Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Dự án DVC

Trang này chứa thông tin chi tiết về một dự án viết nội dung kỹ thuật đã được chấp nhận tham gia Google Season of Docs.

Tóm tắt dự án

Tổ chức nguồn mở:: DVC
Người viết nội dung kỹ thuật:: Đã làm lại bản thu âm
Tên dự án:: SEO / Số liệu phân tích trang web và thông tin cập nhật về trang web trên Tài liệu
Thời lượng dự án:: Thời hạn tiêu chuẩn (3 tháng)

Mô tả dự án

Để cải thiện khả năng hiển thị trên công cụ tìm kiếm, hiểu hành vi của người dùng và thúc đẩy việc cải thiện nội dung trong tương lai, tôi đề xuất một chiến lược tối ưu hoá từ dưới lên cho DVC.

Trong lĩnh vực tối ưu hoá cho công cụ tìm kiếm, phương pháp "từ dưới lên" có nghĩa là sử dụng dữ liệu từ kết quả tìm kiếm hiện tại và nội dung hiện có để điều hướng nội dung cập nhật và bắt đầu một vòng phản hồi tích cực để cải thiện. Chiến lược này tập trung vào kết quả để xây dựng dựa trên tiến trình thực tế thay vì dựa vào các giả định về nội dung người dùng sẽ tìm kiếm hoặc cách họ sẽ sử dụng nội dung đó. Tôi đã sử dụng phương pháp này một cách hiệu quả cho nhiều khách hàng SEO và nó được biết đến là cách hiệu quả đối với hành vi của công cụ tìm kiếm hiện tại.

Mục tiêu của quy trình này là phát triển một vòng hồi tiếp như sau:

Những trang và cụm từ tìm kiếm nào sẽ nhận được kết quả tìm kiếm?
Những thuật ngữ này có liên quan đến điều gì? Chúng ta có đang trả lời câu hỏi của người tìm kiếm không? Tài liệu còn thiếu thông tin gì?
Cập nhật tài liệu hiện có hoặc xác định tài liệu mới cần tạo (nếu phù hợp hơn).
Trong những lĩnh vực mà tổ chức muốn đạt được kết quả (nhưng chưa có), hãy tìm bằng chứng về nội dung tìm kiếm của đối thủ cạnh tranh hoặc số liệu phân tích người dùng trước khi tạo nội dung.
Bắt đầu lại từ 1.

Tôi đề xuất kế hoạch dự án cấp cao sau đây (có thêm thông tin chi tiết về cách triển khai trong phần Hỏi và đáp bên dưới):

Tuần 1 – Thiết lập ban đầu cho các công cụ và tính năng theo dõi của Analytics. Chạy quy trình kiểm tra SEO và tạo vấn đề để khắc phục siêu dữ liệu hoặc giải quyết các vấn đề kỹ thuật. (Quá trình này thậm chí có thể bắt đầu trong giai đoạn khởi động). Tuần 2 – Xác định những tài liệu đã xếp hạng cho các từ khoá chính. Xác định các thuật ngữ liên quan để mở rộng nội dung và kiểm tra tài liệu để cải thiện những khía cạnh khác. Tạo vấn đề ở cấp tài liệu riêng lẻ để lên kế hoạch cập nhật. Bắt đầu cập nhật/xuất bản tài liệu. Tuần 3 — Tiếp tục theo dõi kết quả tìm kiếm để xác định các cơ hội mới và tiếp tục xử lý công việc tồn đọng theo kế hoạch của bản cập nhật. Tuần 4-10 — Quan sát các thay đổi đối với kết quả tìm kiếm đối với các tài liệu mới cập nhật, đồng thời tiếp tục theo dõi và cập nhật phần tồn đọng. Tuần thứ 10 trở lên — Mặc dù chắc chắn nằm ngoài phạm vi của dự án này, nhưng khi mức độ thay đổi và phương thức thay đổi ở mức tối ưu, những nguyên tắc và vòng hồi tiếp tương tự có thể được dùng để thúc đẩy các bản sửa đổi cho các trường hợp sử dụng của DVC và trang chủ Tài liệu. Theo tôi, phương pháp từ dưới lên có nhiều khả năng sẽ mang lại hiệu quả cho những dự án đó.

Sau đây là câu trả lời trực tiếp của tôi cho từng câu hỏi được liệt kê trong ý tưởng dự án:

Hỏi: Chúng ta nên sử dụng công cụ nào? (ví dụ: Google Analytics, v.v.)

A. Các công cụ thiết yếu là Google Analytics, Google Search Console và Google Data Studio (để tổng hợp dữ liệu giữa các công cụ cho báo cáo). Trình quản lý thẻ Google rất hữu ích trong việc theo dõi một số sự kiện nhấp hoặc sự kiện trên trang cụ thể (ví dụ: video hướng dẫn được nhúng trên YouTube). Tôi cũng sẽ sử dụng một công cụ kiểm tra SEO (tôi sử dụng Ubersuggest) để gắn cờ các vấn đề và theo dõi các cụm từ tìm kiếm có liên quan và cạnh tranh trên trang web Tài liệu. Mặc dù trang web DVC có vẻ khá nhanh, nhưng chúng ta cần đảm bảo sử dụng thông tin chi tiết về PageSpeed vì thông tin này cũng rất quan trọng đối với SEO.

