Zastarelost vsebin v velikem obsegu: delovni tok z umetno inteligenco za osveževanje objav

Uvod

Vsaka knjižnica vsebin ima počasno izgubo. Objave, ki so nekoč prinašale stalni promet, začnejo postopoma izgubljati nekaj mest v uvrstitvi, in nihče tega ne opazi, dokler četrtletno poročilo ne pokaže padca, ki ga je nenadoma težko pojasniti.

Na blogu s 30 objavami to lahko opazite na prvi pogled. Na spletni strani s 300 ali 3.000 stranmi ročno preverjanje ne deluje več. Do takrat, ko nekdo odkrije strani, ki izgubljajo na pomenu, ugotovi, zakaj so izgubile na pomenu, in o tem obvesti avtorja, so meseci prometa že izgubljeni.

Ta vodnik prikazuje, kako avtomatizirati najpočasnejše dele tega procesa. Vzpostavili boste delovni tok, ki bo vsak teden označeval strani z upadajočim prometom, jih ocenil glede na to, koliko so vredne ohranitve, z umetno inteligenco diagnosticiral verjetni vzrok ter vaši ekipi predložil navodila za osvežitev, ki so takoj pripravljena za uporabo. Končne odločitve še vedno sprejemajo ljudje, vendar svoj čas porabljajo za popravljanje strani namesto za njihovo iskanje.

Zakaj si propadanje vsebin zasluži lasten sistem

Stara vsebina običajno opravlja več dela, kot se ekipe zavedajo. Ko je HubSpot analiziral svoj blog, je ugotovil, da je 76 % mesečnih ogledov bloga in 92 % mesečnih potencialnih strank iz bloga prišlo iz objav, objavljenih pred tem mesecem. Po posodobitvi in ponovni objavi starejših objav so se mesečni ogledi teh objav iz organskih iskanj povečali v povprečju za 106 %.

Problem ni v tem, da ne vemo, da osveževanje deluje. Problem je v tem, da je iskanje pravih strani za osveževanje naporno in ponavljajoče se delo, ki redko dobi prednost. Zato je to naravna priložnost za avtomatizacijo.

Spodnji pristop uporablja platformo za avtomatizacijo delovnih tokov, da poveže vaše podatke o uvrstitvi, modele umetne inteligence in predaje med člani ekipe v en ponovljiv proces. Enako logiko lahko zgradite v večini sodobnih orodij za avtomatizacijo, pri čemer so načela pomembnejša od konkretne programske opreme.

Korak 1: Vsak teden pridobite prave podatke

Vaš delovni tok potrebuje dva vira podatkov: uspešnost na ravni strani in uvrstitve na ravni ključnih besed. Google Search Console vam ponuja število klikov in prikazov na URL, medtem ko orodje za sledenje uvrstitvam natančno prikazuje, katere ključne besede so se spremenile in kdaj.

Če že spremljate svoje pomembne ključne besede v Rank Trackerju, imate na enem mestu zgodovino uvrstitve, podatke o funkcionalnostih SERP ter opozorila o izboljšanjih in poslabšanjih. Te podatke izvozite ali povežite po tedenskem urniku, da delovni tok vedno temelji na najnovejših številkah.

Vsako stran primerjajte z enakim obdobjem lani, ne pa s prejšnjim mesecem. Ta izbira odpravlja večino lažnih alarmov, ki jih povzročajo sezonska nihanja, prazniki in običajna poletna upočasnitev.

Korak 2: Pred uporabo umetne inteligence filtrirajte s preprostimi pravili

Ni vsak padec vreden diagnoze, za prepoznavanje očitnih pa umetne inteligence sploh ne potrebujete. Začnite s preprostimi pravili, ki vaš seznam skrčijo na strani, ki resnično štejejo.

• Pomemben upad: število klikov se je v primerjavi z enakim obdobjem prejšnjega leta zmanjšalo za vsaj 25 do 30 %.
• Pomemben obseg: izguba vsaj 100 klikov na četrtletje, tako da lahko zanemarite majhne strani z neprepoznavnimi podatki.
• Sprememba uvrstitve: glavna ključna beseda je padla za vsaj tri pozicije ali pa je stran izpadla iz prve strani.
• Izključitve: preskočite strani, posodobljene v zadnjih 60 dneh, sezonske strani in vse, kar je predvideno za odstranitev.

