Personas sind für die KI -Suche von entscheidender Bedeutung

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Hier ist, was ich diese Woche behandle: So erstellen Sie Benutzernpersonen für SEO aus Daten, die Sie bereits zur Hand haben.

Sie können Personas nicht mehr als „Markenübung“ behandeln.

In der AI-Search-Ära sagen Sie nicht nur, was Benutzer wollen. Sie zeigen, wer fragt und unter welchen Einschränkungen.

Wenn Ihre Seiten nicht der Person hinter der Abfrage übereinstimmen und sich schnell mit ihnen verbinden – ihre Rolle, Risiken und Bedenken, die sie haben, und den Beweis, den sie zur Lösung der Absicht benötigen -, werden Sie wahrscheinlich nicht den Klick oder die Konvertierung gewinnen.

Es ist Zeit, nicht nur Aufmerksamkeit zu schenken und Ihren Kunden zuzuhören, sondern auch für ihre Verhaltensmuster zu optimieren.

Sie können Benutzerpersönlichkeiten für SEO nicht länger übersehen

Die Suche war früher einfach: Abfragen = Absicht. Sie haben ein Keyword mit einer Seite abgestimmt und es einen Tag genannt.

Personas waren ein nettes Haven, oft nützlich für Anzeigen und kreative oder UX-Entscheidungen, aber für die meisten für organische Sichtbarkeit oder Wachstum hauptsächlich als irrelevant.

Nicht mehr.

Längere Aufforderungen und personalisierte Ergebnisse drücken nicht nur aus Was jemand will; Sie enthüllen auch, wer sie sind und welche Einschränkungen sie betreiben.

AIOS- und AI -Chats dienen als Vorschauschicht und leihen Vertrauen von bekannten Marken aus. Blaue Links schließen jedoch immer noch, wenn Ihr Inhalt der Person hinter der Eingabeaufforderung spricht.

Wenn das nach harter Arbeit klingt, ist es so. Und deshalb bilden die meisten Teams die Implementierung von Suchpersonen in ihrer Strategie.

• Personas können sich teuer, generisches, akademisches oder Agenturgetrieben anfühlen.
• Die alte Persona-PDFs, in die Ihre Marke vor 3-5 Jahren investiert wurde, sind datiert-oder völlig vermisst.
• Die Ressourcen, die Zeit und das Wissen, die für den Aufbau von Benutzernpersonen benötigt werden, sind immer noch wichtige Blocker, um die Arbeit zu erledigen.

In diesem Memo zeige ich Ihnen, wie Sie Lean, Practical, LLM-fertige Benutzerpersonas für SEO erstellen-mit den bereits von echten Verhaltenserkenntnissen geprägten Daten-, sodass Ihre Seiten beim Zählen ausgewählt werden.

Während es einige Möglichkeiten gibt, die Sie dies tun könnten, und einige wirklich hervorragende Artikel zu SEO -Personas im vergangenen Jahr ist dies der Ansatz, den ich mit meinen Kunden verfolge.

Warum in der Vergangenheit klassische Personas aus der SEO ausgeschlossen wurden

Die meisten Legacy -Persona -Decks wurden für Branding gebaut, nicht für Suchbetreiber.

Sie erzählen Ihren Autoren, Seos oder PMS nicht, was Sie als nächstes tun sollen, daher werden sie von Ihrem Team nach dem Erstellen von Ihrem Team ignoriert.

Fehler Nr. 1: Demografie – Entscheidungen

Klassische Benutzerpersönlichkeiten für SEO und Marketing über demografische Daten über in die Fahndung überfischt, wodurch einige Einblicke auf Oberflächenebene in stereotypes Verhalten für bestimmte Gruppen verleiht werden können.

Die Demografie hilft Ihrer Marke jedoch nicht unbedingt, sich gegen Ihre Konkurrenten abzuheben. Und demografische Daten bieten Ihnen nicht das gesamte Bild.

