Оригинал статьи в моем блоге в ВК.
После нашей Самарской закрытой конференции я решил посчитать KPISEO (кол-во уников на статью) и увидел, что есть топовые статьи которые прямо качают (трафик там доходит до нескольких тысяч в месяц), а есть совсем неудачные (там трафик меньше 10 (да, да, просто 10)). С этого и началась моя работа над такими старыми невыстрелившими статьями.
В контексте этой статьи без разницы какой KPISEO у меня (но если кому интересно — на юр.тематике KPISEO 256, на мужском трафике — 209). Важно, что есть совсем печальные статьи, не дающие мне трафика — и над ними нужно поработать. Итак, цель — увеличить посещаемость статей, дающих меньше всего трафика в месяц.
В начале
Я просто взял отчет из Я.метрики по УРЛам с посещаемостью за последний месяц и начал работать над тремя последними статьями (снизу) у которых 2, 5 и 4 уника на статью в месяц, соответственно. Назовем их «дно-статьи».
Сам сайт качает 3,5к трафика в сутки, тема — юриспруденция.
Как будем улучшать?
Для первого раза я не стал сильно раздумывать над множеством вариантов: выделил первое, что пришло в голову. Эти элементарные и логичные вещи должны дать хоть какой-то результат, а там дальше уже посмотрим.
Итак, нам нужно:
- Посмотреть на частотность и сезонность ключей из СЯ релевантных рассматриваемой статье, чтобы исключить вероятность неактуальности темы и сезонности.
- Читаем статью, вникаем и делаем вывод: есть ли там ответ на вопросглавного(ых) ключа(чей) — если ответа нет — нужно дописать или переписать статью.
- Далее смотрим находится ли ответ на вопрос в нужном месте, не слишком ли он далеко от начала статьи (при условии, что ответ не вся статья целиком) — если ответ далеко от начала — переместить ближе к началу.
- Редактируем SEO поля – вписываем ключи, убираем переспам, добавляем «читабельности» (все как по нашему марафону).
- Убираем переспам везде где можно (текст, SEO поля, заголовки) — пользуемся WHO SEO TOOLS для анализа тошноты, биграмм и триграмм.
- Смотрим на уникальность текста – вдруг есть сайт нагло укравший нашу статью (правда, что тогда делать — не понятно). Возможно, у кого-то есть советы по этому пункту — буду рад выслушать.
- Проверяем есть ли статья в Оригинальных текстах Яндекса – на всякий случай (как вариант, для борьбы с пунктом 7.а)
- Делаем приоритетный переобход в Я.вебмастере
Я прогнал три нижние дно-статьи по этому чек-листу. Останавливаться на каждой статье я не буду, но есть совпадения:
- Во всех трех статьях были ответы на вопросы, но в двух из трех они были написаны слишком заумно и сложно. Я переписал эти пункты, сделал все просто и понятно (насколько позволяли мои знания рассматриваемой там темы).
- В двух из трех статей ответы на вопросы находились далеко от начала статьи. Перенес ближе к началу.
- Тайтл и дискрипшен были составлены более менее нормально. Сделал лучше по текущей марафонской технологии.
- Все три статьи были довольно переспамные, постарался немного его снизить (не до фанатизма, но явный переспам убрал)
- У одной из трех статей был сайт, который украл один большой пункт из моей статьи. Не всю статью целиком, а только пункт. Сложность в том, что в оригинальных текста Яндекса этой статьи не было. Добавил.
Вот такая нехитрая работа. В общей сложности все три статьи заняли 1,5 — 2 часа.
Проверка теорий
Также я посмотрел, есть ли корреляция неудачных статей с:
- Количеством внутренних ссылок на эти статьи.
- Каннибализацией.
- Мобильной версткой.
Получилось так:
- На каждую из этих статей было в районе 6-7 внутренних ссылок. Я посмотрел сколько статей ссылается на мои топовые статьи приблизительно 7-8 (не спрашивайте, почему так мало).
- Каннибализации я не нашел — посмотрел через инструмент в КК «Сбор позиций сайта в ПС Яндекс» урлы, которые Яндекс считает релевантными моим ключам. Никаких лишний статей там не было.
- Мобильную верстку на этих конкретных статьях проверил — все ОК.
Можно сделать (довольно поверхностный, но все же) вывод, что корреляции между почти нулевым количеством трафика и количеством внутренних ссылок нет (напомню, с мобильной версткой все ОК и каннибализации я не нашел).
Итог
Проделана, пусть и не большая, работа, которая, я надеюсь, даст положительный результат и будет служить сигналом верных действий.
Можно выделить основной пул проблем у рассматриваемых статей:
- отсутствие ПОНЯТНОГО и ПРОСТОГО ответа на основной вопрос,
- нахождение ответ далеко от начала статьи (возможно, пользователи тупо не долистывали и закрывали статью),
- явный переспам.
Временно интервал для анализа выводов
Теперь остается только ждать. Я решил посмотреть на изменения через неделю (просто ради любопытства), через месяц (основной срок для изменения выдачи — думаю за месяц вполне можно сделать вывод об обновленной статье) и через год (тут просто посмотреть динамику), но при условии, что были положительные изменения через месяц, потому что, если их не было — имеет смысл сносить статью и делать новую. На счет этого тоже есть пара мыслей.
Что будем делать, если не будет результата?
Если через месяц не будет положительного результата можно попробовать:
- удалить старый УРЛ, сделать новый с той же статьей.
- Либо переписать статью, но оставить старый УРЛ.
- Либо полностью сменить статью и УРЛ.
Но об этом подумаем когда придет время.
В качестве бонуса
Буквально перед публикацией решил посмотреть на скорость загрузки топовых и дно-статей. У инструмента PageSpeed Insights от Гугла топовые и дно-статьи имели одинаковую скорость загрузки (медиум для мобайла и несколько лоу для пк (будем работать над этим косяком). А вот посмотреть на скорость загрузки статей от Яндекса как оказалось можно только в Я.Метрике. там довольно много показателей (разные Время до отрисовки, Время до загрузки DOM и т.д.), но корреляцию с количеством трафика и скорость загрузки я увидел только у одного из них — Ответ сервера. Иными словами — чем быстрее грузится страничка, тем больше трафика (ну или наоборот). Посмотрел еще два сайта.
Итог — на двух из трех сайтах есть явная корреляция количества трафика и показателя Ответ сервера.
Какие-то выводы сделать сложно, но я пока придерживаюсь мнения, что конкретно на какие-то страницы этот параметр не влияет, а влияет на весь сайт целиком. Потому, что есть дно-статьи с хорошим показателем Ответ сервера, также как и топовые статьи с плохим. А возможно, также, что плохой показатель Ответ сервера из-за малого количества трафика на эти статьи и малой выборки. Так что пока выводов не делаем. Отчет в метрике называется Время загрузки страниц. Посмотрите у себя.
Краткие выводы из статьи
Для тех, кому лень читать: я взял три самые низкотрафиковые статьи с моего топового сайта, доработал их, чтобы был более понятный ответ и пользователь мог получить его максимально быстро и убрал в них переспам + чуть поработал над seo — ждем результатов через месяц.
PS
Замечу, что все наблюдения, выводы и прочее — плод моего больного воображения и мое личное мнение, которое я ни кому не навязываю, но буду рад объективным советам или порядочной критике.
Всем спасибо! Жду месяц и проверяю результаты, тогда и сделаю новую статью.
Photo by Takahiro Sakamoto on Unsplash
