Hur team som arbetar med betalda medier använder SEO-data för att förbättra annonsinriktningen och minska onödiga utgifter

Inledning

Team som arbetar med betald annonsering och organiska sökresultat arbetar oftast utifrån separata instrumentpaneler, separata rapporter och separata antaganden om vad som fungerar och vad som inte fungerar. SEO-teamet vet vilka sökfrågor som leder till konverteringar, men teamet som arbetar med betald annonsering får ofta gissa, göra sökordsanalyser från grunden och lägga bud på söktermer som varumärket redan rankas för.

Det är en stor brist, och den bristen kostar pengar.

Med hjälp av SEO-data kan teamen avslöja det verkliga sökbeteendet, till exempel vilka sökfrågor som leder till konvertering, vilka sidor som håller kvar besökarnas uppmärksamhet och vilka söktermer som verkligen är konkurrenskraftiga jämfört med de som bara ser ut att vara det på papperet. Betalda medieteam som använder dessa data och implementerar dem i sina målgruppsbeslut slösar mindre av budgeten och når rätt målgrupp snabbare.

Så här fungerar det i praktiken.

1. Använda data från organiska sökord för att förfina målgruppsanpassningen för betalda sökord

De flesta betalda sökkampanjer börjar med ett verktyg för sökordsplanering och en volymuppskattning. Även om det är en rimlig utgångspunkt säger det ingenting om avsikten. Data från organiska sökningar ger mer information.

Om en sökfråga redan genererar organisk trafik som konverterar är det en verklig signal, inte bara en uppskattning. Ett verktyg som Ranktrackers Keyword Finder visar vilka söktermer som redan drar kvalificerad trafik till en webbplats, med faktiska klickfrekvens- och rankningsdata som underlag.

Bildkälla

Leta efter söktermer som:

• Hög organisk klickfrekvens i förhållande till rankningspositionen
• En konsekvent konverteringskedja (ifyllda formulär, registreringar, köp) som kan kopplas tillbaka till den sökfrågan
• Stabila rankningar över tid, inte en engångstopp

Alla söktermer som uppfyller dessa kriterier är värda att testa i betalda kampanjer före de som bara ser lovande ut baserat på rå sökvolym.

Detta är viktigt för B2B och kategorier med övervägda köp, där sökvolymerna inte avslöjar var någon befinner sig i sin köpresa.

2. Utnyttja SERP-data för att undvika att betala för mycket för sökord som redan rankas högt organiskt

Om en sida redan rankas bland de tre bästa för ett sökord, och den rankningen är stabil, är höga bud på samma sökord i betald sökning ofta bortkastade pengar. Det är ett klick som varumärket kunde ha fått gratis.

Team för betald annonsering och SEO kontrollerar sällan varandras sökordslistor innan de fastställer budgetar, vilket leder till att betalda kampanjer förstärker positioner som inte behöver förstärkas.

Med hjälp av SERP-spårningsdata blir denna överlappning synlig.

Genom att jämföra rapporten över organiska placeringar med listan över betalda sökord där ett sökord redan har en stark organisk position kan du omfördela den budgeten till sökord med svagare organisk synlighet eller verkliga konkurrensmässiga luckor.

Denna typ av budgetlogik är precis vad prestationsmarknadsföringsteam som 9am bygger in i sin medieinköpsprocess. Istället för att behandla betalda utgifter som en jämn fördelning över en sökordslista, viktas utgifterna utifrån var den organiska rankningen redan gör jobbet och var de betalda kampanjerna behöver ta över det tunga arbetet.

3. Identifiera sökord med hög köpintention och låg konkurrens för billigare betald annonsering

SEO-analysverktyg är utformade för att hitta långsvansade sökord med en verklig avsikt bakom sig. Dessa sökord tenderar att medföra två fördelar för betalda marknadsföringsteam:

• Lägre CPC, eftersom färre annonsörer bjuder på dem
• Högre konverteringsgrader, eftersom specificiteten filtrerar avsikten

Ett SEO-team som publicerar innehåll kring ”bästa CRM för små revisionsbyråer” istället för bara ”CRM-programvara” har redan identifierat en mer kvalificerad målgrupp. Betalda marknadsföringsteam kan spegla den specificiteten i sin egen inriktning istället för att konkurrera om samma breda, dyra sökord som alla andra bjuder på.

4. Använda data från webbplatsens sökfunktion och innehållsengagemang för att förfina annonsmålgrupper

Vad människor söker efter när de redan befinner sig på en webbplats är en av de mest underutnyttjade signalerna inom betald målgruppsinriktning.

Sökfrågor på webbplatsen visar exakt vad besökarna letar efter, med deras egna ord. Kombinera det med data om engagemang i innehåll, så börjar du få en tydligare bild av målgruppen. Användbara signaler att hämta här inkluderar:

• De mest populära söktermerna på webbplatsen, både sett till volym och konvertering
• Blogginlägg eller produktsidor med lång tid på sidan eller stort scrolldjup
• Återkommande besök i samma kategori eller produkttyp

Den typ av innehåll som någon interagerar med signalerar också var de befinner sig i köpresan. Sökbeteendet kan generellt delas in i tre olika avsiktskategorier:

En besökare som tillbringade några minuter på ett informativt blogginlägg hör hemma i en annan kampanj än den som tittade på en prissida två gånger. Annonsteam kan rikta den förstnämnda till en medvetenhetskampanj och den andra till en konverteringsinriktad kampanj, istället för att placera båda i samma generiska retargeting-grupp.

