이 페이지에는 Google Season of Docs에서 승인된 테크니컬 라이팅 프로젝트의 세부정보가 포함되어 있습니다.
프로젝트 요약
- 오픈소스 조직:
- DVC
- 테크니컬 라이터:
- 리마스터링
- 프로젝트 이름:
- SEO / 사이트 분석 및 Docs 사이트 업데이트
- 프로젝트 기간:
- 표준 기간 (3개월)
Project description
검색엔진에서 가시성을 높이고 사용자 행동을 파악하며 향후 콘텐츠를 개선하기 위해 DVC의 상향식 최적화 전략을 제안합니다.
검색엔진 최적화와 관련하여 '상향식'은 현재 검색결과 및 기존 콘텐츠의 데이터를 사용하여 업데이트를 직접 진행하고 개선의 긍정적인 피드백 루프를 시작하는 것을 의미합니다. 이 전략은 사용자가 무엇을 검색할지, 어떻게 사용할 것인지에 대한 가정에 의존하는 대신 실제 진행 상황을 바탕으로 결과를 얻는 데 중점을 둡니다. 저는 이 접근 방식을 여러 검색엔진 최적화 고객에게 효과적으로 사용해 왔으며, 현재 검색엔진 작동에도 효과적인 것으로 알려져 있습니다.
이 프로세스의 목표는 다음과 같이 피드백 루프를 개발하는 것입니다.
- 어떤 페이지와 검색어에 검색결과가 표시되나요?
- 다음 용어와 관련된 항목은 무엇인가요? Google이 검색 사용자의 질문에 답하고 있나요? 문서에 누락된 내용이 있나요?
- 기존 문서를 업데이트하거나 만들어야 할 새 문서를 식별합니다 (적절한 경우).
- 조직에서 결과를 얻고자 하지만 아직 결과를 얻지 못한 영역에서 콘텐츠를 제작하기 전에 경쟁업체 검색이나 사용자 분석의 증거를 찾아보세요.
- 1부터 다시 시작합니다.
다음과 같은 대략적인 프로젝트 계획을 제안합니다 (구현에 대한 자세한 내용은 아래 Q&A 참고).
1주 차 - 애널리틱스 도구 및 추적의 초기 설정 검색엔진 최적화 감사를 실행하고 문제를 생성하여 메타데이터를 수정하거나 기술 문제를 해결합니다. 준비 기간에도 시작할 수 있습니다. 2주 차 — 주요 용어에 대해 이미 순위가 지정된 문서를 식별합니다. 관련 용어를 식별하여 콘텐츠의 범위를 넓히고 문서를 감사하여 기타 개선사항을 확인합니다. 개별 문서 규모에 대한 문제를 만들어 계획을 업데이트합니다. 문서 업데이트/게시를 시작합니다. 3주 차 — 검색결과를 계속 모니터링하여 새로운 기회를 파악하고 계획된 업데이트 백로그를 통해 작업을 계속합니다. 4~10주 차 — 새로 업데이트된 문서의 검색 결과 변경사항을 관찰하고 백로그를 계속 모니터링하고 업데이트합니다. 10주 차 이후 — 확실히 이 프로젝트의 범위를 벗어났지만 변화 속도 및 방법에 익숙해지면 동일한 원칙과 피드백 루프를 사용하여 DVC 사용 사례 및 문서 홈페이지를 수정할 수 있습니다. 이러한 프로젝트에서도 상향식 접근 방식이 더 효과적이라고 생각합니다.
프로젝트 아이디어에 나열된 각 질문에 대한 저의 직접적인 답변은 다음과 같습니다.
Q. 어떤 도구를 사용해야 하나요? (예: Google 애널리틱스 등)
A. 필수 도구로는 Google 애널리틱스, Google Search Console 및 보고서용 도구 간에 데이터를 집계하는 Google 데이터 스튜디오가 있습니다. Google 태그 관리자는 일부 특정 클릭 또는 페이지 이벤트 (예: YouTube에 삽입된 동영상 튜토리얼)를 추적하는 데 유용합니다. 또한 검색엔진 최적화 감사 도구 (Ubersuggest 사용)를 사용하여 문제를 신고하고 문서 사이트에서 경쟁업체 및 관련 검색어를 추적합니다. DVC 사이트가 상당히 빨라 보이지만, PageSpeed Insights는 검색엔진 최적화에도 중요하므로 반드시 사용해야 합니다.
