本页面包含 Google 文档季接受的技术写作项目的详细信息。
项目摘要
- 开源组织：
- DVC
- 技术文档工程师：
- 重新制作
- 项目名称：
- 搜索引擎优化 (SEO)/网站分析和 Google 文档网站最新动态
- 项目时长：
- 标准时长（3 个月）
Project description
为了提高搜索引擎曝光度、了解用户行为并推动未来内容改进，我为 DVC 提出了一种自下而上的优化策略。
在搜索引擎优化方面，“自下而上”是指使用当前搜索结果和现有内容中的数据来指导更新，并启动一个积极的改进反馈环。这种策略侧重于根据实际进展来取得成效，而不是依赖于对用户会搜索什么内容或会如何使用内容的假设。我曾成功地为多位 SEO 客户采用过这种方法，而且这种方法对当前的搜索引擎行为来说也非常有效。
该流程的目标是建立如下反馈环：
- 哪些网页和搜索字词会获得搜索结果？
- 与这些字词相关的是什么？我们是否在解答搜索者提出的问题？文档中缺少了什么内容？
- 更新现有文档，或确定应创建的新文档（如果它更有意义）。
- 对于贵组织希望取得成效（但尚未取得成效）的领域，请先查找竞争对手搜索情况或用户分析数据，然后再制作内容。
- 从 1 开始。
我提议以下概要的项目计划（有关实现的更多详细信息，请参阅以下问答）：
第 1 周 - 初始设置 Google Analytics 工具和跟踪。运行 SEO 审核并创建问题，以修正元数据或解决技术问题。（这甚至可能在预热期就开始）。第 2 周 - 确定已针对关键字排名的文档。找出相关术语以扩展相关内容，并审核文档以进行其他改进。在单个文档级别创建问题，以便规划更新。开始更新/发布文档。 第 3 周 - 继续监控搜索结果，发掘新的优化机会，并继续处理计划中的待处理更新。 第 4-10 周 - 观察新更新的文档在搜索结果中的变化，并继续监控和更新待处理问题。 第 10 周及之后 - 虽然这绝对超出了此项目的范围，但一旦您对变化速度和方法感到自如，就可以使用相同的原则和反馈环来推动对 DVC 用例和文档首页的修改。在我看来，自下而上的方法也更适合这些项目。
以下是对项目想法中列出的每个问题的直接回答：
问：我们应该采用哪些工具？（例如 Google Analytics [分析] 等）
A. 其中的基本工具包括 Google Analytics、Google Search Console 和 Google 数据洞察（汇总不同工具的数据以生成报告）。Google 跟踪代码管理器可用于跟踪某些特定的点击或网页事件（例如，YouTube 嵌入式视频教程）。我还会使用 SEO 审核工具（我使用的是 Ubersuggest）标记问题，并跟踪文档网站上的竞争性搜索字词和相关搜索字词。虽然 DVC 网站看起来很快，但我们必须使用 PageSpeed Insights，因为这对搜索引擎优化 (SEO) 也很重要。
问：我们需要关注哪些趋势和报告？
A. 关键的搜索引擎优化 (SEO) 指标包括点击次数、展示次数、点击率和排名。但问题在于，这些只是后续指标，并不能提供太多的改进建议。为此，请务必跟踪和监控搜索前后发生的情况：用户使用的搜索字词，以及他们访问网站后会发生的情况。所使用的搜索字词对于指导高效地创作和更新内容至关重要（如上所述）。确保通过搜索结果到达您网站的用户能够成功找到所需内容，这对排名好坏至关重要，因为如果用户返回到同一搜索（跳出），会告知搜索引擎该网页不是理想的搜索结果。衡量网站上的用户互动度是一项更复杂的任务，但我们在文档中需要提供的基本指标包括跳出率、会话时长和每次会话浏览页数。（对于目标是用户获取/购买/联系的网站，相对于目标的转化率也是一项关键指标。）
问：我们有哪些类型的用户，他们各自遵循哪些互动流程？
A. 如果已设置此功能，Google Analytics 将会跟踪用户浏览网站的路径、网页计时、点击后到达网址和用户代理属性，并尝试在回访时识别这些路径（还有更多功能，但基本要素不止这些）。识别和理解定义用户类型的模式需要时间，但查看热门互动流程是一个不错的入手点。从最热门的着陆页开始，我们会在第二个、第三个和后续网页中寻找明显的趋势。然后，我们可以根据这些信息提出用户模型（这也应该有助于确定关键用例）。在此基础上，我们可以通过关联其他数据（搜索字词、轶事、调查问卷、访谈等）来进一步优化或验证模型/用例。
问：我们能否通过 DVC 使用情况分析对这些用户进行半识别和/或交叉检查？
A. 根据使用情况分析文档，DVC 使用的是完全随机的标识符 (uuid4)，并通过代理发送数据。假设这一点不会改变，那么在交叉检查时，您只能根据文档网站的使用模式查看每个命令事件的量趋势。这有助于我们发现文档使用情况与命令使用情况之间的差异，但不会提供用户级数据洞见。因此，我们或许可以回答以下问题：“用户是否同时使用文档和命令？”虽然这很基础，但可以对假设进行基本验证（例如，如果某个特定用例与文档和命令相匹配，则应该会提高关键命令的使用量），并发现改进机会（例如，如果某个命令没有被使用，但其文档却被使用，或者反之，问题出在哪里？）