Fehler Nr. 2: Ein statischer PDF oder ein gemeinsames Dokument veraltet schnell

Wenn Ihre Personas einmal erstellt und nie wieder neu analysiert oder aktualisiert wurden, ist es wahrscheinlich, dass sie sich in G: Drive oder Dropbox -Fegefeuer verloren haben.

Wenn kein Eigentümer arbeitet, um sicherzustellen, dass sie in der Produktion implementiert werden, gibt es keine Rückkopplungsschleife, um zu verstehen, ob sie funktionieren oder ob sich etwas ändern muss.

Fehler Nr. 3: Ziemlich gelieferte Decks, keine umsetzbaren Erkenntnisse

Diese gut gestalteten Persona-Leistungen sehen gut aus, aber wenn sie nicht mit Slips, Zitaten, Vertrauenssignalen, Ihrem Inhaltskalender usw. gebunden sind, werden sie von der Produktion abgelehnt. Wenn eine Persona keine Eingabeaufforderung oder eine Seite formen kann, wird sie keine Ihrer Ergebnisse prägen.

Zusätzlich zu der Tatsache, dass klassische Personas nicht für die Implementierung Ihrer Suchstrategie entwickelt wurden. AI hat uns von der Optimierung der Absicht verändert, um Identität und Vertrauen zu optimieren. Im Memo der letzten Woche habe ich Folgendes geteilt:

Die wichtigste und herausragendste Erkenntnis dieser Studie: Menschen verwenden KI-Übersichten, um sich orientieren und Zeit sparen. Für jede Suche, die eine Transaktion oder eine Entscheidungsfindung mit hoher Einsätze beinhaltet, validieren Suchende außerhalb von Google, normalerweise mit vertrauenswürdigen Marken oder Autoritätsdomänen.

Alte Welt der Suchoptimierung: Abfragen signalisierte Absicht. Sie haben eine Seite bewertet, die dem Keyword und der Absicht dahinter entspricht, und Ihre Marke würde den Klick aufnehmen. Personas waren optional.

Neue Welt der Suchoptimierung: Aufforderungen enthüllen Menschen und KI ändert die Suche nach unserer Suche. Vermarkter optimieren nicht nur die Suchabsicht oder die Demografie. Wir optimieren auch das Verhalten.

Lange KI -Eingaben sagen nicht nur Was Der Benutzer beabsichtigt – sie zeigen oft WHO fragt und Welche Einschränkungen oder Hintergrund des Wissens, den sie bringen.

Zum Beispiel, wenn ein Benutzer Chatgpt auffordert, so etwas wie “Ich bin ein Compliance-Offizier im Gesundheitswesen in einem mittelständischen Krankenhaus. Können Sie eine Checkliste für die Bewertung neuer SaaS-Anbieter entwerfen und sicherstellen, dass sie die HIPAA-Vorschriften und -kosten unter 50.000 USD pro Jahr abdeckt.” Anschließend hätte ChatGPT Hintergrundinformationen über die allgemeinen Compliance -Anforderungen des Benutzers, die Budget -Decken, die Risikotoleranz und die bevorzugten Inhaltsformate.

KI -Systeme personalisieren dann Zusammenfassungen und Zitate in diesem Kontext.

Wenn Ihr Inhalt nicht den Vertrauensanforderungen der Person oder den Ausgangspräferenzen entspricht, wird er nicht aufgetaucht.

Was bedeutet das in der Praxis:

• Eingabeaufforderungen → Identitätssignale. “Als Solo -Vermarkter mit einem Budget von 2.000 USD …” oder “für EU -Benutzer unter DSGVO …” = Rolle, Einschränkungen und Risiken, die in die Abfrage eingebacken sind.
• Vertrauen schlägt die Länge. Es werden klassische Suchergebnisse angeklickt, jedoch nur, wenn Seiten das Trust -Gerüst auf eine bestimmte Personaanforderungen für eine bestimmte Abfrage anzeigen.
• Format ist wichtig. Einige Personas wollen tl; Dr und Tische; Andere brauchen Demos, Community -Validierung (YouTube/Reddit) oder Primärquellen.

