Questa pagina contiene i dettagli di un progetto di scrittura tecnica accettato per la stagione dei documenti Google.
Riepilogo del progetto
- Organizzazione open source:
- DVC
- Technical writer:
- Rimasterizzato
- Nome progetto:
- Aggiornamenti del sito SEO / analisi del sito e documenti
- Durata del progetto:
- Durata standard (3 mesi)
Project description
Per migliorare la visibilità dei motori di ricerca, comprendere il comportamento degli utenti e favorire i miglioramenti futuri dei contenuti, propongo una strategia di ottimizzazione dal basso verso l'alto per la pubblicità video digitale.
In termini di ottimizzazione per i motori di ricerca, per "bottom-up" si intende l'utilizzo dei dati dei risultati di ricerca correnti e dei contenuti esistenti per indirizzare gli aggiornamenti e avviare un ciclo di feedback positivo per il miglioramento. Questa strategia è incentrata sui risultati per basarsi sui progressi effettivi, invece di basarsi su ipotesi su ciò che gli utenti cercheranno o su come lo utilizzeranno. Ho utilizzato questo approccio in modo efficace per diversi clienti SEO ed è noto che sia efficace per gli attuali comportamenti dei motori di ricerca.
L'obiettivo del processo è sviluppare un ciclo di feedback come segue:
- Quali pagine e termini di ricerca ricevono risultati di ricerca?
- Che cosa sono correlati a questi termini? Risponderemo alle domande degli utenti? Cosa manca nel documento?
- Aggiorna il documento esistente o identifica i nuovi documenti da creare (se pertinente).
- Nelle aree in cui l'organizzazione vuole ottenere risultati (ma non ne ha), cerca le prove delle ricerche della concorrenza o delle analisi degli utenti prima di creare contenuti.
- Ricomincia da 1.
Le propongo il seguente piano di progetto generale (con ulteriori dettagli sull'implementazione nella sessione di domande e risposte di seguito):
Settimana 1: configurazione iniziale degli strumenti e del monitoraggio di Analytics. Esegui il controllo SEO e crea problemi per correggere i metadati o risolvere i problemi tecnici. (Ciò potrebbe persino iniziare durante il periodo di riscaldamento). Settimana 2: identifica i documenti già inseriti nel ranking per i termini chiave. Identifica i termini correlati per ampliare i contenuti e verifica la documentazione per ulteriori miglioramenti. Crea problemi su scala di singoli documenti per pianificare gli aggiornamenti. Inizia ad aggiornare/pubblicare i documenti. Settimana 3: continua a monitorare i risultati di ricerca per identificare nuove opportunità e a elaborare il backlog degli aggiornamenti pianificato. Settimana 4-10: osserva le modifiche apportate ai risultati di ricerca per i documenti appena aggiornati e continua a monitorare e aggiornare il backlog. Settimana 10+: sebbene sia decisamente fuori ambito di questo progetto, una volta raggiunto un livello di comfort con il tasso di cambiamenti e metodi, gli stessi principi e lo stesso ciclo di feedback potrebbero essere utilizzati per promuovere le revisioni della home page dei documenti e dei casi d'uso DVC. A mio parere, un approccio dal basso verso l'alto ha maggiori probabilità di essere efficace anche per questi progetti.
Ecco le mie risposte dirette a ciascuna domanda elencata nell'idea del progetto:
D. Quali strumenti dovremmo utilizzare? (ad es. Google Analytics e così via)
A. Gli strumenti essenziali sono Google Analytics, Google Search Console e Google Data Studio (per aggregare i dati tra strumenti per i report). Google Tag Manager è utile per monitorare alcuni eventi specifici di clic o pagine (ad esempio i tutorial video incorporati di YouTube). Utilizzerei anche uno strumento di controllo SEO (uso Ubersuggest) per segnalare problemi e monitorare i termini di ricerca correlati alla concorrenza sul sito di documenti. Sebbene il sito DVC sembri piuttosto veloce, dovremmo assicurarci di usare PageSpeed Insights, in quanto è fondamentale anche per la SEO.
D. Su quali tendenze e report dobbiamo concentrarci?
A. Le principali metriche SEO sono clic, impressioni, percentuale di clic e posizione. Tuttavia, il problema è che si tratta di indicatori finali e non forniscono molte informazioni su cosa fare per migliorare. A questo scopo, è fondamentale monitorare e monitorare ciò che accade prima e dopo le ricerche: i termini di ricerca utilizzati dagli utenti e che cosa accade quando visitano il sito. I termini di ricerca in uso sono essenziali per indirizzare il lavoro produttivo relativo alla creazione e all'aggiornamento dei contenuti (come descritto sopra). Fare in modo che gli utenti che arrivano tramite i risultati di ricerca trovino quello che stanno cercando fa la differenza tra un buon ranking o un ranking del tutto assente, in quanto il ritorno alla stessa ricerca (un rimbalzo) indica al motore che la pagina non è un buon risultato. Misurare il coinvolgimento degli utenti sul sito è un'attività più complicata, ma le metriche essenziali di cui abbiamo bisogno per la documentazione sono la frequenza di rimbalzo, la durata della sessione e le pagine/sessione. Per i siti in cui l'obiettivo è acquisire, acquistare o contattare l'utente, anche il tasso di conversione rispetto all'obiettivo è una metrica chiave.
D. Quali tipi di utenti abbiamo e quali flussi di interazione seguono?
A. Se impostato in questo modo, Google Analytics monitorerà il percorso di un utente nel sito, i tempi delle pagine, gli URL di clic e le proprietà dello user agent e tenterà di identificarli nelle visite di ritorno (e altro ancora, ma queste sono le informazioni di base). Ci vorrà del tempo per identificare e comprendere i modelli che definiscono i tipi di utenti, ma esaminare i flussi di interazione più frequenti è un buon punto di partenza. Partendo dalle pagine di destinazione più popolari, cerchiamo tendenze evidenti nella seconda, terza e nelle pagine successive. In seguito, potremmo proporre modelli agli utenti basati su questi criteri (il che dovrebbe anche contribuire a definire i casi d'uso principali). In base a questi dati, possiamo perfezionare o convalidare ulteriormente i modelli/casi d'uso mettendo in relazione altri dati: termini di ricerca, aneddoti, sondaggi, interviste e così via.
D. Possiamo semi-identificare questi utenti e/o eseguire un'analisi incrociata dei loro dati con l'analisi dell'utilizzo di DVC?
A. In base alla documentazione sulle analisi dell'utilizzo, DVC utilizza un identificatore casuale (uuid4) e invia i dati tramite un proxy. Supponendo che questa condizione non venga modificata, l'esame incrociato si limita alla visualizzazione della tendenza del volume per ogni evento di comando rispetto ai modelli di utilizzo del sito di Documenti. Questo ci aiuterebbe a identificare le discrepanze tra l'utilizzo dei documenti e l'utilizzo dei comandi in forma aggregata, ma non fornirà informazioni a livello di utente. Quindi probabilmente potremmo rispondere alla domanda "per quali comandi/documenti le persone utilizzano il documento e il comando contemporaneamente o no?" Anche se si tratta di un'informazione di base, fornirebbe una convalida di base per le ipotesi (ad esempio, se un particolare caso d'uso è ben abbinato dovrebbe portare a un maggiore utilizzo dei comandi chiave) e identificare opportunità (ad es. se un comando non viene utilizzato, ma i documenti sono (o viceversa) cosa è sbagliato?