DE112012000732T5

DE112012000732T5 - Chancenidentifikation zur Suchmaschinen-Optimierung

Info

Publication number: DE112012000732T5
Application number: DE112012000732.8T
Authority: DE
Inventors: Jimmy Yu; Sammy Yu; Rolland Yip; Lennon Liao; Lemuel S. Park; Joshua Crossman
Original assignee: BrightEdge Technologies Inc
Current assignee: BrightEdge Technologies Inc
Priority date: 2011-02-09
Filing date: 2012-02-07
Publication date: 2014-01-02
Also published as: US20120203758A1; TW201234204A; TWI480749B; WO2012109175A3; WO2012109175A2

Abstract

Ein Verfahren zur Identifikation von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung ist offenbart. Das Verfahren kann ein Auswählen eines Suchmaschinen-Optimierungsobjekts, das mit einer Entität in Zusammenhang steht, und ein Sammeln von Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die in Zusammenhang mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt stehen, einschließen. Das Verfahren kann auch ein Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität und eine Abschätzung eines zukünftigen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität auf der Grundlage der gesammelten Suchmaschinen-Optimierungsdaten einschließen.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Patentanmeldung beansprucht die Priorität der provisorischen US-Anmeldung Nr. 61/441,227, eingereicht am 09. Februar 2011 und der provisorischen US-Anmeldung Nr. 61/588,653, eingereicht am 19. Januar 2012. Die vorstehenden Anmeldungen werden durch Querverweis in die vorliegende Anmeldung einbezogen.
HINTERGRUND
Suchmaschinen-Optimierung (SEO) beschreibt allgemein die Verwendung von Rechnersystemen zur Durchführung von Rechenprozessen, die Suchmaschinendaten sammeln, speichern und analysieren, um Empfehlungen zur Verbesserung der Sichtbarkeit einer Website oder einer Netzseite in Suchmaschinen bereitzustellen. Ergebnisse von Suchmaschinen können mittels unterschiedlicher Recherchestrategien, wie etwa natürlichen, unbezahlten, organischen oder algorithmischen Suchergebnissen sowie mittels bezahlter Suchalgorithmen bezahlter Ziellisten des Suchmaschinen-Marketings (SEM), erhalten werden. Je höher eine Website auf einer Websiteliste platziert ist und je häufiger eine Website in der Liste der Suchergebnisse erscheint, desto mehr Besucher wird sie von den Benutzern der Suchmaschine erhalten. SEO kann die Verfügbarkeit einer Website oder anderer digitaler Inhalte für Internetnutzer verbessern.
SEO wird von Experten der Internettechnologie (IT) implementiert, um das Volumen und die Qualität des Traffics zu einer gegebenen Netzseite oder anderen Internetseiten zu verbessern. Typische Techniken schließen Suchbegriffe in Titelkennzeichnungen, Suchbegriffe in Meta-Tags, Suchbegriffe im Fließtext, verankerten Text in eingehenden Links, das Alter der Seite, die Seitenstruktur, die Linkpopularität in einer internen Linkstruktur der Seite, die Menge des indizierbaren Text/Seiten-Inhalts, die Anzahl der Links zu einer Seite, die Popularität/Relevanz von Links zu der Seite und die thematische Relevanz von eingehenden Link-Kennzeichnungen ein, wobei jede der vorgenannten Techniken SEO-Daten enthalten kann. Manchmal werden auf der Grundlage der Suchmaschine, für welche der Webmaster eine Optimierung versucht, zusätzliche Techniken angewandt. Da Suchmaschinen-Algorithmen und -Metriken proprietär sind, sind SEO-Techniken weit verbreitet, um die Sichtbarkeit einer Internetseite oder anderen Online-Daten auf den Ergebnisseiten von Suchmaschinen zu verbessern.
Der vorliegend beanspruchte Gegenstand ist nicht beschränkt auf die Ausführungsbeispiele, die beliebige Nachteile lösen oder die lediglich in Umgebungen wie den vorstehend beschriebenen funktionieren. Vielmehr ist dieser Hintergrund nur dafür bereitgestellt, um ein beispielhaftes Technologiegebiet darzustellen, in dem einige der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele angewendet werden können.
KURZFASSUNG
Diese Kurzfassung wird bereitgestellt, um eine Auswahl von Konzepten, die unten in der detaillieren Beschreibung weiter beschrieben sind, in einer vereinfachten Form einzuführen. Diese Kurzfassung ist nicht gedacht, um Schlüsselmerkmale oder essentielle Charakteristika des beanspruchten Gegenstandes zu identifizieren; sie ist auch nicht gedacht, um als Hilfe zur Bestimmung des Umfangs des beanspruchten Gegenstandes verwendet zu werden.
Ein Verfahren zur Identifikation von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung ist offenbart. Das Verfahren kann ein Auswählen eines Suchmaschinen-Optimierungsobjekts, das mit einer Entität in Zusammenhang steht, und ein Sammeln von Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die in Zusammenhang mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt stehen, einschließen. Das Verfahren kann auch ein Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität und eine Abschätzung eines zukünftigen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität auf der Grundlage der gesammelten Suchmaschinen-Optimierungsdaten einschließen.
Ein weiteres Verfahren zur Identifikation von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung ist auch offenbart. Das Verfahren kann ein Durchsuchen eines Netzwerkes auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs einschließen. Das Verfahren kann auch ein Erhalten einer Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis, ein Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff und ein Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten auf der Grundlage des Suchbegriffs für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, einschließen. Das Verfahren kann auch ein Abschätzen eines Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten einschließen.
Ein weiteres Verfahren zur Identifikation von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung ist auch offenbart. Dieses Verfahren kann ein Auswählen einer Vielzahl von Suchbegriffen, die mit einer Entität in Zusammenhang stehen, einschließen. Das Verfahren kann für jeden der ausgewählten Suchbegriffe ein Durchsuchen eines Netzwerks auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs einschließen. Das Verfahren kann auch ein Erhalten einer Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis, ein Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff und ein Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten auf der Grundlage des Suchbegriffs für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, einschließen. Das Verfahren kann auch ein Abschätzen eines Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten einschließen.
Diese und andere Aspekte von beispielhaften Ausführungsbeispielen der Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung und den angehängten Ansprüchen noch vollkommener ersichtlich.
KURZE BESCHREIBUNG DER FIGUREN
Die vorstehenden und nachfolgenden Informationen sowie andere Merkmale dieser Offenbarung werden aus der nachfolgenden Beschreibung und den angehängten Ansprüchen noch vollkommener ersichtlich, wenn diese in Zusammenschau mit den beigefügten Zeichnungen gesehen werden. Im Verständnis, dass diese Zeichnungen nur einige Ausführungsbeispiele in Übereinstimmung mit der Offenbarung darstellen und daher nicht als beschränkend für den Umfang der Offenbarung angesehen werden können, wird die Offenbarung mit zusätzlicher Genauigkeit und Ausführlichkeit durch Gebrauch der beigefügten Zeichnungen näher beschrieben werden. Es zeigen:
1 ein Ausführungsbeispiel eines SEO-Systems, das zur Identifizierung von Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung ausgelegt ist;
2 ein Ausführungsbeispiel eines anderen SEO-Systems, das zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung ausgelegt ist;
3 ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung;
4 ein Flussdiagramm eines weiteren beispielhaften Verfahrens zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung;
5 ein Flussdiagramm eines weiteren beispielhaften Verfahrens zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung;
6 eine Darstellung einer Instrumententafel einer graphischen Schnittstelle zur Identifizierung von Chancen für Suchmaschinen-Optimierungen;
7 ein Ausführungsbeispiel eines Rechensystems, das einige der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele implementieren kann.
Alle sind in Übereinstimmung mit zumindest einem der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele eingerichtet, wobei die Einrichtung in Übereinstimmung mit der hier bereitgestellten Offenbarung durch einen Fachmann modifiziert werden kann.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
In der folgenden detaillierten Beschreibung wird Bezug auf die beigefügten Zeichnungen genommen, die einen Teil hiervon bilden. In den Zeichnungen identifizieren ähnliche Symbole typischerweise ähnliche Komponenten, sofern sich aus dem Kontext nichts anderes ergibt. Die in der detaillierten Beschreibungen, den Zeichnungen und den Ansprüchen beschriebenen erklärenden Ausführungsbeispiele sind nicht als beschränkend zu verstehen. Andere Ausführungsbeispiele können angewandt werden, und andere Änderungen können vorgenommen werden, ohne sich von dem Geist oder Umfang des hier dargestellten Gegenstandes zu entfernen. Es versteht sich vollständig, dass die Aspekte der vorliegenden Offenbarung, wie hier allgemein beschrieben und in den Figuren dargestellt, in einer breiten Vielfalt unterschiedlicher Konfigurationen angeordnet, ersetzt, kombiniert, geteilt und gestaltet sein kann, wobei jede dieser Konfigurationen hier explizit in Erwägung gezogen werden kann.
Im Allgemeinen betreffen die offenbarten Ausführungsbeispiele ein Verfahren zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung. Das Verfahren kann in einigen Ausführungsbeispielen insbesondere ein Identifizieren von Suchbegriffen einschließen, für welche Netzseiten einer Entität optimiert werden können, um die Sichtbarkeit der Netzseiten zu verbessern. In einigen Ausführungsbeispielen können die Suchbegriffe auf der Grundlage des potenziellen Nutzens einer Optimierung für den Suchbegriff identifiziert werden. Beispielsweise kann das Verfahren in einigen Ausführungsbeispielen einen Nutzen abschätzen, der mit einer Optimierung für einen Suchbegriff in Zusammenhang steht und der potenzielle Erhöhungen der Einnahmen der Entität oder den Nutzen einer bezahlten Suchkampagne, der äquivalent zur Optimierung für den Suchbegriff ist, angeben. In einigen Ausführungsbeispielen kann der Nutzen eines jeden Suchbegriffs auf der Grundlage der aktuellen Optimierung der Netzseiten der Entität für den Suchbegriff und das allgemeine Umfeld in Bezug auf den Suchbegriff berechnet werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Umfeld eines Suchbegriffes einschließen, wie Wettbewerber der Entität für den Suchbegriff optimiert haben.
Es wird nun Bezug auf die Figuren genommen, wobei ähnliche Strukturen mit ähnlichen Bezugszeichen versehen sind. Es versteht sich, dass die Figuren diagrammatische und schematische Wiedergaben einiger Ausführungsbeispiele sind und dass sie für die vorliegende Erfindung nicht beschränkend sind und dass sie nicht notwendigerweise maßstabsgerecht gezeichnet sind.
Die 1 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines SEO-Systems 100, das, entsprechend einiger hier beschriebener Ausführungsbeispiele, zur Identifizierung von Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung ausgelegt ist. In einigen Ausführungsbeispielen kann das SEO-System 100 ein Netzwerk 102 enthalten, das verwendet werden kann, um die verschiedenen Teile des Systems 100 miteinander zu verbinden, etwa einen Netzserver 106, eine Tief-Indizierungs-Engine 108, einen Korrelator 104, eine Suchmaschine 110 und ein Optimierungsmodul 112. Es wird verstanden, dass diese Komponenten wie gewünscht miteinander kombiniert werden können, auch wenn diese Komponenten als separate Komponenten gezeigt sind. Darüber hinaus kann das System 100 optional eine beliebige Anzahl einer jeden der gezeigten Komponenten enthalten, auch wenn genau eine einer jeden Komponente gezeigt ist.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Netzwerk 102 das Internet enthalten, einschließlich eines globalen Internetzwerks, das durch logische und physikalische Verbindungen zwischen einer Vielzahl Weitverkehrsnetze und/oder, lokaler Netzwerke gebildet sein kann und optional das World Wide Web („Web”) einschließen kann, einschließlich eines Systems von untereinander verbundenen Hypertext-Dokumenten, die über das Internet abgerufen werden. Alternativ oder zusätzlich kann das Netzwerk 102 ein oder mehrere HF-Funknetzwerke und/oder ein oder mehrere drahtgebundene und/oder drahtlose Netzwerke, wie etwa, jedoch nicht beschränkt auf, 802.xx-Netzwerke, Bluetooth-Zugangspunkte, Drahtlos-Zugangspunkte, IP-basierte Netzwerke oder dergleichen enthalten. Das Netzwerk 102 kann auch Server enthalten, die es ermöglichen, einen Netzwerktyp über eine Schnittstelle mit einem anderen Netzwerktyp zu verbinden.
Der Netzserver 106 kann jedes System enthalten, das in der Lage ist, einen digitalen Inhalt, wie etwa Netzseiten oder einen anderen digitalen Inhalt, zu speichern und zu übertragen. Der Netzserver 106 kann Zugang zu den Netzseiten einer Website oder eines anderen digitalen Inhalts im Netz, der zur Verbesserung der SEO analysiert werden kann, ermöglichen. Beispielsweise kann der Netzserver 106 ein Computerprogramm enthalten, das verantwortlich für das Akzeptieren von Anfragen von Clients (Endsystemteile wie Webbrowser) ist und diesen HTTP-Antworten zusammen mit optionalen Dateninhalten liefert, die HTML-Dokumente und verlinkte Objekte zur Anzeige bei dem Nutzer enthalten können. Alternativ oder zusätzlich kann der Netzserver 106 die Fähigkeit enthalten, einige detaillierte Informationen über Client-Anfragen und Server-Antworten in Protokolldateien zu protokollieren.
