지속적인 개선을 위해 콘텐츠 사이트 전략을 테스트하는 방법

콘텐츠 전략의 효율성을 평가하는 것은 유기적인 가시성을 높이고 SEO로서의 기술을 향상시키는 데 필수적인 부분입니다. 예측과 같은 기술을 사용하면 새로운 콘텐츠 또는 사이트 변경이 비즈니스에 대해 생성할 수 있는 가치를 추정하는 데 도움이 될 수 있지만 이러한 변경과 관련된 실제 성능을 기록하지 않고 예측과 비교하는 데 실패하면 핵심 사항을 간과할 수 있습니다. 향후 이니셔티브를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

Merkle의 SEO 이사인 Alexis Sanders는 SMX Convert에서 지속적인 개선을 위해 사이트 전략을 분석하는 데 사용하는 전술을 공유했습니다. 기술은 대부분 콘텐츠와 관련이 있지만 사용자 경험과 같은 사이트의 다른 측면에도 적용될 수 있습니다.

전략 실험 및 테스트에 대한 잠재적 장애물

실험은 브랜드와 잠재고객에게 가장 효과적인 것이 무엇인지 파악하는 데 도움이 될 수 있지만 실험의 무결성을 보장하고 실험과 관련된 문제를 극복할 수 있는 경우에만 가능합니다.

높은 수준의 노력. 예측에는 높은 수준의 노력, 기술, 분석 및 시간에 대한 편안함이 필요할 수 있습니다. 또한 작업할 모델을 결정하고 일관성을 보장하는 접근 방식을 공식화해야 합니다. 다행히도 관련된 노력은 시간이 지남에 따라 줄어들 수 있습니다. "더 잘할 수는 있지만 시간이 더 걸리고 행동을 취하는 데 시간이 걸리므로 많은 사람들이 직면해야 하는 도전 중 하나입니다."라고 Sanders는 말했습니다. .

여러 개의 움직이는 조각. 또한 대규모 사이트에는 일반적으로 많은 사람들이 사이트 전체에서 다양한 기능을 구현하기 위해 작업합니다. 예를 들어 전자 상거래 사이트에는 상품화, 재고, 가격 책정 및 개발 업데이트를 전담하는 여러 팀이 있을 수 있습니다. "따라서 운전자를 추정하는 것은 대규모 사이트에서 매우 어려울 수 있으며 실제로 진행되는 상황에 대한 정확한 기록을 확보하는 것이 절대적으로 중요합니다."라고 그녀는 말했습니다.

시간. 변경 사항이 사이트 또는 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 정확하게 파악하려면 시간 경과에 따른 결과를 기록하는 것이 중요합니다. “얼마나 자주 일에 대해 보고할 예정입니까? 최종적으로 언제쯤 효과를 볼 수 있을까요?” 샌더스는 “머클에서 우리가 본 솔루션 중 하나는 특정 이벤트가 발생한 후 15일, 30일, 60일, 90일을 다른 시간에 기록하고 보고하고 기록을 유지하도록 하는 것입니다. "

검색 엔진의 반응. 검색 엔진이 콘텐츠에 반응하는 방식은 예상치 못한 문제를 야기할 수도 있습니다. "당신의 콘텐츠가 세계 최고의 콘텐츠라고 생각할 수도 있습니다."라고 Sanders는 말했습니다. 실제 최고의 결과입니다 ... 그래서 우리가 그 변수에 대해 통제력이 어느 정도 부족합니다.”

데이터 인프라 제한 사항. 그녀는 "사용자가 특정 버튼을 클릭하는지 아니면 특정 경로를 거치는지 여부에 관심이 있고 실제로 해당 정보를 기록하지 않는다면 이에 대해 보고할 수 없을 것"이라고 말했다. . 이러한 제한 사항에 직면한 사용자의 경우 시간이 지남에 따라 데이터를 비교할 수 있도록 적절한 추적 및 분석을 앞으로 설정해야 합니다.

