Работа со старым контентом. Часть 2. Продолжаем улучшать статьи на инфосайте

Оригинал статьи в моем блоге на Telegram.ph.

Первая часть здесь.

В этом посте, к сожалению, не будет никаких инсайдов и выводов по анализу. На этот раз я решил более детально проработать гипотезы и их количество, чтобы не пересматривать одни и те же статьи по несколько раз. Поэтому, сегодня я расскажу о том, что конкретно мы будем анализировать

Введение

Прошло полтора месяца с момента работ по первым трем статьям. Кратко напомню, какая у нас цель и что было сделано.

Цель – увеличить посещаемость конкретных статей, которые дают мало трафика на одном из моих информационных проектов. Более глобальная цель – экстраполировать полученные знания на остальные неудачные статьи.

Что было сделано? Я взял три статьи с посещаемостью несколько уников в месяц (!) и провел над ними мелкий стандартный набор работ по улучшению – переписал некоторые части, сделал более развернутый ответ и т.д.

Результаты спустя полтора месяца – никаких.

Либо прошло слишком мало времени, либо проведенных работ недостаточно для поисковика. Теперь я улучшил алгоритм доработки статей. Теперь будем более детально изучать конкурентов и тему + дольше ждать. Конкретно по этим статьям пока работ больше не будет. Попробуем посмотреть на результаты еще через пару месяцев.

Гипотезы

В этот раз я постарался собрать все гипотезы пришедшие мне на ум + взял все советы моих читателей, которые написали мне. Получилась относительно небольшая таблица. Вы можете ознакомиться с ней и позаимствовать для своих целей здесь.

Давайте разберем по пунктам, что у меня там есть и какой работой мы будем заниматься. Надеюсь, этот алгоритм будет полезен моим уважаемым коллегам при работе над старым контентом.

Поехали.

Входные данные

Блок Входные данные   – фиксируем статистику на начало работ.

1. Дата съема – дата когда проводится работа над статьей и снимается вся статистика.

2. Дата публик. – дата когда была опубликована статья.

3. Прошло с публ. (м) – сколько месяцев прошло с момента публикации. Чтобы мы понимали имеет ли смысл работать со статьей. Напоминаю, работаем мы только со статьями которые опубликованы год назад и позже. Это наш кассовый разрыв.

4. Трафика всего – сколько трафика было всего на эту статью с момента публикации.

5. Трафик/мес AVG – среднее кол-во трафика в месяц с даты публикации. Эта и предыдущая метрика нужны нам, чтобы увидеть были ли какие-то пики посещаемости или статья так и не раскачалась.

Метрика за последний месяц – снимаем показатели из метрики за последний месяц у этой статьи.

Тут все стандартно, четыре метрики – Посетители, Отказы, Глубина просмотра и Время чтения.

Важный нюанс! У самых низкотрафиковых статей статистики за месяц недостаточно, чтобы делать каие-то объективные выводы, поэтому отказы, глубину и время берем за весь срок с начала публикации.

Ну и примечания – если есть какие-то интересные мысли.

Перед началом работы

Блок Перед началом работы – что нужно понять, перед тем как мы начинаем работу.

1. Актуальность темы – если тема на текущий момент потеряла актуальность, смысла в дальнейшей работе нет.

2. Сезонность – возможно сейчас эта статья не качает, так как есть сезонность запросов. Тоже нужно понимать для дальнейшего анализа.

3. Частотность гл. КС СЯ и Частотность гл.КС ВС – частотка главного ключа в СЯ и в Вордстате – это цифровые подтверждения актуальности и сезонности.

4. % факта от ВС – сколько трафика в месяц по факту приходится на нашу статью от кол-ва посетителей главного ключа по вордстату. Вдруг у нас статья по факту и должна приносить мало трафика, тогда в дальнейшей работе тоже нет смысла.

5. Уникальность – фиксируем самую низкую уникальность по сервисам етхт и text.ru, чтобы понять, растащили ДОРы наши статьи или нет.

