In de wereld van zoekmachineoptimalisatie (SEO) is linkbuilding een cruciaal onderdeel van het verbeteren van je organische zichtbaarheid. Maar hoe bepaal je welke pagina’s het meeste baat hebben bij linkbuilding? Hier komt het Pearson-principe om de hoek kijken. In dit blog leggen we uit wat het Pearson-principe inhoudt en waarom het zo waardevol is voor het optimaliseren van jouw linkbuilding strategie.
Het Pearson-principe verwijst naar de Pearson correlatiecoëfficiënt, een statistische maatstaf die de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee variabelen meet. Met het oog op SEO kunnen we deze correlatie gebruiken om de relatie tussen autoriteitsscores van websites en pagina’s (zoals Domain Authority en Page Authority) en hun organische posities in zoekmachines te analyseren.
Hoe werkt de Pearson correlatiecoëfficiënt?
De Pearson correlatiecoëfficiënt, aangeduid met de letter r, varieert van -1 tot +1:
- +1 geeft een perfecte positieve correlatie aan: als de autoriteitsscore stijgt, stijgt ook de organische positie.
- -1 geeft een perfecte negatieve correlatie aan: als de autoriteitsscore stijgt, daalt de organische positie.
- 0 betekent dat er geen lineaire relatie is tussen de variabelen.
Waarom zou je deze analyse gebruiken voor linkbuilding?
Per zoekwoord kan het effect van linkbuilding sterk verschillen. Google hecht bijvoorbeeld meer waarde aan backlinks en autoriteit bij de zogeheten YMYL-zoekwoorden (Your Money or Your Life). Dit zijn zoekopdrachten die een aanzienlijke impact kunnen hebben op het leven van de gebruiker, zoals medische, juridische en financiële informatie. Daartegenover is autoriteit minder belangrijk bij content die naar schatting minder impact heeft op het leven van de lezer.
Je kunt SERP-data exporteren uit SEO-tools zoals SEMrush en Ahrefs om een Pearson correlatie analyse uit te voeren. Deze tools bieden uitgebreide data over zoekwoorden, organische posities en autoriteitsscores van pagina’s en domeinen. Door deze data te analyseren, kun je bepalen wat de correlatie is tussen autoriteitsscores en hoge posities in zoekmachines voor jouw specifieke branche en land.
Stappenplan voor Pearson correlatie analyse.
Volg dit stappenplan om de Pearson correlatie analyse uit te voeren:
1. Verzamel de benodigde data
Gebruik tools zoals SEMrush en Ahrefs voor het exporteren van gegevens over de organische posities van je belangrijkste zoekwoorden, evenals de Domain Authority (DA) en Page Authority (PA) van de bijbehorende landingspagina’s.
2. Maak de data klaar voor analyse
Open de geëxporteerde gegevens in een spreadsheetprogramma zoals Excel. Zorg ervoor dat je kolommen hebt voor zoekwoorden, posities, URL’s, Domain Authority (DA), en Page Authority (PA).
3. Bereken de Pearson correlatiecoëfficiënt
Gebruik de correlatiefunctie in Excel om de correlatie tussen de posities en de autoriteitsscores te berekenen:
- Voor Domain Authority: =CORREL(B:B, D:D) (waarbij kolom B de posities bevat en kolom D de Domain Authority).
- Voor Page Authority: =CORREL(B:B, E:E) (waarbij kolom E de Page Authority bevat).
4. Interpreteer de resultaten
Noteer de correlatiecoëfficiënten die je hebt berekend. Een positieve waarde wijst op een positieve correlatie, terwijl een negatieve waarde wijst op een negatieve correlatie. Let op dat een negatieve correlatie juist duidt op een 'positief' linkbuilding effect: omdat hoge organische posities worden aangeduid met lage numerieke waarden.
5. Bereken de p-waarde om de significantie te beoordelen
Gebruik een statistische tool of software (zoals R of Python) om de p-waarde te berekenen. Dit helpt bepalen of de waargenomen correlatie significant is. Houd er rekening mee dat er in Google natuurlijk meer variabelen meespelen bij het bepalen van de organische posities. Met deze variabelen wordt geen rekening gehouden in deze analyse.
Voorbeeld berekening en uitleg.
Als je bovenstaande stappen hebt doorlopen heb je als het goed is wat data voor je staan die je kan gaan interpreteren. Hier een voorbeeld van een mogelijke uitkomst:
Correlatie: -0.141
De correlatiecoëfficiënt van -0.141 duidt op een zwakke negatieve correlatie tussen Page AS en positie. Een hogere Page AS zou dus tot een betere organische positie kunnen leiden. Dit is een argument vóór het inzetten van linkbuilding op de geteste zoekwoorden set.
P-waarde: 0.328
De p-waarde van 0.328 is veel groter dan 0.05, wat betekent dat deze correlatie niet statistisch significant is. Dit is een argument tegen het gebruik van linkbuilding op de geteste zoekwoorden set.
Oordeel
Op basis van deze set kunnen we met onvoldoende zekerheid zeggen dat een hogere Page AS voor deze zoekwoorden set zal bijdragen aan een betere organische positie. Bij deze zoekwoorden set zul je dus moeten overwegen om meer aandacht te besteden aan andere SEO optimalisaties, zoals het versterken van de content. Linkbuilding staat voor deze zoekwoorden set in ieder geval niet bovenaan de prioriteitenlijst.
Knopen doorhakken over de vorm van linkbuilding.
In de praktijk gebruiken we deze analyses vaak om te bepalen waar de grootste aandachtspunten liggen als het om linkbuilding metrics gaat. We vergelijken regelmatig de resultaten van meerdere metrics zoals DA (domeinautoriteit), PA (pagina-autoriteit), TF (Trust Flow), en CF (Citation Flow).
Per branche en zoekwoordengroep kan het sterk verschillen welke metric doorslaggevend is voor een toppositie. Bovendien kan de vorm van linkbuilding aanzienlijk variëren, afhankelijk van welke metric je wilt verbeteren. Zo kan het gericht inzetten van blogs goed werken voor het verbeteren van PA. Maar als blijkt dat je op DA achterloopt, en de correlatie tussen DA en een toppositie in jouw branche sterk is, dan is een andere vorm zoals PR linkbuilding waarschijnlijk beter geschikt.
Verder met jouw online autoriteit.
Wil je jouw online autoriteit verbeteren en je zoekmachineoptimalisatie naar een hoger niveau tillen? Neem contact met ons op. We helpen je graag verder met het optimaliseren van je linkbuilding strategie en het behalen van topposities in zoekmachines.
