|
Семантический анализ: ROI структурных данных
|
|
04.11.2014, 11:16
|
|
#1
|
Регистрация: 23.07.2014
Сообщений: 74
|
Семантический анализ: ROI структурных данных
|
Если вам интересно отслеживать ROI (окупаемость инвестиций) семантической разметки вашего веб-сайта и одновременно улучшать веб-аналитику, то этот пост для вас. Присоединяйтесь.
Семантическая разметка и структурированные данные
Если вы не слышали о семантической разметке и SEO с применением этой разметки, то вы все это время жили в темной пещере без WiFi. Хотя, вероятно, вы совсем новичок в сфере поискового маркетинга. Если последнее, то не буду вас обвинять, но посоветую изучить этот вопрос, потому что это – будущее!
Могу поспорить, что большинство из тех, кто читает этот пост, хорошо знакомы с семантической разметкой и концепцией структурированных данных. Скорее всего, у вас даже есть такая разметка на сайте и, наверное, у вас есть крутые сниппеты в поиске.
Органические сниппеты – это основная причина, почему в SEO используется семантическая разметка. Не думаю, что стоит дискутировать на эту тему. Все хотят иметь эти красивые, привлекательные, повышающие кликабельность сниппеты. В некоторых случаях, вы просто будете неконкурентоспособны без таких сниппетов.
Мне нравится видеть красивые сниппеты своего сайта в результатах поиска в Google. Меня настолько привлекала эта идея, что я предположил, что это и была конечная цель семантической разметки: отображение рич-сниппетов (расширенные описания веб-страниц). Когда я внедрил разметку для различных элементов на сайтах, я получил разметку, добавленную к коду сайта, проверил, что она успешно находится поисковым роботом, смотрел, как появляется сниппет в результатах поиска. Это была победа! Ура!
Отслеживание ROI семантической разметки
Я пришел к выводу, что это просто не может быть мерой успеха вашей семантической SEO стратегии! Что, по сути, меняет рич-сниппет? Давайте будем честны. Вы сможете рассказать своему боссу или клиенту, что страницы с особым типом разметки будут более эффективными, чем страницы конкурентов без этой разметки? Еще вопрос: вы максимально используете семантические данные, чтобы получить выгоду?
Есть ли более эффективный способ отслеживания ROI семантической разметки и одновременного определения производительности сайта?
Ответ «да»! Как? Это (относительно) просто, потому что мы уже выполняли эту трудную работу. Применяя семантическую разметку на сайте, мы внедрили невероятно комплексный слой значащих данных в наш код. Очень часто, SEO специалисты вроде нас забывают о том, что семантическая паутина выходит далеко за пределы поисковых систем. Нет ничего проще, чем добавить schema.org разметку на страницу, чтобы облегчить поисковым системам извлечение и обработку информации. Нет, поисковики – это не конечная точка. Мы сами можем использовать эти данные.
Если посмотреть на семантическую разметку на любой странице, то мы можем увидеть определенный «элемент» (будь то «событие», «персона», «продукт» или что-то еще) и мы также можем видеть атрибуты и свойства этого элемента. Если бы мы смогли собрать эту информацию и перенести ее в аналитическую платформу, то это было бы просто здорово! Так давайте сделаем это.
Google Tag Manager для записи структурированных данных
Я не думал, что мне пригодится Google Tag Manager, но он стал фактором, который изменил правила игры. Уже было написано много хороших статей о GTM, поэтому я не буду вдаваться в подробности. Я лишь замечу, что Google Tag Manager сам по себе настолько крутой инструмент, что поможет нам совершить невероятное.
Разрешите объяснить.
Ценность любого диспетчера тегов заключается в их способности динамично запускать теги на основании правил и макросов. Это продвинутая аналитика, потому что вы можете прикреплять детализированные элементы отслеживания к различным разделам своего сайта без (теоретически) изменения кода. Нужно отследить клики на баннерное изображение в боковой панели? Просто настройте тег в Google Tag Manager и правило, по которому он будет срабатывать, а также макрос, который определит изображение баннера в коде сайта.
Другими словами, я сейчас пытаюсь поделиться с вами методологией работы с GTM, чтобы перенести семантическую разметку в аналитическую платформу для отслеживания ROI разметки и для более эффективного использования разметки. Я бы назвал это «семантической аналитикой».
