The Importance of EV Charging Stations: Mapping the Growth Across the US
Как использовать объявления Quora для больших результатов на каждом этапе последовательности
Facebook выпускает новые функции безопасности для политических кандидатов в США Страницы
Новые «Storefronts» Amazon дают SMB специальный канал для продажи
Выпуск iOS 12 дает пользователям больше возможностей, у маркетологов больше опций
Внесение больших изменений в структуру вашего сайта? Обозреватель Дейв Дэвис разделяет метод визуализации данных, который может помочь вам предсказать, какой эффект повлияет на вашу предложенную структуру сайта на производительность SEO.В нашей последней статье мы рассмотрели несколько интересных способов визуализации структуры вашего сайта, чтобы осветить, как через него проходят внешние ссылки и PageRank. На этот раз мы будем использовать одни и те же инструменты, но вместо этого посмотрим, как изменение основной структуры сайта может повлиять на ваш сайт.
Поисковые роботы могут определить, какие страницы на вашем сайте являются наиболее важными, основываясь, в частности, на том, как структурируются и организованы ваши внутренние ссылки. Страницы, которые содержат много внутренних ссылок, указывающих на них, включая ссылки с навигации на сайте, обычно считаются вашими наиболее важными страницами. Хотя это не всегда ваши страницы с высоким рейтингом, высокий внутренний PageRank часто коррелирует с лучшей видимостью поисковой системы.
Примечание. Я использую фразу «внутренний PageRank», придуманную Полом Шапиро, для обозначения относительной важности каждой страницы на одном веб-сайте на основе внутренней структуры ссылок этого сайта. Этот термин может использоваться взаимозаменяемо с «весом страницы».
Методика, описанная ниже, может быть использована для рассмотрения того, как на внутренний PageRank будет влиять добавление новых разделов, существенные изменения в навигации на глобальном сайте (как мы увидим ниже) и большинство основных изменений структуры сайта или внутренней связи.
Понимание того, как существенное изменение сайта может потенциально повлиять на его видимость, имеет первостепенное значение для определения риска и вознаграждения за его реализацию. Это один из тех методов, которые я нашел наиболее полезными в таких ситуациях, поскольку он предоставляет номера, которые мы можем ссылаться, чтобы понять, будет ли (и как) влиять на вес страницы структурной перестройкой.
В приведенном ниже примере мы предположим, что у вас есть доступ к промежуточному серверу, и на этом сервере вы будете размещать копию своего сайта с учетом корректировок. В отсутствие такого сервера вы можете редактировать электронные таблицы вручную, чтобы отразить рассматриваемые изменения. (Однако, чтобы сэкономить время, вероятно, стоит создать дополнительную учетную запись хостинга для тестов и разработки.)
Стоит отметить, что на промежуточном сервере нужно только имитировать структуру, а не окончательный дизайн или контент. Пример. Для сайта, над которым я работаю, я решил удалить блок ссылок в раскрывающемся списке с глобальной навигации по сайту и заменить этот блок ссылок одной текстовой ссылкой. Эта ссылка перейдет на страницу, содержащую ссылки, которые ранее были в раскрывающемся меню.
Когда я внедрил это изменение структуры сайта на промежуточном сервере, я не беспокоился о том, хорошо ли это выглядело - я просто создал новую страницу с большим списком текстовых ссылок, удалил все ссылки из раскрывающегося списка навигации, и заменил выпадающий на одну ссылку на новую страницу.
Я никогда не ставил бы это живое, очевидно, но мои изменения на промежуточном сервере имитируют изменение структуры сайта, что позволяет мне понять, что произойдет с внутренним распределением PageRank (как мы увидим ниже). Я оставлю это дизайнерам, чтобы они выглядели хорошо.
Для этого процесса нам понадобятся три инструмента:
Screaming Frog - бесплатная версия будет делать, если ваш сайт под 500 страницами, или вы просто хотите получить общее представление о том, что означают изменения.
Gephi - бесплатный, мощный инструмент визуализации данных.