백버너 화상. SEO가 정기적으로 처리해야 하는 다양한 작업 항목으로 인해 일정에서 일정 시간을 비워 문제를 보고하고 전달하는 것이 어려울 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 그것은 우선순위가 되어야 하는 것입니다. "당신이 하고 있는 일이 조직 내에서 당신을 더 가치 있게 만들 수 있는 일이라면, 그것은 당신의 경력과 미래의 SEO 모두를 위해 우선순위가 되어야 하는 것입니다"라고 Sanders는 말했습니다. .

새로운 콘텐츠의 효과 분석

청중이 귀하의 콘텐츠를 어떻게 인식할지 결정하기 위해 Sanders는 "처음에는 예측에 의존해야 합니다. 왜냐하면 그것이 우리의 가설이 될 것이기 때문입니다."라고 말했습니다. 이를 위해 그녀는 사례 연구 및 경쟁자 통찰력과 같은 과거 데이터와 대상 고객의 샘플에 대해 수행할 수 있는 정성적 테스트의 결과에 의존할 것을 권장합니다.

사례 연구. Sanders는 내부 사례 연구의 기록을 유지하고 향후 시도할 수 있는 이니셔티브에 대한 사례 연구에 대한 관련 기사 링크를 유지할 것을 권장합니다. 이 모든 정보를 축적하면 제안된 콘텐츠의 성능을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 그녀는 "잠재 KPI에는 수익, 트래픽, 노출수와 같은 가시성 메트릭, 순위 및 사용자 참여 메트릭이 포함될 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.

경쟁력 있는 연구. 경쟁사의 순위, 예상 트래픽(순위와 상관관계가 있을 수 있음) 및 검색량은 예측에 가장 유용한 지표가 될 것입니다. Semrush, Ahrefs, BrightEdge, Conductor, AWR 및 Similarweb과 같은 도구는 경쟁업체의 성과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Sanders는 "경쟁자가 하는 것과 유사한 특정 이니셔티브를 수행하려는 경우 매우 유용할 수 있습니다"라고 말했습니다. 당신이 실제로 하려는 일과 그 공간 내에서 당신의 권위 수준에 따라 특정 영역에서.”

미리 읽습니다. 사전 읽기는 대상 청중을 대표하는 소그룹에게 콘텐츠에 반응하도록 요청할 때입니다. 의견을 듣기 위해 그룹 구성원을 인터뷰하거나 설문조사를 제공할 수 있습니다. 화면 녹화에 대한 인터뷰는 "일반적으로 사이트나 기능을 볼 때 특히 유용할 수 있지만 콘텐츠에도 사용할 수 있습니다."라고 Sanders는 말했습니다. 사물에 대해 강한 의견을 가지고 있습니까? 그들은 콘텐츠에 대해 강한 애착을 가지고 있습니까? 이 콘텐츠의 읽기 용이성은 무엇입니까? 사람들이 이용할 수 있습니까? 이는 초기 피드백을 제공하고 이 새로운 콘텐츠로 실제로 무엇을 할 것인지 구체화하는 데 정말 유용할 수 있습니다.”

생물학적 반응. 콘텐츠가 어려운 주제를 다루는 경우 안구 운동 패턴 및 땀과 같은 샘플 청중의 생물학적 반응을 관찰하는 것도 콘텐츠 전략을 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다. EyeQuant와 같은 도구를 사용하면 사용자가 콘텐츠에 어떻게 반응하는지 문서화할 수 있습니다.

예측. 클릭률 곡선 추정치는 증가하는 트래픽 상승도를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. Sanders는 "검색량에 예측 순위의 클릭률을 곱하고 현재 순위에서 뺀 값을 [계산]합니다."라고 말했습니다.

예상 트래픽 상승도 = 검색량 x (예상 순위의 CTR – 현재 순위의 CTR)

"이는 특정 키워드 또는 키워드 세트에 대한 순위 가능성을 보여주려는 경우 또는 많은 키워드 그룹을 보고 있는 경우에 매우 유용할 수 있습니다. 이 모든 키워드에서 1순위”라고 덧붙였다.

콘텐츠 업데이트의 검색 가치 정량화

트렌드 데이터. 때로는 처음부터 시작하는 것보다 기존 콘텐츠를 업데이트하는 것이 더 합리적입니다. 이 시나리오에서는 위에서 언급한 클릭률 곡선 추정치 외에 추세 데이터를 사용하여 성능을 예측할 수도 있습니다.