Теги, правила и макросы
Прежде чем мы начнем на практике изучать, как все это работает, давайте пройдемся по Тегам, Правилам и Макросам в Google Tag Manager.
• Теги: В рамках аналитики, Тег – это любая часть кода отслеживания, которая отсылает информацию обратно в Google Analytics (или в другую аналитическую платформу). Практически на каждом сайте есть Тег отслеживания просмотров страниц. Каждый раз при загрузке страницы, запускается этот Тег и отсылает информацию о просмотре страницы на аналитическую платформу (например, Google Analytics). Но можно сделать еще лучше за счет дополнительных тегов, которые отсылают в Google другую информацию. Например, это может быть тег «событий», который отсылает информацию о том, что происходит на сайте (клики, скроллинг, взаимодействие без кликов, проигрывание видео и т.д.). В Google Tag Manager вы можете сконфигурировать любой Тег на свое усмотрение, который будет запускаться правилом.
• Правила: Правило в Google Tag Manager говорит Тегу, когда ему нужно запускаться. Без заданного правила Тег никогда не запустится (то есть, информация в Google Analytics не будет отослана). Поэтому самое базовое правило – то, которое запускается на каждой странице. Однако вы можете настроить тег конверсии страницы благодарности для AdWords, например, который будет запускаться только на странице с URL контактной формы или формы благодарности.
• Макросы: Макросы на данный момент являются самой мощной функцией в Google Tag Manager. Их возможности практически безграничны, но нас интересует их способность создавать JavaScript макрос, который будет искать в DOM (Объектная Модель Документа) конкретные элементы. Это позволяет вам находить конкретные элементы в HTML и запускать события в зависимости от этого.
Нам в Google Manager Tag нужно создать макрос, который будет искать семантическую разметку в коде страницы. Затем мы можем использовать Правило, чтобы запускать Тег каждый раз, когда кто-то просмотрит страницу с семантической разметкой и добавить событийное имя, чтобы записывать, на какой тип элемента обратил внимание пользователь сайта. В итоге мы получим подробную аналитику и сможем просмотреть отчеты, чтобы понять, какова эффективность страницы с разметкой по сравнению с другими страницами без разметки. Мы даже сможем получить детальные свойства элементов и проанализировать их (например, можно получить свойства пункта «Исполнитель» из элемента «События» и посмотреть, какие «исполнители» получили больше трафика и/или привели к большему количеству событий).
Настройка семантической аналитики
Итак, давайте пройдемся по всему процессу семантической аналитики на примере веб-сайта, на котором перечислены события индустрии. Так как я знаком с этим, то давайте в качестве примера возьмем сайт SwellPath.com. На этом сайте перечислены все события в разделе Resources.
Для каждого события в индустрии на нашем сайте есть семантическая разметка, которая определяет тип объекта «Событие» schema.org и различные связанные свойства объекта, в том числе выступающего (itemprop=”performer”), место проведения (itemprop=”eventVenue ”) и название события (itemprop=”name”) и время (itemprop=”startTime ”). На самом базовом уровне я бы хотел отслеживать все страницы, на которых есть разметка «Событие». А если проявить амбиции (которых у меня предостаточно), то я хотел бы еще получить данные об имени выступающего, названии события и месте проведения.
Для этого нам нужно настроить Макрос, который является условием для Правила, которое, в свою очередь, запускает Тег. Однако мы будем делать все в обратном порядке.
Настройка тега
Тег, который мы будем настраивать в Google Tag Manager, выглядит так:
Мы назовем категорию всех наших семантических событий «Семантическая разметка», поэтому мы можем сохранять в ней любую страницу с разметкой. Действие события «Семантика – Разметка события на странице» (даже если как такового «действия» нет). Наконец, нам нужна метка объекта, о котором идет речь, поэтому мы введем имя выступающего и объединим этот объект с названием события. Таким образом, у нас появляется достаточный контент. Для этого мы будем использовать Макрос, но об этом чуть позже.
