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Visualizzazione La trappola SEO Engagement – Come usare Flusso di comportamento In Google Analytics per vedere la frustrazione degli utenti [Case Study]

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Visualizzazione La trappola SEO Engagement – Come usare Flusso di comportamento In Google Analytics per vedere la frustrazione degli utenti [Case Study]

Quando si pensa alla qualità dei contenuti, è incredibilmente importante per soddisfare o superare le aspettative degli utenti basati su query. Se il contenuto non può farlo, allora gli utenti possono finire estremamente frustrati, alla ricerca di Google, scegliere attraverso il tuo annuncio nei risultati di ricerca, scansione la tua pagina, e non trovano quello che stavano cercando. E questo può portare a problemi di ogni genere SEO-saggio.

Quando non si soddisfano o superano le aspettative degli utenti, un possibile risultato è un salto indietro all’utente di risultati di ricerca per trovare un’altra soluzione (basso tempo di sosta). Questo non è chiaramente ciò che si vuole, ma al di là retro salto per le SERP, ci sono anche momenti gli utenti a rimanere sul sito e continuare a scavare credendo che in ultima analisi può trovare ciò che stavano cercando. Questa è una trappola di fidanzamento classico in cui gli utenti possono finire in giro un sito visitando la pagina dopo pagina senza trovare ciò che stavano cercando.

Dal punto di vista di un ampio aggiornamento algoritmo di base, Google non ha intenzione di reagire bene nel tempo, quando i siti frustrano gli utenti e non in grado di fornire risposte che soddisfano o superano le aspettative degli utenti. Abbiamo visto che di volta in volta, quando ampi aggiornamenti classifica fondamentali rotolare fuori. Inoltre, ho visto questo per un tempo molto lungo con i principali aggiornamenti degli algoritmi complessivi, anche durante giornate medievali Panda.

Come ho detto molte volte in passato durante la scrittura sui principali aggiornamenti degli algoritmi, “L’inferno non ha furia come un utente disprezzata”. In altre parole, non vanificare gli utenti o cose brutte possono accadere durante le principali aggiornamenti degli algoritmi di Google.

Questo suona logico, ma come si può mostrare una frustrazione utente proprietario del sito, come ho spiegato sopra? Ad esempio, i dati reali mostrano che gli utenti sono frustrati contro solo fornendo la tua opinione. Beh, io affiorai un grande esempio di recente e ho intenzione di condividere di più su quello sottostante. E ‘qualcosa che si può fare per il proprio sito e si può raggiungere questo obiettivo utilizzando uno strumento che è liberamente disponibile e proprio sotto il naso – Google Analytics.

Backup SEO intuizione Con Data – Visualizzare la frustrazione degli utenti
Sto aiutando un sito ora che è stato negativamente influenzato da due aggiornamenti ampio nucleo di fila. Ho iniziato aiutandoli nel mese di aprile dopo aver raggiunto a me di essere colpita dal gennaio 2020 Nucleo Update. Poi, come mi è stato la verifica del sito, e stavano facendo i cambiamenti, il sito è stato colpito una seconda volta durante il maggio 2020 Nucleo Update.

Ricordate, in genere non sono prese in considerazione le modifiche recenti con gli aggiornamenti ampi core e il sito era solo nelle fasi iniziali dei cambiamenti di attuazione. Si può leggere il mio ultimo post sul maggio 2020 Nucleo Update per saperne di più su questo punto (e altri punti importanti che i proprietari dei siti dovrebbero conoscere ampi aggiornamenti di base di Google).

Durante l’audit, ho affiorai una serie di problemi chiave e il proprietario del sito si sta muovendo il più velocemente possibile per implementare tali modifiche. Uno dei problemi che ho a superficie frustrazione degli utenti coinvolti e non soddisfare le aspettative sulla base di query.

Il sito ha avuto un numero di pagine che sono state classifica bene per le query in cui gli utenti hanno avuto un intento ben preciso (e vorrei andare per quanto riguarda dicendo che era un fortissimo intenti). Purtroppo, le pagine non potevano aiutano gli utenti a raggiungere tale obiettivo. Essi tangenzialmente coperto l’argomento, ma non ha potuto fornire esattamente ciò che gli utenti stavano cercando.

E oltre a questo, le pagine contenevano informazioni e link che potrebbero portare alcuni utenti a credere che potevano ancora trovare una soluzione più profonda sul sito. Questo potrebbe portare alla situazione trappola impegno ho già detto in precedenza, dove gli utenti finiscono per scavare e scavare con nessun modo possibile per trovare l’oro.

