Esta página contiene los detalles de un proyecto de redacción técnica aceptado para la temporada de Documentos de Google.
Resumen del proyecto
- Organización de código abierto:
- DVC
- Escritor técnico:
- Remasterización
- Nombre del proyecto:
- SEO / Estadísticas del sitio y Actualizaciones del sitio de Documentos
- Duración del proyecto:
- Duración estándar (3 meses)
Project description
Para mejorar la visibilidad en el motor de búsqueda, comprender el comportamiento de los usuarios e impulsar mejoras de contenido futuras, propongo una estrategia de optimización ascendente para los DVC.
En términos de optimización para motores de búsqueda, "ascender" significa usar los datos de los resultados de la búsqueda y del contenido existente para dirigir actualizaciones e iniciar un ciclo de reacción positivo de mejora. Esta estrategia se centra en los resultados para basarse en el progreso real en lugar de confiar en suposiciones sobre qué buscarán los usuarios o cómo lo utilizarán. Utilicé este enfoque de manera eficaz con varios clientes de SEO y es conocido por ser eficaz para el comportamiento actual de los motores de búsqueda.
El objetivo del proceso es desarrollar un ciclo de reacción de la siguiente manera:
- ¿Qué páginas y términos de búsqueda generan resultados de la búsqueda?
- ¿Qué se relaciona con estos términos? ¿Estamos respondiendo las preguntas de los usuarios que realizan búsquedas? ¿Qué falta en el documento?
- Actualiza el documento existente o identifica documentos nuevos que se deban crear (si es más conveniente).
- En las áreas en las que la organización quiere obtener resultados (pero no los tiene), busca pruebas de búsquedas de la competencia o estadísticas de usuarios antes de crear contenido.
- Comienza de nuevo en 1.
Propongo el siguiente plan de proyecto de alto nivel (con más detalles sobre la implementación en la siguiente sección de preguntas y respuestas):
Semana 1: Configuración inicial para las herramientas y el seguimiento de Analytics Realiza una auditoría de SEO y crea problemas para corregir los metadatos o resolver problemas técnicos. (Esto incluso podría comenzar en el período de preparación). Semana 2: Identifica los documentos que ya están clasificados en función de los términos clave. Identifica términos relacionados para expandir el contenido y auditar los documentos para detectar otras mejoras. Crear problemas a escala de documentos individuales para planificar actualizaciones. Comienza a actualizar o publicar los documentos. Semana 3: Continúa supervisando los resultados de la búsqueda para identificar nuevas oportunidades y seguir trabajando a través de las actualizaciones planificadas. Semanas 4 a 10: Observar los cambios en los resultados de la búsqueda de documentos recién actualizados y seguir supervisando y actualizando las tareas pendientes. Semana 10 en adelante: Si bien definitivamente está fuera del alcance de este proyecto, una vez que alcance el nivel de comodidad con la tasa de cambio y los métodos, se podrán usar los mismos principios y ciclos de reacción para llevar a cabo revisiones de la página principal de documentos y casos de uso de DVC. En mi opinión, un enfoque ascendente tiene más probabilidades de ser eficaz para esos proyectos también.
Estas son mis respuestas directas a cada pregunta enumerada en la idea del proyecto:
P.: ¿Qué herramientas deberíamos emplear? (p.ej., Google Analytics, etcétera).
A. Las herramientas esenciales son Google Analytics, Google Search Console y Google Data Studio (para agregar datos entre herramientas y generar informes). Google Tag Manager es útil para hacer un seguimiento de algunos eventos específicos de clics o páginas (por ejemplo, los videos instructivos incorporados de YouTube). También usaría una herramienta de auditoría de SEO (Ubersuggest) para marcar problemas y hacer un seguimiento de los términos de búsqueda competitivos y relacionados en el sitio de documentos. Si bien el sitio de DVC parece bastante rápido, debemos asegurarnos de usar PageSpeed Insights, ya que también es fundamental para la SEO.
P.: ¿En qué informes y tendencias debemos enfocarnos?
A. Las métricas clave de SEO son los clics, las impresiones, la tasa de clics y la posición. Sin embargo, el desafío es que se trata de indicadores de seguimiento y no brindan mucha información sobre lo que se debe mejorar. Para ello, es fundamental realizar un seguimiento y supervisar lo que ocurre antes y después de las búsquedas: los términos de búsqueda que utilizan las personas y lo que sucede cuando visitan el sitio. Los términos de búsqueda en uso son esenciales para dirigir el trabajo productivo en la creación y actualización de contenido (como se describió anteriormente). Asegurarse de que los usuarios que llegan a través de los resultados de búsqueda encuentren con éxito lo que están buscando marca la diferencia entre una buena clasificación o directamente no, ya que regresar a la misma búsqueda (un rebote) le indica al motor que la página no es un buen resultado. Medir la participación de los usuarios en el sitio es una tarea más complicada, pero las métricas esenciales para la documentación son el porcentaje de rebote, la duración de la sesión y las páginas/sesión. (Para los sitios cuyo objetivo es conseguir que el usuario adquiera, compre o se contacte, el porcentaje de conversiones en relación con el objetivo también es una métrica clave).
P.: ¿Qué tipos de usuarios tenemos y qué flujos de interacción siguen cada uno?
A. Si se configura para hacerlo, Google Analytics realizará un seguimiento de la ruta de un usuario a través del sitio, el tiempo de la página, las URLs de clic y las propiedades del usuario-agente, y tratará de identificarlo en las visitas recurrentes (hay más, pero estos son los conceptos básicos). Llevará tiempo identificar y comprender los patrones que definen los tipos de usuarios, pero observar los flujos de interacción popular es un buen punto de partida. Comenzando por las páginas de destino más populares, buscaremos tendencias obvias en la segunda, la tercera y otras páginas. Luego, podríamos proponer modelos de usuarios en función de estos (lo que también debería ayudar a informar los casos de uso clave). A partir de esa base, podemos refinar o validar aún más los modelos o casos de uso correlacionando otros datos: términos de búsqueda, anécdotas, encuestas, entrevistas, etc.
P.: ¿Podemos semiidentificar a estos usuarios o examinar sus datos de forma cruzada con las estadísticas de uso de DVC?
A. Según la documentación del análisis de uso, el DVC usa un identificador verdaderamente aleatorio (uuid4) y envía los datos a través de un proxy. Si suponemos que esto no se modificará, el análisis cruzado se limitará a ver la tendencia del volumen de cada evento de comando en comparación con los patrones de uso del sitio de documentos. Esto nos ayudará a identificar discrepancias entre el uso de documentos y el uso de comandos en conjunto, pero no proporcionará estadísticas a nivel de usuario. Así que probablemente podríamos responder a la pregunta “¿para qué comandos o documentos las personas usan el documento y el comando al mismo tiempo o no?” Si bien eso es básico, proporcionaría una validación básica para las suposiciones (p. ej., si un caso de uso en particular tiene una buena coincidencia debería aumentar el uso de los comandos clave) e identificar oportunidades (p. ej., si un comando no se está utilizando, pero los documentos son incorrectos).