Конфигурация правила
Без Правила наш Тег никогда не будет запущен. Мы не можем сделать так, чтобы он просто запускался на каждой странице сам по себе. Нам нужно правило, которое будет говорить «запускать этот тег, если на странице есть семантическая разметка». В нашем Правиле будет два условия:
1. Первое условие будет искать событие эквивалентное “gtm.dom”. Это событие, которое Google Tag Manager может выделить по умолчанию и это значит, что Объектная Модель Документа (DOM) завершила загрузку (простыми словами, страница завершила свою загрузку). Мы делаем это, потому что нам нужно указать Google Tag Manager посмотреть в наш код, чтобы найти семантическую разметку; нет смысла этого делать, до того как страница загрузилась.
2. Второе условие для нашего Правила – это Макрос, который будет искать конкретную разметку на странице.
Создаем макрос
Макрос – это самая крутая часть! Мы создадим Макрос с «Custom JavaScript» (Пользовательский скрипт). В этом Макросе мы создадим функцию, которая будет искать наш тег «тип объекта» из schema.org на странице и возвращать «истину» (true) или «ложь» (false). На скриншоте внизу вы можете посмотреть, как это выглядит в Google Tag Manager, но я также публикую и сам текст Макроса, чтобы вы могли скопировать его и вставить:
function () {
var SemElem = document.querySelectorAll('[itemtype*="Event"]');
SemElem = SemElem.length > 0 ? true : false;
return SemElem;
}
Обратите внимание, что здесь я использую jQuery, чтобы убедиться, что все работает в большинстве браузеров. Вы также должны проверить, что на сайте установлен jQuery, в противном случае, этот Макрос не будет работать.
Пока мы все еще здесь, создадим также Макрос, который извлечет другие свойства объекта, которые понадобятся нам позже. А именно, речь идет о названии события и имени выступающего. Затем мы сможем объединить эти две переменные в одном Макросе, чтобы получить предложение, которое позже мы будем использовать как метку события. Я также добавил оператор If, чтобы Макрос возвращал «Нет семантических данных», в случае отсутствия важного события.
function () {
var venue = $('[itemtype*="Event"] [itemprop*="name"]') [0];
var performer = $('[itemtype*="Event"] [itemprop*="performer"]') .text();
venue = $(venue).text();
label = performer + " at " + venue + " (Semantic Event)";
check = venue.length > 0 ? true : false;
if (check === false) {
label = "No semantic data";
return label;
}
else {
return label;
}
}
Объединяем все вместе
Для этого в Google Tag Manager мы настраиваем все элементы, о которых мы только что говорили, но в обратном порядке. Сначала создаем Макрос в GTM, затем создаем правило, используя только что созданный Макрос в качестве одного из критериев; наконец, создаем Тег, который будет запускаться правилом.
Теперь вы можете запускать новую версию контейнера в GTM, содержащую Тег. Если у вас есть опыт, то вы можете запустить ее сначала в режиме отладки (Debug Mode) и убедиться, что все настроено корректно.
Соглашение о названиях
Что делать, если у вас нет стандартизированных названий в Google Tag Manager и Google Analytics? Вот какой выход нашел я, но вы можете делать так, как вам удобней:
• Макрос: Семантика - {Тип Объекта} Выявление разметки
• Макрос: Семантика - { Тип Объекта } Свойства разметки
• Правило: Семантика - Has { Тип Объекта } Правило разметки
• Тег: Семантика - { Тип Объекта } Аналитика события разметки
Как можно упростить процесс
Благодаря новому API в Google Tag Manager и опции Импорт/Экспорт, можно ускорить весь процесс, импортировав контейнер с тегом в ваш действующий аккаунт. То есть, вам не придется делать все настройки, о которых я писал выше. Вы просто импортируете и все.
Все что вам нужно сделать – скачать файл JSON под названием «Semantic Analytics Headstart» (ссылка на Dropbox) и затем использовать опцию импорта в вашем аккаунте Google Tag Manager.
В GTM выберите JSON файл Semantic Analytics Headstart, который вы сохранили для импорта, выберите Merge (объединить) и затем Overwrite (переписать). Единственное, что есть в этом контейнере – это семантический Макрос, Правила и Теги, поэтому действия «Объединить» и «Переписать» просто добавят их в вашу действующую конфигурацию. Только обратите внимание, что семантические Теги ссылаются на Макрос, который содержит ID отслеживания Universal Analytics. То есть, отредактируйте Макрос с названием «Universal Analytics UA-ID» и введите свое отслеживание.
