डीवीसी प्रोजेक्ट

इस पेज पर, तकनीकी लेखन वाले उस प्रोजेक्ट की जानकारी दी गई है जिसे Google Season of Docs के लिए स्वीकार किया गया है.

प्रोजेक्ट की खास जानकारी

ओपन सोर्स संगठन:

DVC

टेक्निकल राइटर:

रीमास्टर किया गया

प्रोजेक्ट का नाम:

एसईओ / साइट के आंकड़े और Docs साइट के अपडेट

प्रोजेक्ट की अवधि:

स्टैंडर्ड अवधि (तीन महीने)

प्रोजेक्ट का विवरण

सर्च इंजन में कॉन्टेंट को बेहतर तरीके से दिखाने, उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझने, और आने वाले समय में कॉन्टेंट को बेहतर बनाने के लिए, मेरा सुझाव है कि डीवीसी के लिए बॉटम-अप ऑप्टिमाइज़ेशन की रणनीति अपनाई जाए.

सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन के हिसाब से, “बॉटम-अप” का मतलब है, खोज के मौजूदा नतीजों और मौजूदा कॉन्टेंट के डेटा का इस्तेमाल करके, उसे सीधे अपडेट करना और सुधार करने के लिए सकारात्मक फ़ीडबैक लूप शुरू करना. यह रणनीति इस बात पर निर्भर करती है कि उपयोगकर्ता क्या खोजेंगे या इसका इस्तेमाल कैसे करेंगे, इस पर निर्भर नहीं करता कि वे खोज के नतीजों में किस तरह से खोज पाएंगे. मैंने इस तरीके का इस्तेमाल कई एसईओ क्लाइंट के लिए असरदार तरीके से किया है. यह सर्च इंजन के मौजूदा व्यवहार के लिए असरदार माना जाता है.

इस प्रोसेस का लक्ष्य, फ़ीडबैक लूप को इस तरह से डेवलप करना है:

1. किन पेजों और खोज के लिए इस्तेमाल हुए शब्दों के लिए खोज के नतीजे मिलते हैं?
2. इन शब्दों से मिलते-जुलते शब्द क्या हैं? क्या हम खोज करने वाले लोगों के सवालों के जवाब दे रहे हैं? इस दस्तावेज़ में क्या नहीं है?
3. मौजूदा दस्तावेज़ को अपडेट करें या बनाए जाने वाले नए दस्तावेज़ों की पहचान करें (अगर यह सही है).
4. जिन क्षेत्रों में संगठन को नतीजे चाहिए, लेकिन उसके पास कोई नतीजा नहीं है वहां कॉन्टेंट बनाने से पहले, कॉम्पिटीटर की खोजों या उपयोगकर्ता के आंकड़ों का सबूत देखें.
5. फिर से 1 से शुरू करें.

मैं यहां दिए गए हाई-लेवल प्रोजेक्ट प्लान का सुझाव देता/देती हूं (सवाल और जवाब में, इसे लागू करने के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है):

पहला हफ़्ता — Analytics टूल और ट्रैकिंग के लिए शुरुआती सेट अप. एसईओ ऑडिट चलाएं और मेटाडेटा को ठीक करने या तकनीकी समस्याओं को हल करने के लिए समस्याएं बनाएं. (यह वॉर्म-अप पीरियड में भी शुरू हो सकता है). दूसरा हफ़्ता — उन दस्तावेज़ों की पहचान करना जो पहले से ही मुख्य शब्दों के लिए रैंक कर रहे हैं. कॉन्टेंट को बेहतर बनाने के लिए, मिलते-जुलते शब्दों की पहचान करें. साथ ही, अन्य सुधारों के लिए दस्तावेज़ों का ऑडिट करें. अपडेट प्लान करने के लिए, अलग-अलग दस्तावेज़ के स्केल पर समस्याएं बनाएं. दस्तावेज़ों को अपडेट/पब्लिश करना शुरू करें. तीसरा हफ़्ता — नए अवसरों की पहचान करने के लिए, खोज के नतीजों पर नज़र बनाए रखें. साथ ही, प्लान किए गए अपडेट बैकलॉग के ज़रिए अपना काम जारी रखें. चौथा से दसवां हफ़्ता — अपडेट किए गए नए दस्तावेज़ों के लिए, खोज के नतीजों में हुए बदलावों को देखें. साथ ही, बैकलॉग को मॉनिटर करना और अपडेट करना जारी रखें. 10+ हफ़्ता — हालांकि यह पूरी तरह से इस प्रोजेक्ट के दायरे से बाहर है, लेकिन जब बदलाव और तरीकों की दर से आरामदेह स्तर की बात हो जाती है, तब इन्हीं सिद्धांतों और फ़ीडबैक लूप का इस्तेमाल DVC के इस्तेमाल के उदाहरणों और दस्तावेज़ों के होम पेज में बदलाव लाने के लिए किया जा सकता है. मेरा मानना है कि इन प्रोजेक्ट के लिए भी, नीचे से ऊपर की ओर बढ़ने वाला तरीका ज़्यादा असरदार हो सकता है.