Also, hier ist, was zu tun ist.

Sie brauchen keine fünf oder sechsstellige Agenturstudie (obwohl diese schön sind).

Sie brauchen:

• Eine Sammlung Ihrer bereits bestehenden Daten.
• Ein wiederholbarer Vorgang, keine statische Datei.
• Eine Möglichkeit, Personas direkt in Slips und Aufforderungen zu binden.

Erstellen von SEO -Benutzernpersonas: So verwandeln Sie Ihre Rohdaten in nutzbare Personas

Wenn Sie Ihre eigenen vorhandenen Daten in nutzbare Benutzerpersonas für SEO verwandeln, können Sie Personas direkt an Inhalts -Briefs und SEO -Workflows verbinden.

Bevor Sie diese Daten sammeln, richten Sie eine organisierte Möglichkeit ein, diese zu speichern: Google Sheets, Begriff, Airtable – unabhängig von Ihrem Team bevorzugt. Speichern Sie dort auch Ihre benutzerdefinierten Persona -Eingabeaufforderungskarten, und Sie können nach Bedarf von dort kopieren und in Chatgpt & Co. einfügen.

Die Arbeit unten ist nicht für schwache Nerven, aber es wird sich ändern, wie Sie LLMs in Ihren KI-betriebenen Workflows fordern Und Ihre SEO-ausgerichteten Webseiten zum Besseren.

1. Sammeln und Cluster -Daten.
2. Entwurf von Persona -Schnellkarten.
3. Kalibrieren Sie in Chatgpt & Co.
4. Validieren Sie mit realen Signalen.

1. Sammeln und Clusterdaten (Schmerzpunkte, Aufgaben, Einwände, wiederkehrende Abfragen)

Sie werden mehrere Datenquellen abbauen, die Sie bereits haben, sowohl qualitativ als auch quantitativ.

Denken Sie daran, dass Sie in diesem Schritt schlampig sind, dass Sie keine gute Basis für eine Persona -Eingabeaufforderung „LLM Ready“ haben, die ich in Schritt 2 besprechen werde.

Attribute, die für eine „LLM-fähige Persona“ erfasst werden sollen:

• Zuschreibe Jobs (Top 3).
• Rolle und Dienstalter.
• Kauf von Triggern Blockern (denken Sie an, Budget, IT/rechtliche Einschränkungen, Risiko).
• 10-20 Beispielfragen in den Stufen Tofu, MoFU, Bofu.
• Vertrauenszeichen (Schöpfer, Domänen, Formate).
• Ausgabeeinstellungen (Tiefe, Format, Ton).

Wo AIO -Validierungsstil -Daten eingehen:

Letzte Woche haben wir vier verschiedene AIO-Absichtsvalidierungen erörtert, die in der AIO-Usability-Studie verifiziert wurden: Effizienz-zu-First-/Vertrauensgetrieben/vergleichender/skeptischer Ablehnung.

Wenn Sie dies in Ihre Persona -Recherche einbeziehen möchten – und ich würde empfehlen, dass Sie dies sollten -, werden Sie nach:

• Zögern löst die Interaktionen mit Ihrer Marke aus: Was lässt sie innehalten oder ihre Frage verfeinern (ob bei einem Verkaufsanruf oder einer Wärmekarte).
• Klickanker: Welche Autoritätsmarken sie validieren (PayPal, NIH, Mayo Clinic, Stripe, KBB usw.); Verwenden Sie FarkToro, um diese Informationen zu finden.
• Beweisschwelle: Welcher Beweis endet zum Zögern für Ihren Benutzer oder verschiedene Personas? (Zitate, offizielle Terminologie, datierte Bewertungen, Seite an Seite, Tabellen, Videos).
• Geräte-/Altersnuance: Jüngere und mobile Benutzer → schnellere AIO -Akzeptanz; Ältere Kohorten → blaue Links und Autoritätsdomänen gewinnen Klicks.

Im Folgenden werde ich Sie durchführen, wo Sie diese Informationen finden.