Per mostrare l’impatto durante un ampio aggiornamento di base, qui ci sono due pagine come questo sul sito e le loro rispettive cadute durante l’aggiornamento nucleo gennaio 2020:

Mentre stavo revisione del sito, ho cominciato a sperimentare la frustrazione degli utenti, come ho detto prima … stavo correndo in cerchio, quando mi metto nei panni di un utente tipico. E ‘stato estremamente frustrante … e anche se ho potuto vedere il numero di clic che portano a queste pagine, GSC da solo non ha potuto fornire la storia completa. Quindi sono passato a Google Analytics e una caratteristica che credo sia completamente sottoutilizzate – Flusso di comportamento.

flusso di comportamento che permette di visualizzare il viaggio agli utenti di scattare attraverso il vostro sito in base a una dimensione di selezionare come punto di partenza. Ad esempio, è possibile visualizzare il percorso attraverso il vostro sito in base a fonte di traffico, di media, la campagna, pagina di destinazione, e altro ancora. I grassetto pagina di destinazione in quanto questo è esattamente quello che sto per mostrarvi di seguito per il tipo di pagina ho coperto in precedenza.

Ecco cosa segnalazione Flusso di comportamento assomiglia a GA:

Una breve nota sui campionamento:
E ‘importante sapere che i rapporti Visualizzazione in Google Analytics sono campionati. Comportamento di flusso si basa su 100K sessioni basate sul periodo di tempo selezionato. Per aggirare il campionamento, si può sempre ridurre l’intervallo di tempo per ottenere il numero di sessioni di sotto della soglia di campionamento. Basta tenere a mente durante la revisione del reporting.

Quando “l’impegno” potrebbe significare Frustrazione: gli utenti come utilizzare il comportamento del flusso di visualizzare Frustrato
Durante il fidanzamento, ho eseguito un rapporto calo del traffico (precedentemente chiamato rapporto Panda) alla superficie più grandi gocce da sbarco pagina dopo gli aggiornamenti fondamentali gennaio e maggio. Anche in questo caso, il sito ha avuto una serie di problemi fondamentali in vari tipi di pagina che erano problematici. Uno era il tipo di pagina ho spiegato in precedenza, che non solo non poteva soddisfare o superare le aspettative degli utenti, ma aveva anche il potenziale per gli utenti portare a più pagine che pensano di poter trovare una soluzione.

Ho controllato di Google Analytics per le metriche della pagina di destinazione e ho notato uno degli URL problematici avevano una frequenza di rimbalzo normale 65%. Ciò significa che il 35% degli utenti ha visitato un’altra pagina del sito (che rappresenta circa 20K utenti lasso di tempo). Volevo vedere dove gli utenti sono stati in visita, dopo la pagina di destinazione. In altre parole, erano felici con la loro visita o erano sbattere la testa contro il loro monitor mentre all’infinito roaming in tutto il sito alla ricerca di una soluzione?

Così ho saltato a Flusso di comportamento in Google Analytics e impostare il mio punto di partenza di quella pagina di destinazione. E una volta che l’ho fatto, ho subito notato un problema. E questo è più o meno quello che ho pensato che avrei visto!

Per questa pagina, il 65% ha fatto scendere dopo aver visitato la pagina di destinazione durante il periodo di tempo ho scelto (aggiornamento pre-core). Questo non è sorprendente, ma il 35% rimanente sul sito visualizzato un percorso di frustrazione che è difficile da ignorare.

Il passo successivo per quasi tutti gli utenti, che riporta la “prima interazione”, dopo la pagina di destinazione, è stato quello di pagine che sembravano come potrebbero fornire una soluzione, ma davvero non poteva. Quindi, la pagina di destinazione non poteva soddisfare le aspettative degli utenti e quindi il 35% degli utenti che atterrano in quella pagina finito per visitare un’altra pagina che non poteva soddisfare le aspettative sia. Non va bene, ma abbiamo appena iniziato.

E poi la seconda interazione era aprire gli occhi. Il 68% degli utenti che cliccato per una seconda pagina torna alla pagina originale hanno visitato dai risultati della ricerca! Sì, stavo cominciando a vedere la frustrazione degli utenti nelle immagini. Hanno visitato la pagina di destinazione dalle SERP, non riusciva a trovare ciò che stavano cercando, ha visitato un’altra pagina credendo di poter trovare una soluzione, ma non ci riuscì. Così tornarono a destra alla pagina di destinazione originale ancora alla ricerca di una soluzione!

Ma il divertimento non si ferma qui. Il terzo interazione rivela utenti a visitare anche altre pagine da quella pagina di destinazione originale credere che potevano trovare una soluzione. Il 20% degli utenti che visitano la pagina di destinazione originale ora erano tre interazioni nella loro visita, senza alcuna speranza di trovare una soluzione.