Работаем с текстом

Блок Работа с текстом – это самое сложное и долгое. Начинаем работать над статьей.

1. Ответ – есть ли ответ в статье.

2. Полнота – на сколько ответ полный.

3. Расположение – находится ответ ближе к началу или ближе к концу.

4. Удобочитаемость – насколько статья вообще хорошо читается. Вдруг там черт ногу сломит.

5. Ошибки в тексте и Ошибки в оформлении – есть ли ошибки в тексте и ошибки в верстке. Ошибки в тексте проверяем через Орфограммку.

6. SEO поля – стоит ли подправить основные SEO поля, подвести к нашим требованиям.

7. Анализ конкурентов – очень важный шаг. Анализируем конкурентов, сравниваем их статьи с нашими – есть ли у них то, чего нет у нас (при условии, что это нужно). Делаем статью ЛУЧШЕ, чем у конкурентов. Это реально важный шаг, с помощью конкурентов я уже улучшил СИЛЬНО несколько статей (спасибо @toxicoff).

Работа с ключами

Блок Работа с КС – работаем с запросами.

1. Пересбор ядра – парсим запросы по нашему главному ключу, смотрим есть ли дополнительные, отвечаем на них, вписываем в статью.

Также открываем метрику, отчет где видны точки входа и запросы по которым перешли на нашу статью. Смотрим есть ли то, что нужно доработать, вписываем.

Тут важный нюанс. Во-первых, диапазон – если в блоке «Метрика за последний месяц» мы снимали стату за месяц – смотрим ключи за месяц. Если за период с начала публикации – смотрим ключи с начала публикации. Во-вторых – будет мало ВЧ и очень много суперНЧ. На ВЧ отвечаем+вписываем в текст. Из НЧ вычленяем слова, которых у нас нет в тексте и вписываем их. Таким образом размазываем терминологическую семантику в контексте темы. Новые запросы и запросы из СЯ фиксируем во вкладке «Пересбор ядра».

2. Каннибализация в КК – смотрим через Кей Коллектор статьи, которые поисковик считаем релевантными нашим ключам.

3. Каннибализация в Метрике – тоже самое (период тоже либо месяц либо с момента публикации). Выгружаем в xlsx, фильтруем ключи по словам определяющим тему нашей статьи и ищем урлы несоответствующие нашей статье.

Ссылочная масса

Блок Работа со ссылками – тут все, что касается ссылочной массы.

1. Внутренние ссылки – кол-во ссылок на данную статью из других статей на нашем сайте. Я просто искал через поиск в WP по записям текущий урл.

2. Проставлено новых – проставляем на нашу статью новые ссылки с других наших статей. Фиксируем кол-во.

3. Внешние ссылки – кол-во внешних ссылок на статью.

4. ТИЦ внешних – ТИЦ внешних ссылок. Эту и предыдущую метрику можно посмотреть в отчете Я.Вебмастера. Выгружаем в xlsx и ищем текущий урл.

Заканчиваем работу

Блок Окончание работы – что нужно сделать в самом конце.

1. Конкурентность* – какая конкурентность у данной темы.

2. Переспам – есть ли переспам по сервису WHO SEO TOOLS. Снижаем, если нужно.

3. Моб.верстка – корректно ли отображается статья на мобильном устройстве.

4. PageSpeed Insightsпрогоняем страницу.

Конкурентность* – пока я не могу ответить на вопрос, каким образом лучше всего анализировать конкурентность темы. Через всем известный Мутаген мне не очень нравится. Про другие сервисы знаю смутно. Это вопрос на подумать. Сами мы конкурентность не анализируем. Если вы работаете с ней – напишите мне пожалуйста каким сервисом пользуетесь и почему? Спасибо!

Процедура завершения

1. Заказ комментариев – заказываем комментарии к статье.

2. Переобход – включаем УРЛ в принудительный переобход поисковиком (в Я.Вебмастере).