Google Analytics
Итак, давайте погрузиться в ...
Удалить первую строку, содержащую ссылки «Успех (2xx)».
Переименуйте столбец «Целевой» «Цель».
Удалите все другие столбцы, кроме «Источник» и «Целевой». (Примечание. Перед удалением вы можете захотеть сделать быстрый сортировку по столбцу «Тип» и удалить все, что не помечено как «AHREF» - CSS, JS, IMG и т. Д. - чтобы не загрязнять вашу визуализацию.)
Сохранить отредактированный файл. Вы можете назвать все, что захотите. Я обычно использую domain-live.csv и domain-staging.csv.
Третий набор данных, который мы хотим получить, - это экспорт наших органических целевых страниц из Google Analytics. Вы можете использовать разные показатели, но я считаю чрезвычайно полезным визуализировать, какие страницы больше всего ответственны за мой органический трафик, учитывая влияние структурных изменений на вес страницы. По сути, если вы обнаружите, что страница, ответственная за большой объем трафика, будет иметь сокращение внутреннего PageRank, вы захотите это узнать и соответствующим образом настройте.
Чтобы получить эту информацию на графике, просто войдите в Google Analytics и в левой части меню «Поведение» перейдите к «Содержание сайта» и выберите «Целевые страницы». В своих сегментах вверху страницы удалите «Все пользователи» и замените его «Органический трафик». Это ограничит ваши данные целевой страницы только вашими органическими посетителями.
Разверните данные, чтобы включить столько строк, сколько хотите (до 5000), а затем экспортируйте свои данные в CSV, что даст вам что-то вроде:
Удалите первые шесть строк, чтобы строка заголовка начиналась с метки «Landing Page». Затем прокрутите вниз и удалите накопленные итоговые значения (последняя строка под страницами), а также данные «Дневной индекс» и «Сессии».
Обратите внимание, что URL-адрес целевой страницы в этой таблице должен быть в том же формате, что и исходные URL-адреса в ваших файлах CSV Screaming Frog. В приведенном выше примере URL-адреса в столбце целевой страницы пропускают протокол (https) и поддомен (www), поэтому мне нужно будет использовать Find & Replace, чтобы добавить эту информацию.
Теперь мы готовы.
Идентификатор (который содержит URL-адреса вашей страницы)
<Литий> Этикетка
Timeset
Вы добавите четвертый столбец с данными, которые вы хотите извлечь из Google Analytics, которые в нашем случае будут «Сессии». Вам нужно временно добавить второй лист в CSV и называть его «аналитикой», где вы скопируете данные из своего экспорта аналитики ранее (по сути, просто переместите его в эту книгу).
Теперь то, что мы хотим сделать, это заполнить столбец «Сеанс» фактическими данными сеанса из аналитики. Для этого нам нужна формула, которая будет просматривать идентификаторы узлов в листе 1 и искать соответствующий URL целевой страницы в листе 2; когда он находит это, он должен вставлять органические сеансы трафика для этой страницы в колонку «Сессии», где это необходимо.
Вероятно, мой самый используемый сценарий Excel делает трюк здесь. В верхней ячейке созданного вами столбца «Сессии» введите следующее (выделенные жирным шрифтом будут меняться в зависимости от количества строк данных, которые у вас есть в вашем аналитическом экспорте).
= IFERROR (индекс (аналитика $ B $ 2: $ B $ 236, MATCH (А2, аналитика $ A $ 2: $ A $ 236,0), 1),»0")
После завершения вы захотите скопировать столбец «Сессии» и использовать команду «Вставить значения», которая будет переключать ячейки из содержащего формулу в содержащее значение.
Все, что осталось сейчас, - это снова импортировать новый лист обратно в Gephi. Сохраните таблицу как нечто вроде data-lab-export.csv (или просто node.csv, если хотите). Используя функцию импорта из Лаборатории данных, вы можете повторно импортировать файл, который теперь включает данные сеанса.
