Projet DVC

Cette page contient les détails d'un projet de rédaction technique accepté pour la Google Season of Docs.

Résumé du projet

Organisation Open Source:

DVC

Rédacteur technique:

Remasterisé

Nom du projet:

SEO / Site Analytics & Docs Site Updates

Durée du projet:

Durée standard (trois mois)

Project description

Pour améliorer la visibilité de la chaîne sur les moteurs de recherche, comprendre le comportement des utilisateurs et améliorer les contenus à l'avenir, je propose une stratégie d'optimisation ascendante pour la chaîne.

En termes de référencement naturel, "ascendant" signifie utiliser les données des résultats de recherche actuels et du contenu existant pour diriger les mises à jour et lancer une boucle de rétroaction positive d'amélioration. Cette stratégie se concentre sur les résultats pour s'appuyer sur les progrès réels, plutôt que de s'appuyer sur des hypothèses sur ce que les utilisateurs rechercheront ou sur la façon dont ils l'utiliseront. J'ai utilisé cette approche avec succès pour plusieurs clients SEO, et elle est connue pour être efficace pour les comportements actuels des moteurs de recherche.

L'objectif du processus est de développer une boucle de rétroaction comme suit:

1. Quelles pages et quels termes de recherche renvoient des résultats de recherche ?
2. Quels éléments sont liés à ces conditions ? Répondons-nous aux questions des internautes ? Que manque-t-il dans le document ?
3. Mettez à jour le document existant ou identifiez les documents à créer (si cela semble plus pertinent).
4. Dans les domaines où l'entreprise souhaite obtenir des résultats (mais n'en a pas), recherchez des preuves de recherches effectuées par les concurrents ou des données analytiques sur les utilisateurs avant de créer du contenu.
5. Recommencez à 1.

Je propose le plan de projet général suivant (avec des informations supplémentaires sur l'implémentation dans les questions/réponses ci-dessous):

Semaine 1 : Configuration initiale des outils et du suivi Analytics Réalisez un audit SEO et créez des problèmes pour corriger les métadonnées ou résoudre des problèmes techniques. (Cette opération peut même commencer pendant la période d'échauffement.) Semaine 2 : identifiez les documents qui figurent déjà dans le classement pour les termes clés. Identifiez des termes associés pour développer le contenu et examinez les documents pour identifier d'autres améliorations. Créez des problèmes à l'échelle des documents individuels pour planifier les mises à jour. Commencez à mettre à jour/publier les documents. Semaine 3 : continuez à surveiller les résultats de recherche pour identifier de nouvelles opportunités et à traiter la liste d'attente des mises à jour planifiées. Semaines 4 à 10 : observez les modifications apportées aux résultats de recherche pour les documents nouvellement mis à jour, et continuez à surveiller et à mettre à jour la file d'attente. Semaine 10 et plus : bien que cela ne relève pas du champ d'application de ce projet, une fois que vous vous sentirez à l'aise avec le rythme de changement et les méthodes, vous pourrez utiliser les mêmes principes et la même boucle de rétroaction pour réviser les cas d'utilisation de la DVC et la page d'accueil des documents. À mon avis, une approche ascendante est également plus susceptible d'être efficace pour ces projets.

Voici mes réponses directes à chaque question listée dans l'idée de projet:

Q. Quels outils devons-nous utiliser ? (par exemple, Google Analytics, etc.)

A. Les outils essentiels sont Google Analytics, Google Search Console et Google Data Studio (pour agréger les données entre les outils à des fins de reporting). Google Tag Manager est utile pour suivre certains événements de clic ou de page spécifiques (par exemple, des tutoriels vidéo intégrés YouTube). J'utiliserais également un outil d'audit SEO (Ubersuggest) pour signaler les problèmes et suivre les termes de recherche concurrentiels et associés sur le site Google Docs. Bien que le site de la DVC semble assez rapide, nous devons nous en assurer à l'aide de PageSpeed Insights, car il est également essentiel pour le référencement.

Q. Sur quelles tendances et rapports devons-nous nous concentrer ?

A. Les métriques SEO clés sont les clics, les impressions, le taux de clics et la position. Toutefois, le problème est que ces indicateurs sont retardés et ne fournissent pas beaucoup d'informations sur ce qu'il faut faire pour améliorer les performances. Pour ce faire, il est essentiel de suivre et de surveiller ce qui se passe avant et après les recherches: les termes de recherche utilisés par les utilisateurs et ce qui se passe lorsqu'ils accèdent au site. Les termes de recherche utilisés sont essentiels pour orienter le travail productif sur la création et la mise à jour de contenus (comme décrit ci-dessus). S'assurer que les utilisateurs qui arrivent via les résultats de recherche trouvent bien ce qu'ils recherchent permet de faire la différence entre un bon classement ou pas du tout. En effet, revenir à la même recherche (un rebond) indique au moteur que la page n'est pas un bon résultat. Mesurer l'engagement des utilisateurs sur le site est une tâche plus complexe, mais les métriques essentielles dont nous avons besoin pour la documentation sont le taux de rebond, la durée de la session et les pages par session. (Pour les sites dont l'objectif est d'obtenir/d'acheter/de contacter l'utilisateur, le taux de conversion par rapport à l'objectif est également une métrique clé.)

Q. Quels types d'utilisateurs avons-nous et quels sont les flux d'interactions qu'ils suivent ?

A. Si vous le configurez, Google Analytics suivra le parcours d'un utilisateur sur le site, le temps de chargement des pages, les URL des clics, les propriétés de l'agent utilisateur et tentera de l'identifier lors de ses prochaines visites (il existe d'autres fonctionnalités, mais ce sont les principales). Il faudra du temps pour identifier et comprendre les modèles qui définissent les types d’utilisateurs, mais l’examen des flux d’interaction populaires est un bon point de départ. En commençant par les pages de destination les plus populaires, nous recherchons des tendances évidentes sur les pages suivantes. Nous pourrions ensuite proposer des modèles d'utilisateurs en fonction de ceux-ci (ce qui devrait également aider à éclairer les principaux cas d'utilisation). À partir de là, nous pouvons affiner ou valider les modèles/cas d'utilisation en mettant en corrélation d'autres données: termes de recherche, anecdotes, enquêtes, interviews, etc.

Q. Pouvons-nous identifier partiellement ces utilisateurs et/ou croiser leurs données avec les données d'analyse de l'utilisation de DVC ?

A. D'après la documentation sur l'analyse de l'utilisation, le DVC utilise un identifiant véritablement aléatoire (uuid4) et envoie des données via un proxy. En supposant que cela ne change pas, le contre-interrogatoire se limitera à examiner la tendance du volume pour chaque événement de commande par rapport aux tendances d'utilisation du site de documentation. Cela nous aiderait à identifier les écarts entre l'utilisation des documents et l'utilisation des commandes au niveau global, mais ne nous fournirait pas d'insights au niveau de l'utilisateur. Nous pourrions donc probablement répondre à la question "Pour quelles commandes/documentations les utilisateurs utilisent-ils la documentation et la commande en même temps, ou non ?". Bien que cette question soit basique, elle permettrait de valider les hypothèses de base (par exemple, si un cas d'utilisation particulier est bien adapté, il devrait entraîner une augmentation de l'utilisation des commandes clés) et d'identifier les opportunités (par exemple, si une commande n'est pas utilisée, mais que la documentation correspondante l'est (ou inversement), qu'est-ce qui ne va pas ?).