Ta pravila se izvedejo takoj in ne stanejo nič. Če umetno inteligenco prihranite za ožji seznam, delovni tok ostane hiter, stroški modela pa nizki.

Korak 3: Ocenite strani glede na to, ali jih je vredno ohraniti

Stran, ki izgublja na pomenu, a spodbuja prijave, je nujnejša od tiste, ki sicer privablja promet, a nikoli ne prinese konverzij. Vsaki označeni strani dodelite preprosto oceno pomembnosti, da se vaša ekipa najprej posveti najbolj dragocenim popravkom.

Praktična formula pomnoži tri dejavnike: izgubljene kliki, poslovna vrednost in verjetnost izboljšanja. Poslovna vrednost je lahko ocena od 1 do 3, odvisno od tega, ali stran spodbuja konverzije, medtem ko verjetnost izboljšanja temelji na tem, kako močno je stran izgubila na uvrstitvi in kako konkurenčna je ključna beseda.

Tako to deluje v praksi. Cenik, ki je izgubil 1.200 klikov, ima poslovno vrednost 3 in verjetnost obnovitve 0,8, kar mu prinese 2.880 točk. Splošni prispevek z navodili, ki je izgubil 2.000 klikov, a ima poslovno vrednost 1 in verjetnost obnovitve 0,5, dobi 1.000 točk, zato se najprej popravi manjša izguba.

Strani, ki so izgubile veliko prometa in prihodkov iz podpore, se uvrstijo na vrh čakalne vrste. Strani z nizko vrednostjo in majhnimi izgubami lahko počakajo ali se združijo z močnejšimi članki.

Korak 4: Naj umetna inteligenca diagnosticira verjetni vzrok

Tu umetna inteligenca prihrani največ časa. Za vsako stran z visoko prioriteto delovni tok pošlje vsebino strani, njeno glavno ključno besedo, zgodovino uvrstitve in posnetek trenutnih najboljših rezultatov v jezikovni model z jasnimi navodili.

Ta posnetek lahko pridobite z orodjem, kot je SERP Checker podjetja Ranktracker, ki prikazuje, kdo se trenutno uvršča za to ključno besedo in kako močne so te strani. Model nato primerja vašo stran s trenutnimi zmagovalci in ji pripiše enega ali več verjetnih vzrokov iz fiksnega seznama.

• Sprememba namena: uporabniki zdaj želijo drugačen format, na primer primerjavo ali orodje namesto vodnika.
• Zastarele informacije: statistike, posnetki zaslona, cene ali navodila ne ustrezajo več dejanskemu stanju.
• Vrzeli v pokritosti: konkurenčne strani odgovarjajo na podteme ali vprašanja, na katera vaša stran ne odgovarja.
• Kanibalizacija: druga stran na vaši spletni strani tekmuje za isto ključno besedo.
• Spremembe v SERP: uvrstitve so ostale nespremenjene, vendar zdaj kliki prehajajo na AI Overviews ali druge funkcije.
• Tehnične težave: težave z indeksiranjem, ne delujoči elementi ali počasnejše nalaganje.

Prosite model, naj vrne strukturiran izhod, kot so oznaka vzroka, stopnja zanesljivosti ter dva ali trije stavki z dokazi. Strukturirane odgovore je enostavno samodejno usmerjati, pregledovalci pa jih lahko hitro preverijo.

Tukaj se dobro obnese preprosta struktura navodila:

• Vloga: »Ste SEO-analitik, ki preučuje, zakaj je stran izgubila uvrstitev.«
• Podatki: besedilo strani, ciljna ključna beseda, zgodovina uvrstitve in povzetki prvih treh rezultatov.
• Naloga: »Izberite najverjetnejše vzroke izključno s tega seznama in na kratko pojasnite svoje utemeljitve.«
• Izhod: fiksni format z vzrokom, stopnjo zanesljivosti (visoka, srednja ali nizka) in dokazi.

Omejitev modela na fiksni seznam vzrokov prepreči, da bi si izmišljal nejasne razlage. Odgovore z nizko stopnjo zanesljivosti lahko neposredno posredujete človeku, da jih podrobneje pregleda.