Eine Website kann eine beliebige Anzahl von Netzseiten enthalten. Die Ansammlung von Besuchen zu den unterschiedlichen Netzseiten innerhalb einer Website kann als Traffic bezeichnet werden. Es ist zu beachten, dass eine Netzseite, wie hier benutzt, sich auf jede Online-Mitteilung, einschließlich Domains, Unterdomains, Netzartikel, Uniform-Ressource-Identifiers („URIs”), Uniform-Ressource-Locaters („URLs”), Bilder, Videos oder andere Inhaltsstücke und nicht-permanente Mitteilungen, wie etwa E-Mails und Chats, bezieht, sofern dies nicht anders angegeben ist. Eine Netzseite kann in Zusammenhang mit einer Entität stehen. Eine Entität kann jedes Geschäft, Unternehmen, jede Partnerschaft, Zusammenarbeit, Stiftung, Einzelperson oder andere Person oder Gruppen von Leuten sein, die eine Netzseite besitzen, einen Anteil an einer Netzseite haben oder in anderer Weise mit einer Netzseite verbunden sind.
Verweise auf eine Netzseite können jeden Verweis zu der Netzseite einschließen, der einen Besucher zu der Netzseite lenkt. Ein Verweis kann beispielsweise ein Textdokument einschließen, wie etwa Blogs, Pressemeldungen, Verbraucherkritiken, E-Mails oder jedes andere Textdokument, das die Netzseite diskutiert. Alternativ oder zusätzlich kann ein Verweis eine Netzseite einschließen, die einen Link zu der Netzseite enthält. Alternativ oder zusätzlich kann ein Verweis Teil einer Netzseite sein, der einen Link zu der Netzseite enthält. Beispielsweise kann ein Verweis ein Suchergebnis auf den Ergebnisseiten einer Suchmaschine sein, eine kurze Beschreibung der Netzseite und ein Link zu der Netzseite auf einer Seite sozialer Medien, eine Bestätigung sozialer Medien auf einer Seite sozialer Medien.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Tief-Indizierungs-Engine 108 dazu ausgelegt sein, einen identifizierten Suchbegriff zu benutzen, um eine Suche in dem Netzwerk 102 durchzuführen, um Verweise auf eine Entität zu identifizieren. Die Tief-Indizierungs-Engine 108 kann ferner ausgelegt sein, um eine Recherche-Punktzahl für Verweise auf die Entität, die durch die Suche in dem Netzwerk 102 hervorgebracht wurden, zu generieren. Diese Punktzahl kann eine Position enthalten, an der die Verweise auf die Entität auf Suchergebnisseiten angezeigt werden, die aus der Suche in dem Netzwerk 102 resultieren. Die relative Position der Verweise auf die Entität innerhalb der Suchergebnisse kann beeinflussen, wie die Verweise Handlungen in Bezug auf die Entität beeinflussen.
Alternativ oder zusätzlich kann die Tief-Indizierungs-Engine 120 dazu ausgelegt sein, allgemeine Netz-Analysedaten für Verweise, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, auf den Suchergebnisseiten zu sammeln. Die allgemeinen Netz-Analysedaten können eine Recherche-Punktzahl für die Verweise, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, enthalten, die eine Position, an welcher die Verweise, die nicht in Verbindung mit der Entität stehen, auf den Suchergebnisseiten angezeigt sind, enthalten.
Alternativ oder zusätzlich kann die Tief-Indizierungs-Engine 108 dazu ausgelegt sein, die Suchergebnisse durchzusuchen, um eine Netz-Analytik zu sammeln. Insbesondere kann die Tief-Indizierungs-Engine 108 dazu ausgelegt sein, die Suchergebnisse zu durchsuchen und Daten, die mit der Durchsuchung in Zusammenhang stehen, zu analysieren. Beispielsweise kann die Tief-Indizierungs-Engine 108 auf den Seiten verfügbare Informationen und Rückverweisdaten für jeden Verweis in den Suchergebnissen bestimmen. Alternativ oder zusätzlich kann die Tief-Indizierungs-Engine 108 die Rückverweisdaten analysieren, um die Qualität der Rückverweisdaten zu bestimmen. Die Qualität der Rückverweisdaten kann von den Rückverweisdaten abhängig sein, einschließlich Text, der Informationen, die die Verweise, welche in Zusammenhang mit den Rückverweisdaten stehen, betreffen, betrifft oder beschreibt. Die Qualität der Rückverweisdaten kann auch von einer Netzseite, auf welcher die Rückverweisdaten lokalisiert sind, und von dem Gegenstand der Netzseiten abhängig sein.
Eine Tief-Indizierungs-Engine 108 gemäß einigen Ausführungsbeispielen ist in mehr Einzelheiten in der parallelen anhängigen US-Patentanmeldung mit der Anmeldenummer 12/436,704 und dem Titel SAMMLUNG UND PUNKTBEWERTUNG VON ONLINE-VERWEISEN, eingereicht am 06. Mai 2009, beschrieben, die hierdurch in ihrer Gesamtheit mittels Querverweis einbezogen wird.
In einigen Ausführungsbeispielen kann der Korrelator 104 dazu ausgelegt sein, Nutzdaten für einen Suchbegriff zu sammeln. Beispielsweise kann der Korrelator 104 in einigen Ausführungsbeispielen bestimmen, wie viele Besucher resultierend aus einer Suche, welche einen spezifischen Suchbegriff verwendet, auf eine Netzseite gelenkt werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Korrelator 104 die Anzahl der Umformungen auf einer Netzseite, die aus einer Suche, welche einen spezifischen Suchbegriff verwendet, resultiert, bestimmen. Alternativ oder zusätzlich kann der Korrelator 104 einen aktuellen Nutzen für die Kosten-pro-Klick-Anzeigen, die in Zusammenhang mit dem Suchbegriff stehen, bestimmen.
Ein Korrelator 104 entsprechend einiger Ausführungsbeispiele ist in mehr Einzelheiten in der parallelen anhängigen US-Patentanmeldung mit der Anmeldenummer 12/574,069, eingereicht am 06. Oktober 2009, mit dem Titel KORRELIEREN VON NETZSEITEN-BESUCHEN UND -UMFORMUNGEN MIT EXTERNEN VERWEISEN beschrieben, die hierdurch in ihrer Gesamtheit durch Querverweis einbezogen wird.
Die Suchmaschine 110 kann eine interne oder private Suchmaschine sein, die für die Funktion des Hervorbringens von Suchergebnissen benutzt wird, welche Kategorieunspezifische Suchergebnisse einschließen kann, wie etwa Websites, und Kategoriespezifische Suchergebnisse, wie etwa Bilder, Videos, Nachrichten, Einkaufen, Echtzeit, Blogs, Bücher, Orte, Diskussionen, Rezepte, Patente, Kalkulatoren, Wertpapiere, Zeitachsen und andere. Die Suchmaschine 110 kann auch eine öffentliche Suchmaschine oder eine kommerzielle Suchmaschine sein, wie etwa jene Suchmaschinen von Bing, Google, Yahoo oder ähnlichen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Suchmaschine 110 dazu ausgelegt sein, das Suchvolumen eines spezifischen Suchbegriffes bereitzustellen. Beispielsweise kann die Suchmaschine 110 Daten bereitstellen, die enthalten, dass ein Suchbegriff, wie etwa „Babybekleidung”, ein Suchvolumen von 5.000 Suchen pro Tag hat. Alternativ oder zusätzlich kann die Suchmaschine 110 dazu ausgelegt sein, Daten bereitzustellen, die den bezahlten Suchnutzen eines Suchbegriffes betreffen. Beispielsweise kann die Suchmaschine 110 in einigen Ausführungsbeispielen den durchschnittlichen Nutzen von Kosten-pro-Klick-Anzeigen bereitstellen, die mit dem Suchbegriff in Zusammenhang stehen. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Suchmaschine 110 den Nutzen von Kosten-pro-Klick-Anzeigen bereitstellen, die mit den Suchbegriffen für jede Entität oder eine Untergruppe der Entitäten in Zusammenhang stehen, die die Anzeigen erstellen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 112 dazu ausgelegt sein, die von dem Korrelator 104, dem Netzserver 106, der Tief-Indizierungs-Engine 108 und der Suchmaschine 110 durchgeführte Arbeit funktionsfähig zu koppeln und zu koordinieren. Alternativ oder zusätzlich kann das Optimierungsmodule 112 auch dazu ausgelegt sein, Chancen für eine Suchmaschinen-Optimierung für Suchbegriffe, wie hier beschrieben, zu identifizieren.
Das Optimierungsmodul 112 kann verschiedene Module zur Implementierung einzelner Funktionalitäten enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 112 gattungsgemäß zu einem Auswahlmodul 120, einem Sammelmodul 122, einem Berechnungsmodul 124 und einem Schätzmodul 126 sein und diese enthalten. Das Auswahlmodul 120, das Sammelmodul 122, das Berechnungsmodul 124 und das Schätzmodul 126 können mit einem oder mehreren von dem Korrelator 104, dem Netzserver 106, der Tief-Indizierungs-Engine 108 und der Suchmaschine 110 in Verbindung stehen, Daten von diesen empfangen und/oder Daten an diese senden, um ihre einzelnen Funktionalitäten zu implementieren.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Auswahlmodul 120 dazu ausgelegt sein, eine oder mehrere Suchmaschinen-Optimierungsobjekte, die mit einer Entität in Zusammenhang stehen, auszuwählen. Das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt kann Suchbegriffe, Rückverweise, Netzseiten, Netzseitenvorlagen oder andere Objekte, die mit der Entität in Zusammenhang stehen können, enthalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Sammelmodul 122 dazu ausgelegt sein, Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt in Zusammenhang stehen, zu sammeln. In einigen Ausführungsbeispielen können die Suchmaschinen-Optimierungsdaten Netz-Analysedaten, wie hier beschrieben, enthalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Berechnungsmodul 124 einen aktuellen Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität berechnen. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Berechnungsmodul 124 Nutzdaten für das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt sammeln, die verwendet werden können, um den Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts zu berechnen. Beispielsweise können die Nutzdaten Daten enthalten, wie etwa die Anzahl der Besuche oder Umformungen einer Netzseite, die zumindest teilweise aus dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt resultieren. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten den Nutzen einer bezahlten Suchkampagne enthalten, der dieselbe Anzahl von Besuchen zu einer Netzseite wie das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt ergeben würde. Durch Verwendung der gesammelten Nutzdaten kann das Berechnungsmodul 124 den aktuellen Nutzen berechnen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 126 dazu ausgelegt sein, einen zukünftigen Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität auf der Grundlage der gesammelten Suchmaschinen-Optimierungsdaten und des aktuellen Nutzens der Suchmaschinen-Optimierungsdaten zu schätzen. In einigen Ausführungsbeispielen kann der zukünftige Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts den Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität darstellen, wenn das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt optimiert wurde. Das Schätzmodul 126 kann die gesammelten Suchmaschinen-Optimierungsdaten verwenden, um einen Umfang zu bestimmen, um den das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt optimiert werden kann. Basierend darauf, um wie viel das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt optimiert werden kann, kann das Schätzmodul 126 den zukünftigen Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts bestimmen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 126 die Kosten zur Optimierung des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts bestimmen. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 126 einen Nettonutzen berechnen, der den zukünftigen Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts und die Kosten für die Optimierung des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts vergleicht, um den zukünftigen Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts zu erhalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 126 die Suchmaschinen-Optimierungsobjekte bestimmen, die auf der Grundlage eines oder mehrerer Faktoren, wie etwa des aktuellen Nutzens, des zukünftigen Nutzens, des Nettonutzens und anderen, Chancen für die Suchmaschinen-Optimierung sein könnten. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 126 die Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung einem Nutzer des SEO-Systems 100 anzeigen.
Die 2 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel eines SEO-Systems 200, das dazu ausgelegt ist, entsprechend einigen hier beschriebenen Ausführungsbeispielen, Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung zu identifizieren. Wie gezeigt, kann das Netzwerk 102 einen Korrelator 204, einen Netzserver 206, eine Tief-Indizierungs-Engine 208, eine Suchmaschine 210, ein Optimierungsmodul 212, eine Nutzerschnittstelle 240 und eine Datenbank 250 funktionsfähig miteinander koppeln. Es wird verstanden werden, dass diese Komponenten wie gewünscht miteinander kombiniert werden können, auch wenn diese Komponenten als separate Komponenten gezeigt sind. Ferner kann das System 200 optional eine beliebige Anzahl einer jeden der gezeigten Komponenten oder anderer Komponenten enthalten, auch wenn genau eine einer jeden Komponente gezeigt ist.
In einigen Ausführungsbeispielen können der Korrelator 204, der Netzserver 206, die Tief-Indizierungs-Engine 208 und die Suchmaschine 210 ähnlich wie der entsprechende Korrelator 104, der Netzserver 106, die Tief-Indizierungs-Engine 108 und die Suchmaschine 110 der 1 arbeiten.
