このページでは、Google Season of Docs に承認された技術文書作成プロジェクトの詳細について説明します。
プロジェクトの概要
- オープンソース組織:
- DVC
- テクニカル ライター:
- リマスター
- プロジェクト名:
- SEO / サイト分析とドキュメント サイトの更新
- プロジェクトの長さ:
- 標準期間（3 か月）
プロジェクトの説明
検索エンジンでの視認性を高め、ユーザー行動を把握し、今後のコンテンツの改善を促進するために、DVC のボトムアップ最適化戦略を提案します。
検索エンジン最適化において「ボトムアップ」とは、現在の検索結果と既存のコンテンツのデータを使用して更新を指定し、改善の正のフィードバック ループを開始することを意味します。この戦略は、ユーザーが何を検索するか、またはそれをどのように使用するかに関する仮定に頼るのではなく、実際の進捗状況に基づいて結果を構築することに重点を置いています。私はこのアプローチを複数の SEO クライアントに効果的に使用しており、現在の検索エンジンの動作には効果的であることがわかっています。
このプロセスの目的は、次のようなフィードバック ループを構築することです。
- 検索結果に表示されるページと検索キーワード
- これらの用語に関連するものは次のとおりです。検索者の質問に答えているか？ドキュメントに不足している情報
- 既存のドキュメントを更新するか、作成する必要がある新しいドキュメントを特定します（適切と思われる場合）。
- 組織が成果を得たい（が得ていない）分野では、コンテンツを作成する前に、競合他社の検索やユーザー アナリティクスの証拠を探します。
- 1 からやり直します。
プロジェクトの概要は次のとおりです（実装の詳細については、以下の Q&A をご覧ください）。
1 週目 - アナリティクス ツールとトラッキングの初期設定。SEO 監査を実行し、問題を作成してメタデータを修正したり、技術的な問題を解決したりします。（これはウォームアップ期間中に開始される場合もあります）。2 週目 - キーワードですでに上位にランクインしているドキュメントを特定します。関連する用語を特定してコンテンツを拡張し、ドキュメントを監査してその他の改善点を確認します。個々のドキュメント単位で問題を作成して、更新を計画します。ドキュメントの更新/公開を開始します。3 週目 - 検索結果のモニタリングを継続して新しい機会を特定し、予定されている更新のバックログを処理します。4 ～ 10 週目 - 新しく更新されたドキュメントの検索結果の変化を観察し、引き続きバックログのモニタリングと更新を行います。10 週目以降 - このプロジェクトの範囲外ではありますが、変更のペースと方法に慣れてきたら、同じ原則とフィードバック ループを使用して、DVC のユースケースとドキュメントのホームページの改訂を進めることができます。私個人の意見ですが、これらのプロジェクトでもボトムアップ アプローチのほうが効果的である可能性が高いです。
プロジェクト案に記載されている各質問に対する直接的な回答は次のとおりです。
Q. どのようなツールを採用すべきでしょうか。（Google アナリティクスなど）
A. 必須のツールは、Google アナリティクス、Google Search Console、Google データポータル（ツール間でデータを集計してレポートを作成する）です。Google タグ マネージャーは、特定のクリック イベントやページ イベント（YouTube 埋め込み動画チュートリアルなど）をトラッキングする場合に便利です。また、SEO 監査ツール（私は Ubersuggest を使用）を使用して、ドキュメント サイト全体で問題を報告し、競合および関連する検索語句をトラッキングします。DVC のサイトはとても速いように見えますが、PageSpeed Insights は SEO にも重要であるため、必ず使用する必要があります。
Q. どのようなトレンドやレポートに注目する必要がありますか？
A. 主な SEO 指標は、クリック数、インプレッション数、クリック率、掲載順位です。ただし、これらの指標は後追い指標であるため、改善のために何をすべきかに関する分析情報はあまり得られません。そのためには、検索の前後に何が起きているか、つまりユーザーが使用した検索キーワードや、サイトにアクセスしたときに何が起きたかを追跡し、監視することが重要です。使用している検索語句は、コンテンツの作成と更新に関する生産的な作業を管理するために不可欠です（上記を参照）。検索結果からアクセスしたユーザーが目的のコンテンツを探し出せるようにすることが、検索結果のランキングに大きく影響します。同じ検索結果に戻る（離脱）と、そのページは良い結果ではないとエンジンに伝えられます。サイト上のユーザー エンゲージメントを測定するのはより複雑な作業ですが、ドキュメントに必要な重要な指標は、直帰率、セッション継続時間、セッションあたりのページ数です。（ユーザーの獲得/購入/問い合わせを目標とするサイトでは、目標に対するコンバージョン率も重要な指標です）。
Q. どのようなユーザーがいて、それぞれどのようなインタラクション フローに沿って行動するか。
A. 設定されている場合、Google アナリティクスは、ユーザーのサイト内パス、ページのタイミング、クリック URL、ユーザー エージェント プロパティをトラッキングし、リピーターとして識別しようとします（他にもさまざまな情報がありますが、ここでは基本的な情報のみを説明します）。ユーザータイプを定義するパターンを特定して理解するには時間がかかりますが、まずは一般的なインタラクション フローを確認することをおすすめします。最もアクセス数の多いランディング ページから、2 ページ目、3 ページ目以降で明らかな傾向を探します。次に、それらに対してユーザーモデルを提案できます（これは主要なユースケースの通知にも役立ちます）。そこから、検索語句、逸話、アンケート、インタビューなどの他のデータを関連付けて、モデル/ユースケースをさらに改良または検証できます。
Q. これらのユーザーを半識別したり、DVC 使用状況分析でそれらのデータを照合したりすることはできますか？
A. 使用状況アナリティクスのドキュメントによると、DVC は完全にランダムな ID（uuid4）を使用して、プロキシ経由でデータを送信しています。この点が変更されないと仮定すると、クロス クエリは、ドキュメント サイトの使用パターンと比較した各コマンド イベントのボリュームの傾向を確認することに限定されます。これにより、ドキュメントの使用状況とコマンドの使用状況の集計データの不一致を特定できますが、ユーザーレベルの分析情報は得られません。つまり、「どのコマンド/ドキュメントでドキュメントとコマンドを同時に使用しているのか」という問いに答えることはできるでしょう。これは基本的なものですが、仮定の基本的な検証を行い（例: 特定のユースケースがうまく合致していれば、キーコマンドの使用が増加する）、機会を特定します（たとえば、コマンドが使用されていないが、その逆の場合のドキュメントに問題がある場合）？（またはその逆）