있습니다. Google 트렌드를 사용하여 웹사이트와 관련된 상승 주제와 검색어를 통해 아이디어를 찾을 수도 있습니다.
의견
궁금한 점이 있으면 Google 검색 센터 커뮤니티 또는 데이터 스튜디오 커뮤니티에서 문의해 주세요.
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게시자: 다니엘 웨이스버그(Google 검색 지원팀)
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis blog post provides tips and techniques using a bubble chart in Data Studio to analyze website search performance and identify optimization opportunities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe bubble chart visualizes query performance by showing average position, click-through rate, total clicks (bubble size), and device category (bubble color).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe chart helps identify four types of queries: top-performing, high-CTR but low-ranking, low-CTR and low-ranking, and high-ranking but low-CTR, offering optimization strategies for each.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOptimization tips include improving title tags, meta descriptions, headings, structured data, and keyword research using tools like Keyword Planner and Google Trends.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage a provided Data Studio template to connect to their Search Console data and customize the analysis according to their needs.\u003c/p\u003e\n"]]],["This blog post explains how to use a bubble chart to analyze Google Search performance data. The chart visualizes query performance, with average position on the y-axis, CTR on the x-axis, click volume as bubble size, and device category as bubble color. Users can customize the data with filters like date range, query, country, and device. The chart identifies four query performance groups to target for optimization: high or low position and CTR. Optimization tips include improving titles, descriptions, structured data, and keyword research.\n"],null,["# Optimizing website performance with a Search Console bubble chart\n\nWednesday, April 06, 2022\n| It's been a while since we published this blog post. Some of the information may be outdated (for example, some images may be missing, and some links may not work anymore). Check out the new documentation on [improving SEO with a Search Console bubble chart](/search/docs/monitor-debug/bubble-chart-analysis).\n\n\nAnalyzing Search performance data is always a challenge, but even more so when you have plenty of long-tail queries,\nwhich are harder to visualize and understand. In this post, we'll provide tips to help you uncover opportunities to\noptimize your site's Google Search performance.\n\n\nIf you haven't read our recent posts on [connecting Search Console to Data Studio](/search/blog/2022/03/connecting-data-studio)\nand [monitoring Search traffic with Data Studio](/search/blog/2022/03/monitoring-dashboard),\nconsider checking them out to understand more about what you can do with Search Console in Data Studio.\n\n\nToday we'll discuss a [bubble chart](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785)\nthat can help you understand which queries are performing well for your site, and which could be improved. We'll first\nexplain the main elements in the chart, describing specific settings and how they influence the data. Then we'll provide\nsome pointers on what to look for when analyzing the data.\n\n\nStarting with the good news: you don't need to build the chart from scratch, you can use\n[this template](https://datastudio.google.com/reporting/1e5b5f6a-38d7-4547-a54b-69594681a09b/page/xFbeC/preview), connect to your data,\nand tweak any settings you want.\n\n\n*Without further ado...*\n\nUnderstanding the chart\n-----------------------\n\n\nA **bubble chart** is a great visualization when you have multiple metrics and dimensions because it enables you to see\nrelationships and patterns in your data more effectively. In the example shown here, you can see traffic attributes\n(click-through rate (CTR), [average position](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#position))\nand volume (total [clicks](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#click)) for different dimensions (query, device) at the same time.\n\n\nWe'll go through some of the chart elements to clarify what it shows, and what it doesn't.\n\n### Data source\n\n\nFor this chart, we're using the **Site Impression** table available through the [Search Console data source](https://support.google.com/datastudio/answer/7314895), which includes [Search\nperformance data](https://support.google.com/webmasters/answer/7576553) aggregated by site and queries.\n\n### Filters and data controls\n\n\nIn order to make it easy for you to control your data effectively, we included five customization options in the chart:\n\n1. **[Data control](https://support.google.com/datastudio/answer/7415591)**: Choose the Search Console property you'd like to analyze.\n2. **Date range**: Choose the date range you'd like to see in the report; by default you'll see the last 28 days.\n3. **Query** : Include or exclude queries to focus on. You can [use regular\n expressions](/search/blog/2021/06/regex-negative-match) similar to the way you use them in Search Console.\n4. **Country**: Include or exclude countries.\n5. **Device**: Include or exclude device categories.\n\n### Axes\n\n\nThe axes in the chart are **Average position** (y-axis) and **Site CTR** (x-axis), but we made three significant transformations\nto make the chart more insightful:\n\n- **Reverse y-axis direction**: Since the y-axis shows average position, inverting it means that 1 is at the top. For most business charts, the best position is in the top right corner, so it is more intuitive to invert the y-axis when using it to display average position.