Das Optimierungsmodul 212 kann verschiedene Module zur Implementierung einzelner Funktionalitäten enthalten. In einzelnen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 212 gattungsgemäß zu einem Auswahlmodul 218, einem Punktbewertungsmodul 220, einem Sammelmodul 220, einem Schätzmodul 224 und einem Empfehlungsmodul 226 sein und diese enthalten. Das Auswahlmodul 218, das Punktbewertungsmodul 220, das Sammelmodul 220, das Schätzmodul 224 und das Empfehlungsmodul 226 können mit einem oder mehreren von dem Korrelator 204, dem Netzserver 206, der Tief-Indizierungs-Engine 208 und der Suchmaschine 210 verbunden sein, Daten von diesem empfangen und/oder Daten an diese senden, um ihre einzelnen Funktionalitäten zu implementieren.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Auswahlmodul 218 dazu ausgelegt sein, einen oder mehrere Suchbegriffe, die in Zusammenhang mit einer Entität stehen, auszuwählen. Beispielsweise kann das Auswahlmodul 218 Suchbegriffe auswählen, die in beliebiger Hinsicht durch die Entität aktiv verwaltet werden. Alternativ oder zusätzlich kann das Auswahlmodul 218 alle Suchbegriffe, die in Zusammenhang mit der Entität stehen, durch das SEO-System 200 auswählen. Alternativ oder zusätzlich kann das Auswahlmodul 218 Suchbegriffe auf der Grundlage von Suchbegriffen, für welche die Netzseiten der Wettbewerber der Entität optimiert sind und/oder nicht optimiert sind, auswählen. Alternativ oder zusätzlich kann das Auswahlmodul 218 Suchbegriffe auf der Grundlage der Bestimmung von Suchbegriffen mit potenziell hohem Nutzen durch das SEO-System 200 auswählen. Alternativ oder zusätzlich kann das Auswahlmodul 218 Suchbegriffe auf der Grundlage einer Eingabe eines Nutzers durch die Nutzerschnittstelle 240 auswählen. Beispielsweise kann ein Nutzer die von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriffe durch die Nutzerschnittstelle 240 sehen und ausgesuchte Suchbegriffe abwählen. Alternativ oder zusätzlich kann der Nutzer Suchbegriffe durch die Nutzerschnittstelle 240 eingeben. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Auswahlmodul 218 dazu ausgelegt sein, eine Gruppe von Suchbegriffen aus einer Vielzahl von Gruppen von Suchbegriffen auszuwählen. Die Suchbegriffe können auf der Grundlage der Typen der Suchbegriffe, wie hier diskutiert, oder unter Verwendung jeder anderen Klassifikation von Suchbegriffen gruppiert sein.
In einigen Ausführungsbeispielen können das Punktbewertungsmodul 220, das Sammelmodul 220 und das Schätzmodul 224 einen oder mehrere der Suchbegriffe, die von dem Auswahlmodul 218 ausgewählt wurden, verwenden, um ihre einzelnen Funktionalitäten auszuführen. Zur Erleichterung der Erläuterung werden die einzelnen Funktionalitäten für das Punktbewertungsmodul 220, das Sammelmodul 220 und das Schätzmodul 224 unter Bezug auf einen einzigen von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriff beschrieben. Jedes des Punktbewertungsmoduls 220, des Sammelmoduls 220 und des Schätzmoduls 224 kann jedoch zur Ausübung seiner einzelnen Funktionalitäten für jeden der von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriffe arbeiten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Punktbewertungsmodul 220 dazu ausgelegt sein, eine Suche in dem Netzwerk 102 auf einen Verweis auf die Entität auf der Grundlage des von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriffs auszuführen. Nach Ausführung der Suche kann das Punktbewertungsmodul 220 einen Verweis auf die Entität innerhalb der durch die Suche hervorgebrachten Suchergebnisse identifizieren. Beispielsweise kann das Punktbewertungsmodul 220 in einigen Ausführungsbeispielen einen Verweis auf eine Netzseite einer Entität innerhalb einer Suchergebnisseite identifizieren. Das Punktbewertungsmodul 220 kann auch dazu ausgelegt sein, eine Recherche-Punktzahl für den durch die Suche für die Suchbegriffe hervorgebrachten Verweis zu erhalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann die Recherche-Punktzahl die Position des Verweises in Bezug auf andere Objekte, die bei der Suche hervorgebracht wurden, wiedergeben.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Punktbewertungsmodul 220 auf der Grundlage einer oder mehrerer Faktoren mit Ausnahme von oder einschließlich der Position des Verweises eine Recherche-Punktzahl für den durch die Suche hervorgebrachten Verweis bestimmen. Beispielsweise kann die Recherche-Punktzahl in einigen Ausführungsbeispielen von der geografischen Lage abhängen, an der die Suche durchgeführt wird. Alternativ oder zusätzlich kann die Recherche-Punktzahl von anderen Faktoren abhängen, wie etwa von vorherigen durch den Nutzer durchgeführten Suchen, vorherigen von dem Nutzer angesehenen Netzseiten, vorherigen von dem Nutzer nachverfolgten Links, vorherigen Handlungen, die von dem Nutzer auf einer oder mehreren Netzseiten vorgenommen wurden oder anderen von dem Nutzer vorgenommenen Handlungen.
In einem der Ausführungsbeispiele kann das das Punktbewertungsmodul 220 eine Recherche-Punktzahl für den Verweis von der Datenbank 250 erhalten. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann eine Recherche-Punktzahl für den Verweis zuvor erhalten und in der Datenbank 250 gespeichert worden sein.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Sammelmodul 222 dazu ausgelegt sein, Nutzdaten für den von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriff in Bezug auf den Verweis zu sammeln. Die Nutzdaten für den Suchbegriff können Daten sein, die es dem Optimierungsmodul 212 und noch genauer dem Schätzmodul 224 erlauben, einen Nutzen des Suchbegriffs für die Entität in Bezug auf den Verweis zu bestimmen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann der Nutzen eines Suchbegriffs für eine Entität den Nutzen darstellen, den die Entität durch eine Optimierung für diesen Suchbegriff erhält. Beispielsweise kann eine Entität einen Dollar pro Klick in einer bezahlten Anzeigenkampagne bezahlen. Wenn die Entität eine Optimierung für den Suchbegriff durchführen würde, wäre der Verweis auf die Entität, wie etwa ein Link zu einer Netzseite der Entität, sichtbarer, wenn der Suchbegriff gesucht würde, was in derselben Anzahl von Besuchen auf den Netzseiten der Entität resultieren würde, die auch durch die bezahlte Anzeige erhalten wurde. Nach Optimierung für den Suchbegriff müsste die Entität nicht mehr die Anzeigengebühren bezahlen, um einen ähnlichen Netzseiten-Traffic zu erreichen. Die potenziellen Ersparnisse von Anzeigengebühren können den Nutzen des Suchbegriffs für die Entität in Bezug auf den Verweis darstellen. In anderen Ausführungsbeispielen kann der Nutzen des Suchbegriffs in Bezug auf den Verweis gleich dem Nutzen eines erhöhten Traffics zu der Netzseite einer Entität als Resultat einer Optimierung auf den Suchbegriff sein. Beispielsweise kann der Verweis auf die Netzseite einer Entität durch eine Optimierung für den Suchbegriff in den Suchergebnisseiten besser positioniert sein, was in einer höheren Klickrate und in mehr Traffic auf die Netzseite der Entität resultiert, was auf der Grundlage des Nutzens eines Besuches auf den Netzseiten der Entität bestimmt werden kann.
In einigen Ausführungsbeispielen können die durch das Sammelmodul 222 gesammelten Nutzdaten ein Suchvolumen des von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriffs und den durchschnittlichen Nutzen von Kosten-pro-Klick-Anzeigen für den Suchbegriff enthalten. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann der durchschnittliche Nutzen von Kosten-pro-Klick-Anzeigen von einer Suchmaschinen-API gesammelt werden, wie etwa durch eine API der Suchmaschine 210. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten einen aktuellen Nutzen von Kosten-pro-Klick-Anzeigen für den Suchbegriff enthalten. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann der aktuelle Nutzen von Kosten pro Klick durch einen Nutzer durch die Nutzerschnittstelle 240 gesammelt werden, er kann in der Datenbank 250 gespeichert werden und/oder er kann auf der Grundlage anderer gesammelter Informationen, die mit der Entität in Zusammenhang stehen, bestimmt werden.
Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten eine abgeschätzte Klickrate für den Verweis auf die Entität auf der Grundlage der Recherche-Punktzahl und der Anzahl von Suchen, die für den Suchbegriff durchgeführt wurden, enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten die Anzahl der Besucher, die zu einer aus einer Suche unter Verwendung des Suchbegriffs resultierenden Netzseite gelenkt werden, und den Nutzen eines Besuchs auf der Netzseite für die Entität erhalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten die Anzahl der aus einer Suche unter Verwendung des Suchbegriffs resultierenden Umformung auf einer Netzseite und den Wert einer Umformung auf der Netzseite für die Entität enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten einen aktuellen Nutzen von Besuchen und aus dem Suchbegriff resultierenden Umformungen enthalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Sammelmodul 222 auch dazu ausgelegt sein, allgemeine Netz-Analysendaten und Entität-Netz-Analysedaten zu sammeln. Das Sammelmodul 222 kann die Entität-Netz-Analysedaten für den durch die Suche nach dem von dem Auswahlmodul 218 ausgewählten Suchbegriff hervorgebrachten Verweis sammeln. Das Sammelmodul 222 kann auch allgemeine Netz-Analysedaten für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, sammeln. In einigen Ausführungsbeispielen können die Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, Netzseiten sein, die durch eine Suche mittels des von dem Ausfallmodul 218 ausgewählten Suchbegriffs hervorgebracht wurden. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann die Anzahl von Netzseiten, die zum Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten ausgewählt werden, variieren und kann die Netzseiten, die die höchste Recherche-Punktzahl aufweisen, einschließen, wie etwa Netzseiten mit den obersten 5, 10 oder 15 höchsten Punktzahlen. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Anzahl von Netzseiten, die zum Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten ausgewählt werden, all diejenigen Netzseiten mit einer Recherche-Punktzahl enthalten, die höher als die Recherche-Punktzahl des Verweises ist oder einen vorgegebenen Bereich um die Recherche-Punktzahl des Verweises aufweist.
Im Allgemeinen können die sowohl die allgemeinen Netz-Analysedaten als auch die Entität-Netz-Analysedaten einer Recherche-Punktzahl auf einer Seite verfügbare Informationen, Daten sozialer Medien, Rückverweisdaten und/oder andere Netz-Analysedaten enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen können die Daten sozialer Medien die Anzahl von Bestätigungen eines Verweises oder von sozialen Medien erhaltene Netzseiten enthalten. Beispielsweise kann die Anzahl von Bestätigungen eines Verweises oder einer Netzseite die Anzahl von „Gefällt mir”-Bestätigungen des Verweises oder der Netzseite in einem sozialen Netzwerk, wie etwa Facebook, sein oder die Anzahl von Verweisen in einem Mikro-Blog, wie etwa Twitter. Alternativ oder zusätzlich können die Daten sozialer Medien angeben, wie oft ein Verweis oder eine Netzseite in den sozialen Medien verlinkt ist, oder Links von sozialen Medien zu dem Verweis oder der Netzseite oder andere Wege, dass der Verweis oder die Netzseite mit den sozialen Medien in Zusammenhang steht, angeben. In einigen Ausführungsbeispielen können die Rückverweisdaten die Anzahl der gesamten Rückverweise und die Qualität der Rückverweise enthalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 dazu ausgelegt sein, einen Nutzen zu bestimmen, der mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl des Verweises auf der Grundlage der gesammelten Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der gesammelten Netz-Analysedaten in Zusammenhang steht. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 die gesammelten allgemeinen Netz-Analysedaten benutzen, um eine Suchlandschaft für den Suchbegriff zu bestimmen. Die Suchlandschaft für den Suchbegriff kann ein Niveau angeben, zu dem Entitäten für den Suchbegriff optimiert haben. Das Schätzmodul 224 kann dazu ausgelegt sein, ein Niveau der Schwierigkeit für die Entität, den Verweis in Bezug auf die Suchlandschaft für den Suchbegriff zu optimieren, zu bestimmen. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 vordefinierte Niveaus von Schwierigkeiten und Kriterien zur Bestimmung einer Platzierung in jedem der Niveaus aufweisen. Beispielsweise können in einigen Ausführungsbeispielen drei Schwierigkeitsniveaus vorhanden sein, die als niedrige, mittlere oder hohe Schwierigkeit referenziert sind.
Als ein Beispiel können in diesen und anderen Ausführungsbeispielen die Kriterien für ein niedriges Schwierigkeitsniveau dann gegeben sein, wenn die gesammelten allgemeinen Netz-Analysedaten und Entität-Netz-Analysedaten zeigen, dass der Verweis mehr Rückverweise und Rückverweise höherer Qualität als 70% der Netzseiten, für die allgemeine Netz-Analysedaten gesammelt wurden, aufweist. Die Kriterien für ein mittleres Schwierigkeitsniveau können dann gegeben sein, wenn der Verweis weniger Rückverweise, aber Rückverweise höherer Qualität als ein Großteil der Netzseiten, für die allgemeine Netz-Analysedaten gesammelt wurden, aufweist. Die Kriterien für ein hohes Schwierigkeitsniveau können dann gegeben sein, wenn der Verweis weniger Rückverweise und Rückverweise niedriger Qualität als ein Großteil der Netzseiten, für die allgemeine Netz-Analysedaten gesammelt wurden, aufweist. In anderen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 die Schwierigkeit unter Verwendung anderer Standards oder desselben Standards mit mehr oder weniger als drei Schwierigkeitsniveaus klassifizieren.
