Questa pagina contiene i dettagli di un progetto di documentazione tecnica accettato per la stagione della documentazione di Google.
Riepilogo del progetto
- Organizzazione open source:
- DVC
- Redattore tecnico:
- Rimasterizzata
- Nome del progetto:
- Aggiornamenti del sito SEO / Site Analytics e Documenti
- Durata del progetto:
- Durata standard (3 mesi)
Project description
Per migliorare la visibilità nei motori di ricerca, comprendere il comportamento degli utenti e promuovere miglioramenti futuri dei contenuti, propongo una strategia di ottimizzazione dal basso verso l'alto per i video nel formato verticale.
In termini di ottimizzazione per i motori di ricerca, "dal basso verso l'alto" significa utilizzare i dati dei risultati di ricerca attuali e dei contenuti esistenti per indirizzare gli aggiornamenti e avviare un ciclo di feedback positivo di miglioramento. Questa strategia si concentra sui risultati, per creare i progressi effettivi, anziché basarsi su ipotesi su cosa cercheranno gli utenti o su come lo utilizzeranno. Ho utilizzato questo approccio in modo efficace per diversi clienti SEO ed è noto per essere efficace per i comportamenti attuali dei motori di ricerca.
Lo scopo della procedura è sviluppare un ciclo di feedback come segue:
- Quali pagine e termini di ricerca ricevono risultati di ricerca?
- Quali sono correlati a questi termini? Stiamo rispondendo alle domande degli utenti? Cosa manca nel documento?
- Aggiorna il documento esistente o identifica i nuovi documenti da creare (se è più opportuno).
- Nelle aree in cui l'organizzazione vuole ottenere risultati (ma non ne ha nessuno), cerca prove delle ricerche dei concorrenti o delle analisi degli utenti prima di creare contenuti.
- Ricomincia da 1.
Propongo il seguente piano di progetto di alto livello (con ulteriori dettagli sull'implementazione nelle domande e risposte di seguito):
Settimana 1: configurazione iniziale degli strumenti e del monitoraggio di Analytics. Esegui la verifica SEO e crea problemi per correggere i metadati o chiarire i problemi tecnici. (Questo potrebbe iniziare anche nel periodo di riscaldamento). Settimana 2: identifica i documenti già classificati per i termini chiave. Identifica i termini correlati per espandere i contenuti e controlla la documentazione per individuare altri miglioramenti. Crea problemi a livello di singolo documento per pianificare gli aggiornamenti. Inizia ad aggiornare/pubblicare i documenti. Terza settimana: continua a monitorare i risultati di ricerca per identificare nuove opportunità e continua a elaborare la lista di attesa degli aggiornamenti pianificati. Settimana 4-10: osserva le modifiche ai risultati di ricerca per i documenti appena aggiornati e continua a monitorare e aggiornare la lista di attesa. Settimana 10 e successive: anche se non rientra nell'ambito di questo progetto, una volta raggiunta una certa familiarità con la frequenza di variazione e i metodi, gli stessi principi e lo stesso ciclo di feedback potrebbero essere utilizzati per apportare modifiche ai casi d'uso e alla home page della documentazione di DVC. A mio avviso, un approccio dal basso verso l'alto ha maggiori probabilità di essere efficace anche per questi progetti.
Ecco le mie risposte dirette a ogni 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 gli 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 (io uso Ubersuggest) per segnalare i problemi e monitorare i termini di ricerca correlati alla concorrenza e nel sito di Documenti. Anche se il sito DVC sembra abbastanza veloce, dobbiamo assicurarci di utilizzare PageSpeed Insights, poiché è fondamentale anche per la SEO.
D. Su quali tendenze e report dobbiamo concentrarci?
A. Le metriche SEO principali sono clic, impressioni, percentuale di clic e posizione. Tuttavia, il problema è che si tratta di indicatori ritardati e non forniscono molte informazioni su cosa fare per migliorare. A questo scopo, è fondamentale monitorare ciò che accade prima e dopo le ricerche: i termini di ricerca utilizzati dagli utenti e cosa succede quando visitano il sito. I termini di ricerca in uso sono essenziali per indirizzare il lavoro produttivo sulla creazione e sugli aggiornamenti dei contenuti (come descritto sopra). Fare in modo che gli utenti che arrivano tramite i risultati di ricerca trovino ciò che stanno cercando fa la differenza tra un buon ranking o nessun risultato, in quanto tornare alla stessa ricerca (un rimbalzo) indica al motore che la pagina non è un buon risultato. La misurazione del coinvolgimento degli utenti sul sito è un'attività più complessa, ma le metriche essenziali di cui abbiamo bisogno per la documentazione sono frequenza di rimbalzo, durata della sessione e pagine/sessione. Per i siti in cui l'obiettivo è acquisire/acquistare/contattare gli utenti, il tasso di conversione rispetto all'obiettivo è anche una metrica chiave.
D. Quali tipi di utenti abbiamo e quali flussi di interazione seguono?
A. Se configurato in questo modo, Google Analytics monitora il percorso di un utente nel sito, i tempi di visualizzazione delle pagine, gli URL di clic e le proprietà dello user agent e tenta di identificarli durante le visite di ritorno (non c'è altro, ma queste sono le nozioni di base). Per identificare e comprendere i pattern che definiscono i tipi di utenti occorre del tempo, ma un buon punto di partenza è esaminare i flussi di interazione più diffusi. A partire dalle pagine di destinazione più popolari, cerchiamo tendenze evidenti nella seconda, terza e nelle pagine successive. Potremmo quindi proporre modelli utente in base a questi dati (che dovrebbero anche contribuire a definire i casi d'uso principali). Da qui, possiamo perfezionare o convalidare ulteriormente i modelli/i casi d'uso correlando altri dati: termini di ricerca, aneddoti, sondaggi, interviste e così via.
D. Possiamo semi-identificare questi utenti e/o sottoporre a verifica incrociata i loro dati con le analisi sull'utilizzo di DVC?
A. In base alla documentazione di Dati di utilizzo, DVC utilizza un identificatore completamente casuale (uuid4) e invia i dati tramite un proxy. Supponendo che questa situazione non cambi, il controesame sarà limitato alla visualizzazione della tendenza del volume per ogni evento di comando rispetto ai pattern di utilizzo del sito di documentazione. Ciò ci aiuterebbe a identificare le discrepanze tra l'utilizzo dei documenti e l'utilizzo dei comandi nel complesso, ma non fornirebbe approfondimenti a livello di utente. Quindi potremmo probabilmente rispondere alla domanda "per quali comandi/documenti gli utenti utilizzano contemporaneamente il documento e il comando o meno?". Sebbene sia di base, fornirebbe una convalida di base per le ipotesi (ad es. se un determinato caso d'uso è ben assortito, dovrebbe portare a un aumento dell'utilizzo dei comandi principali) e identificare opportunità (ad es.se un comando non viene utilizzato, ma le relative documentazioni sono utilizzate (o viceversa), cosa non va?).