\n- **Log scale** : A [logarithmic scale](https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_scale) is \"a way of displaying numerical data over a very wide range of values in a compact way (...) moving a unit of distance along the scale means the number has been multiplied by 10\". Using log scale for both axes enables you to have a better understanding of queries that are in the extremities of the chart (very low CTR, average position, or both).\n- **[Reference lines](https://support.google.com/datastudio/answer/9921462)**: The reference line is very helpful to highlight values that are above or below a certain threshold. Looking at the average, median, or a certain percentile can call attention to deviations from the pattern.\n\n### Bubbles\n\n\nEach bubble in the chart represents a single query, and in order to make the chart more useful, we used two\n[style properties](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785#style-properties):\n\n- **Size**: Using the number of clicks as the bubble size helps you see in a glance which queries are driving the bulk of the traffic --- the larger the bubble the more traffic the query generates.\n- **Color**: Using the device category as the bubble color helps you understand the differences between mobile and desktop Search performance. You can use any dimension as the color, but as the number of values increases, the harder it is to recognize patterns.\n\nAnalyzing the data\n------------------\n\n\nThe goal of this visualization is to help surface query optimization opportunities. The chart shows query performance, where\nthe y-axis represents **average position** , the x-axis represents **CTR** , the bubble size represents total number of\n**clicks** , and the bubble color represents **device category**.\n\n\nThe red reference lines show the average for each of the axes, which split the chart into quadrants, showing four types of\nquery performance. Your quadrants are likely to look different than the one shared in this post; they'll depend on how your\nsite queries are distributed.\n\n\nIn general, the chart will show four groups you can analyze to help you decide where to invest your time when optimizing your query performance.\n\n1. **Top position, high CTR**: There's not much you need to do for those; you're doing a great job already.\n2. **Low position, high CTR** : Those queries seem relevant to users; they get a high CTR even when ranking lower than the average query on your website. They could represent a significant contribution if their position goes up --- *invest in optimizing them!*\n3. **Low position, low CTR** : When looking at queries with low CTR (this and the next bullet), it's especially interesting to look at the bubble sizes to understand which queries have a low CTR but are still driving significant traffic. While the queries in this quadrant might seem unworthy of your effort, they can be divided into two main groups:\n - *Related queries*: If the query in question is important to you, it's a good start to have it appearing in Search already. Prioritize these queries over queries that are not appearing in Search results at all, as they'll be easier to optimize.\n - *Unrelated queries*: If the query is unrelated to your site, maybe it's a good opportunity to fine-tune your content to focus on queries that will bring relevant traffic.\n4. **Top position, low CTR** : Those queries might have a low CTR for various reasons. You should check the largest bubbles to find signs of the following:\n - Your competitors may have structured data markup and are showing up with rich results, which might attract users to click their results instead of yours. Consider [enabling Search result\n features for your site](/search/docs/appearance/search-result-features).\n - You may have optimized, or be \"accidentally\" ranking, for a query that users are not interested in relation to your site.\n - Users may have already found the information they needed, for example your company's opening hours, address, or phone number.\n\nOptimizing your website performance\n-----------------------------------\n\n\nOnce you find queries that are worth the time and effort, make sure to optimize for them with the help of the\n[SEO starter guide](/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide). Here are some tips:\n\n- Ensure that your [`title`](/search/docs/appearance/title-link#page-titles) elements, [description `meta` tags](/search/docs/appearance/snippet#meta-descriptions), and `alt` attributes are descriptive, specific, and accurate.\n- Use heading elements to emphasize important text and help create a hierarchical structure for your content, making it easier for users and search engines to navigate through your document.\n- Add [structured data markup](/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data) to describe your content to search engines and be eligible to display your content in useful (and eye-catching) ways in search results.\n- Think about the words that a user might search for to find a piece of your content. You can use the [Keyword Planner](https://ads.google.com/home/tools/keyword-planner/) provided by Google Ads to help you discover new keyword variations and see the approximate search volume for each keyword. You can also use [Google Trends](https://trends.google.com/trends/) to find ideas from rising topics and queries related to your website.\n\nFeedback\n--------\n\n\nAs always, let us know if you have any questions through the [Google\nSearch Central Community](https://support.google.com/webmasters/threads?thread_filter=(category:search_console)) or the [Data Studio Community](https://support.google.com/datastudio/threads?thread_filter=(category:connect_to_data)).\nAlso, if you're on Twitter, make sure to [follow us](https://twitter.com/googlesearchc), as we'll announce future posts over there.\n\nPosted by [Daniel Waisberg](https://www.danielwaisberg.com), Search Advocate"]]