In anderen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 auf der Grundlage des Schwierigkeitsniveaus für die Entität, für den Suchbegriff zu optimieren, eine Sollpunktzahl auf der Grundlage der Recherche-Punktzahl bestimmen. In einigen Ausführungsbeispielen kann die Sollpunktzahl von der Recherche-Punktzahl minimal korrigiert werden, wenn das Schwierigkeitsniveau hoch ist, moderat korrigiert werden, wenn das Schwierigkeitsniveau mittel ist, und am meisten korrigiert werden, wenn das Schwierigkeitsniveau niedrig ist. Wenn die Recherche-Punktzahl beispielsweise 20 war, kann die Sollpunktzahl auf 15 gesetzt werden, wenn das Schwierigkeitsniveau hoch ist, auf 10 gesetzt werden, wenn das Schwierigkeitsniveau mittel ist, und auf 5 gesetzt werden, wenn das Schwierigkeitsniveau niedrig ist. Alternativ oder zusätzlich kann der Betrag, um den die Sollpunktzahl von der Recherche-Punktzahl wegkorrigiert ist, von dem Nutzen der Sollpunktzahl abhängen. Alternativ oder zusätzlich kann die Sollpunktzahl auf der Grundlage einer Nutzereingabe über die Nutzerschnittstelle 240 bestimmt werden. Alternativ oder zusätzlich können das Schwierigkeitsniveau und der Korrekturbetrag der Sollpunktzahl auf der Grundlage einer Nutzereingabe bestimmt werden. Beispielsweise kann ein Nutzer in einigen Ausführungsbeispielen eine spezifische Sollpunktzahl für einen Verweis angeben. In einigen Ausführungsbeispielen kann ein Nutzer ein Aggressivitätsniveau zur Bestimmung von Sollpunktzahlen angeben. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Aggressivitätsniveau bestimmen, wie jede Sollpunktzahl von der Recherche-Punktzahl auf der Grundlage des Schwierigkeitsniveaus abweichen kann. Beispielsweise kann die Sollpunktzahl für einen Verweis mit einem niedrigen Schwierigkeitsniveau bei einem konservativen Szenario um 10 von der Recherche-Punktzahl korrigiert werden. Bei einem aggressiven Szenario kann die Sollpunktzahl für denselben Verweis um 20 von der Recherche-Punktzahl korrigiert werden.
Nach der Bestimmung der Sollpunktzahl kann das Schätzmodul 224 einen Nutzen auf der Grundlage der Nutzdaten abschätzen, die mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl in Verbindung stehen, sodass er der Sollpunktzahl entspricht. Beispielsweise wird angenommen, dass der Verweis ein Link zu einer Netzseite auf einer Suchergebnisseite war, wobei das abgeschätzte Suchvolumen des Suchbegriffs, der den Verweis hervorgebracht hat, 1000 Suchen pro Tag beträgt. Wenn die Recherche-Punktzahl des Verweises bei einer Klickrate von 5% 10 war und die Sollpunktzahl bei einer Klickrate von 20% 5 war und die Recherche-Punktzahl verbessert wurde, um der Sollpunktzahl zu entsprechen, dann kann ein Anstieg an Besuchen zu der Netzseite bei 150 Besuchen pro Tag auf der Grundlage des Suchvolumens multipliziert mit der Klickrate der Sollpunktzahl abzüglich des Suchvolumens multipliziert mit der Klickrate der Recherche-Punktzahl sein. Der Nutzen, der mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl in Zusammenhang steht, kann ein Nutzen eines Besuchs auf der Netzseite multipliziert mit einem Anstieg der Anzahl der Besuche sein. Wenn also der Nutzen eines Besuchs 5 Dollar beträgt, dann kann der Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, 750 Dollar sein.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 auch dazu ausgelegt sein, die Kosten, die in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl stehen, abzuschätzen und einen Nettogewinn auf der Grundlage der abgeschätzten Kosten und des abgeschätzten Nutzens zu berechnen. Beispielsweise kann das Schätzmodul 224 in einigen Ausführungsbeispielen die Kosten, die in Zusammenhang mit einer Erhöhung der Anzahl von Rückverweisen auf eine Netzseite stehen, um die Recherche-Punktzahl der Netzseite zu erhöhen, abschätzen. Unter Verwendung der abgeschätzten Kosten, die in Zusammenhang mit einer Erhöhung der Anzahl von Rückverweisen stehen, und des abgeschätzten Nutzens, der durch die Netzseite mittels Erhöhung der Anzahl von Rückverweisen erhalten wird, kann ein Nettogewinn der Netzseite berechnet werden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Schätzmodul 224 einen aktuellen Nutzen erhalten, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl stehen, nachdem die Entität für den Suchbegriff optimiert hat. Das Schätzmodul 224 kann den aktuellen Nutzen mit dem geschätzten Nutzen vergleichen, um einen Vergleichswert für den Suchbegriff zu erhalten. Beispielsweise kann in einigen Ausführungsbeispielen nach einer Optimierung der Recherche-Punktzahl eine Erhöhung der Einnahmen, die durch den Suchbegriff generiert wurden, von einem Nutzer bereitgestellt und/oder von dem SEO-System 200 berechnet werden und der aktuelle Nutzen mit dem geschätzten Nutzen verglichen werden. In anderen Ausführungsbeispielen kann der aktuelle Nutzen ein Nutzen sein, den die Entität auf der Grundlage einer Kosten-pro-Klick-Basis spart.
Das Optimierungsmodul 212 kann den Vergleichswert für den Suchbegriff benutzen, um den Nutzen für andere Suchbegriffe abzuschätzen. Beispielsweise kann das Auswahlmodul 218 in einigen Ausführungsbeispielen einen zweiten Suchbegriff auswählen. Das Speichermodul 220 kann eine zweite Recherche-Punktzahl für einen zweiten Verweis auf die Entität unter Verwendung des zweiten Suchbegriffs erhalten. Das Sammelmodul 222 kann zweite Nutzdaten für den zweiten Suchbegriff in Bezug auf den zweiten Verweis sammeln. Das Schätzmodul 224 kann auf der Grundlage der zweiten Nutzdaten, der zweiten Recherche-Punktzahl und des Vergleichswert einen zweiten Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, abschätzen. Unter Verwendung des durch den Suchbegriff generierten Vergleichswerts kann das Optimierungsmodul 212 die Abschätzung des zweiten Nutzens anpassen und dadurch eine bessere Abschätzung erreichen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 dazu ausgelegt sein, einen Bericht zu generieren, den abgeschätzten Nutzen angibt. In einigen Ausführungsbeispielen kann der Bericht Empfehlungen zur Verbesserung der Recherche-Punktzahl darstellen, um den Nutzen, der In Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, zu erreichen. Alternativ oder zusätzlich kann der Bericht den Nettogewinn für die Entität enthalten.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das SEO-System 200 Wege für das SEO-System 200 bereitstellen, um zu verifizieren, dass Empfehlungen erfolgt sind. Beispielsweise kann das SEO-System 200 eine Prüfung durchführen, um zu bestimmen, ob die Optimierungen stattgefunden haben. Das SEO-System 200 kann auch die Empfehlungen als nachverfolgte Elemente festlegen, um zu bestimmen, wann die Optimierungen stattgefunden haben und den aktuellen durch die Optimierungen hervorgebrachten Nutzen nachverfolgen.
Wie hier angegeben, kann das Auswahlmodul 218 einen oder mehrere Suchbegriffe, die in Zusammenhang mit der Entität stehen, auswählen. Wenn das Auswahlmodul 218 eine Vielzahl von Suchbegriffen für die Entität auswählt, kann jeder Suchbegriff durch das Punktbewertungsmodul 220, das Sammelmodul 222 und das Schätzmodul 224 verarbeitet werden, um einen Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl für einen Verweis, der in Zusammenhang mit einem jedem Suchbegriff steht, abzuschätzen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 dazu ausgelegt sein, einige oder alle der ausgewählten Suchbegriffe und den abgeschätzten Nutzen, der mit diesen Suchbegriffen in Zusammenhang steht, zu bestimmen, um einen abgeschätzten Gesamtnutzen der bestimmten Suchbegriffe abzuschätzen. Der abgeschätzte Gesamtnutzen kann den Gesamtnutzen für eine Entität angeben, der für die Suchbegriffe erreicht werden kann. Beispielsweise kann der abgeschätzte Gesamtnutzen den Nutzen für eine Entität angeben, wenn alle der Verweise auf die Entität, die in Zusammenhang mit den Suchbegriffen stehen, in der Lage wären, die höchstmögliche Recherche-Punktzahl zu erreichen. Ein Verweis mit der höchstmöglichen Recherche-Punktzahl kann anzeigen, dass der Verweis die größte Sichtbarkeit aufweist. Beispielsweise kann ein Verweis mit der höchstmöglichen Recherche-Punktzahl die am besten sichtbare Position auf einer Suchergebnisseite haben, wie etwa die erste Position.
In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 einen Erfassungsnutzen der bestimmten Suchbegriffe auf der Grundlage des abgeschätzten Nutzens für die bestimmten Suchbegriffe abschätzen. Der abgeschätzte Erfassungsnutzen kann einen Nutzen für eine Entität angeben, der durch die bestimmten Suchbegriffe in Bezug auf die Suchlandschaft der bestimmten Suchbegriffe erreicht werden kann. In einigen Ausführungsbeispielen kann der abgeschätzte Erfassungsnutzen eine Zusammenstellung all derjenigen Nutzen sein, die in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl der bestimmten Suchbegriffe stehen, wie durch das Schätzmodul 224 abgeschätzt.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 einen Vergleich des gesamten und des erfassten Nutzens für einen Nutzer darstellen. Die Darstellung kann hörbar oder sichtbar sein oder einige andere Kommunikationsarten verwenden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 dazu ausgelegt sein, einige oder alle der Vielzahl ausgewählter Suchbegriffe zu bestimmen, um eine Sortierung auf der Grundlage einer Korrelation zwischen dem abgeschätzten Nutzen eines jeden ausgewählten Suchbegriffs und zumindest einiger der Netz-Analysedaten für jeden der bestimmten Suchbegriffe zu erstellen. Beispielsweise kann das Empfehlungsmodul 226 in einigen Ausführungsbeispielen das Schwierigkeitsniveau, das in Zusammenhang mit jedem bestimmten Suchbegriff, wie durch das Auswahlmodul 222 zur Sortierung der bestimmten Suchbegriffe bestimmt, verwenden. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 die bestimmten Suchbegriffe auf der Grundlage des Schwierigkeitsniveaus und des abgeschätzten Nutzens für jeden bestimmten Suchbegriff sortieren. Beispielsweise kann das Empfehlungsmodul 226 die bestimmten Suchbegriffe sortieren, um bestimmte Suchbegriffe mit dem niedrigsten Schwierigkeitsniveau und dem höchsten abgeschätzten Nutzen darzustellen.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 dazu ausgelegt sein, Suchbegriffe mit einem abgeschätzten Nutzen oberhalb eines Schwellenwertes als Chancen für eine Suchmaschinen-Optimierung zu empfehlen. Der Schwellenwert kann vorbestimmt sein oder auf der Grundlage einer Nutzereingabe oder irgendeiner Durchschnittsbestimmung, gewichteten Durchschnittsbestimmung oder auf andere Wise aus dem abgeschätzten Nutzen der Suchbegriffe bestimmt werden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Empfehlungsmodul 226 dazu ausgelegt sein, einen aktuellen Nutzen für jeden Suchbegriff auf der Grundlage der Nutzdaten für jeden Suchbegriff zu identifizieren und jeden Suchbegriff mit einem Potential oberhalb eines Schwellenwertes dahingehend zu identifizieren, dass er einen zukünftigen Nutzen aufweist, der kleiner als der aktuelle Nutzen des entsprechenden Suchbegriffs auf der Grundlage der allgemeinen Netz-Analysedaten und der Entität-Netz-Analysedaten für den entsprechenden Suchbegriff ist. Die Identifizierung eines jeden Suchbegriffs mit einem Potential oberhalb eines Schwellenwertes dahingehend, dass er einen zukünftigen Nutzen aufweist, der kleiner als der aktuelle Nutzen ist, kann die Bestimmung einer Suchlandschaft für den Suchbegriff und auf der Grundlage der Suchlandschaft eine Bestimmung der Wahrscheinlichkeit, dass Netzseiten außer der Netzseite der Entität optimiert sind und die Recherche-Punktzahl des Verweises auf die Entität reduzieren, enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 212 dazu ausgelegt sein, Optimierungschancen für unterschiedliche Suchplattformen zu identifizieren. Beispielsweise können auf einem Personal Computer (PC) ausgeführte Suchen andere Suchergebenisse hervorbringen als Suchen, die auf einem mobilen Gerät, wie etwa einem Smartphone, einem Tablet-Computer, einem Spielgerät oder einem anderen mobilen Gerät, durchgeführt werden.
In diesen und anderen Ausführungsbeispielen können ein PC und ein mobiles Gerät unterschiedliche Suchplattformen sein. Zur Identifizierung von Optimierungschancen für unterschiedliche Suchplattformen kann das Optimierungsmodul 212 Suchen durchführen und Nutzdaten sowie Netz-Analysedaten für die spezifische Suchplattform sammeln. In anderen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 212 dazu ausgelegt sein, Optimierungschancen für eine Vielzahl von Suchplattformen zu identifizieren. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 212 Suchen durchführen und Nutzdaten sowie Netz-Analysedaten für eine Vielzahl von Suchplattformen sammeln und alle Suchen und alle gesammelten Daten zusammenfassen. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Optimierungsmodul 212 für eine Sortierung auf der Grundlage der unterschiedlichen Suchplattformen sorgen oder ideale Optimierungen für alle oder eine oder mehrere der Vielzahl von Suchplattformen angeben.