Семантические данные в Google Analytics
Поздравляем! Теперь все кусочки нашего пазла на месте и мы можем начинать получать семантические данные в Google Analytics. Давайте, проверьте отчеты по событиям в режиме реального времени, я пока подожду.
Ну что, посмотрели? Круто, правда?
Есть что-то особенное в том, что данные начинают приобретать смысл. Неважно, что вы делаете: добиваетесь полного взаимопонимания с платформой данных, у вас супер-продвинутая работа с тегами, ваша аналитика подчиняется принципам семантики. Все это просто удивительно. Итак, теперь, когда у вас на руках есть семантические данные, вы можете разбивать их на конкретные категории и получать еще более ценную информацию.
Другой путь
Мне кажется, что перенос семантических данных в качестве Событий в Google Analytics вполне понятный процесс, а с пошаговыми инструкциями его еще проще освоить. Но есть и еще один способ добавления семантических данных в аналитику (вероятно, этот способ еще лучше). В аналитике «измерение» (dimension) – это описательный атрибут объекта данных. Очень похоже на свойства объекта в семантической паутине, правда? Так почему бы не настроить пользовательские измерения (Custom Dimension) в Google Analytics и использовать их, чтобы улучшить нашу семантическую аналитику? Давайте попробуем.
К счастью, мы уже подготовили много элементов, чтобы получить доступ к семантическим данным, поэтому мы просто создадим пользовательское измерение в Google Analytics и введем данные, добавив поле в GTM. Сначала переходим в панель админа в аккаунте Google Analytics и затем переходим в «Custom Definitions» (пользовательские определения) > «Custom Dimensions» (пользовательские измерения). Теперь нам нужно создать новое пользовательское измерение под названием «Semantic markup» (семантическая разметка).
Запомните, какой здесь индекс, он понадобится вам для Google Tag Manager. С Тегом семантического события, который мы настраивали в GTM, мы создали совершенно новый тег, который будет запускаться на страницах с семантической разметкой. Для пользовательских измерений мы также что-то добавим в наш общий аналитический .js тег (базовое отслеживание просмотра страницы в Google Analytics). Когда вы найдете основной код отслеживания в списке тегов, откройте его и прокрутите до пользовательских измерений (под разделом «More Settings»). Нажмите на кнопку «Add Custom Dimension» (добавить пользовательское измерение) и введите тот индекс, о котором я писал выше в поле измерения. Мы будем использовать тот же самый Макрос, что и для метки события: Семантика – Событие – Свойства Разметки.
Как только вы это настроите, вы сможете вводить измерение «Семантическая разметка» практически в любой отчет Google Analytics. Вот пример отчета «Все страницы», который теперь отображает семантическую разметку в дополнение к URL страницы.
Я назвал этот подход к созданию пользовательских измерений, как «другой путь», но на самом деле, я использую его как дополнение. Мне нравится работать с разными подходами одновременно. Семантические события и семантические измерения одновременно настроенные в Google Tag Manager не вызовут никаких проблем. Вы просто получите еще больше значимых данных. А кому это может не понравиться?
Перспективы семантической аналитики
Что можно получить, применяя семантические значения к своим данным? Это я больше всего хочу выяснить.
Я работаю над этим, экспериментируя с сайтами, которые публикуют тонны контента (Разметка статьи), проводят тысячи сделок в области электронной коммерции (Разметка продукта) и имеют списки экспертов (Разметка человека). Я бы хотел увидеть, что может сделать семантическая аналитика для директорий местного бизнеса (Yelp), сайтов кино (IMDB), для авто дилеров и кулинарных сайтов (мой друг Сэм Эдвардс уже ищет возможности воплотить эту идею на сайте Duncan Hines).
Мой мозг практически взорвался, когда я узнал, что существует целое сообщество семантической паутины. В этом сообществе не просто интересуются тем, как разметка контента может помочь получить красивые сниппеты в выдаче. Они заинтересованы тем, как семантическая разметка может помочь сделать данные более доступными и значащими и улучшить сеть в целом. Я надеюсь, что замечательные ребята Аарон Брэдли и Ярно ван Дриль смогут помочь развить эту концепцию и вдохновить многих на использование семантической аналитики.
|
|
|
Здесь присутствуют: 1 (пользователей: 0, гостей: 1)
|
|
|