Lookalike-målgrupper som skapas utifrån denna typ av beteende- och avsiktsdata tenderar att ge bättre resultat än bred intressebaserad målgruppsinriktning, eftersom de bygger på vad människor faktiskt har gjort, inte på en antagen kategori.

5. Anpassa betalda landningssidor till SEO-validerat innehåll som redan konverterar

En generisk kampanjlandningssida som skapats specifikt för en betald satsning konverterar ofta sämre än en befintlig organisk sida som redan har bevisat sitt värde med verklig trafik över tid.

Om en organisk sida redan rankas högt och konverterar bra för en specifik sökfråga, ger det ofta bättre resultat att skicka betald trafik till just den sidan, snarare än till en nybyggd kampanjlandningssida. Sidan har redan finjusterats genom verkligt användarbeteende och organiska söksignaler. Den matchar avsikten på ett sätt som en helt ny sida ännu inte har haft möjlighet att bevisa.

För att detta ska ske måste teamen för betald annonsering och SEO faktiskt dela data om vilka sidor som fungerar, vilket är ett samordningsproblem snarare än ett tekniskt problem.

6. Jämför SEO- och betaldata för att upptäcka slöseri med utgifter i ett tidigt skede

Det tydligaste tecknet på slöseri är också det som är lättast att missa: ett varumärke rankas högt organiskt för ett sökord, men spenderar ändå stora summor på samma sökord i betald sökning med en medioker avkastning.

För att upptäcka detta krävs det att man jämför SEO- och betald sökprestanda sida vid sida, inte i separata rapporter som granskas av olika team. Några kontroller som är värda att utföra varje månad är:

• Jämför de högst rankade organiska sökresultaten med listan över aktiva betalda sökord
• Markera alla söktermer som både har en stabil topp-3-placering i de organiska sökresultaten och ett aktivt betalt bud
• Jämför den betalda ROAS för det sökordet med kostnaden för själva budet

Det är här som attribuering och mätning över flera kanaler spelar roll. En plattform som spårar resultat över olika kanaler, istället för att rapportera betald och organisk trafik separat, gör det möjligt att se exakt var budgeten dubbleras och vart den istället bör flyttas.

Utan den insynen kan den här typen av slöseri pågå i månader innan någon märker det.

7. Att hämta annonstexter direkt från sökfrågor

De flesta annonstexter är skrivna i varumärkesspråk, men kunderna söker inte på varumärkesspråk.

Låt oss säga att ett företag beskriver sin produkt som en ”plattform för optimering av arbetsflöden”, men att människor kanske söker efter ”hur man undviker att missa projektdeadlines” eller ”det bästa verktyget för att hantera distansarbetande team”. Denna klyfta mellan hur ett varumärke kommunicerar och hur kunderna söker är en av de vanligaste orsakerna till att annonstexter presterar under förväntan.

SEO-analyser belyser denna klyfta direkt. Sökordsrapporter och sökfrågor i Search Console visar de faktiska fraser som människor använder när de försöker lösa ett problem, inte de fraser som ett varumärke antar att de använder.

Annonsteam kan använda detta språk direkt i rubriker och annonstexter. Om ”minska projektförseningar” konsekvent dyker upp i organiska sökfrågor med högt engagemang, hör den frasen hemma i annonsen – inte en omskriven version av den.

Det här är en liten förändring med stor effekt. Annonstexter som speglar sökarens egna ord upplevs oftast som mer relevanta, vilket vanligtvis innebär bättre klickfrekvens och lägre kostnad per klick.

Slutsats

De betalda medieteam som just nu får ut mest av sina budgetar arbetar inte nödvändigtvis med större budgetar. De använder SEO-data som redan fanns tillgänglig, istället för att börja varje målgruppsbeslut från noll.

Vanliga frågor

Vad är SEO-data, och hur kan den användas inom betald annonsering? SEO-data omfattar organiska sökordsplaceringar, sökvolym, klickfrekvens, sökbeteende på webbplatsen och engagemang i innehållet. Team som arbetar med betald annonsering använder dessa data för att identifiera beprövade sökord, undvika överlappande utgifter och skapa mer precisa målgruppsinriktningar.

Kan SEO-sökordsdata ersätta betald sökordsanalys? Inte helt. SEO-data visar vad som redan fungerar organiskt, men betalda kampanjer behöver ofta en bredare sökordstäckning för att nå nya målgrupper. De två fungerar bäst i kombination, där SEO-data ger vägledning om prioriteringar och avsikter.

Hur undviker team att lägga bud på söktermer som de redan rankas för? Genom att regelbundet, helst varje månad, jämföra rapporter om organiska rankningar med listor över betalda söktermer, så att budgeten flyttas bort från söktermer med stabila organiska positioner bland de tre bästa.

Vilka verktyg kopplar samman SEO-data och data om betald prestanda?

SEO-plattformar som Ranktracker tillhandahåller den organiska sidan (rankningar, sökordsdata, SERP-spårning). Plattformar för kanalöverskridande analys och attribuering kopplar samman dessa data med betalda resultat, så att båda kan granskas tillsammans.