In einigen Ausführungsbeispielen können das Auswahlmodul 218, das Speichermodul 220, das Sammelmodul 222, das Schätzmodul 224 und das Empfehlungsmodul 226 ihre Funktionen unter Verwendung von und/oder in Verbindung mit einem oder mehreren des Korrelators 204, des Netzservers 206, der Tief-Indizierungs-Engine 208 und der Suchmaschine 210 ausführen.
Die 3 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 360 zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung, das in Übereinstimmung mit zumindest einigen hier beschriebenen Ausführungsbeispielen eingerichtet ist. Das Verfahren 360 kann in einigen Ausführungsbeispielen durch ein SEO-System, wie etwa das SEO-System 100 der 1, implementiert werden.
Das Verfahren 350 kann bei Block 370 beginnen, in dem ein Suchmaschinen-Optimierungsobjekt, das in Zusammenhang mit einer Entität steht, ausgewählt werden kann. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt ein Suchbegriff, ein Rückverweis, eine Netzseite, eine Netzseitenvorlage oder ein anderes Objekt, das in Zusammenhang mit einer Suchmaschinen-Optimierung stehen kann, sein.
Bei Block 372 können Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die in Zusammenhang mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt stehen, gesammelt werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Sammeln von Suchmaschinen-Optimierungsdaten das Sammeln von Netz-Analysedaten enthalten. Beispielsweise können in Ausführungsbeispielen allgemeine Netz-Analysedaten für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit einer Entität stehen, auf der Grundlage eines Suchbegriffs gesammelt werden.
Bei Block 374 kann ein aktueller Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität berechnet werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts ein Durchsuchen eines Netzwerkes auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs, wodurch eine Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis erhalten wird, und das Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff in Bezug auf den Verweis enthalten.
Bei Block 376 kann ein zukünftiger Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität auf der Grundlage gesammelter Suchmaschinen-Optimierungsdaten und des aktuellen Nutzens abgeschätzt werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann der zukünftige Nutzen des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts auf der Grundlage der in Block 374 und Block 372 erhaltenen allgemeinen Netz-Analysedaten, der Nutzdaten und der Recherche-Punktzahl abgeschätzt werden.
Ein Fachmann wird verstehen, dass hierfür und für andere hier offenbarte Prozesse und Verfahren die in den Prozessen und Verfahren ausgeführten Funktionen in unterschiedlicher Reihenfolge implementiert werden können. Ferner werden die umrissenen Schritte und Handlungen nur als Beispiel bereitgestellt, und einige der Schritte und Handlungen können optional sein, in weniger Schritte und Handlungen zusammengefasst werden oder in zusätzliche Schritte und Handlungen ausgedehnt werden, ohne dem Wesen der offenbarten Ausführungsbeispiele abträglich zu sein.
Die 4 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 300 zur Identifizierung von Chancen eine Suchmaschinen-Optimierung, das in Übereinstimmung mit zumindest einiger hier beschriebener Ausführungsbeispiele eingerichtet ist. Das Verfahren 300 kann in einigen Ausführungsbeispielen durch ein SEO-System, wie etwa das SEO-System 200 der 2 implementiert werden.
Das Verfahren 300 kann bei Block 310 beginnen, in dem ein Netzwerk auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs durchsucht werden kann. Nach Durchführung der Suche kann ein Verweis auf die Entität innerhalb der durch die Suche hervorgebrachten Suchergebnisse identifiziert werden. Beispielsweise kann in einigen Ausführungsbeispielen ein Verweis auf eine Netzseite einer Entität innerhalb einer Suchergebnisseite identifiziert werden. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann der Verweis ein Link auf eine Netzseite der Entität und/oder andere Informationen über die Netzseite sein, die durch eine Suchmaschine als Ergebnis einer Suche mittels des Suchbegriffs angegeben werden.
Bei Block 320 kann eine Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis erhalten werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann die Recherche-Punktzahl die Position des Verweises in Bezug auf andere durch die Suche hervorgebrachte Objekte darstellen. Ganz besonders kann die Recherche-Punktzahl in einigen Ausführungsbeispielen die Position des Verweises in Bezug auf andere Verweise auf einer Suchergebnisseite darstellen. Wenn der Verweis beispielsweise am oberen Ende der Suchergebnisseite in der ersten Position für unbezahlte oder organische Suchergebnisse positioniert ist, kann dem Verweis die höchste Recherche-Punktzahl oder eine Recherche-Punktzahl von 1 verliehen werden.
Bei Block 330 können Nutzdaten für den Suchbegriff in Bezug auf den Verweis gesammelt werden. In einigen Ausführungsbeispielen können die Nutzdaten einen bezahlten Suchnutzen des Suchbegriffs enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten eine Klickrate des Verweises enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten ein Suchvolumen des Suchbegriffs enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten einen durchschnittlichen Nutzen pro aus dem Suchbegriff resultierendem Besuch einer Webseite der Entität enthalten. Alternativ oder zusätzlich können die Nutzdaten einen durchschnittlichen Wert pro aus dem Suchbegriff resultierender Umformung auf der Webseite der Entität enthalten. In einem oder mehreren der obigen Ausführungsbeispiele kann ein Nutzer die Nutzdaten liefern, oder die Nutzdaten können aus anderen Quellen gesammelt werden.
In einigen Ausführungsbeispielen können die Nutzdaten auf einem aktuellen Suchmaschinen-Optimierungsnutzen, der in Zusammenhang mit dem Suchbegriff steht, beruhen. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen können der aktuelle Nutzen von Kosten pro Klick von einem Nutzer und/oder einer Datenbank 250 gesammelt werden und/oder auf der Grundlage anderer gesammelter Informationen, die in Zusammenhang mit der Entität stehen, bestimmt werden. In einigen Ausführungsbeispielen können die Nutzdaten einen aktuellen Wert von Besuchen und Umformungen, die aus dem Suchbegriff resultieren, enthalten.
Bei Block 340 können allgemeine Netz-Analysedaten für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, auf der Grundlage des Suchbegriffs gesammelt werden. In einigen Ausführungsbeispielen können die Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, Netzseiten sein, die durch eine Suche mittels des Suchbegriffs vorgebracht wurden. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann die Anzahl der Netzseiten, die für allgemeine Netz-Analysedaten gesammelt werden, variieren und kann die Netzseiten enthalten, die die höchste Recherche-Punktzahl aufweisen, wie etwa Netzseiten mit den obersten fünf, zehn oder fünfzehn höchsten Punktzahlen. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Anzahl der Netzseiten, die zum Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten ausgewählt sind, alle Netzseiten mit einer Recherche-Punktzahl, die höher als die Recherche-Punktzahl des Verweises ist oder einen vorbestimmten Bereich um die Recherche-Punktzahl des Verweises aufweist, enthalten.
Im Allgemeinen können die allgemeinen Netz-Analysedaten eine Recherche-Punktzahl, auf einer Seite verfügbare Informationen und/oder Rückverweisdaten für jede der Netzseiten enthalten, die nicht mit der Entität in Verbindung stehen. In einigen Ausführungsbeispielen können die Rückverweisdaten die Anzahl der gesamten Rückverweise und die Qualität der Rückverweise enthalten.
Bei Block 350 kann auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und einigen der allgemeinen Netz-Analysedaten ein Nutzen abgeschätzt werden, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 ein Auswählen des Suchbegriffs aus einer Gruppierung einer Vielzahl von Gruppierungen von Suchbegriffen enthalten. Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 ein Generieren eines Berichts enthalten, der den abgeschätzten Wert angibt und Empfehlungen zur Verbesserung der Recherche-Punktzahl enthält. In einigen Ausführungsbeispielen kann der Bericht Links zu zusätzlichen Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung für den Suchbegriff enthalten.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 eine Berechnung einer Recherche-Sollpunktzahl unter Verwendung der allgemeinen Netz-Analysedaten und einer Abschätzung des Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl auf der Grundlage der Recherche-Sollpunktzahl, der Recherche-Punktzahl und der Nutzdaten steht, enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann der Nutzen auf der Grundlage der Nutzdaten und einer Differenz zwischen der Recherche-Punktzahl und einer Recherche-Sollpunktzahl, die von einem Nutzer erhalten wird, abgeschätzt werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren 300 eine Abschätzung von Kosten, die in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl stehen, und eine Berechnung eines Nettogewinns auf der Grundlage der abgeschätzten Kosten und des abgeschätzten Nutzens enthalten.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 ein Sammeln von Entität-Netz-Analysedaten bezüglich des durch die Suche hervorgebrachten Verweises und ein Abschätzen des Nutzens auf der Grundlage der Entität-Netz-Analysedaten, der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen können die Entität-Netz-Analysedaten eine Recherche-Punktzahl, auf einer Seite verfügbare Informationen und/oder Rückverweisdaten für die Netzseite, die in Zusammenhang mit dem Verweis steht, enthalten.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 300 eine Abschätzung eines Vergleichswerts, der in Zusammenhang steht mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl auf der Grundlage des Vergleichs des abgeschätzten Nutzens mit einem aktuellen Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Suche steht, enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren 300 Handlungen enthalten, die von dem Vergleich Gebrauch machen. Beispielsweise kann das Verfahren 300 in einigen Ausführungsbeispielen ein Erhalten einer zweiten Recherche-Punktzahl für einen zweiten Verweis auf die Entität unter Verwendung eines zweiten Suchbegriffs enthalten. Zweite Nutzdaten für den zweiten Suchbegriff in Bezug auf den zweiten Verweis können gesammelt werden und ein zweiter Wert, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der zweiten Recherche-Punktzahl steht, kann auf der Grundlage der zweiten Nutzdaten, der zweiten Recherche-Punktzahl und des Vergleichswerts abgeschätzt werden.
Die 5 ist ein Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 400 zur Identifizierung von Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung, das in Übereinstimmung mit zumindest einem der hierbeschriebenen Ausführungsbeispiele eingerichtet ist. Das Verfahren 400 kann in einigen Ausführungsbeispielen durch ein SEO-System, wie etwa das SEO-System 200 der 2 implementiert werden.
Das Verfahren 400 kann bei Block 402 beginnen, in dem eine Vielzahl von Suchbegriffen, die mit einer Entität in Zusammenhang stehen, ausgewählt wird. Beispielsweise können in einigen Ausführungsbeispielen Suchbegriffe, die in irgendeiner Hinsicht durch die Entität aktiv verwaltet werden, ausgewählt werden. Alternativ oder zusätzlich können alle oder ein Teil der Suchbegriffe, die in Zusammenhang mit der Entität stehen, ausgewählt werden. Alternativ oder zusätzlich können Suchbegriffe auf der Grundlage derjenigen Suchbegriffe, für die die Netzseiten der Wettbewerber der Entität optimiert sind und/oder nicht optimiert sind, ausgewählt werden. Alternativ oder zusätzlich können die Suchbegriffe auf der Grundlage einer Nutzereingabe ausgewählt werden.
Bei Block 404 kann einer der ausgewählten Suchbegriffe bestimmt werden. In einigen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren 400 mit den Blöcken 410, 412, 414, 416 und 418 weitergeführt werden, um einen Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung einer Recherche-Punktzahl für einen durch eine Suche mittels des bestimmten Suchbegriffs hervorgebrachten Verweis steht, abzuschätzen. In einigen Ausführungsbeispielen können die Blöcke 410, 412, 414, 416 und 418 ähnlich zu den Blöcken 310, 320, 330, 340 bzw. 350 der 4 sein.
Bei Block 410 kann ein Netzwerk auf Verweise auf die Entität unter Verwendung des bestimmten Suchbegriffs durchsucht werden. Bei Block 412 kann eine Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis erhalten werden. Bei Block 414 können Nutzdaten für den bestimmten Suchbegriff in Bezug auf den Verweis gesammelt werden.
Bei Block 416 können allgemeine Netz-Analysedaten für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht in Zusammenhang mit der Entität stehen, auf der Grundlage des bestimmten Suchbegriffs gesammelt werden. In einigen Ausführungsbeispielen können die einen oder mehreren Websites, von denen die Netz-Analysedaten gesammelt werden, für jeden Suchbegriff unterschiedlich sein.
Bei Block 418 kann ein Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten geschätzt werden.
Bei Block 420 kann bestimmt werden, ob ein Nutzen für jeden ausgewählten Suchbegriff abgeschätzt wurde. Wenn ein Nutzen für jeden in Block 402 ausgewählten Suchbegriff geschätzt worden ist, kann das Verfahren 400 enden oder mit dem optionalen Block 422 fortgeführt werden. Wenn ein Nutzen nicht für jeden der im Block 402 ausgewählten Suchbegriffe geschätzt worden ist, kann das Verfahren 400 mit Block 404 fortgeführt werden, wo die Suchbegriffe bestimmt werden können, und die Blöcke 410, 412, 414, 416 und 418 können in Bezug auf den bestimmten Suchbegriff durchgeführt werden. In einigen Ausführungsbeispielen können die Blöcke 410, 412, 414, 416 und 418 in Bezug auf jeden Suchbegriff in linearer Art und Weise durchgeführt werden. In anderen Ausführungsbeispielen können die Blöcke 410, 412, 414, 416 und 418 in Bezug auf jeden Suchbegriff in paralleler Weise ausgeführt werden.