Теперь перейдем с вкладки Лаборатория данных обратно на вкладку «Обзор». В настоящее время это выглядит практически идентично тому, что было ранее, но это должно измениться. Во-первых, давайте применим некоторый внутренний PageRank. К счастью, функция PageRank встроена прямо в Gephi на основе расчетов первоначальных патентов Google. Это не идеально, но это очень хорошо для того, чтобы дать вам представление о том, что делает ваш внутренний поток веса страницы.
Для этого просто нажмите кнопку «Запустить» рядом с «PageRank» в правой панели. Вы можете оставить все значения по умолчанию, как они есть.
Следующее, что вам нужно сделать, это цветной код узлов (которые представляют страницы вашего сайта) в зависимости от количества сеансов и размера их на основе их PageRank. Для этого просто выберите цветовую палитру для узлов под панелью «Внешний вид» в верхнем левом углу. Выберите сеансы из раскрывающегося списка и выберите нужную палитру. После того, как вы выбрали свои настройки, нажмите «Применить».
Затем мы сделаем то же самое для PageRank, за исключением того, что мы будем корректировать размер, а не цвет. Выберите инструмент калибровки, выберите PageRank из раскрывающегося списка и выберите максимальный и минимальный размеры (это будет относительный размер, основанный на весе страницы). Обычно я начинаю с 10 и 30, соответственно, но вы можете поиграть с ними. После того, как вы выбрали нужные параметры, нажмите «Применить».
Последним шагом визуализации является выбор макета в нижней левой панели. Мне нравится «Force Atlas» для этой цели, но не стесняйтесь попробовать их. Это дает нам картину, которая выглядит примерно так:
Вы можете легко ссылаться на то, какие страницы не имеют органического трафика и которые в наибольшей степени зависят от их цвета, - и, щелкнув их правой кнопкой мыши, вы можете просмотреть их непосредственно в Лаборатории данных, чтобы получить их внутренний PageRank. (В этом случае мы можем узнать, что одна из самых высоких страниц трафика - это страница продукта с PageRank от 0,016629.) Мы также можем видеть, как наши страницы с наиболее продаваемым товаром, как правило, группируются по центру, что означает, что они сильно связаны внутри сайт.
Теперь давайте посмотрим, что произойдет с новой структурой. Вы захотите выполнить те же шаги выше, но с помощью Screaming Frog выгрузите с промежуточного сервера (в моем случае - domain-staging.csv). Я не собираюсь заставлять вас прочитывать все те же шаги, но вот что выглядит в конечном итоге:
Мы видим, что в этой версии есть намного больше выбросов (страницы, которые, как правило, значительно сокращены во внутренних ссылках). Мы можем исследовать страницы, щелкнув их правой кнопкой мыши и просмотрев их в Лаборатории данных, что поможет нам найти возможные непредвиденные проблемы.
У нас также есть возможность увидеть, что случилось с этой страницей продукта с высоким трафиком, упомянутой выше. В этом случае, при новой структуре, его внутренний PageRank сдвинулся на 0.02171 - другими словами, он стал сильнее.
Есть две вещи, которые могут вызвать увеличение внутреннего PageRank: увеличение количества ссылок на страницу или уменьшение количества ссылок на другие страницы.
По своей сути, страница может считаться имеющей 100 процентов своего PageRank. Несмотря на такие соображения, как сокращение Google в PageRank с каждой ссылкой или взвешивание по позициям на странице, PageRank перетекает на другие страницы по ссылкам и что «ссылка сока» разделяется между ссылками. Итак, если на странице 10 ссылок, каждый получит 10 процентов. Если вы снизите общее количество ссылок на пять, то каждый получит 20 процентов.
Опять же, это довольно упрощенное объяснение, но это увеличение (или уменьшение) - это то, что мы хотим измерить, чтобы понять, как изменение структуры предлагаемого сайта повлияет на внутренний PageRank наших наиболее ценных органических страниц.
В Лаборатории данных мы также можем заказывать страницы по их PageRank и сравнивать результаты (или просто посмотреть, как работает наша нынешняя структура).
Post A Comment:
0 comments so far,add yours