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DVC-Projekt

Diese Seite enthält die Details zu einem Projekt für technisches Schreiben, das für die Google-Produktsaison von Google Docs akzeptiert wurde.

Projektzusammenfassung

Open-Source-Organisation:: DVC
Technischer Redakteur:: Neu gemastert
Projektname:: Website-Updates für SEO / Websiteanalysen und Google Docs
Projektdauer:: Standarddauer (3 Monate)

Projektbeschreibung

Ich schlage eine Bottom-up-Optimierungsstrategie für DVC vor, um die Sichtbarkeit in Suchmaschinen zu verbessern, das Nutzerverhalten zu verstehen und zukünftige Inhaltsverbesserungen voranzutreiben.

Im Hinblick auf die Suchmaschinenoptimierung bedeutet „Bottom-up“, Daten aus aktuellen Suchergebnissen und bestehenden Inhalten zu verwenden, um Aktualisierungen vorzunehmen und eine positive Feedbackschleife für Verbesserungen einzuleiten. Bei dieser Strategie liegt der Schwerpunkt auf Ergebnissen, die auf tatsächlichen Fortschritten aufbauen, anstatt sich auf Annahmen darüber zu verlassen, wonach Nutzer suchen oder wie sie diese verwenden werden. Ich habe diesen Ansatz bei mehreren SEO-Kunden effektiv eingesetzt und er ist bekanntermaßen effektiv für das aktuelle Suchmaschinenverhalten.

Das Ziel des Prozesses ist die Entwicklung einer Feedbackschleife, die wie folgt aussieht:

Für welche Seiten und Suchbegriffe werden Suchergebnisse angezeigt?
Was sind mit diesen Begriffen verwandt? Beantworten wir die Fragen der Nutzer? Was fehlt im Dokument?
Aktualisieren Sie das vorhandene Dokument oder identifizieren Sie neue Dokumente, die erstellt werden sollen, sofern dies sinnvoller ist.
In Bereichen, in denen die Organisation Ergebnisse erzielen möchte (aber keine hat), suchen Sie nach Beweisen für Suchanfragen von Mitbewerbern oder Nutzeranalysen, bevor Sie Inhalte erstellen.
Fang noch einmal bei 1 an.

Ich schlage den folgenden allgemeinen Projektplan vor (mit weiteren Details zur Implementierung in den Fragen und Antworten weiter unten):

Woche 1: Anfängliche Einrichtung für Analytics-Tools und Tracking Führen Sie eine SEO-Prüfung durch und erstellen Sie Probleme, um Metadaten zu korrigieren oder technische Probleme zu klären. Dies kann sogar schon in der Aufwärmphase beginnen. Woche 2 – Finden Sie Dokumente, die bereits ein Ranking für Schlüsselbegriffe haben. Suchen Sie nach verwandten Begriffen, um den Inhalt auszuweiten, und prüfen Sie die Dokumente auf andere Verbesserungen. Erstellen Sie Probleme bei der Skalierung einzelner Dokumente, um Aktualisierungen zu planen. Beginnen Sie mit dem Aktualisieren/Veröffentlichen der Dokumente. Woche 3: Behalten Sie die Suchergebnisse weiterhin im Blick, um neue Chancen zu identifizieren, und arbeiten Sie den geplanten Update-Backlog weiter ab. Woche 4 bis 10 – Beobachten Sie Änderungen an Suchergebnissen für neu aktualisierte Dokumente und überwachen und aktualisieren Sie den Rückstand weiter. Woche 10+ – Auch wenn dies definitiv nicht im Projektumfang enthalten ist, könnten die gleichen Prinzipien und die gleiche Feedbackschleife genutzt werden, um die DVC-Anwendungsfälle und die Startseite der Dokumentation zu überarbeiten, sobald Sie sich mit der Änderungsrate und den Methoden vertraut gemacht haben. Meiner Meinung nach ist ein Bottom-up-Ansatz auch für diese Projekte wahrscheinlich effektiver.

Hier sind meine direkten Antworten auf alle in der Projektidee aufgeführten Fragen:

F: Welche Tools sollten wir einsetzen? (z. B. Google Analytics)

A. Die wichtigsten Tools sind Google Analytics, die Google Search Console und Google Data Studio (um Daten zwischen Tools für Berichte zu aggregieren). Google Tag Manager eignet sich für das Tracking bestimmter Klick- oder Seitenereignisse, z. B. eingebettete YouTube-Videoanleitungen. Außerdem würde ich ein SEO-Prüftool (Ubersuggest) verwenden, um Probleme zu melden und wettbewerbsorientierte und ähnliche Suchbegriffe auf der Docs-Website nachzuverfolgen. Auch wenn die DVC-Website recht schnell zu sein scheint, müssen wir PageSpeed Insights einsetzen, da sie auch für die SEO von entscheidender Bedeutung sind.