예측을 생성하기 위해 과거 추세 데이터를 활용하기 위해 “선형 회귀, SARIMA 모델, 장기/단기 메모리 재귀 신경망 기계 모델이든 상관없이 Facebook Prophet, 기계 학습 모델과 같은 특정 모델을 사용하고 샌더스는 "현재 모든 측정항목(수익, 트래픽, 노출수, 제공하려는 모든 항목)에 대한 시계열 데이터를 제공하고 해당 시계열이 미래에 투영될 것"이라고 말했습니다. 이러한 예측은 내부 사례 연구의 결과와 결합하여 콘텐츠가 어떻게 수행될지에 대한 아이디어를 제공할 수 있습니다.

분할 테스트. UX 변경 테스트와 같은 특정 시나리오에서 분할 테스트는 사용자를 용이하게 하고 전환을 늘리는 데 가장 효과적인 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 그녀는 "SEO의 경우 일반적으로 중복 콘텐츠를 원하지 않기 때문에 둘 이상의 URL을 도입하는 경우 봇이 적절한 경험을 얻을 수 있도록 해야 합니다"라고 말했습니다. , "또는 URL을 전혀 변경하지 마십시오. 궁극적으로 URL을 보존하는 것이 일반적으로 최선의 조치가 될 것입니다."라고 덧붙였습니다.

검색 엔진 봇이 대체 경험 URL 중 하나를 찾을 가능성이 있는 경우 기본 URL로 302 리디렉션하거나 테스트가 짧은 기간 동안인 경우 봇을 제외하는 것이 가장 좋습니다.

분석 측면에서 사용자 참여 메트릭은 사용자가 원하는 작업을 수행하고 있는지, 사용자가 그렇게 효율적으로 수행하고 있는지(제어 경험과 비교하여) 알려줄 수 있습니다. Google Analytics와 같은 도구는 이탈률, 페이지에 머문 시간 등의 측면에서 새로운 경험을 비교하는 방법을 보여줄 수 있습니다.

시작하고 배우십시오. 이 접근 방식은 들리는 것처럼 간단합니다. 제안된 변경 사항을 실행하고 어떤 일이 일어나는지 확인하십시오.

Sanders는 "출시할 때 기본적으로 기록 중인 모든 측정항목을 볼 수 있는 경우가 많습니다. 일부 핵심 요소는 사용자 참여 측정항목이 될 것입니다. 사용자는 사이트에서 어떻게 행동하고 있습니까? 버튼 클릭, 양식 작성 등 원하는 작업을 완료하고 사이트에 오래 머물고 있습니까?”

살펴봐야 할 KPI에는 수익, 전환, 트래픽, 방문 세션, 유기적 클릭 및 노출, 순위 정보 등이 포함됩니다. 소셜 미디어 참여는 청중이 콘텐츠에 참여하고 있는지 여부를 알려줄 수도 있습니다.

전략 실험 및 테스트를 위한 모범 사례

Sanders는 "제가 드릴 수 있는 가장 중요한 팁은 사건의 정확한 기록을 유지하는 것입니다."라고 말했습니다. 또한 나중에 위험을 수량화할 수 있습니다."

마찬가지로, 사이트 업데이트 또는 사이트에서 성능에 영향을 줄 수 있는 모든 일을 기록하는 것이 중요합니다. 업계 뉴스와 계절성 또한 주목할만한 요소이며 순위에 영향을 미칠 수 있는 핵심 알고리즘 업데이트와 같은 업계 관련 뉴스를 검색합니다.

마지막 조언으로 Sanders는 신뢰할 수 있는 결과를 산출하는 실험을 수행하는 데 필요한 사고 방식에 대해 언급했습니다. 새로운 콘텐츠를 수정하거나 기존 콘텐츠를 수정하는 데 정말 유용할 수 있습니다."

그녀는 "결과에 대한 무관심은 이해를 구체화하는 데 절대적으로 중요합니다. 따라서 콘텐츠가 수행되는지 여부에 대한 관심이 부족하고 그로부터 할 수있는 것을 배우는 데 더 많은 관심을 가지고 참여하십시오."라고 강조했습니다.

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