Qualitative Eingaben

1. Ihre GSC -Abfragen enthalten eine Fülle von Informationen. Aufgeteilt von Tofu/Mofu/Bofu, Marken- und Nicht-Brand-und Land. Verwenden Sie dann einen Regex, um Fragen im Fragenstil zu kartieren und zu sehen, wer in jeder Phase wirklich sucht.

Im Folgenden finden Sie die Regex, die ich gerne benutze. Ich habe in den SEO -Conversions in Ihre SEO -Conversions gesprochen. Es funktioniert auch für diese Aufgabe:

(?i)^(who|what|why|how|when|where|which|can|does|is|are|should|guide|tutorial|course|learn|examples?|definition|meaning|checklist|framework|template|tips?|ideas?|best|top|list(?:s)?|comparison|vs|difference|benefits|advantages|alternatives)b.*

2. Suchprotokolle vor Ort. Dies sind die Aufzeichnungen darüber, was Besucher in die eigene Suchleiste Ihrer Website (nicht Google) eingeben.

Extrahieren Sie die genaue Formulierung von Problemen und „fehlenden Inhaltssignalen“ (z.

Außerdem enthüllt die Verwendung von Besuchern die angestellten Arbeitsplätze, Einschränkungen und Vokabeln, die Sie auf der Seite widerspiegeln sollten. Fahnen Sie wieder wiederholt Fragen als latente Fragen, die sie lösen sollten.

3. Support -Tickets, CRM -Notizen, Gewinn/Verlustanalyse. Konvertieren Sie Einwände, Blocker und „Wie mache ich…“ Themen in durchsuchbare Absichten und Zögern.

MINE DIE GESEHENEN DATEN IHREM IHREM BEDEUTUNGEN:

• Unterstützung: Tickettitel, erste Nachricht, Last Agent Note, Auflösung Zusammenfassung.
• CRM: Opportunitätsnotizen, Metriken, Entscheidungskriterien, Texte für verlorene Rate.
• Gewinn/Verlust: Einwand Snapshots, zitierte Konkurrent, Entscheidungstreiber, fragt das Risiko.
• Kontext (falls verfügbar): Käuferrolle, Segment (SMB/MM/ENT), Region, Produktlinie, Trichterstufe.

Einmal gesammelt, kompilieren und analysieren, um Muster zu destillieren.

Qualitative Eingaben

1. Ihre Verkaufsanrufe und Kundenerfolgsnotizen sind eine Fülle von Informationen.

Verwenden Sie AI, um Transkripte und/oder Notizen zu analysieren, um die ansässigen Jobs, Auslöser, Blocker und Entscheidungskriterien in den eigenen Worten Ihres Kunden hervorzuheben.

2. Diskussionen Reddit und Social Media.

Hier vergleichen Ihre Käufer die Optionen und validieren Ansprüche. Erfassen Sie die Autoritätsanker (Marken/Domains), denen sie vertrauen.

3.. Community/Slack Spaces, E-Mail-Newsletter-Antworten, Artikelkommentare, kurze Postkauf- oder Anmeldungsumfragen.

Mine wiederkehrende “steckene Punkte” und Wortschatz, sollten Sie spiegeln. Bucket wiederkehrende Themen zusammen und korrelieren über andere Daten hinweg.

Pro -Tipp: Verwenden Sie Ihre Themenkarte als semantisches Rückgrat für alle qualitativen Synthese-diskutiert in der Tiefe, wie man Themen-First-SEO operationalisiert. Sie würden zunächst die übergeordneten Themen sperren und dann Ihre Personas als Objektive schichten: Für jedes übergeordnete Thema, fan Subtopics nach Persona, Trichterbühne und „People × Problems“, die Sie aus Verkaufsanrufen, CS -Notizen, Reddit/LinkedIn und Community -Threads ziehen. Fahnen Sie Null-Volume-/Fringe-Fragen auf Ihrer Karte als Prioritäten; Sie vertiefen Autorität und lösen oft die Zögernsthemen, die Ihre Notizen zeigen.