प्रोजेक्ट के आइडिया में बताए गए हर सवाल के जवाब यहां दिए गए हैं:

सवाल: हमें कौनसे टूल इस्तेमाल करने चाहिए? (उदाहरण के लिए, Google Analytics वगैरह)

ए॰ Google Analytics, Google Search Console, और Google Data Studio (रिपोर्ट के लिए अलग-अलग टूल के बीच डेटा इकट्ठा करने के लिए) ज़रूरी टूल हैं. Google Tag Manager की मदद से, क्लिक या पेज इवेंट को ट्रैक किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, YouTube के एम्बेड किए गए वीडियो ट्यूटोरियल. मैं समस्याओं को फ़्लैग करने और दस्तावेज़ साइट पर प्रतिस्पर्धी और मिलते-जुलते खोज शब्दों को ट्रैक करने के लिए एक एसईओ ऑडिट टूल (मैं Uberसुझाव का इस्तेमाल करता/करती हूं) का भी इस्तेमाल कर सकता/सकती हूं. डीवीसी साइट का लोड होने में लगने वाला समय काफ़ी कम है. हालांकि, हमें PageSpeed Insights का इस्तेमाल करके यह पक्का करना होगा कि साइट की पेज स्पीड अच्छी हो, क्योंकि यह एसईओ के लिए भी ज़रूरी है.

सवाल: हमें किन रुझानों और रिपोर्ट पर फ़ोकस करना चाहिए?

ए॰ सबसे ज़रूरी एसईओ मेट्रिक हैं, क्लिक, इंप्रेशन, क्लिक मिलने की दर (सीटीआर), और रैंक. हालांकि, चुनौती यह है कि ये संकेत पीछे हैं और ये इस बारे में खास जानकारी नहीं देते कि सुधार करने के लिए क्या करना चाहिए. इसके लिए, यह ट्रैक करना और मॉनिटर करना ज़रूरी है कि खोज से पहले और बाद में क्या होता है: लोग खोज के लिए कौनसे शब्द इस्तेमाल करते हैं और साइट पर आने के बाद क्या होता है. खोज के लिए इस्तेमाल किए जा रहे शब्द, कॉन्टेंट बनाने और अपडेट करने के लिए ज़रूरी हैं. इनकी मदद से, कॉन्टेंट को ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंचाया जा सकता है. यह पक्का करना कि खोज के नतीजों से आने वाले उपयोगकर्ताओं को वह मिल जाए जिसकी उन्हें तलाश है, इससे पेज की रैंकिंग में फ़र्क़ पड़ता है. अगर उपयोगकर्ता खोज के नतीजों पर वापस आते हैं (बाउंस), तो इससे सर्च इंजन को पता चलता है कि पेज अच्छा नतीजा नहीं है. साइट पर उपयोगकर्ता की दिलचस्पी को मेज़र करना ज़्यादा मुश्किल काम है. हालांकि, दस्तावेज़ तैयार करने के लिए, हमें बाउंस रेट, सेशन की अवधि, और पेज/सेशन जैसी ज़रूरी मेट्रिक की ज़रूरत होगी. (जिन साइटों का लक्ष्य उपयोगकर्ता हासिल करना/खरीदारी करना/संपर्क करना है उनके लिए, लक्ष्य के हिसाब से कन्वर्ज़न रेट भी एक अहम मेट्रिक है.)

