Usando o WIKIPEDIA para criar topic clusters

Vamos aprender a usar o Wikipedia como fonte de criação de topic clusters e geração de conteúdo informacional.

Este artigo foi baseado na thread do usuário Jake.

O que são Topic Clusters?

topic clusters
Criando conteúdo usando a técnica chamada de Topic Clusters

Topic clusters são um grupo de conteúdos que gira em torno de um tópico central e usa uma página de pilar como hub para links internos. O significado do termo inclusive é esse mesmo: grupos de tópicos, em uma tradução literal.

fonte Semrush

Resumindo, os topic clusters são conteúdos agrupados ou centralizados em um único tópico e oferecem várias oportunidades de links internos para manter os leitores em seu site. 

O Wikipedia fornece dados suficientes para criar um agrupamento de tópicos (topic clusters) para um nicho sobre o qual você nada sabe?

Será que podemos usar a maior base de informações gratuita como fonte de termos com alto volume de busca e intenção do usuário?

Vamos descobrir!

AVISO LEGAL: Se você deseja construir um cluster de tópicos abrangente, não há substituto para a pesquisa adequada, mas, isso nem sempre é possível (sem orçamento/tempo, etc). Trate isso como pesquisa de nicho mínimo viável (MVNR).

Como usar o Wikipedia para criar topic clusters

Para este exemplo, vamos construir um plano de conteúdo simples em torno do termo personal injury lawyer.

Primeiro, vam,os ver se existe uma página wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Personal_injury_lawyer

Rode a página wiki por meio do Ahrefs e analise as palavras-chave para as quais ela se classifica.

Para esta etapa, você também pode usar o Ahrefs observando os links de saída e filtrar por interno> 0.

Procure os termos que você pode dividir em artigos autônomos.

Você deseja ver palavras-chave com uma intenção clara para que possa responder diretamente à consulta (para que tenha uma chance de competir).

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Se você estiver com um orçamento limitado e não tiver Ahrefs, poderá fazer o mesmo com o complemento Keywords Everywhere:

  • Faça uma pesquisa assim “site:URL” no Google;
  • Clique em Total de palavras-chave;
  • Repita o processo.
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Agora copie o URL da página wiki e execute-o no Missing Topics.

Esta era uma ferramenta GRATUITA em fase BETA e no momento está fora do ar.

Agora você terá uma lista de tópicos ausentes:

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  • Copie estes
  • Limpe-os (remova números, colchetes, etc.)
  • Use como palavras-chave no Ahrefs

Oh, apenas certifique-se de revisar os tópicos / sementes antes de colá-los nos Ahrefs.

Neste exemplo, um dos tópicos era ‘Estados Unidos’, o que obviamente distorcerá seus resultados.

Vá para o explorador de palavras-chave do Ahrefs e cole os tópicos ausentes como seeds.

Em seguida, aplique estes filtros:

  • Selecione as perguntas
  • Termos coincidentes
  • Defina um volume mínimo
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Revise as palavras-chave e procure termos para adicionar ao seu cluster.

A coisa boa sobre esse método é que você pode descobrir termos que não sabia que existiam (porque não conhece o nicho).

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Rapidamente, tenho uma lista de termos informativos para seguir.

Este será o cluster mais abrangente? Não.

Mas é um ponto de partida e nada mal considerando que NADA sei sobre o nicho.

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Este processo demorou cerca de 5 minutos e encontrei uma boa quantidade de palavras-chave para criar conteúdo.

Quando você está trabalhando em nichos sobre os quais não tem um conhecimento prático, não sabe o que não sabe.

É aí que este pequeno método wiki pode ajudar.

Se você quiser ir mais longe:

Abra a extensão SEO detalhada:

Detailed.com/extension/

  • Vá para a página wiki desde o início
  • Clique em Links e exporte os links completos
  • Examine esses dados para encontrar páginas wiki relacionadas às quais estão internamente vinculadas.
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Estes são tópicos futuros para os quais você pode repetir este processo (ou apenas incluir no conteúdo de apoio)

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Então, em resposta à pergunta original:

A Wikipedia fornece dados suficientes para criar um agrupamento de tópicos (para um nicho sobre o qual você nada sabe)?

Sim, mas você ainda precisará usar suas habilidades de SEO + cérebro.

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