Как измерить успех SEO для недавнего контента

  1. Шаг первый: создайте таблицу с недавним контентом
  2. Шаг второй: экспортируйте ваши реферальные данные
  3. Шаг третий: подсчитайте возраст ваших историй
  4. Шаг четвертый: найдите свой длиннохвостый трафик

Это гость Джоэл Абрамс , менеджер проекта по распространению в Разговор - США ,

При работе над поисковой оптимизацией на контентном сайте часто возникает вопрос: сколько трафика уходит в «длинный хвост» архива? Обращают на себя внимание и обратное: работают ли наши усилия в SEO для привлечения трафика к новым историям?

Ответить на эти вопросы нелегко - в Google Analytics или Omniture нет определенного отчета. Итак, недавно я отправился попытаться ответить на этот вопрос, и вот что я нашел.

Основная процедура - получить список вашего контента по дням публикации и объединить его с данными о трафике по дням. Тогда вы можете найти пропорцию, которая идет в последние истории.

Шаг первый: создайте таблицу с недавним контентом

Во-первых, вам нужно настроить таблицу данных в таблице с вашим недавним контентом. Если ваши URL содержат всю дату, вам повезло. Если вы публикуете только несколько статей в день, составьте их список и заполните столбец с датой вручную.

Если как на сайте где я работаю ( Разговор (некоммерческий сайт анализа и комментариев, публикующий научно-исследовательскую журналистику для широкой публики из академических кругов), слишком много контента, чтобы сделать это управляемым - или у вас есть ваш стажер, занимающийся другими делами - вам придется идти к вашему Команда разработчиков и заставить их экспортировать список статей с датами их публикации.

Это гость   Джоэл Абрамс   , менеджер проекта по распространению в   Разговор - США   ,   При работе над поисковой оптимизацией на контентном сайте часто возникает вопрос: сколько трафика уходит в «длинный хвост» архива

Составьте таблицу с историями и датами публикации.

Файл, полученный от команды разработчиков, имел URL-адрес в столбце A и дату публикации в столбце B. К сожалению, в нем были даты в строковом формате, которые Excel не понимал: 2016-03-29T09: 26: 58Z. Поэтому я создал формулу для преобразования этой строки в то, что Excel считал датой: = REPLACE (REPLACE (B2,11,1, ""), 20,1, ""). С датой в ячейке B2 вложенная замена заменила символ T в позиции 11 пробелом, а затем Z в позиции 20 пробелом. Если вы создаете свои данные, просто введите дату, и вы можете пропустить этот шаг (и если вы запрашиваете дамп у команды разработчиков, просто попросите указать дату, а не время).

Теперь я был готов узнать, сколько дней было каждой статье. Я использовал Excel DATEDIF Функция, с помощью которой рассчитывается разница между двумя датами. Я использовал формулу = DATEDIF (C2, NOW (), ”D”) - посмотрите на дату в C2, найдите разницу между тогда и сейчас и отобразите результат в днях.

Сортировать эти данные в алфавитном порядке по URL.

Шаг второй: экспортируйте ваши реферальные данные

Теперь пришло время получить ваши реферальные данные из вашего пакета аналитики. Я посмотрел на рефералов специально из поиска, хотя вас могут заинтересовать все источники рефералов. В Google Analytics это означает, что я выбрал «Приобретение»> «Весь трафик»> «Каналы». Затем я нажал на органический поиск в диаграмме данных. Затем, под графиком, я нажал на «Целевую страницу» в качестве основного измерения, чтобы я получал URL-адреса поисковых запросов, а не их поисковые термины. Наконец, я экспортировал отчет в Excel, используя выпадающее меню в верхней части страницы.

Наконец, я экспортировал отчет в Excel, используя выпадающее меню в верхней части страницы

Получите метрики истории от Google или любой другой вид аналитики, который вы используете.

Дополнительная подсказка: когда вы используете сегмент или просматриваете часть данных, чтобы Google осуществлял выборку данных, что отмечено желтым уведомлением вверху, вы можете щелкнуть маленький значок выборки в виде шахматной доски над этим уведомлением, и выберите «более высокую точность», чтобы Google использовал удвоенный размер выборки.

