Ta strona zawiera szczegółowe informacje o projekcie polegającym na pisaniu tekstów technicznych, który został zaakceptowany w ramach Google Season of Docs.
Podsumowanie projektu
- Organizacja open source
- DVC
- Specjalista ds. technicznych:
- Remastered
- Nazwa projektu:
- SEO / analityka witryny i aktualizacje strony Dokumentów
- Długość projektu:
- Standardowa długość (3 miesiące)
Opis projektu
Aby zwiększyć widoczność w wyszukiwarce, poznać zachowania użytkowników i poprawić przyszłe treści, proponuję strategię optymalizacji DVC od dołu do góry.
W przypadku optymalizacji pod kątem wyszukiwarek „od dołu do góry” oznacza to korzystanie z danych z aktualnych wyników wyszukiwania i dotychczasowych treści do kierowania aktualizacji i rozpoczynania pozytywnego sprzężenia zwrotnego. Ta strategia koncentruje się na wynikach, aby opierać się na faktycznych postępach, a nie na przypuszczaniach, czego użytkownicy będą szukać lub jak będą z nich korzystać. Stosowałem to podejście w przypadku wielu klientów zajmujących się SEO i wiem, że jest ono skuteczne w obecnych warunkach działania wyszukiwarek.
Celem tego procesu jest opracowanie pętli sprzężenia zwrotnego w ten sposób:
- Jakie strony i wyszukiwane hasła prowadzą do wyświetlenia wyników wyszukiwania?
- Co jest związane z tymi warunkami? Czy odpowiadamy na pytania wyszukujących? Czego brakuje w dokumencie?
- Zaktualizuj istniejący dokument lub określ nowe dokumenty, które należy utworzyć (jeśli to ma sens).
- W obszarach, w których organizacja chce uzyskać wyniki (ale ich nie ma), przed tworzeniem treści poszukaj dowodów na to, że konkurenci prowadzą takie wyszukiwania lub przeanalizuj dane użytkowników.
- Zacznij od 1.
Proponuję ten ogólny plan projektu (więcej szczegółów na temat wdrażania znajdziesz poniżej w sekcji „Pytania i odpowiedzi”):
Tydzień 1 – wstępna konfiguracja narzędzi i śledzenia Analytics. Przeprowadź audyt SEO i utwórz problemy, aby naprawić metadane lub rozwiązać problemy techniczne. (może się to zdarzyć nawet w okresie rozgrzewania). Tydzień 2. – Zidentyfikuj dokumenty, które już są dobrze widoczne w wynikach wyszukiwania pod kątem kluczowych słów kluczowych. Zidentyfikuj powiązane terminy, aby poszerzyć treść, i sprawdź dokumenty pod kątem innych ulepszeń. tworzyć problemy na poziomie pojedynczego dokumentu, aby planować aktualizacje. Rozpocznij aktualizowanie/publikowanie dokumentów. Tydzień 3. – Kontynuuj sprawdzanie wyników wyszukiwania, aby znajdować nowe możliwości, i kontynuuj pracę nad zaplanowanymi aktualizacjami. Tydzień 4–10 – obserwuj zmiany w wynikach wyszukiwania w przypadku nowo zaktualizowanych dokumentów i kontynuuj monitorowanie oraz aktualizowanie kolejki. Od 10 tygodnia – chociaż ten projekt zdecydowanie nie jest objęty tym programem, gdy opanujesz zapał do zmiany liczby zmian i metod, te same zasady i pętla informacji zwrotnych można wykorzystać do wprowadzania poprawek na stronie głównej dokumentu i przypadków użycia DVC. Uważam, że w przypadku tych projektów bardziej skuteczne jest również podejście oddolne.
Oto moje bezpośrednie odpowiedzi na każde pytanie wymienione w pomyśle projektu:
Pytanie: Jakich narzędzi powinniśmy użyć? (np. Google Analytics).