Das Verfahren 400 kann optional einen Block 422 enthalten, bei dem die ausgewählten Suchbegriffe auf der Grundlage des geschätzten Nutzens für jeden Suchbegriff organisiert werden können. Beispielsweise können die ausgewählten Suchbegriffe in einigen Ausführungsbeispielen durch Sortierung der Suchbegriffe auf der Grundlage einer Korrelation zwischen dem abgeschätzten Nutzen eines jeden Suchbegriffs und zumindest einiger der Netz-Analysedaten für jeden Suchbegriff organisiert werden. Alternativ oder zusätzlich können die Suchbegriffe auf der Grundlage von Suchbegriffen mit einem Nutzen oberhalb eines Schwellenwertes organisiert werden. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen können Suchbegriffe mit Werten oberhalb eines Schwellenwertes als Chancen für eine Suchmaschinen-Optimierung empfohlen werden.
Alternativ oder zusätzlich kann das Verfahren 400 eine Berechnung eines Gesamtnutzens aller ausgewählter Suchbegriffe auf der Grundlage der Nutzdaten eines jenen Suchbegriffs und eine Berechnung eines Erfassungswertes aller ausgewählten Suchbegriffe auf der Grundlage aller abgeschätzten Werte enthalten. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann ein Vergleich des Gesamtnutzens und des erfassten Nutzen einem Nutzer gegenüber dargestellt werden.
Dir 6 zeigt eine Darstellung einer Instrumententafel 500 einer graphischen Schnittstelle zur Identifizierung von Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung, die in Übereinstimmung mit zumindest einiger der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele eingerichtet ist.
Die Instrumententafel 500 zeigt eine Tabelle 540, die Informationen über ausgewählte Suchbegriffe für eine Entität enthalten kann, die in der Tabelle 540 als Schlüsselwörter bezeichnet werden. Die Tabelle 540 kann Informationen enthalten, wie etwa die Schlüsselwörter, einen aktuellen Rang (Recherche-Punktzahl) für einen durch eine Suche mit dem Schlüsselwort hervorgebrachten Verweis auf eine Entität. Die Tabelle 540 kann ferner Informationen enthalten, wie etwa einen Sollrang (Recherche-Sollpunktzahl), die durchschnittlichen Kosten pro Klick bei bezahlten Suchen mit dem Schlüsselwort, einem Suchvolumen für das Schlüsselwort, Solleinsparungen (einen Nutzen), die in Verbindung mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl auf den Sollrang stehen, das Schwierigkeitsniveau zur Verbesserung des aktuellen Rangs auf den Sollrang sowie andere Informationen.
Die Instrumententafel 500 zeigt auch einen Strategieauswahlbereich 510, der es einem Benutzer erlaubt, ein Aggressivitätsniveau zur Bestimmung von Sollrängen für ausgewählte Schlüsselwörter auszuwählen. In diesen und anderen Ausführungsbeispielen kann das Aggressivitätsniveau bestimmen, wie ein Sollrang von einem aktuellen Rang für ein gegebenes Schlüsselwort abweicht.
Die Instrumententafel 500 zeigt auch einen Vergleichsbereich 520, der die potenziellen Gesamtersparnisse der Schlüsselwörter innerhalb der Instrumententafel 500 für die Entität anzeigt, wenn jedes Schlüsselwort einen höchstmöglichen Rang erreicht. Die Einsparungen beziehen sich auf Einsparungen, die die Entität erzielen kann, wenn sie sich auf organischen Such-Traffic anstelle von bezahltem Such-Traffic stützt. Dieser Vergleichsbereich 520 zeigt auch die aktuellen Einsparungen für die Entität auf der Grundlage des aktuellen Optimierungsniveaus der Schlüsselwörter in der Instrumententafel 500, Solleinsparungen für die Entität auf der Grundlage eines vorgeschriebenen Optimierungsniveaus, das die Sollränge der Schlüsselwörter erreicht, und einen potenziellen Anstieg der Ersparnisse für die Entität als Differenz zwischen den aktuellen Einsparungen und den Solleinsparungen.
Die Instrumententafel 500 zeigt auch einen Schlüsselwortauswahlbereich 530, wo ein Nutzer Schlüsselwörter abwählen kann, um die Schlüsselwörter von der Instrumententafel 500 zu entfernen. Einige der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele enthalten ein Computerprogrammprodukt mit computerausführbaren Anweisungen, die ein Rechensystem dazu veranlassen, dass das Computerprogrammprodukt ein Rechenverfahren der computerausführbaren Anweisungen ausführt, um Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung zu identifizieren. Das Rechenverfahren kann jedes der hier beschriebenen Verfahren sein, wie es von einem Rechensystem durchgeführt wird. Das Computerprogrammprodukt kann auf einem Computer-Speichergerät lokalisiert sein, das entfernbar sein kann oder das in das Rechensystem integriert sein kann.
Einige der hier beschriebenen Ausführungsbeispiele enthalten ein Computersystem, das in der Lage ist, die hier beschriebenen Verfahren auszuführen. Als solches kann das Computersystem ein Speichergerät enthalten, das die computerausführbaren Anweisungen zur Durchführung des Verfahrens aufweist.
In einigen Ausführungsbeispielen kann das Rechengerät, wie etwa ein Computer oder ein Speichergerät eines Computers, ein Auswahlmodul, ein Punktbewertungsmodul, ein Sammelmodul, ein Schätzmodul und ein Empfehlungsmodul enthalten. Diese Module können derart ausgelegt sein, um ein beliebiges der hier beschriebenen Verfahren auszuführen. Zusätzlich können diese Module in einem einzigen Modul oder auf einer einzigen Plattform zusammengefasst sein. In einigen Ausführungsbeispielen kann ein Computerprogrammprodukt einen oder mehrere Algorithmen zur Ausführung eines beliebigen Verfahrens eines beliebigen Anspruchs enthalten.
Die vorliegende Offenbarung ist nicht beschränkt auf die in dieser Anmeldung beschriebenen besonderen Ausführungsbeispiele, die zur Illustration unterschiedlicher Aspekte gedacht sind. Viele Modifikationen und Variationen können vorgenommen werden, ohne sich vom Geist und Umfang der Anmeldung zu entfernen, wie es den Fachleuten ersichtlich ist. Funktional äquivalente Verfahren und Vorrichtungen innerhalb des Umfangs der Offenbarung sind in Ergänzung zu jenen hier einzeln benannten den Fachleuten durch die vorstehenden Beschreibungen ersichtlich. Es ist beabsichtigt, dass solche Modifikationen und Variationen in den Umfang der angefügten Ansprüche fallen. Die vorliegende Offenbarung soll nur durch die Begriffe der angefügten Ansprüche beschränkt werden, zusammen mit dem vollen Umfang von Äquivalenten, zu denen solche Ansprüche berechtigt sind. Es versteht sich auch, dass die hier verwendete Terminologie nur der Beschreibung besonderer Ausführungsbeispiele dient und nicht als beschränkend gedacht ist.
In einem erklärenden Ausführungsbeispiel kann eine beliebige der hier beschriebenen Handlungen, Prozesse etc. als computerlesbare Anweisungen, die auf einem computerlesbaren Medium gespeichert sind, implementiert sein. Die computerlesbaren Anweisungen können durch einen Prozessor auf einer mobilen Einheit, einem Netzwerkelement und/oder einem beliebigen anderen Rechengerät ausgeführt werden.
Es existiert nur noch eine geringe Unterscheidung zwischen Hardware- und Softwareimplementierungen von Aspekten von Systemen; die Benutzung von Hardware oder Software ist grundsätzlich (jedoch nicht immer, sodass in bestimmten Zusammenhängen die Auswahl zwischen Hardware und Software entscheidend werden kann) eine Gestaltungsauswahl, die eine Austauschbeziehung von Kosten gegenüber Leistungsfähigkeit repräsentiert. Es gibt verschiedene Vehikel, durch die hier beschriebene Prozesse und/oder Systeme und/oder andere Technologien ausgeführt werden können (beispielsweise Hardware, Software und/oder Firmware) und dass das bevorzugte Vehikel mit dem Zusammenhang, in dem die Prozesse und/oder Systeme und/oder andere Technologien angewandt werden, variieren. Wenn beispielsweise ein Implementeur bestimmt, dass Geschwindigkeit und Genauigkeit vorrangig sind, kann sich der Implementeur vor allem für ein Hardware- und/oder Firmware-Vehikel entscheiden; wenn Flexibilität entscheidend ist, kann sich der Implementeur vor allem für eine Software-Implementation entscheiden; oder, abermals alternativ, der Implementeur kann sich für einige Kombinationen von Hardware, Software und/oder Firmware entscheiden.
Die vorstehende detaillierte Beschreibung hat unterschiedliche Ausführungsbeispiele der Prozesse unter Verwendung von Blockdiagrammen, Flussdiagrammen und/oder Beispielen dargelegt. Insoweit solche Blockdiagramme, Flussdiagramme und/oder Beispiele eine oder mehrere Funktionen und/oder Handlungen enthalten, wird von einem Fachmann verstanden, dass jede Funktion und/oder Handlung innerhalb solcher Blockdiagramme, Flussdiagramme oder Beispiele einzeln und/oder in einer Gesamtheit durch einen breiten Bereich an Hardware, Software, Firmware oder praktisch jede Kombination davon implementiert werden kann. In einigen Ausführungsbeispielen können einige Teile des hier beschriebenen Gegenstandes mittels ASIC-Schaltungen (ASICs), Feld-programmierbaren Gatterfeldern (FPGAs), digitalen Signalprozessoren (DSPs) oder anderen integrierten Formaten implementiert werden. Die Fachleute werden jedoch erkennen, dass einige Aspekte der hier offenbarten Ausführungsbeispiele entweder im Ganzen oder in Teilen in äquivalenter Weise in integrierten Schaltkreisen implementiert werden können, wie etwa ein oder mehrere Computerprogramme, die auf einem oder mehreren Computern laufen (wie beispielsweise ein oder mehrere Computerprogramme, die auf einem oder mehreren Computersystemen laufen), wie ein oder mehrere Programme, die auf einem oder mehreren Prozessoren laufen (wie beispielsweise ein oder mehrere Programme, die auf einem oder mehreren Mikroprozessoren laufen), wie Firmware oder wie praktisch eine beliebige Kombination davon, und dass eine Bestimmung der Schaltkreise und/oder ein Schreiben des Codes für die Software und/oder Firmware gut und gerne innerhalb der Fähigkeiten eines Fachmanns im Lichte dieser Offenbarung liegen würde. Zusätzlich werden die Fachleute einsehen, dass die Mechanismen des hier beschriebenen Gegenstandes geeignet sind, als Programmprodukt in einer Vielfalt von Formen vertrieben zu werden und dass ein erläuterndes Ausführungsbeispiel des hier beschriebenen Gegenstandes unabhängig von dem besonderen Typ eines signaltragenden Mediums, das zur Ausführung des Vertriebs verwendet wird, zutrifft. Beispiele eines signaltragenden Mediums schließen Folgendes ein, sind aber nicht darauf beschränkt: ein Medium eines beschreibbaren Typs wie etwa eine Floppy-Disc, ein Festplattenlaufwerk, eine CD, eine DVD, ein Digitalband, ein Computerspeicher etc.; und ein Medium des Übertragungstyps wie etwa ein digitales und/oder ein analoges Kommunikationsmedium (beispielsweise ein faseroptisches Kabel, ein Wellenleiter, eine drahtgebundene Nachrichtenverbindung, eine drahtlose Nachrichtenverbindung etc.).
Die Fachleute werden erkennen, dass es innerhalb des Fachgebiets üblich ist, Geräte und/oder Prozesse in der hier dargelegten Art und Weise zu beschreiben, und sodann Ingenieurspraktiken benutzt werden, um derart beschriebene Geräte und/oder Prozesse in Datenverarbeitungssysteme zu integrieren. Das heißt, zumindest ein Teil der hier beschriebenen Geräte und/oder Prozesse kann in Datenverarbeitungssysteme mittels eines vertretbaren Aufwands an Experimentieren integriert werden. Die Fachleute werden erkennen, dass ein typisches Datenverarbeitungssystem im Allgemeinen ein Systemeinheitsgehäuse, ein Videodarstellungsgerät, einen Speicher, wie etwa einen flüchtigen und nicht flüchtigen Speicher, Prozessoren, wie etwa Mikroprozessoren und digitale Signalprozessoren, rechenbetonte Einheiten, wie etwa Betriebssysteme, Treiber, graphische Benutzerschnittstellen und Anwendungsprogramme, eines oder mehrere Interaktionsgeräte, wie etwa ein Touchpad oder Touchscreen, und/oder Steuerungssysteme einschließlich Rückkopplungsschleifen und Steuermotoren (beispielsweise eine Rückkopplung zum Abtasten einer Position und/oder einer Geschwindigkeit; Steuerungsmotoren zur Bewegung und/oder Anpassung von Komponenten und/oder Größen) enthält. Ein typisches Datenverarbeitungssystem kann unter Verwendung beliebiger geeigneter kommerziell erhältlicher Komponenten, wie etwa jene, die im Allgemeinen in Systemen der Datenberechnung/Datenübertragung und/oder Systemen der Netzwerkberechnung/Netzwerkübertragung gefunden werden.
