このページには、Google シーズンのドキュメントで受け入れられているテクニカル ライティング プロジェクトの詳細が記載されています。
プロジェクトの概要
- オープンソースの組織:
- DVC
- テクニカル ライター:
- リマスタリング済み
- プロジェクト名:
- SEO / サイト分析とドキュメントに関するサイトの最新情報
- プロジェクトの期間:
- 標準の期間（3 か月）
プロジェクトの説明
検索エンジンの視認性を改善し、ユーザーの行動を理解し、今後のコンテンツの改善を推進するために、DVC にボトムアップの最適化戦略を提案します。
検索エンジンの最適化における「ボトムアップ」とは、現在の検索結果と既存のコンテンツからのデータを使用して更新を促し、改善の肯定的なフィードバック ループを開始することを意味します。この戦略では、ユーザーが何を検索するか、それをどのように使用するかについての推測に頼るのではなく、実際の進行状況に基づいて結果を重視します。私はこのアプローチを複数の SEO クライアントで効果的に使用しており、現在の検索エンジンの動作に効果的であることが知られています。
このプロセスの目標は、次のようなフィードバック ループを開発することです。
- 検索結果が表示されるページや検索キーワード
- これらの規約にはどのような関係がありますか？検索ユーザーの疑問に答えているのかドキュメントに欠落している点
- 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（適切な場合）。
- 組織が結果を出したい（ただし、達成していない）分野については、コンテンツを作成する前に、競合他社の検索やユーザー分析のエビデンスを探します。
- 1 から再開します。
私は、プロジェクト計画の概要を次のとおり提案します（実装の詳細については、この後の Q&A をご覧ください）。
第 1 週 - 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の修正や技術的な問題の解決を行います。（これはウォームアップ期間に入る場合もあります）。 第 2 週 - すでに主な用語でランキングされているドキュメントを特定する。関連する用語を特定してコンテンツを拡大し、ドキュメントを監査して他の改善点を確認する。個々のドキュメントのスケールで問題を作成し、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。 第 3 週 - 検索結果を引き続きモニタリングして新しい機会を特定し、計画した更新バックログの処理を継続します。 4 ～ 10 週 - 新しく更新されたドキュメントの検索結果に対する変更を確認し、バックログのモニタリングと更新を継続します。第 10 週以降 - このプロジェクトの範囲外であることは明らかですが、変更の速度と手法にある程度満足したら、同じ原則とフィードバック ループを使用して、DVC のユースケースやドキュメントのホームページの改訂を促進できます。私の意見では、ボトムアップ アプローチはこれらのプロジェクトでも効果的である可能性が高いと考えています。
プロジェクトのアイデアに記載されている各質問に対する私の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か（例: Google アナリティクス）
A: 基本的なツールは、Google アナリティクス、Google Search Console、Google データポータル（レポート用のツール間でデータを集計するためのツール）です。Google タグ マネージャーは、特定のクリックやページ イベントをトラッキングする場合に役立ちます（YouTube 埋め込み動画チュートリアルなど）。また、SEO 監査ツール（Ubersuggest を使用）を使用して、問題を報告し、ドキュメント サイト全体で競合する検索キーワードや関連する検索キーワードを追跡することもできます。DVC サイトは非常に速いと感じられますが、PageSpeed Insights も SEO において重要なため、ぜひご活用ください。
Q: どのようなトレンドやレポートに注目すべきか？
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。しかし課題は、これらは先行指標であり、改善すべき点について多くの知見を提供していないことです。この目的を達成するには、検索の前と後の状況、つまりユーザーが使用する検索キーワードやサイトを訪問した際の行動をトラッキングして監視することが重要です。使用されている検索キーワードは、（前述のとおり）コンテンツの作成や更新で生産的な作業を指示するために不可欠です。検索結果からアクセスしたユーザーが探している情報を確実に見つけられるようにできるかどうかによって、掲載順位の上昇とランキングの差が生じます。同じ検索に再度アクセスする（直帰）は、検索エンジンに良い結果ではないことを伝えているためです。サイトでのユーザー エンゲージメントの測定はより複雑な作業ですが、ドキュメント作成に必要な重要な指標は、直帰率、セッション継続時間、ページ/セッションです。（ユーザーの獲得、購入、問い合わせの促進を目標としているサイトでは、目標に対するコンバージョン率も重要な指標となります）。
Q: どのようなユーザーがいて、各ユーザーはどのようなインタラクション フローに従うか？
A: これを行うよう設定されている場合、Google アナリティクスは、サイトでのユーザーの移動経路、ページ速度、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、リピート アクセス時にそれらのユーザーを特定します（他にも機能がありますが、基本は以上です）。ユーザータイプを特徴付け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 フローを検討することをおすすめします。最も人気のあるランディング ページから 2 ページ目、3 ページ目、それ以降のページで明らかな傾向を探します。それから、これらに対する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に役立つ情報でもあります）。そこから、他のデータ（検索キーワード、逸話、アンケート、インタビューなど）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匿名で特定したり、DVC 使用状況分析でデータを精査したりすることはできますか？
A: 使用状況の分析ドキュメントによると、DVC は真にランダムな識別子（uuid4）を使用し、プロキシ経由でデータを送信しています。これが変更されないと仮定すれば、相互検証は、ドキュメント サイトの使用パターンに対する各コマンド イベントの量の傾向の確認に限定されます。ドキュメントの使用状況とコマンドの使用状況の不一致を集約して特定するのに役立ちますが、ユーザーレベルの分析情報は提供されません。したがって、「どのコマンド/ドキュメントが、ドキュメントとコマンドを同時に使用しているのか、あるいは使用していないのか」という疑問に答えることができるでしょう。しかし、これは基本的な前提について、基本的な検証を行い（たとえば、特定のユースケースがよく一致すれば、主要なコマンドの使用が増えることになります）、機会を特定できます（たとえば、コマンドが使用されていない場合、そのコマンドが間違っている場合）、何が問題になりますか？