A. Podstawowe narzędzia to Google Analytics, Google Search Console i Studio danych Google (które służą do agregowania danych między narzędziami na potrzeby raportów). Menedżer tagów Google przydaje się do śledzenia określonych zdarzeń kliknięcia lub strony (np. umieszczonych w YouTube samouczków wideo). Możesz też użyć narzędzia do sprawdzania SEO (ja używam Ubersuggest), aby oznaczać problemy i śledzić konkurencyjne oraz powiązane hasła w witrynie z dokumentami. Witryna DVC wydaje się dość szybka, ale musimy sprawdzić ją za pomocą PageSpeed Insights, ponieważ jest to też kluczowe dla SEO.
Pytanie: Na jakich trendach i raportach musimy się skupić?
A. Najważniejsze dane SEO to kliknięcia, wyświetlenia, współczynnik klikalności i pozycja. Problem polega jednak na tym, że są to wskaźniki opóźnione i nie dają zbyt wielu informacji o tym, co należy zrobić, aby poprawić wyniki. W tym celu ważne jest śledzenie i monitorowanie tego, co dzieje się przed i po wyszukiwaniu: jakie wyszukiwane słowa wpisują użytkownicy i co się dzieje, gdy odwiedzają witrynę. Używane przez Ciebie hasła wyszukiwania są niezbędne do efektywnego tworzenia i aktualizowania treści (jak opisano powyżej). Zapewnienie użytkownikom, którzy trafiają do witryny z wyników wyszukiwania, możliwości znalezienia tego, czego szukają, może przesączyć różnicę między dobrym a bardzo dobrym pozycjonowaniem. Powrót do tego samego wyszukiwania (odrzucenie) wskazuje wyszukiwarce, że strona nie jest dobrym wynikiem. Pomiar zaangażowania użytkowników w witrynie jest bardziej skomplikowanym zadaniem, ale do dokumentacji niezbędne są: współczynnik odrzuceń, czas trwania sesji i liczba stron na sesję. (W przypadku witryn, których celem jest pozyskanie użytkowników, dokonanie przez nich zakupu lub skontaktowanie się z firmą, współczynnik konwersji w odniesieniu do celu jest również kluczowym wskaźnikiem).
Pytanie: Jakiego rodzaju użytkownicy do nas przychodzą i jakie ścieżki interakcji wybierają?
A. Jeśli taką opcję skonfigurujesz, Google Analytics będzie śledzić ścieżkę użytkownika w witrynie, czas wczytywania stron, adresy URL kliknięć, właściwości użytkownika i próbować identyfikować użytkowników powracających (jest też więcej opcji, ale te są podstawowe). Zidentyfikowanie i zrozumienie wzorców, które definiują typy użytkowników, wymaga czasu, ale dobrym punktem wyjścia jest zapoznanie się z popularnymi przepływami interakcji. Zaczynając od najpopularniejszych stron docelowych, szukamy wyraźnych trendów na kolejnych stronach. Następnie moglibyśmy zaproponować modele użytkowników na podstawie tych danych (co powinno też pomóc w określeniu kluczowych zastosowań). Na tej podstawie możemy jeszcze bardziej dopracować modele i przypadki użycia lub zweryfikować je, stosując korelację z innymi danymi, np. z wyszukiwanymi hasłami, anegdotami, ankietami czy wywiadami.
Pytanie: Czy możemy częściowo zidentyfikować tych użytkowników lub porównać ich dane z danymi z analizy wykorzystania DVC?
A. Z dokumentacji analityki użytkowania wynika, że DVC używa naprawdę losowego identyfikatora (uuid4) i wysyła dane przez serwer proxy. Zakładając, że nie zmieni się to, przesłuchanie ograniczy się do wyświetlenia trendu liczby zdarzeń dotyczących każdego polecenia w porównaniu z wzorcami użycia witryny Dokumenty. Pomoże nam to wykryć rozbieżności między użyciem dokumentów a użyciem poleceń w ujęciu zbiorczym, ale nie zapewni statystyk na poziomie użytkownika. Możemy więc uzyskać odpowiedź na pytanie „do których poleceń/dokumentów korzystają osoby jednocześnie, czy nie?”. To ogólne pojęcie, ale dałoby podstawowe potwierdzenie założenia (np. jeśli dany przypadek użycia jest dobrze dopasowany, to powinien prowadzić do zwiększenia wykorzystania kluczowych poleceń) i określić możliwości (np.jeśli polecenie nie jest używane na odwrót, ale jaka dokumentacja jest niewłaściwa).