Q. 어떤 트렌드와 보고서에 집중해야 할까요?
A. 주요 검색엔진 최적화 측정항목은 클릭수, 노출수, 클릭률, 게재순위입니다. 그러나 문제는 이러한 지표가 후행 지표에 불과하며, 개선이 필요한 부분을 제대로 파악할 수 없다는 것입니다. 이를 위해서는 검색 전후의 상황, 즉 사용자가 사용한 검색어, 사이트 방문 시 발생하는 상황을 추적하고 모니터링하는 것이 중요합니다. 사용 중인 검색어는 위에서 설명한 대로 콘텐츠 제작 및 업데이트와 관련된 생산적인 작업을 하는 데 필수적입니다. 검색 결과를 통해 방문한 사용자가 원하는 것을 성공적으로 찾을 수 있도록 하면 동일한 검색 (이탈)으로 돌아가는 페이지의 결과가 좋지 않다는 것을 엔진에 알리기 때문에 순위를 결정하는 데 도움이 됩니다. 사이트에서의 사용자 참여도를 측정하는 것은 좀 더 복잡한 작업이지만, 문서화에 필요한 필수 측정항목은 이탈률, 세션 시간, 세션당 페이지수입니다. 사용자의 획득, 구매, 연락이 목표인 사이트의 경우 목표 대비 전환율도 중요합니다.
Q. 어떤 유형의 사용자가 있으며 각각 어떤 상호작용 흐름을 따라가는가?
A. 이렇게 설정하면 Google 애널리틱스에서 사이트 경로, 페이지 시간, 클릭 URL, 사용자 에이전트 속성을 추적하고 재방문 시 사용자를 식별하려고 시도합니다 (더 많은 것이 있지만 기본사항에 관하여). 사용자 유형을 정의하는 패턴을 식별하고 이해하는 데는 시간이 걸리겠지만 먼저 인기 있는 상호작용 흐름을 살펴보는 것이 좋습니다. Google은 가장 인기 있는 방문 페이지부터 시작하여 두 번째, 세 번째 및 추가 페이지에서 눈에 띄는 추세를 찾습니다. 그런 다음 이에 대한 사용자 모델을 제안할 수 있습니다 (이는 주요 사용 사례에 정보를 제공하는 데에도 도움이 됨). 이를 바탕으로 검색어, 일화, 설문조사, 인터뷰 등의 다른 데이터에 상관관계를 적용하여 모델/사용 사례를 더욱 미세하거나 검증할 수 있습니다.
Q. 이러한 사용자를 일부 식별하거나 DVC 사용 분석으로 사용자 데이터를 교차 검사할 수 있나요?
A. 사용 분석 문서에 따르면 DVC는 순수 무작위 식별자 (uuid4)를 사용하고 프록시를 통해 데이터를 전송합니다. 이것이 변경되지 않는다고 가정하면 교차 검사는 문서 사이트의 사용 패턴에 대해 각 명령어 이벤트의 볼륨 추세를 확인하는 것으로 제한됩니다. 이렇게 하면 문서 사용과 명령어 사용 간의 집계 차이를 식별하는 데 도움이 되지만 사용자 수준의 통계를 제공하지는 않습니다. 따라서 이 질문에 답할 수 있을 것입니다. '사용자가 어떤 명령어/문서에 대해 동시에 문서와 명령어를 동시에 사용하는지 여부'라는 질문에 답할 수 있습니다. 이는 기본적인 가정에 대한 기본적인 검증(예: 특정 사용 사례가 잘 일치하면 주요 명령어의 사용량 증가로 이어짐)에 대한 기본적인 검증을 제공하고, 예를 들어 명령어가 사용되지 않는 경우와 그 반대의 경우(또는 그 반대인 경우)를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.