Nachdem Sie nach Schmerzpunkten und wiederkehrenden Abfragen einen Schritt weiter gehen können, um jeden Cluster mit einem AIO -Muster zu markieren, indem Sie nach suchen:

• Kurze Verweilung 0–1 Schriftrolle keine Verfeinerungen → Effizienz-erste Validierungen.
• Längere Verweilung mehrere Schriftrollen Zögern Sprache Autoritätsklick-Outs → vertrauensgetriebene Validierungen.
• Vier bis fünf Schriftrollen mehrere Registerkarten (YouTube/Reddit/Anbieter) → Vergleichende Validierungen.
• Minimales AIO -Engagement direkte Au Moritätsklicks (GOV/Medical/Finance) → skeptische Ablehnung.

Nicht jedes Team kann eine ausgewachsene Usability-Studie über die Suchergebnisse für gezielte Abfragen und Themen durchführen, aber Sie können viele dieser Verhaltensmuster durch Heatmaps Ihrer eigenen Seiten mit einer starken organischen Sichtbarkeit schließen.

2. Entwurf von Persona -Schnellkarten

Als nächstes nehmen Sie diese Daten an, um das Erstellen einer Persona -Karte zu informieren.

A Persona -Karte ist ein einseitiges, einsatzbereites Schnappschuss eines Zielbenutzersegments, das Ihr Marketing/SEO-Team kann handeln.

Im Gegensatz zu leeren oder demografischen Personas verbindet eine Persona-Kartenjobs, die zu tun haben, und Einschränkungen, Fragen und Vertrauenszüge direkt darauf, wie Sie Seiten, Strukturnachweise und schnelle LLMs kurzen.

Eine Persona -Karte stellt sicher, dass Ihre Seiten und Eingabeaufforderungen die Identität Vertrauensanforderungen entsprechen.

Was Sie in diesem Schritt tun werden, ist, jeden datenbasierten Persona-Cluster in einen Ein-Pager umzuwandeln, der direkt in LLM-Eingabeaufforderungen eingebettet ist.

Geben Sie Eingabemuster an, die Sie von dieser Persona erwarten – und das Ausgangsformat, das sie wahrscheinlich wünschen würden.

Optimierung der sofortigen Auswahl für das Engagement der Zielgruppe

Wiederverwendbare Vorlage: Persona -Eingabeaufforderungkarte

Lassen Sie dies an der Spitze eines Chatgpt -Gesprächs oder speichern Sie als Snippet.

Dies ist eine Beispielvorlage unten, basierend auf dem Wachstums -Memo -Publikum speziell, daher müssen Sie sie nicht nur für Ihre Bedürfnisse ändern, sondern sie auch pro Persona optimieren.

You are Kevin Indig advising a [ROLE, SENIORITY] at a [COMPANY TYPE, SIZE, LOCATION].Objective: [Top 1–2 goals tied to KPIs and timeline]Context: [Market, constraints, budget guardrails, compliance/IT notes]Persona question style: [Example inputs they’d type; tone & jargon tolerance] Answer format:- Start with a 3-bullet TL;DR.- Then give a numbered playbook with 5-7 steps.- Include 2 proof points (benchmarks/case studies) and 1 calculator/template.- Flag risks and trade-offs explicitly.- Keep to [brevity/depth]; [bullets/narrative]; include [table/chart] if useful.What to avoid: [Banned claims, fluff, vendor speak] Citations: Prefer [domains/creators] and original research when possible.

Beispielattributsätze unter Verwendung des Wachstums -Memo -Publikums

Verwenden Sie diese Karte als Ausgangspunkt und füllen Sie sie dann mit Ihren Daten aus.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Eingabeaufforderungskarte mit Attributen, die für eines der idealen Kundenprofile (ICP) für das Wachstumsmemo -Publikum gefüllt sind.