Ma non abbiamo ancora finito. Continuo a usare la parola “trappola” in questo post e il quarto sottolineature di interazione perché. Per rapidamente ricapitolare, abbiamo gli utenti che atterrano su una pagina (per lo più dalle SERP), in visita a un’altra pagina per trovare una soluzione, poi salta di nuovo alla pagina di destinazione originale, e quindi disperatamente che visitano più pagine per trovare una soluzione.

Cosa sia successo prossima ??

Sì, sono andati di nuovo alla pagina di destinazione originale di nuovo! 14% degli utenti erano ormai quattro interazioni all’interno del sito (ma torna alla pagina di destinazione originale). Ugh.

E se non hanno avuto abbastanza, alcuni utenti sono stati ancora saltando ad altre pagine dalla pagina di destinazione originale per trovare una soluzione. Oh, quella povera gente … 🙂

Come potete immaginare, questo ha portato ad un’esperienza terribilmente frustrante per gli utenti. E nel corso del tempo, centinaia di migliaia di utenti stavano attraverso questo processo. Non sto dicendo che questa è l’unica ragione il sito ha ottenuto sospinta da due aggiornamenti core (ricordate, ci sono “milioni di algoritmi del bambino” in gioco con gli aggiornamenti di base), ma non è così sicuro che le questioni di aiuto.

Utilizzando il flusso di comportamento in Google Analytics mi ha permesso di visualizzare la frustrazione che gli utenti stavano vivendo mentre le pagine di destinazione specifica che entrano (e la maggior parte dei visitatori provenivano da Google organico). E che la visualizzazione può andare un lungo cammino per spiegare ai proprietari dei siti come certe cose devono cambiare in un sito. So che questo esempio ha fatto.

Finirò questo post con alcuni suggerimenti finali e raccomandazioni basate su passare attraverso il processo di visualizzare la frustrazione degli utenti utilizzando Flusso di comportamento in Google Analytics. Anche in questo caso, la cosa bella è che si può passare attraverso questo processo di oggi, ed è gratuito.

Utilizzando Flusso di comportamento di visualizzare Frustrazione: Consigli e raccomandazioni

Identificazione delle pagine ad alto volume e scavare nei dati. Assicurati di capire che cosa sta succedendo utente fidanzamento-saggio. Non date per scontato tutte le visite si concludono con gli utenti felici.
È anche possibile eseguire un rapporto calo di traffico per identificare le più grandi gocce di pagine di destinazione in tutto il sito sulla base di un aggiornamento di base, e poi scavare in quelle pagine.
Non basta controllare una metrica come frequenza di rimbalzo e di prendere decisioni standard. Dig profondo con altre metriche di coinvolgimento dell’utente e con funzionalità aggiuntive come Flusso di comportamento in Google Analytics.
Utilizzare pagine di destinazione specifiche come punto di partenza nel comportamento di flusso e visualizzare il viaggio attraverso il vostro sito. In questo modo è possibile identificare le trappole di fidanzamento come ho coperto in questo post.
Se si identifica trappole di fidanzamento, agire prima che Google prende provvedimenti. Cercare sempre di soddisfare o superare le aspettative degli utenti basati su query. Non aspettare fino a cadere sulla base di un aggiornamento ampia di base per i problemi degli utenti correzione di fidanzamento, la qualità dei contenuti, e altro ancora. Identificare i problemi chiave con quelle pagine e fissarle il più velocemente possibile.
Monitorare il comportamento del flusso nel tempo per le pagine si identifica come trappole di fidanzamento. Si dovrebbe vedere miglioramenti nei dati e attraverso le visualizzazioni del report Dopo aver risolto questi problemi.
Sommario – “L’inferno non ha furia come un utente disprezzata”
Questo caso di studio ha dimostrato come è possibile eseguire il backup di SEO intuizione utilizzando Flusso di comportamento in Google Analytics. Utilizzando questa funzione sottoutilizzati in GA, è possibile visualizzare il viaggio agli utenti di scattare attraverso il vostro sito. Ed è possibile utilizzare un numero di dimensioni come punto di partenza, tra cui pagina di destinazione.

Comportamento Flow può assolutamente aiutare a identificare situazioni problematiche e quindi comunicare in modo efficace quella storia ai proprietari dei siti (sostenuta da dati). E che il cambiamento può aiutare in auto. Come ho detto prima, la parte sorprendente è che è liberamente disponibile in Google Analytics. Si può letteralmente avviare il controllo ora. Così il fuoco di Google Analytics, trovare quelle trappole di fidanzamento, e correggerli al più presto. Agire prima che Google prende provvedimenti.

GG

Visualizing The SEO Engagement Trap – How To Use Behavior Flow In Google Analytics To View User Frustration [Case Study]

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