Дилемма SEO: Google советует создавать контент, ориентированный на людей, а не на поисковые системы.
Но Google, предположительно, может измерить удовлетворенность пользователей по кликам, так как же издатели могут точно оценить удовлетворенность?
Обычно они смотрят только на то, насколько хорошо они ранжируются в Google 🤷♂️
Вы не можете заранее создать что-то, что понравится людям, потому что это требует тестирования и доработки.
У Google нет возможности узнать, полезен ли ваш контент, пока он не ранжируется и не наберет поведенческие данные.
Измерение удовлетворенности юзеров – ключевой момент для оценки эффективности вашего контента.
Большинство аналитических платформ предоставляют базовые метрики, такие как время на сайте, глубина скролла, отказы и возвраты.
Однако сами по себе эти метрики поверхностны и лучше работают в сочетании с дополнительными данными.
Чтобы получить более полную картину, вам следует:
- Добавить кастомный код для точного отслеживания времени на странице, так как стандартные платформы могут не учитывать одиночные хиты.
- Отслеживать тип страницы, формат и цель для обеспечения контекста.
- Комбинировать дата поинты для получения более четкой картины.
Например, посмотреть на процент отказов от возвратных посетителей и тип страницы, чтобы определить, является ли это негативным или позитивным фактором.
- Оценивать время на странице и глубину скролла вместе, чтобы понять, потребляют ли юзеры контент или просто пролистывают его.
Специализированные UX и тестовые тулзы могут дать лучшее количественное понимание, но они более затратны и требуют настройки.
Качественные данные не менее важны.
Используйте фидбэк-тулзы, чтобы стимулировать комментарии и поощрять взаимодействие.
Юзеры буквально скажут вам, что работает, а что нет.
Вы также можете нанять сервисы, чтобы показать ваш контент тестировщикам или предложить стимулы постоянным посетителям сайта за их инсайты.
Реконструкции (не скринкасты) могут отображать действия юзеров, но учитывайте различия в девайсах, браузерах и дизайне, которые могут повлиять на применимость.
Качественные данные сложнее обрабатывать и часто более дорогостоящие, но они дают “почему” за “что” и “где” количественных данных.
Все это не ново – выделенные UX-тулзы и системы обратной связи существуют уже более десяти лет.
Измерение удовлетворенности юзеров должно быть стандартной практикой, но многие по-прежнему не уделяют этому приоритетное внимание в своих контент-стратегиях.