Der hier beschriebene Gegenstand zeigt manchmal unterschiedliche Komponenten, die innerhalb verschiedener anderer Komponenten enthalten sind oder mit diesen verbunden sind. Es wird vorausgesetzt, dass solche dargestellten Architekturen lediglich beispielhaft sind und dass tatsächlich zahlreiche andere Architekturen implementiert werden können, die dieselbe Funktionalität erreichen. In einem konzeptionellen Sinne ist eine beliebige Anordnung von Komponenten wirksam „verknüpft”, um dieselbe Funktionalität zu erreichen, sodass die gewünschte Funktionalität erreicht wird. Daher können zwei hierin zum Erreichen einer besonderen Funktionalität zusammengefassten Komponenten als „miteinander verbunden” angesehen werden, sodass die gewünschte Funktionalität erreicht wird, unabhängig von der Architektur oder zwischengeschalteten Komponenten. In gleicher Weise können zwei beliebige derart verknüpfte Komponenten auch als miteinander „funktionsbereit verbunden” oder „funktionsbereit gekoppelt” angesehen werden, um die gewünschte Funktionalität zu erreichen, und zwei beliebige Komponenten, die in der Lage sind, derart miteinander verknüpft zu sein, können auch als miteinander „funktionsbereit koppelbar” angesehen werden, um die gewünschte Funktionalität zu erreichen. Spezifische Beispiele von funktionsbereit koppelbar enthalten, sind aber nicht beschränkt auf, physikalisch verbindbare und/oder physikalisch interagierende Komponenten und/oder drahtlos interagierbare und/oder drahtlos interagierende Komponenten und/oder logisch interagierende und/oder logisch interagierbare Komponenten.
Die 7 zeigt ein beispielhaftes Rechengerät 600, dass dazu eingerichtet ist, ein beliebiges der hier beschriebenen Rechenverfahren auszuführen. In einer sehr grundlegenden Konfiguration 602 enthält das Rechengerät 600 im Allgemeinen einen oder mehrere Prozessoren 604 und einen Systemspeicher 606. Ein Speicherbus 608 kann zur Kommunikation zwischen dem Prozessor 604 und dem Systemspeicher 606 benutzt werden.
In Abhängigkeit von der gewünschten Konfiguration kann der Prozessor 604 einen beliebigen Typ aufweisen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, einen Mikroprozessor (μP), einen Mikrocontroller (μC), einen Digitalsignalprozessor (DSP) oder eine beliebige Kombination hiervon. Der Prozessor 604 kann einen oder mehrere Zwischenspeicher-Level enthalten, wie etwa einen Level-1-Cache 610 und einen Level-2-Cache 612, einen Prozessorkern 614 und Register 616. Ein beispielhafter Prozessorkern 614 kann eine arithmetische Logikeinheit (ALU), einen Gleitkommaprozessor (FPU), einen digitalen Signalverarbeitungskern (DSP-Kern) oder eine beliebige Kombination davon enthalten. Ein beispielhafter Speichercontroller 618 kann auch mit dem Prozessor 604 benutzt werden, oder in einigen Implementationen kann der Speichercontroller 618 ein internes Teil des Prozessors 604 sein.
In Abhängigkeit der gewünschten Konfiguration kann der Systemspeicher 606 von einem beliebigen Typ sein, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, flüchtigen Speicher (wie etwa RAM), nicht flüchtigen Speicher (wie etwa ROM, Flash-Speicher etc.) oder eine beliebige Kombination davon. Der Systemspeicher 606 kann ein Betriebssystem 620, eine oder mehrere Anwendungen 622 und Programmdaten 624 enthalten. Die Anwendung 622 kann eine Bestimmungsanwendung 626 enthalten, die dazu eingerichtet ist, die Funktionen, wie hier beschrieben, einschließlich der in Bezug auf die hier beschrieben Verfahren beschriebenen Funktionen, auszuführen. Die Bestimmungsanwendung 626 kann beispielsweise dem Schätzmodul 224 der 2 entsprechen. Die Programmdaten 624 können Bestimmungsdaten 628, wie etwa Nutzdaten oder Netz-Analysedaten, enthalten, die zur Abschätzung eines Nutzens, der im Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl eines Verweises steht, enthalten. In einigen Ausführungsbeispielen kann die Anwendung 622 dazu eingerichtet sein, mit den Programmdaten 624 auf dem Betriebssystem 620 zu laufen.
Das Rechengerät 600 kann zusätzliche Merkmale oder Funktionalitäten aufweisen und zusätzliche Schnittstellen, um eine Kommunikation zwischen der Basis-Konfiguration 602 und beliebigen erforderlichen Geräten und Schnittstellen zu erleichtern. Beispielsweise kann ein Bus/Schnittstellen-Controller 630 benutzt werden, um die Kommunikation zwischen der Basis-Konfiguration 602 und einem oder mehreren Datenspeichergeräten 632 mittels eines Speicherschnittstellenbusses 634 zu erleichtern. Die Datenspeichergeräte 632 können entfernbare Speichergeräte 636, nicht entfernbare Speichergeräte 638 oder eine Kombination hiervon sein. Beispiele für entfernbare Speicher und nicht entfernbare Speichergeräte schließen Magnetdiskettengeräte, wie flexible Diskettenlaufwerke und Festplattenlaufwerke (HDD), optische Diskettenlaufwerke, wie etwa Kompakt-Disk-(CD)Laufwerke oder DVD-Laufwerke, Festkörperlaufwerke (SSD) und Bandlaufwerke ein, um nur einige zu nennen. Beispiele von Computerspeichermedien können flüchtige und nicht flüchtige, entfernbare und nicht entfernbare Medien, die in einem beliebigen Verfahren oder einer beliebigen Technologie zur Speicherung von Informationen, wie etwa computerlesbaren Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten implementiert sind, einschließen.
Der Systemspeicher 606, die entfernbaren Speichergeräte 636 und die nicht entfernbaren Speichergeräte 638 sind Beispiele für Computerspeichermedien. Computerspeichermedien schließen ein, sind aber nicht beschränkt auf, RAM, ROM, EEPROM, Flash-Speicher oder andere Speichertechnologien, CD-ROM, DVD oder andere optische Speicher, magnetische Kassetten, magnetische Bänder, magnetische Diskettenspeicher oder andere magnetische Speichergeräte oder ein beliebiges anderes Medium, das zur Speicherung der gewünschten Information verwendet werden kann und auf das durch das Rechengerät 600 zugegriffen werden kann. Ein beliebiges solcher Computerspeichermedien kann Teil des Rechengerätes 600 sein.
Das Rechengerät 600 kann auch einen Schnittstellenbus 640 zur Erleichterung einer Kommunikation von unterschiedlichen Schnittstellengeräten (beispielsweise Ausgabegeräten 642, Peripherieschnittstellen 644 und Kommunikationsgeräten 646) zur Basis-Konfiguration 602 über den Bus/Schnittstellen-Controller 630 enthalten. Beispielhafte Ausgabegeräte 642 schließen eine Grafikverarbeitungseinheit 648 und eine Audioverarbeitungseinheit 650 ein, die dazu ausgelegt sein können, mit verschiedenen externen Geräten, wie etwa einem Display oder Lautsprechern, über ein oder mehrere A/V-Ports 652 zu kommunizieren. Beispielhafte Peripherie-Schnittstellen 644 schließen einen seriellen Schnittstellencontroller 654 oder einen parallelen Schnittstellencontroller 656 ein, die dazu ausgelegt sein können, mit externen Geräten wie etwa Eingabegeräten (beispielsweise einer Tastatur, einer Maus, einem Stift, einem Spracheingabegeräte, einem Berührungseingabegerät etc.) oder anderen Peripheriegeräten (beispielsweise einem Drucker etc.) mittels eines oder mehrerer I/O-Ports 658 zu kommunizieren. Ein beispielhaftes Kommunikationsgerät 646 schließt einen Netzwerkcontroller 660 ein, der dazu eingerichtet sein kann, die Kommunikation mit einem oder mehreren anderen Rechengeräten 662 über eine Netzwerk-Nachrichtenverbindung mittels eines oder mehrerer Kommunikationsports 664 zu erleichtern.
Die Netzwerk-Nachrichtenverbindung kann ein Beispiel eines Kommunikationsmittels sein. Kommunikationsmittel können generell durch computerlesbare Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodule oder andere Daten in einem modulierten Datensignal, wie etwa einer Trägerwelle oder einem anderen Transportmechanismus, verkörpert sein und können beliebige Informationsliefermedien enthalten. Ein „moduliertes Datensignal” kann ein Signal sein, bei dem ein oder mehrere seiner Charakteristika in einer solchen Weise gesetzt oder geändert sind, dass in dem Signal Informationen codiert sind. In beispielhafter, nicht einschränkender Weise können Kommunikationsmedien drahtgebundene Medien, wie etwa ein drahtgebundenes Netzwerk oder eine direktverkabelte Verbindung, sowie drahtlose Medien, wie etwa akustische -, Radiofrequenz- (RF), Mikrowellen-, Infrarot- (IR) und andere drahtlose Medien, enthalten. Der Begriff computerlesbare Medien, wie hier benutzt, kann sowohl Speichermedien als auch Kommunikationsmedien einschließen.
Das Rechengerät 600 kann als Teil eines tragbaren (oder mobilen) elektronischen Geräts mit kleinem Formfaktor wie etwa ein Mobiltelefon, ein Organizer (PDA), ein persönliches Medienabspielgerät, ein drahtloses Netzbeobachtungsgerät, ein persönliches Headsetgerät, ein anwendungsspezifisches Gerät oder ein Hybridgerät, das beliebige der vorgenannten Funktionen einschließt, implementiert werden. Das Rechengerät 600 kann auch als Personal Computer einschließlich sowohl Laptop-Computer- als auch nicht-Laptop-Computer-Konfigurationen implementiert sein. Das Rechengerät 600 kann auch von einem beliebigen Typ eines Netzwerkrechengerätes sein. Das Rechengerät 600 kann auch ein automatisiertes System, wie hier beschrieben, sein.
Die hier beschriebenen Ausführungsbeispiele können die Benutzung eines Computers für Sonderzwecke oder eines Universalcomputers einschließen, einschließlich verschiedener Computer-Hardware- oder -Software-Module.
Ausführungsbeispiele innerhalb des Umfangs der vorliegenden Erfindung enthalten auch computerlesbare Medien, die computerausführbare Anweisungen oder Datenstrukturen tragen können oder auf denen diese gespeichert sind. Solche computerlesbaren Medien können beliebige erhältliche Medien sein, auf die von einem Universalcomputer oder einem Computer für Sonderzwecke zugegriffen werden kann. Im Wege eines nichtbeschränkenden Beispiels können solche computerlesbaren Medien RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM oder andere optische Diskettenspeicher, magnetische Diskettenspeicher oder andere magnetische Speichergeräte oder beliebige andere Medien umfassen, die verwendet werden können, um gewünschte Programmcodemittel in Form von computerausführbaren Anweisungen oder Datenstrukturen zu tragen oder zu speichern, auf welche durch einen Universalcomputer oder einem Computer für Sonderzwecke zugegriffen werden kann. Wenn Informationen über ein Netzwerk oder eine andere Kommunikationsverbindung (drahtgebunden, drahtlos oder eine Kombination von drahtgebunden oder drahtlos) auf einen Computer übertragen werden soll, oder dem Computer bereitgestellt werden soll, sieht der Computer die Verbindung richtigerweise als computerlesbares Medium. Folglich ist eine beliebige einer solchen Verbindung richtigerweise als computerlesbares Medium bezeichnet. Kombinationen der vorgenannten sollten auch in den Umfang von computerlesbaren Medien eingeschlossen sein.
Computerausführbare Anweisungen umfassen beispielsweise Anweisungen und Daten, die einen Universalcomputer, einen Computer für Sonderzwecke oder Verarbeitungsgeräte für Sonderzwecke dazu veranlassen, bestimmte Funktionen oder Gruppen von Funktionen auszuführen. Obwohl der Gegenstand in einer Sprache beschrieben wurde, die spezifisch für strukturelle Merkmale und/oder methodologische Handlungen ist, versteht es sich, dass der in den beigefügten Ansprüchen definierte Gegenstand nicht notwendigerweise auf die oben beschriebenen spezifischen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Vielmehr sind die oben beschriebenen spezifischen Merkmale und Handlungen als beispielhafte Formen zur Implementierung der Ansprüche offenbart.
Wie hier benutzt, beziehen sich die Begriffe „Modul” oder „Komponente” auf Software-Objekte oder -Routinen, die auf dem Rechensystem ausgeführt werden. Die hier beschriebenen unterschiedlichen Komponenten, Module, Engines und Dienste können als Objekte oder Prozesse implementiert werden, die auf dem Rechensystem ausgeführt werden (beispielsweise als separate Threads). Während das hier beschriebene System und die hier beschriebenen Verfahren vorzugsweise als Software implementiert werden, sind Implementationen als Hardware oder in einer Kombination von Software und Hardware auch möglich und vorgesehen. In dieser Beschreibung kann eine „Recheneinheit” ein beliebiges Rechensystem, wie hier zuvor definiert, oder ein beliebiges Modul oder eine Kombination von auf einem Rechensystem laufenden Modulen sein.
Im Hinblick auf die Benutzung von im Wesentlichen Plural- und/oder Singular-Begriffen können die Fachleute von der Pluralform in die Singularform und/oder von der Singularform in die Pluralform übersetzen, wie dies im Zusammenhang und/oder für die Anmeldung angemessen ist. Die unterschiedlichen Singular-/Plural-Permutationen können hier ausdrücklich zu Klarheitszwecken dargelegt werden.