Hỏi: Chúng ta cần tập trung vào những xu hướng và báo cáo nào?

A. Các chỉ số SEO chính là số lượt nhấp, số lượt hiển thị, tỷ lệ nhấp và vị trí. Tuy nhiên, thách thức là đây là những chỉ báo theo sau và không cung cấp nhiều thông tin chi tiết về những việc cần làm để cải thiện. Vì vậy, bạn cần theo dõi và giám sát những gì xảy ra trước và sau khi tìm kiếm: cụm từ tìm kiếm mà mọi người sử dụng và những gì xảy ra khi họ truy cập vào trang web. Các cụm từ tìm kiếm đang sử dụng là yếu tố thiết yếu để định hướng công việc hiệu quả trong việc tạo và cập nhật nội dung (như mô tả ở trên). Việc đảm bảo rằng những người dùng truy cập thông qua kết quả tìm kiếm tìm thấy nội dung họ đang tìm kiếm sẽ giúp bạn có thứ hạng cao hay không, vì việc quay lại cùng một nội dung tìm kiếm (lượt thoát) cho công cụ tìm kiếm biết rằng trang đó không phải là kết quả phù hợp. Việc đo lường mức độ tương tác của người dùng trên trang web là một nhiệm vụ phức tạp hơn, nhưng các chỉ số thiết yếu mà chúng ta cần cho tài liệu là tỷ lệ thoát, thời lượng phiên và số trang/phiên. (Đối với những trang web có mục tiêu thu nạp/mua hàng/liên hệ của người dùng, tỷ lệ chuyển đổi so với mục tiêu cũng là một chỉ số chính.)

Hỏi: Chúng ta có những loại người dùng nào và họ tuân theo quy trình tương tác nào?

A. Nếu được thiết lập để làm như vậy, Google Analytics sẽ theo dõi lộ trình của người dùng trên trang web, thời gian tải trang, URL của lượt nhấp, thuộc tính của tác nhân người dùng và cố gắng xác định người dùng đó trong các lượt truy cập trở lại (có nhiều thông tin khác, nhưng đây là những thông tin cơ bản). Cần có thời gian để phát hiện và hiểu rõ các quy luật giúp xác định kiểu người dùng, nhưng bạn nên bắt đầu bằng việc xem xét các luồng tương tác phổ biến. Bắt đầu từ những trang đích phổ biến nhất, chúng tôi sẽ tìm những xu hướng rõ ràng trên các trang thứ hai, thứ ba và các trang tiếp theo. Sau đó, chúng ta có thể đề xuất mô hình người dùng dựa trên những điều này (cũng giúp cung cấp thông tin về các trường hợp sử dụng chính). Từ đó, chúng ta có thể tinh chỉnh hoặc xác thực thêm các mô hình/trường hợp sử dụng bằng cách liên kết với các dữ liệu khác: cụm từ tìm kiếm, giai thoại, bản khảo sát, cuộc phỏng vấn, v.v.

Hỏi: Chúng tôi có thể xác định một phần những người dùng này và/hoặc kiểm tra chéo dữ liệu của họ bằng số liệu phân tích về mức sử dụng DVC không?

A. Dựa trên tài liệu phân tích mức sử dụng, DVC đang sử dụng một giá trị nhận dạng thực sự ngẫu nhiên (uuid4) và gửi dữ liệu thông qua một proxy. Giả sử điều này sẽ không thay đổi, thì việc kiểm tra chéo sẽ chỉ giới hạn ở việc xem xu hướng về số lượng cho mỗi sự kiện lệnh so với các mẫu sử dụng cho trang web tài liệu. Điều này sẽ giúp chúng tôi xác định sự khác biệt giữa mức sử dụng tài liệu và mức sử dụng lệnh trong dữ liệu tổng hợp, nhưng sẽ không cung cấp thông tin chi tiết ở cấp người dùng. Vì vậy, chúng ta có thể trả lời câu hỏi "mọi người có sử dụng tài liệu và lệnh cùng lúc cho lệnh/tài liệu nào không?" Mặc dù đó là thông tin cơ bản, nhưng nó sẽ cung cấp thông tin xác thực cơ bản cho các giả định (ví dụ: nếu một trường hợp sử dụng cụ thể được so khớp tốt, thì điều đó sẽ dẫn đến việc tăng mức sử dụng các lệnh chính) và xác định cơ hội (ví dụ: nếu một lệnh không được sử dụng, nhưng tài liệu cho lệnh đó được sử dụng (hoặc ngược lại), thì điều gì đã xảy ra?