[Neobvezno: tukaj dodajte posnetek zaslona tega delovnega toka, zgrajenega v ScriptRun. Ranktracker daje prednost posnetkom zaslona orodij. Vir: avtorjev lastni delovni tok]

Korak 5: Usmerite vsako stran k pravilnemu popravku

Različni vzroki zahtevajo različne ljudi. Ko je diagnoza postavljena, lahko delovni tok vsako stran samodejno usmeri na pravo pot, namesto da bi vse naložil enemu uredniku.

• Tehnične težave in kanibalizacija se kot naloga posredujejo strokovnjaku za SEO, saj je rešitev običajno preusmeritev, kanonična oznaka ali združitev, ne pa nov besedilni vsebina.
• Zastarele informacije in vrzeli v pokritosti se posredujejo generatorju navodil za osvežitev vsebine.
• Spremembe namena se označijo za strateško odločitev, saj stran morda potrebuje nov format namesto posodobitve.
• Spremembe funkcij SERP se uvrstijo na seznam za spremljanje, saj ponovno pisanje strani morda ne bo vrnilo klikov.

Korak 6: Pripravite navodila za posodobitev, ne končnih člankov

Za strani, ki potrebujejo posodobitev vsebine, delovni tok pripravi osnutek navodil za posodobitev. Dobra navodila navajajo, kaj je treba posodobiti, katere odstavke dodati, na katera vprašanja odgovoriti, kakšni dokazi so potrebni in kako se bo meril uspeh.

Za ta korak se splača uporabiti zmogljivejši model kot za diagnozo. Razvrščanje je preprosta naloga, s katero se dobro spopadajo cenejši modeli, medtem ko navodila zahtevajo boljše razmišljanje in pisanje. Razdelitev modelov po nalogah ohranja predvidljive stroške, ne da bi se pri tem znižala kakovost tam, kjer je to pomembno.

Uprite se skušnjavi, da bi umetna inteligenca stran neposredno prepisala. Priročnik Ranktrackerja za delovni tok osveževanja vsebine z vključitvijo človeka pojasnjuje, zakaj morajo uredniki in strokovnjaki za posamezno področje prevzeti odgovornost za dejansko posodobitev, od preverjanja dejstev do dodajanja izvirnih izkušenj.

Korak 7: Pregled, objava in merjenje

Vsaka navodila morajo preiti skozi pregled s strani osebe, preden se na vaši spletni strani kaj spremeni. Pregledovalci lahko odobrijo, uredijo ali zavrnejo diagnozo, te odločitve pa postanejo koristna povratna informacija za izboljšanje vaših navodil sčasoma.

Po objavi zabeležite datum spremembe in spremljajte stran šest do osem tednov. Vaše tedensko zbiranje podatkov že opravlja spremljanje, zato lahko delovni tok samodejno poroča, katere posodobitve so obnovile promet in katere ne.

Bodite previdni z datumi posodobitev. John Mueller iz Googla je dejal, da sprememba datuma strani sama po sebi ne bo izboljšala uvrstitve, zato datum posodobite le, ko se je vsebina resnično spremenila.

Pogoste napake, ki se jim je treba izogibati

• Obravnavajte vsak padec kot propad. Preden karkoli osvežite, preverite napake pri sledenju, posodobitve algoritmov in sezonske vplive.
• Samodejno objavljanje izhodnih podatkov umetne inteligence. Nepregledana predelava lahko vnese napake in izloči strokovno znanje, zaradi katerega se je stran sploh uvrstila na visoko mesto.
• Osveževanje strani, ki bi jih bilo treba združiti. Če se dva šibka prispevka nanašata na isto temo, je njihovo združevanje pogosto boljša rešitev kot posodobitev obeh.
• Nikoli ne zapirajte kroga. Če ne merite rezultatov, ne morete ugotoviti, katere diagnoze in navodila dejansko delujejo.

Preoblikovanje posodobitev v navado

Zastarelost vsebine se nikoli ne ustavi, zato rešitev ne more biti enkratna revizija. Tedenski delovni tok to spremeni v redno vzdrževanje: sistem odkrije in pojasni težave, vaša ekipa pa se osredotoči na popravke, ki vrnejo promet.

Začnite v majhnem obsegu s svojimi 50 najboljšimi stranmi, en mesec prilagajajte pragove in opozorila, nato pa razširite obseg. V enem četrtletju boste natančno vedeli, kateri deli vaše zbirke zaostajajo, in naslednji padec boste opazili že dolgo preden se bo pojavil v četrtletnem poročilu.