3. Добавить в Ориг.т.Я. – добавляем статью в оригинальные тексты Яндекса (в Я.Вебмастере).

4. Почистить кеш сайта – чистим кеш сайта, чтобы изменения отобразились у пользователей.

5. Сбор позиций – собираем и фиксируем позиции во вкладке «Сбор позиций».

И не забываем фиксировать изменения после 1/3/6/12 месяцев.

Условные обозначения

Я не стал особо париться и в тех местах, где нужно фиксировать цифрами или словами – я так и фиксировал, где проблемы не было выявлено или работа не была сделана по объективным причинам – оставляю пустую ячейку. Там где работа была выполнена – ставлю знак +.

К примеру, на скриншоте ниже видно, что я провел анализ конкурентов и поработал над SEO полями во второй статье, а в первой оставил SEO поля без изменений, так как они были выполнены по нашим стандартам. А в «Пересбор ядра» нужно зафиксировать насколько сильно пришлось дорабатывать статью.

Мысли

Пока единственная сложность во всем этом алгоритме доработки старого контента – это трудозатраты. Я трачу на одну статью в районе 3 часов, что довольно много. БОльшая часть времени уходит на то, чтобы вникнуть в суть проблемы статьи, проанализировать конкурентов и доработать ее. Но из песни слов не выкинешь – это самый «сок» доработки статьи, без которого теряется смысл во всем остальном.

На текущий момент по данному алгоритму, к сожалению, проанализировано всего несколько статей на том же юридическом сайте. Постараюсь в ближайшее время поработать еще над несколькими чтобы увеличить выборку.

Ребята, если у вас есть какие-то предложения по улучшению алгоритму или объективная критика я буду рад вас выслушать и доработать схему.

Другие гипотезы

Есть еще несколько интересных гипотез, которые не укладываются в данную схему, но их тоже нужно проверить.

1. Есть ли взаимосвязь топовых статей с теми статьями, что размещены на главной странице сайта? По определению, главная страница является самой мощной в плане ссылочной массы и возможно это дает некоторый буст к статьям.

2. Даст ли исправление плохих статей буст ко всем остальным? В теории – чем меньше «плохих» статей на сайте, тем лучше сайт в целом. Но эту гипотезу можно будет проверить еще очень и очень нескоро. И в целом – сделать проект без «плохих статей» – наврядли возможно, ведь это довольно условная метрика.

3. Аналитика показателей из метрики – нужно сравнить основные показатели метрики у топовых статей и у плохих статей. Самый элементарный теоретический вывод пока что, это взаимосвязь % отказов с посещаемостью.

И еще интересная гипотеза заслуживающая отдельного поста. Работая с юр. запросами часто встречаются запросы с номерами статей кодексов (к примеру, запрос «статья 159 УК РФ»). Тут встает извечный вопрос – ЧТО КОНКРЕТНО хочет получить пользователь? С одной стороны – юридический текст написанный простым языком для обычного пользователя, объясняющий, что это за статья, какие там есть нюансы и прочее. С другой стороны пользователь хочет получить текст этой статьи из кодекса. Мы можем ему дать И то И то, это наиболее правильный выход – убиваем двух зайцев. Но на сколько корректно брать такие ключи в СЯ и считать нашу статью им релевантную?

Такие ключи, вне сомнений, будут фигурировать в тексте статьи, но стоит ли заострять на них внимание поисковика? К примеру, вписывать в тайтл или заголовки?

Пока на этот вопрос у меня ответа нет. Возможно, он есть у вас или у вас есть какие-то интересные соображение по этому поводу. Тоже буду рад их выслушать. Но я в любом случае в ближайшее время займусь принудительным вписываем таких ключей. Посмотрим, что из этого выйдет.

На этом у меня все. В следующий раз расскажу либо о новых гипотезах либо кратко о новой работе и соображениям по ней и подведу предварительные итоги работы.

Всем спасибо и хорошего вам дня =)

Photo by Luis Ángel Cardoza Rojas on Unsplash

Оцените статью
Добавить комментарий