Обратите внимание, что вам необходимо экспортировать каждый день рефералов отдельно, потому что контент стареет каждый день. Поэтому, если вы загружаете трафик за неделю и просматриваете ссылки на неделю контента, в понедельник вы смотрите ссылки на один день историй, а в пятницу - на пять дней историй. Это приближение может быть достаточно для ваших целей, и, безусловно, будет меньше работы.

Теперь поместите загруженные данные за каждый день в новую вкладку таблицы с вашим содержанием по дате. Если, как и я, вас интересует только поисковый трафик к историям, удалите все URL-адреса для индексных страниц.

Шаг третий: подсчитайте возраст ваших историй

Следующим шагом является ВПР функция, чтобы узнать, сколько лет истории. Для первой строки формула = VLOOKUP (A2, «Содержимое по дате»! A $ 2: D $ 15,4, FALSE). Первый параметр имеет ячейку с URL-адресом, который вы ищете; вторая имеет диапазон с данными о возрасте на другом листе (обязательно добавьте знаки доллара, чтобы диапазон не изменился при заполнении электронной таблицы); третий - столбец, из которого берутся данные (в моем случае параметр 'days old' находится в столбце 4); и четвертый говорит Excel не совпадать с ближайшим URL-адресом (в противном случае, если URL-адрес отсутствует в таблице, вы получите возраст следующего ближайшего по алфавиту).

Заполните эту функцию до конца вашего стола.

Начни расчет!

Шаг четвертый: найдите свой длиннохвостый трафик

Наконец, расплата. Мы будем использовать SUMIF функция добавления рефералов в последние истории: = SUMIF (C2: C12, ”<7 ″, B2: B12). SUMIF принимает три параметра: во-первых, диапазон проверяемых ячеек (в данном случае, столбец C); сравнение в кавычках (обратите внимание, что, поскольку возраст контента относительно сегодняшнего дня, если вы просматриваете рефералов с 10 дней назад и хотите, чтобы контент был меньше недели, используйте «<17» для менее чем 17 дней); и, наконец, столбец, чтобы получить данные для добавления.

Теперь разделите эту сумму на сумму всех рефералов, и вы получите свой процент.

Повторите столько дней, сколько вы думаете, обеспечит хороший набор данных - я помещаю каждый день на отдельной вкладке в одной и той же таблице. Наконец, разделите сумму всех ваших рефералов на сумму рефералов каждого дня, и у вас будет общий рейтинг рефералов для недавнего контента.

Наконец, разделите сумму всех ваших рефералов на сумму рефералов каждого дня, и у вас будет общий рейтинг рефералов для недавнего контента

Большая часть поискового трафика на The Conversation попадает на контент с длинным хвостом.

Так что это значит? Для The Conversation 13 процентов поискового трафика приходилось на публикацию контента в течение прошлой недели. Мы являемся скорее аналитическим сайтом, чем новостным сайтом, поэтому большая часть нашего контента вечна и имеет ценность как справочный материал. Интересно было видеть, что по выходным и в будние дни уровень архивного трафика был достаточно постоянным, но объем новостного трафика сильно варьировал (этот скачок с 26 по 29 был связан с историями о вегетарианство , Лил Ким , а также Австралийские атомные подводные лодки ). Это также показало, что некоторые из наших новостных материалов не очень хорошо от Google. Но, как многие из наших новостных историй получают подавляющее большинство просмотров страниц на сайтах, которые публикуют наш контент под Лицензия Creative Commons мы можем соревноваться против самих себя.

Если вы рассчитываете это соотношение, пожалуйста, поделитесь своими результатами в комментариях. Будет интересно иметь возможность сравнивать с другими сайтами.

Джоэл Абрамс менеджер проекта по распространению в Разговор - США где он работает над аналитикой, социальными сетями и SEO, в дополнение к евангелизации сайтов для повторной публикации их обширного научно-исследовательского контента, все из которых лицензируются бесплатно в рамках Creative Commons.

Обращают на себя внимание и обратное: работают ли наши усилия в SEO для привлечения трафика к новым историям?
Так что это значит?

Вход