从问正确的问题开始
真正的洞察力来自于结合来自多个来源的数据来回答关键问题，并确保你的策略有有效的数据支持。在我对本地银行的分析中，我首先列出了我想知道答案的问题：
排名靠前的本地银行网站有哪些共同的特点？
银行在 SERP 上实际上与谁竞争？主要是其他银行吗？
竞争性 SERPS 如何根据用户搜索的时间、地点和方式而变化？
规模较小的本地企业如何才能在与来自其他地区的大型竞争对手的竞争中获得优势？
SERP 构成如何影响银行对目标关键词进行良好排名的能力？
核心网页指标 (CWV) 对排名有多重要？随着时间的推移，这一指标如何变化？
您可以通过将“银行”替换为其他本地业务类别来运行相同的分析。潜在问题列表无穷无尽，因此您可以根据需要进行调整。
这里有一条重要提醒 - 准备好接受答案，即使它们没有定论或 阿根廷手机号码数据 与你的假设相矛盾。如果我们要保持客观，数据驱动的 SEO 必须避免确认偏差。
以下是我在几个小时内分析 50,000 个搜索结果的方法
我结合了我最喜欢的三种工具来大规模分析 SERP，并收集回答我的问题所需的数据：
Screaming Frog爬取网站并收集技术 SEO 数据
Power BI用于分析大型数据集并创建简单的可视化
步骤 1：确定您的数据需求
我使用美国人口普查局的数据来识别所有人口超过 100,000 的城市，因为我想要代表全国的本地银行 SERP。我的列表最终包括 314 个不同的城市，但您可以自定义列表以满足您的需求。
我还想收集桌面和移动搜索的数据，以比较不同设备类型之间的 SERP 差异。
第 2 步：确定关键词
与更具体的银行服务关键词相比，我选择了“我附近的银行”和“{city, st} 中的银行”，因为它们具有强烈的本地意图和高搜索量。