F: Auf welche Trends und Berichte müssen wir uns konzentrieren?

A. Die wichtigsten SEO-Messwerte sind Klicks, Impressionen, Klickrate und Position. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass es sich um rückläufige Indikatoren handelt, die nicht viel Aufschluss darüber geben, was verbessert werden könnte. Dazu ist es wichtig zu beobachten und überwachen, was vor und nach der Suche passiert: welche Suchbegriffe Nutzer verwenden und was passiert, wenn sie die Website besuchen. Die verwendeten Suchbegriffe sind für die produktive Arbeit bei der Erstellung und Aktualisierung von Inhalten (wie oben beschrieben) unerlässlich. Wenn Nutzer, die über Suchergebnisse gelangen, das Gesuchte erfolgreich finden, kann das Ranking ausschlaggebend dafür sein, ob das Ranking gut oder überhaupt nicht möglich ist. Die Rückkehr zur gleichen Suche (ein Absprung) informiert die Suchmaschine darüber, dass die Seite kein gutes Ergebnis erzielt. Nutzerinteraktionen auf der Website zu messen, ist etwas komplizierter. Die wichtigsten Messwerte für die Dokumentation sind jedoch die Absprungrate, die Sitzungsdauer und die Seiten pro Sitzung. (Bei Websites, deren Ziel darin besteht, die Akquisition, den Kauf und die Kontaktaufnahme durch den Nutzer zu fördern, ist die Conversion-Rate im Verhältnis zum Ziel ebenfalls ein wichtiger Messwert.)

F: Welche Art von Nutzenden gibt es und welchen Interaktionsablauf folgen sie?

A. Ist dies eingerichtet, erfasst Google Analytics den Pfad eines Nutzers durch die Website, das Timing der Seite, Klick-URLs und User-Agent-Eigenschaften und versucht, sie bei wiederkehrenden Besuchen zu identifizieren. Es gibt noch mehr, aber nur die grundlegenden Elemente. Es wird einige Zeit dauern, um Muster zu erkennen und zu verstehen, die Nutzertypen definieren. Sehen Sie sich jedoch beliebte Interaktionsabläufe an, um damit zu beginnen. Ausgehend von den beliebtesten Landingpages achten wir auf offensichtliche Trends bei der zweiten, dritten und weiteren Seiten. Dann könnten wir auf Basis dieser Nutzungsmodelle vorschlagen (die auch als Grundlage für die wichtigsten Anwendungsfälle dienen sollten). Auf dieser Grundlage können wir die Modelle/Anwendungsfälle weiter verfeinern oder validieren, indem wir andere Daten wie Suchbegriffe, Anekdoten, Umfragen, Interviews usw. korrelieren.

F: Können wir diese Nutzer teilweise identifizieren und/oder ihre Daten mit DVC-Nutzungsanalysen übergreifend untersuchen?

A. Basierend auf der Dokumentation zur Nutzungsanalyse verwendet DVC eine echte Zufallskennung (uuid4) und sendet Daten über einen Proxy. Wenn sich dies nicht ändert, wäre die Kreuzprüfung auf die Anzeige des Volumentrends für jedes Befehlsereignis in Bezug auf die Nutzungsmuster für die Docs-Website beschränkt. Dies würde uns helfen, Abweichungen zwischen der Docs-Nutzung und der Befehlsnutzung in zusammengefasster Form zu erkennen. Es werden jedoch keine Statistiken auf Nutzerebene bereitgestellt. Wir könnten also wahrscheinlich die Frage beantworten „Für welche Befehle/Dokumente verwenden Personen das Dokument und den Befehl gleichzeitig oder nicht?“ Das ist zwar einfach, bietet aber eine grundlegende Validierung für Annahmen (z. B. sollte ein bestimmter Anwendungsfall zu einer erhöhten Verwendung der Schlüsselbefehle führen) und Möglichkeiten identifizieren (z. B. wenn ein Befehl nicht verwendet wird, aber die Dokumente dafür falsch) sind (oder umgekehrt).