सवाल: हमारे पास किस तरह के उपयोगकर्ता हैं और वे इंटरैक्शन के कौनसे फ़्लो फ़ॉलो करते हैं?

ए॰ अगर ऐसा करने के लिए सेट अप किया जाता है, तो Google Analytics, साइट, पेज के समय, क्लिक यूआरएल, और उपयोगकर्ता एजेंट प्रॉपर्टी के ज़रिए उपयोगकर्ता के पाथ को ट्रैक करेगा. साथ ही, साइट पर वापस आने वाले उपयोगकर्ताओं की पहचान करने की कोशिश करेगा. हालांकि, इसके अलावा और भी चीज़ें हैं, लेकिन ये बुनियादी बातें हैं. उपयोगकर्ताओं के टाइप के बारे में बताने वाले पैटर्न की पहचान करने और उन्हें समझने में समय लगेगा. हालांकि, शुरुआत करने के लिए लोकप्रिय इंटरैक्शन फ़्लो पर ध्यान देना बेहतर होगा. सबसे लोकप्रिय लैंडिंग पेजों से शुरुआत करते हुए, हम दूसरे, तीसरे, और आगे के पेजों के सामान्य रुझानों की जांच करेंगे. इसके बाद, हम इनके लिए उपयोगकर्ता मॉडल का सुझाव दे सकते हैं. इससे, मुख्य इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में भी जानकारी मिलती है. इसके बाद, हम अन्य डेटा को जोड़कर मॉडल/इस्तेमाल के उदाहरणों को और बेहतर बना सकते हैं या उनकी पुष्टि कर सकते हैं. जैसे, खोज के लिए इस्तेमाल हुए शब्द, किस्से-कहानियां, सर्वे, इंटरव्यू वगैरह.

सवाल: क्या इन उपयोगकर्ताओं की पहचान की जा सकती है और/या डीवीसी के इस्तेमाल के आंकड़ों की मदद से उनके डेटा की जांच की जा सकती है?

ए॰ इस्तेमाल के आंकड़ों के दस्तावेज़ के आधार पर, DVC एक रैंडम आइडेंटिफ़ायर (uuid4) का इस्तेमाल कर रहा है और प्रॉक्सी के ज़रिए डेटा भेज रहा है. अगर इसमें कोई बदलाव नहीं किया जाता है, तो क्रॉस-एग्ज़ामिनेशन सिर्फ़ हर कमांड इवेंट के वॉल्यूम के रुझान को देखने तक सीमित होगा. यह रुझान, Docs साइट के इस्तेमाल के पैटर्न के हिसाब से देखा जाएगा. इससे हमें दस्तावेज़ों के इस्तेमाल और निर्देशों के इस्तेमाल के बीच अंतर की पहचान करने में मदद मिलेगी. हालांकि, इससे उपयोगकर्ता के लेवल की अहम जानकारी नहीं मिलेगी. इसलिए, हम इस सवाल का जवाब दे सकते हैं कि “लोग किन निर्देशों/दस्तावेज़ों के लिए, दस्तावेज़ और निर्देश का एक साथ इस्तेमाल कर रहे हैं या नहीं?” यह बुनियादी जानकारी है.इससे, अनुमान की बुनियादी पुष्टि की जा सकती है. उदाहरण के लिए, अगर किसी खास इस्तेमाल के उदाहरण का सही तरीके से मिलान किया जाता है, तो मुख्य निर्देशों के इस्तेमाल में बढ़ोतरी होनी चाहिए.साथ ही, इससे अवसरों की पहचान की जा सकती है. उदाहरण के लिए, अगर किसी निर्देश का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, लेकिन उसके लिए दस्तावेज़ मौजूद हैं (या इसके उलट), तो क्या गड़बड़ी है?