Es versteht sich für die Fachleute, dass im Allgemeinen hier benutzte Begriffe und insbesondere in den beigefügten Ansprüchen benutzte Begriffe (beispielsweise die Hauptteile der beigefügten Ansprüche) grundsätzlich als „offene” Begriffe gedacht sind (beispielsweise ist der Begriff „enthaltend” oder „einschließend” als „enthaltend, aber nicht beschränkt auf” oder „einschließend, aber nicht beschränkt auf” auszulegen, der Begriff „aufweisend” oder „mit” als „zumindest aufweisend” oder „zumindest mit” auszulegen, der Begriff „enthält” oder „schließt ein” als „enthält, ist aber nicht beschränkt auf” oder „schließt ein, ist aber nicht beschränkt auf” auszulegen etc.). Es versteht sich für die Fachleute ferner, dass, wenn eine spezifische Anzahl eines eingeführten Anspruchswortlauts beabsichtigt ist, eine solche Absicht explizit in den Ansprüchen wiedergegeben wird, und in Abwesenheit eines solchen Wortlauts liegt keine derartige Absicht vor. Als Verständnishilfe können die folgenden beigefügten Ansprüche eine Verwendung der einführenden Formulierung „zumindest ein” und „einer oder mehr enthalten, um Anspruchswortlaute einzuführen. Die Benutzung derartiger Formulierungen soll jedoch nicht dahin ausgelegt werden, dass die Einführung eines Anspruchswortlauts durch den undefinierten Artikel „ein” irgendeinen besonderen Anspruch, der einen solchen eingeführten Anspruchswortlaut enthält, auf Ausführungsbeispiele zu beschränken, die nur einen solchen Wortlaut enthalten, selbst wenn derselbe Anspruch die einleitenden Formulierungen „einer oder mehrere” oder „zumindest einer” und unbestimmte Artikel wie „ein” enthält (beispielsweise soll „ein” als „mindestens ein” oder „einer oder mehr” ausgelegt werden); dasselbe trifft zu für die Benutzung von bestimmten Artikeln, die zur Einführung von Anspruchswortlauten benutzt werden. Zusätzlich, selbst wenn eine spezifische Anzahl von eingeführten Anspruchswortlauten explizit wiedergegeben wird, werden die Fachleute erkennen, dass ein solcher Wortlaut derart ausgelegt werden soll, dass zumindest die genannte Anzahl gemeint ist (beispielsweise meint der bloße Wortlaut von „zwei Wortlauten” ohne weitere Modifizierungen zumindest zwei Wortlaute oder zwei oder mehr Wortlaute). Ferner wird in solchen Fällen, wo ein Grundsatz analog zu „zumindest einer von A, B und C etc.” benutzt wird, im Allgemeinen eine solche Konstruktion in dem Sinne beabsichtigt, dass ein Fachmann sie als Grundsatz versteht (beispielsweise „ein System aufweisend zumindest eins von A, B und C” würde Systeme enthalten, aber nicht auf diese beschränkt sein, die A alleine, B alleine, C alleine, A und B zusammen, A und C zusammen, B und C zusammen und/oder A, B und C zusammen etc. aufweisen). In den Fällen, wo ein Grundsatz analog zu „zumindest einer von A, B oder C etc.” benutzt wird, ist eine solche Konstruktion im Allgemeinen dafür vorgesehen, dass ein Fachmann diesen Grundsatz verstehen würde (beispielsweise „ein System aufweisend zumindest eines von A, B oder C” würde Systeme einschließen, aber nicht auf diese beschränkt sein, die A alleine, B alleine, C alleine, A und B zusammen, A und C zusammen, B und C zusammen und/oder A, B und C zusammen etc. aufweisen). Es versteht sich ferner für die Fachleute, dass praktisch jedes trennende Wort und/oder praktisch jede trennende Formulierung, die zwei oder mehr alternative Begriffe darbietet, egal, ob in der Beschreibung, den Ansprüchen oder den Zeichnungen, derart zu verstehen ist, dass sie die Möglichkeiten des Einbeziehens genau eines der Begriffe, eines der beiden Begriffe oder beider Begriffe in Erwägung zieht. Beispielsweise ist die Formulierung „A oder B” dahingehend zu verstehen, die Möglichkeiten von „A” oder „B” oder „A und B” zu enthalten.
Zusätzlich werden die Fachleute dort, wo Merkmale oder Aspekte der Beschreibung in Form von Markush-Gruppen offenbart sind, erkennen, dass die Offenbarung dabei auch im Sinne jedes individuellen Mitglieds oder jeder individuellen Untergruppe von Mitgliedern der Markush-Gruppe beschrieben ist.
Es versteht sich für einen Fachmann, dass für jeden und alle Zwecke, was etwa die Bereitstellung einer schriftlichen Beschreibung angeht, alle hier offenbarte Bereiche auch jeden und alle möglichen Unterbereiche und Kombinationen von Unterbereichen davon umfassen. Jeder aufgelistete Bereich kann einfach dahingehend erkannt werden, dass er es ermöglicht, denselben Bereich in zumindest gleiche Hälften, Drittel, Viertel, Fünftel, Zehntel etc. zu teilen und diese Teilbereiche ausreichend zu beschreiben. Als nicht beschränkendes Beispiel kann jeder der hier diskutierten Bereiche leicht in ein unteres Drittel, ein mittleres Drittel und ein oberes Drittel, etc. aufgeteilt werden. Es versteht sich für einen Fachmann auch, dass sämtliche Redeweisen wie etwa „bis zu”, „zumindest” und „desgleichen” die wiedergegebene Anzahl enthalten und sich auf Bereiche beziehen, die nachfolgend in Unterbereiche, wie oben diskutiert, geteilt werden können. Schließlich versteht es sich für einen Fachmann, dass ein Bereich jedes individuelle Mitglied enthält. Folglich bezieht sich beispielsweise eine Gruppe mit 1–3 Zellen auf Gruppen mit 1, 2 oder 3 Zellen. In gleicher Weise bezieht sich eine Gruppe mit 1–5 Zellen auf Gruppen mit 1, 2, 3, 4 oder 5 Zellen usw.
Aus dem Vorstehenden wird verstanden werden, dass die unterschiedlichen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Offenbarung hier zu Illustrationszwecken beschrieben worden sind und dass verschiedene Modifikationen gemacht werden können, ohne sich vom Umfang und Geist der vorliegenden Offenbarung zu entfernen. Entsprechend sind die hier offenbarten verschiedenen Ausführungsbeispiele nicht gedacht, beschränkend zu sein, wobei der wahre Umfang und Geist durch die folgenden Ansprüche angegeben wird. Alle hier genannten Verweise sind in ihrer Gesamtheit durch spezifischen Verweis hierin mit aufgenommen.

Claims

Verfahren zur Identifizierung der Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung, wobei das Verfahren folgendes umfasst: Auswahl eines Suchmaschinen-Optimierungsobjekts, das mit einer Entität in Zusammenhang steht; Sammeln von Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt in Zusammenhang stehen; Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität und Abschätzen eines zukünftigen Nutzens des Suchmaschinen-Optimierungsobjekts für die Entität auf der Grundlage der gesammelten Suchmaschinen-Optimierungsdaten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Suchmaschinen-Optimierungsobjekt ein Suchbegriff ist.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchbegriffs folgendes umfasst: Durchsuchen eines Netzwerks auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs und Erhalten einer Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Berechnen eines aktuellen Nutzens des Suchbegriffs ferner ein Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff in Bezug auf den Verweis umfasst.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Sammeln von Suchmaschinen-Optimierungsdaten, die mit dem Suchmaschinen-Optimierungsobjekt in Zusammenhang stehen, ein Sammeln allgemeiner Suchmaschinen-Optimierungsdaten auf der Grundlage des Suchbegriffs für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der zukünftige Nutzen des Suchbegriffs auf der Grundlage der allgemeinen Suchmaschinen-Optimierungsdaten, der Nutzdaten und der Recherche-Punktzahl abgeschätzt wird.
Verfahren zur Identifizierung der Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung, wobei das Verfahren folgendes umfasst: Durchsuchen eines Netzwerks auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs; Erhalten einer Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis; Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff in Bezug auf den Verweis; Sammeln allgemeiner Netz-Analysedaten auf der Grundlage des Suchbegriffs für eine oder mehrere Netzseiten, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, und Abschätzen eines Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend ein Auswählen des Suchbegriffs aus einer Gruppierung einer Vielzahl von Gruppierungen von Suchbegriffen.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend ein Erzeugen eines Berichts, der den abgeschätzten Nutzen angibt und Empfehlungen zur Verbesserung der Recherche-Punktzahl enthält.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei der Bericht Verweise auf zusätzliche Chancen zur Suchmaschinen-Optimierung für den Suchbegriff enthält.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend ein Berechnen einer Recherche-Sollpunktzahl unter Verwendung der allgemeinen Netz-Analysedaten, wobei das Abschätzen des Nutzens, der mit der Verbesserung der Recherche-Punktzahl in Zusammenhang steht, auf der Recherche-Sollpunktzahl, der Recherche-Punktzahl und den Nutzdaten beruht.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend ein Sammeln von Entität-Netz-Analysedaten bezüglich der durch die Suche hervorgebrachten Verweise, wobei der Nutzen auf der Grundlage der Entität-Netz-Analysedaten, der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einigen der allgemeinen Netz-Analysedaten abgeschätzt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend ein Abschätzen eines Vergleichswerts, der in Zusammenhang mit der Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage des Vergleichs des abgeschätzten Nutzens mit einem aktuellen Nutzen, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Suche steht.
Verfahren nach Anspruch 13, ferner umfassend Erhalten einer zweiten Recherche-Punktzahl für einen zweiten Verweis auf die Entität unter Verwendung eines zweiten Suchbegriffs; Sammeln zweiter Nutzdaten für den zweiten Suchbegriff in Bezug auf den zweiten Verweis und Abschätzen eines zweiten Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der zweiten Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der zweiten Nutzdaten, der zweiten Recherche-Punktzahl und des Vergleichswerts.
Verfahren nach Anspruch 7, ferner umfassend eine Abschätzung von Kosten, die in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl stehen, und eine Berechnung eines Nettogewinns auf der Grundlage der abgeschätzten Kosten und des abgeschätzten Nutzens.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei die Nutzdaten einen bezahlten Suchnutzen des Suchbegriffs, eine Klickrate des Verweises, ein Suchvolumen des Suchbegriffs, einen durchschnittlichen Nutzen pro aus dem Suchbegriff resultierendem Besuch einer Netzseite der Entität und/oder einen durchschnittlichen Nutzen pro aus dem Suchbegriff resultierender Umformung auf der Netzseite der Entität umfassen.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei der bezahlte Suchnutzen des Suchbegriffs, die Klickrate des Verweises, das Suchvolumen des Suchbegriffs, der durchschnittliche Nutzen pro Besuch und/oder der durchschnittliche Nutzen pro Umformung von einem Nutzer erhalten werden.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei die Nutzdaten auf aktuellen Suchmaschinen-Optimierungswerten beruhen, die in Zusammenhang mit dem Suchbegriff stehen.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei der Nutzen auf der Grundlage der Nutzdaten und einer Differenz zwischen der Recherche-Punktzahl und einer Recherche-Sollpunktzahl, welche von einem Nutzer erhalten wird, abgeschätzt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei der abgeschätzte Nutzen für unterschiedliche Suchplattformen unterschiedlich ist.
Verfahren zur Identifizierung der Chancen einer Suchmaschinen-Optimierung, wobei das Verfahren folgendes umfasst: Auswahl einer Vielzahl von Suchbegriffen, die mit einer Entität in Zusammenhang stehen, wobei das Verfahren für jeden Suchbegriff folgendes umfasst: Durchsuchen eines Netzwerks auf Verweise auf eine Entität unter Verwendung eines Suchbegriffs; Erhalten einer Recherche-Punktzahl für einen durch die Suche hervorgebrachten Verweis; Sammeln von Nutzdaten für den Suchbegriff in Bezug auf den Verweis; Sammeln von Netz-Analysedaten auf der Grundlage des Suchbegriffs in Bezug auf eine oder mehrere Netzseiten, die nicht mit der Entität in Zusammenhang stehen, und Abschätzen eines Nutzens, der in Zusammenhang mit einer Verbesserung der Recherche-Punktzahl steht, auf der Grundlage der Nutzdaten, der Recherche-Punktzahl und zumindest einiger der allgemeinen Netz-Analysedaten.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei die eine oder mehreren Netzseiten, von denen die Netz-Analysedaten gesammelt werden, für jeden Suchbegriff unterschiedlich sind.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner umfassend ein Sortieren der Suchbegriffe auf der Grundlage einer Korrelation zwischen dem abgeschätzten Nutzen eines jeden Suchbegriffs und zumindest einiger der Netz-Analysedaten.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner umfassend ein Vorschlagen von Suchbegriffen mit einem Nutzen oberhalb eines Schwellenwerts als Chance einer Suchmaschinen-Optimierung.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner folgendes umfassend: Identifizieren eines aktuellen Nutzens für jeden Suchbegriff auf der Grundlage der Nutzdaten für jeden Suchbegriff und Identifizieren eines jeden Suchbegriffs mit einem Potential oberhalb eines Schwellenwerts auf der Grundlage der Netz-Analysedaten für den entsprechenden Suchbegriff dahingehend, dass er einen zukünftigen Nutzen aufweist, der geringer ist als der aktuelle Nutzen des entsprechenden Suchbegriffs.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner umfassend ein Auswählen der Schlüsselwörter aus einer Vielzahl von Gruppen von Schlüsselwörtern.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner folgendes umfassend: Abschätzen eines Gesamtnutzens von zwei oder mehr der Suchbegriffe auf der Grundlage der Nutzdaten eines jeden Suchbegriffs; Abschätzen eines Erfassungsnutzens der zwei oder mehr Suchbegriffe auf der Grundlage aller abgeschätzten Nutzen und Darstellen eines Vergleichs des Gesamtnutzens und des erfassten Nutzens gegenüber einem Nutzer.