Vad är ämneskluster?
A ämneskluster (även känd som en innehållskluster) är en grupp av landningssidorsom handlar om samma allmänna ämne. Gruppen består av en huvudsida (en pelarsida) som är inriktade på ämnets viktigaste nyckelord och ett antal undersidor (stödjande sidor) som stöder huvudsidan när det gäller innehåll och länkar till huvudsidan.
Här är ett exempel på ett ämneskluster med en huvudsida och sex undersidor. Huvudsidan är inriktad på sökordet "bilförsäkring" (eftersom det är det sökord som har flest sökningar), medan undersidorna är inriktade på olika sökord som är relaterade till huvudsidan. Varje sida är vanligtvis optimerad för flera närbesläktade sökord (t.ex. "veteranförsäkring motorcykel" och "veteranförsäkring bil"):
Ett ämneskluster är bara ett sätt att strukturera innehållet. Processen med att hitta nyckelord för sidorna och optimera innehållet är densamma som beskrivs tidigare i det här kapitlet. Antalet undersidor kan variera, men bör inte vara färre än tre. Undersidorna bör länka till huvudsidan och vice versa - om möjligt med en ankartext (dvs. länktext) som är identisk med det sökord som den länkade sidan är optimerad för. Du kan länka mellan undersidor efter behov.
Det finns flera fördelar med att skapa innehåll i ämneskluster:
- Du bygger upp en stor auktoritet inom ett ämnesområde.
- Du stöder huvudsidan och ökar dess chanser till en hög Google-ranking.
- Du kommer att täcka ett ämnesområde på ett heltäckande sätt och få en bred synlighet på Google.
- Du gör det enkelt för läsarna att navigera mellan relaterat innehåll.
Punkt 1 och 2 är särskilt viktiga, för om du inte har flera sidor om samma ämne är det osannolikt att du kommer att uppnå hög synlighet på Google för det ämnet.
Du kan se dina konkurrenters ämneskluster genom att göra en webbplatsökning på Google följt av namnet på ämnet, till exempel webbplats:if.dk bilförsäkring. I det här exemplet gör sökningen det möjligt att identifiera alla sidor på webbplatsen if.dk som handlar om bilförsäkring.
Lyssna på "Torbjørn Flensted - Topic Clustering" direkt på Spreaker.