You are Kevin Indig advising an SEO Lead (Senior) at a Mid-Market B2B SaaS (US/EU).Objective: Protect and grow organic pipeline in the AI-search era; drive qualified trials/demos in Q4; build durable topic authority.Context: Competitive category; CMS constraints   limited Eng bandwidth; GDPR/CCPA; security/legal review for pages; budget ≤ $8,000/mo for content   tools; stakeholders: VP Marketing, Content Lead, PMM, RevOps.Persona question style: “How do I measure topic performance vs keywords?”, “How do I structure entity-based internal linking?”, “What KPIs prove AIO exposure matters?”, “Regex for TOFU/MOFU/BOFU?”, “How to brief comparison pages that AIO cites?” Tone: precise, low-fluff, technical.AIO validation profile:- Dominant pattern(s): Trust-driven (primary), Comparative (frameworks/tools); Skeptical for YMYL claims.- Hesitation triggers: Black-box vendor claims; non-replicable methods; missing citations; unclear risk/effort.- Click-out anchors: Google Search Central & docs, schema.org, reputable research (Semrush/Ahrefs/SISTRIX/seoClarity), Pew/Ofcom, credible case studies, engineering/product docs.- SERP feature bias: Skims AIO/snippets to frame, validates via organic authority   primary sources; uses YouTube for demos; largely ignores Ads.- Evidence threshold: Methodology notes, datasets/replication steps, benchmarks, decision tables, risk trade-offs.Answer format:- Start with a three-bullet TL;DR.- Then give a numbered playbook with 5-7 steps.- Include 2 proof points (benchmarks/case studies) and 1 calculator/template.- Flag risks and trade-offs explicitly.- Keep to brevity   bullets; include a table/chart if useful.Proof kit to include on-page:Methodology & data provenance; decision table (framework/tool choice); “best for / not for”; internal-linking map or schema snippet; last-reviewed date; citations to Google docs/primary research; short demo or worksheet (e.g., Topic Coverage Score or KPI tree).What to avoid:Vendor-speak; outdated screenshots; cherry-picked wins; unverifiable stats; hand-wavy “AI magic.”Citations:Prefer Google Search Central/docs, schema.org, original studies/datasets; reputable tool research (Semrush, Ahrefs, SISTRIX, seoClarity); peer case studies with numbers.Success signals to watch:Topic-level lift (impressions/CTR/coverage), assisted conversions from topic clusters, AIO/snippet presence for key topics, authority referrals, demo starts from comparison hubs, reduced content decay, improved crawl/indexation on priority clusters.

3.. Kalibrieren Sie in Chatgpt und anderen LLMs

Ihr Ziel hier ist es, zu beweisen, dass die Persona -Eingabeaufforderungskarten tatsächlich nützliche Antworten liefern – und zu erfahren, welche Beweise jede Person benötigt.

Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Anweisungsprofil pro Person oder speichern Sie jede Persona -Eingabeaufforderung als schnelle Snippet, die Sie vorbereiten können.

Führen Sie 10-15 echte Fragen pro Persona aus. Punkte Antworten zu Klarheit, Skannbarkeit, Glaubwürdigkeit und Differenzierung zu Ihrem Standard.

So führen Sie die Eingabeaufforderungskartenkalibrierung aus:

• Aufstellen: Speichern Sie eine schnelle Karte pro Persona.
• Eval -Set: 10-15 real Abfragen/Persönlichkeiten in den Stufen von Tofu/MoFU/Bofu, einschließlich zwei oder drei Ymyl- oder Compliance-basierten Abfragen, drei bis vier Vergleiche und drei oder vier schnellen How-Tos.
• Bitten Sie nach Struktur: Benötigen TL; DR → nummeriertes Spielbuch → Tabelle → Risiken → Zitate (gemäß der Karte).
• Ändern Sie es: Fügen Sie Einschränkungen und Standortvarianten hinzu; Fragen Sie die gleiche Anfrage zwei Möglichkeiten, um die Konsistenz zu testen.

Sobald Sie Beispielanfragen ausgeführt haben, um nach Klarheit und Glaubwürdigkeit zu überprüfen, ändern oder aktualisieren Sie Ihre Persona -Karte nach Bedarf: Fügen Sie fehlende Vertrauensanker hinzu oder beweisen Sie das Modell, das das Modell benötigt.

