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Keyword-Kannibalisierung inkl. Schwellenwert

In nachfolgendem KNIME-Workflow kannst du für deine Domain(s) potenzielle Keyword-Kannibalisierungen ausspielen lassen. Dabei fütterst du den Workflow mit Daten aus der Google Search Console, legst gewünschte Parameter fest und erhältst anschließend eine Tabelle mit potenziell konkurrierenden Seiten. Den Workflow gibt es wie gehabt am Ende zum Download.


Ausgangspunkt war folgender Pain Point:

  • Über die Jahre häufen sich Content-Publikationen an, die sich (beispielsweise durch Intent-Switches oder mangelns strategischem Fokuses) gerne mal in die Quere kommen können

  • Je größer die Seite, desto schwieriger ist es meiner Erfahrung nach, potenzielle Kannibalisierungen zu finden

  • Tools können dabei unterstützen - zeigen jedoch häufig auch irrelevante "Kannibalisierungen" an.

Dieser KNIME-Workflow unterstützt mich daher wie folgt:

  • Der hier implementierte Schwellenwert hilft dabei, die Daten bereits hinsichtlich ihrer Relevanz vorzufiltern - ich verschwende also deutlich weniger Zeit damit, die Daten zu prüfen.

  • Die Ergebnisse des Workflows können in bestehende Content-Optimierungsprozesse implementiert werden - so kann laufend an bestehenden oder auch neu aufkommenden Kannibalisierungen gearbeitet werden.

So sieht das Resultat aus:


Keyword Kannibalisierung inklusive Schwellenwert berechnet, welche weiteren URLs für eine Suchanfrage Impressionen erhalten und zeigt ausschließlich jene an, die auch einen festgelegten Schwellenwert überschritten haben

Für diesen Workflow benötigst du:

  • KNIME (zum Download)

  • Google Search Console Daten als .csv via API

    • Möglichkeit 1: Search Analytics for Google Sheets - Hier sollten jedoch die Namen der Spalten vor dem Import in den KNIME-Workflow angepasst werden. Siehe Workflow-Annotation.

    • Möglichkeit 2: GSC-Daten direkt in KNIME abfragen - funktioniert tadellos mit dem Workflow von get:traction. Benötigt jedoch die Python-Erweiterung.

  • Optional: Sistrix API Key

 

Der KNIME Workflow im Detail


Der KNIME Workflow besteht aus ingesamt drei Komponenten (GSC Daten Config Input, Kannibalisierung inkl. Threshold, Sistrix Suchvolumen) - ein Doppelklick auf das jeweilige graue Fenster öffnet die Input-Maske.


GSC Daten | Config Input

Nachdem du in der ersten Node "CSV Reader" den Pfad zu deinen GSC-Daten angegeben hast und diese in KNIME geladen hast, geht es nun mit der "GSC Daten | Config Input"-Node daran, diese GSC-Daten zu filtern.

Dabei hast du folgende Möglichkeiten:

  • Auswahl eines Länder-Filters - in der aktuellen Version stehen hier Deutschland, Österreich, Schweiz, Spanien und die Niederlande zur Verfügung.

  • Auswahl des Zeitfensters

  • Falls gewünscht, kannst du dir die Kannibalisierung auf Verzeichnis-Ebene anschauen. Dafür einfach den Verzeichnis-Pfad per RegEx in das Fenster "Path-Filter" eintragen

  • Anschließend kannst du deinen Markennamen eintragen (per RegEx) und auswählen, ob für die Analyse der Kannibalisierung Brand-Keywords berücksichtigt oder gestrichen werden sollen. Du kannst das Ganze natürlich auch ausschließlich auf Brand-Keyword-Ebene analysieren.

  • Der letzte Teil ist eine Ergänzung in der aktuellsten Version: Hier hast du nun die Möglichkeit auszuwählen, in welchen Spalten die jeweiligen Daten liegen. Das ist insbesondere dann hilfreich, wenn du deine GSC-Daten über andere Tools beziehst, die wiederum eigene Spaltenbezeichnungen haben. So musst du dich nicht vorab noch um die korrekte Bezeichnung kümmern - ich habe das für dich bereits erledigt.

Hinweis zur Funktionsweise: Alles, was du hier eingeben und auswählen kannst, steuert im Hintergrund einzelne kleine Nodes über Variablen an.


Kannibalisierung inkl. Threshold

Im folgenden Abschnitt passiert die gesamte Datenmanipulation auf Basis von dir festgelegter Parameter.


Der Kannibalisierungs-Threshold legt dabei fest, wie viele Impressionen ein Suchbegriff auf den weiteren Seiten mindestens haben muss, damit eine potenzielle Keyword-Kannibalisierung besteht.


Zur besseren Veranschaulichung: Stell dir vor, eine Suchanfrage generiert bei drei Seiten impressionen. Während man sich hier URL 1 (1.000 Impressionen) und URL 2 (800 Impressionen) auf jeden Fall ansehen sollte, so besteht aus meiner Sicht bei URL 3 (50 Impressionen) sehr wahrscheinlich kein Konkurrenzverhalten.

Der Workflow berechnet also für jede weitere Seite, wie groß der Anteil in Relation zur stärksten Seite ist - und die Wahl des Schwellenwert ermöglicht es dann solche Fälle gezielt rauszufiltern.


Weitere Filter:

Die Rohdaten-Filter beeinflussen dabei die nach Tag aggregierten Daten direkt aus der Google Search Console. Hier kann es beispielsweise durchaus Sinn machen Suchbegriffe rauszufiltern, die nur über wenig Impressionen und/oder Klicks verfügen.


Der Filter für die Finalen Daten beeinflusst die bereits aufbereiteten Daten. Stell dir folgendes Szenario vor: Ein Suchbegriff hat auf /url-1 in Summe 30 Impressionen erzielt. Auf /url-2 in Summe 28 Impressionen. Per Definition würde es sich hier um eine potenzielle Kannibalisierung handeln.


Je nachdem wie groß dein Use Case ist und wie granular du das Thema angehen möchtest, kann es durchaus Sinn machen, an all diesen Stellschrauben herumzuschrauben und sich auszuprobieren.


Sistrix Suchvolumen

Anschließend kannst du noch für jedes potenzielle Kannibalisierungs-Keyword das Suchvolumen aus Sistrix ziehen. Dies hilft mir persönlich als weitere Metrik für eine Priorisierung. Dafür benötigst du lediglich einen API-Key.


KNIME Workflow als Download

Gerne möchte ich dir diesen KNIME-Workflow als Download zur Verfügung stellen. Mit einem Klick auf nachfolgenden Download-Button erhältst du eine .zip-Datei, in welcher der Workflow liegt. Du benötigst für diesen Workflow keine weiteren KNIME-Erweiterungen und kannst ihn direkt "out of the box" testen.

Kannibalisierungsanalyse (CAMPIXX).knwf
.zip
Download ZIP • 126KB

Feedback ist ein Geschenk - daher freue ich mich jederzeit über Anmerkungen, Verbesserungsvorschläge oder auch Fragen. Meine Kontakt-Informationen findest du auf meiner "Über mich"-Seite. Du kannst mich auch gerne über LinkedIn kontaktieren. Viel Spaß!



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