Speichern Sie Gewinnausgänge als Möglichkeit, Ihre Briefs zu leiten, die Sie in Entwürfe einfügen können.

Log -wiederkehrende Fehler (halluzinierte Statistiken, undatierte Ansprüche) als Akzeptanzprüfungen für die Produktion.

Tun Sie dies dann für andere LLMs, die Ihr Publikum verwendet. Wenn sich Ihr Publikum beispielsweise stark zur Verwendung von Verwirrlichkeit.ai nutzt, kalibrieren Sie Ihre Eingabeaufforderung auch dort. Stellen Sie auch sicher, dass Sie auch die Eingabeaufforderungskartenausgänge im KI -Modus von Google ausführen.

4. Validieren Sie mit realen Signalen

Sehen Sie sich Marken-Suchtrends, assistierte Conversions und Nicht-Google-Empfehlungen an, um festzustellen, ob der Einfluss angezeigt wird, wo bei der Veröffentlichung von personenabgestimmten Vermögenswerten erwartet wird.

Und messen Sie den Auftrieb nach Themen, nicht nur pro Seite: Segmentleistung nach Themencluster (GSC Regex oder GA4 Themendimension). Durch die Operationalisierung Ihrer Topic-First-SEO-Strategie wird erläutert, wie das geht.

Beachten Sie die folgenden Signale bei der Überprüfung der realen Signale:

• Überprüfung bei 30/60/90 Tagen nach dem Schiff und nach Themencluster.
• Wenn vertrauensgetriebene Seiten hohe Schriftrollen-/niedrige Konvertierungen aufweisen → Zitate und Expertenbewertungen und -zitate hinzufügen/aufrüsten.
• Wenn Vergleichsseiten CTR erhalten, aber niedrige Produkt- / Verkaufs -Demos -Anmeldungen → kurzes Demo -Video hinzufügen, „am besten für / nicht für“ Abschnitte und klarere CTAs.
• Wenn Effizienz-erste Seiten Aufzüge in AIO/Snippets verpassen → Tl; DR festlegen, die Tabellen vereinfachen, fügen Sie Schema hinzu.
• Wenn skeptische Seiten mit Skeptik-Ablehnung einen Autoritätsverkehr liefern, aber kein Aufzug → in Betracht ziehen, Autoritätspartnerschaften zu verfolgen.
• Am wichtigsten ist: Wiederholen Sie die Übung alle 60-90 Tage und passen Sie Ihre neuen gegen alten Personas an, um das Ideal zu iterieren.

Letzte Gedanken

Das Erstellen von Benutzernpersonen für SEO ist es wert und kann durch interne Daten und LLM-Unterstützung machbar und schnell sein.

Ich fordere Sie auf, diese Woche mit einer schlanken Person zu beginnen, um diesen Ansatz zu testen. Verfeinern und erweitern Sie Ihren Ansatz basierend auf den Ergebnissen, die Sie sehen.

Wenn Sie jedoch vorhaben, dieses Personal-Building-Projekt anzunehmen, vermeiden Sie diese gemeinsamen Fehltritte:

• Erstellen von ordentlichen PDFs mit null langfristigen Vorteilen: Personas, die keine Kernsuche, Schmerzpunkte und AIO -Absichtsmuster angeben, werden das Verhalten nicht bewegen.
• Gewinnen Sie jede SERP -Funktion: Dies ist Zeitverschwendung. Optimieren Sie Ihren Inhalt für die richtige Oberfläche für die dominanten Verhaltensmuster Ihrer Zielbenutzer.
• Zögern ignorieren: Zögern ist Ihr größtes Signal. Wenn Sie es nicht auf der Seite beheben, stirbt der Klick an anderer Stelle.
• Demografie über angestellte Jobs: Die Konzentration auf Merkmale der Identität ohne die Einbeziehung von Verhaltensmustern ist die alte Art und Weise.

Ausgewähltes Bild: Paulo Bobbita/Suchmaschinenjournal