Google Data Studio în SEO. Cum să economisiți 40 de ore pe lună?

Presupunând că o oră de muncă a dumneavoastră valorează 100 de dolari, este ușor de calculat că acest mod de raportare totalizează 2.000 de dolari pe lună – deci 24.000 de dolari anual – de costuri de oportunitate.

24.000 de dolari și 30 de zile pe an înseamnă mult timp și bani! Poți să-i cheltuiești în atâtea moduri diferite, nu crezi? De exemplu, puteți vizita un loc sau o regiune interesantă.

În acest moment, o mulțime de oameni ar spune: „Un raport întocmit de un om are o valoare mai mare. În plus, clientul plătește pentru timpul meu.” Sunt un mare fan al automatizării și cred că atât omul, cât și computerul pot copia și lipi date din Google Analytics sau din alte surse foarte bine. Ideea este că omul ar putea petrece acest timp pentru a trage niște concluzii. Mai mult, cred că pe client nu-l interesează cine sau ce pregătește un raport, atâta timp cât acesta răspunde la toate întrebările puse. Un studiu realizat de Deloitte în Canada arată că 82% dintre directorii de marketing sunt nemulțumiți de rapoartele pe care le primesc de la marketeri.

Astfel, este un domeniu care merită explorat și optimizat în continuare, iar una dintre modalitățile de a face acest lucru ar putea implica automatizarea cu ajutorul Google Data Studio.

Nu-i lăsați să gândească

Incapacitatea cititorului de a ajunge la concluziile corecte este una dintre problemele fundamentale ale raportării. Un raport bun ar trebui să prezinte datele în conformitate cu principiul „nu-i lăsați să gândească”, ceea ce înseamnă că cititorul nu trebuie să gândească prea mult pentru a ajunge la concluzii corecte.

Un raport nu ar trebui să prezinte toate datele, ci doar concluziile cercetătorilor. Dacă acesta conține informații despre viteza de încărcare a paginilor și o rată de conversie scăzută, cititorul trebuie să știe că una decurge din cealaltă (viteza scăzută de încărcare a paginilor se traduce printr-o rată de conversie scăzută).

Încearcă Senuto Suite gratuit timp de 14 zile

Încearcă gratuit 14 zile

Data storytelling

Mintea noastră nu excelează în înțelegerea cifrelor și a numerelor. Data storytelling înseamnă pur și simplu transmiterea de informații către un ascultător – un cititor – prin intermediul unei narațiuni convingătoare. Datele îmbinate cu elemente vizuale și o narațiune adecvată pot face un raport mult mai ușor de înțeles. Permiteți-mi să folosesc exemplul. Îi puteți face pe ceilalți să vadă ceea ce vorbiți. Comparați următoarele două mesaje:

Mesajul #1: Site-ul dvs. era vizitat de 50 de mii de persoane; acum este vizitat de 100 de mii.

În teorie, este o informație clară și simplă. În practică, însă, pentru majoritatea oamenilor ar fi greu de înțeles. Nu lucrăm cu numere atât de mari în fiecare zi, așa că este greu să găsim un punct de referință.

Mesajul #2: Acum ai avea nevoie de Stamford Bridge pentru a avea toți vizitatorii site-ului tău într-un singur loc. Cu ajutorul nostru, ați avea nevoie de Old Trafford.

>
Atâta timp cât un destinatar al mesajului are ceva cunoștințe de fotbal, i-ar fi mult mai ușor să vizualizeze acest lucru. Când spui „40 de mii”, nu aduci nicio imagine în mintea cititorului. Făcând referire la un loc anume, Stamford Bridge în acest caz, creați o imagine. Cititorul ar fi putut fi fost pe acest stadion sau cel puțin știe câte ceva despre el, prin urmare este capabil să vadă ce se ascunde în spatele mesajului. Din ce în ce mai multe întreprinderi prezintă date sub formă de povești. Un exemplu excelent este Spotify, care în fiecare an oferă utilizatorilor săi un rezumat sub formă de poveste a activității lor pe Spotify.

Sau Uber:

După cum puteți vedea, Uber transpune un număr de kilometri parcurși în bazine olimpice de înot, astfel încât utilizatorii săi să poată vizualiza distanța parcursă.

Scopul raportului & structura

Un raport bun trebuie să răspundă la 3 întrebări fundamentale:

• Ce?
• De ce?
• Ce urmează?

Nu cu mult timp în urmă, în SEO, un tabel ca cel de mai jos era un standard SEO (încă mai întâlnesc din când în când).

Ținând cont de toate principiile menționate mai sus, este clar că un raport într-o astfel de formă nu va satisface pe nimeni. Înapoi la structura corectă:

• Ce? Un raport trebuie să prezinte ce s-a întâmplat într-o manieră clară și concisă.
• Pentru ce? Totul se întâmplă cu un motiv; acesta trebuie să fie atins într-un raport.
• Ce urmează? Un raport ar trebui să spună, de asemenea, ce trebuie făcut mai departe, ținând cont de observațiile făcute.

Mai jos este un exemplu de mesaj structurat corespunzător:

După cum rezultă din grafic, pe 25 martie, site-ul a observat o scădere a vizibilității în rezultatele căutărilor organice. Această informație în sine nu înseamnă practic nimic pentru cititor – de aceea există o descriere sub grafic: Ce? O scădere a vizibilității site-ului. DE CE? Algoritmul motorului de căutare a fost schimbat. Ce urmează? Un audit de conținut. Este mult mai ușor de înțeles în acest fel.

Dacă este atât de bun, atunci de ce este atât de rău?

O greșeală tipică pe care o fac o mulțime de întreprinderi și specialiști implică încercarea de a demonstra într-un raport că totul este minunat. Acest mod de prezentare duce adesea la un conflict. Clienții se confruntă de obicei cu numeroase probleme, nu privesc afacerea lor cu ochelari roz și ultimul lucru pe care vor să îl audă este că totul este minunat. Cu siguranță nu este în 99% din situații. În 99% din situații, este posibil să se ajusteze și să se îmbunătățească ceva. În jurul acestui aspect ar trebui să graviteze un raport, printre altele. Nu numai că ar trebui să prezinte ceea ce este bine, dar ar trebui să se concentreze (și chiar trebuie să se concentreze) și pe aspectele care trebuie îmbunătățite și pe modul în care îmbunătățirea acestora poate afecta eforturile ulterioare. Iată un exemplu simplu: Un client nu a implementat modificări de audit atunci când vine vorba de viteza de încărcare a paginilor. Chiar dacă site-ul său se clasează mai bine și devine mai vizibil, problema este încă acolo și ar trebui cu siguranță menționată într-un raport. Un mesaj în acest caz ar putea arăta astfel:

Site-ul este clasat din ce în ce mai sus, dar ar putea fi și mai bine cu o viteză de încărcare mai mare. În raportul de audit pe care l-ați primit de la noi la [data] v-am sugerat ce trebuie îmbunătățit în această privință. În plus, viteza de încărcare a paginilor afectează rata de conversie a site-ului dumneavoastră. Conform unei cercetări efectuate de Walmart, un timp de încărcare redus cu o secundă se traduce printr-o creștere cu 2% a ratei de conversie. În cazul dumneavoastră, a face ca site-ul dumneavoastră să se încarce mai repede cu 3 secunde ar trebui să genereze o creștere a veniturilor de X dolari.

În acest fel, subliniați faptul că site-ul este într-adevăr mai bine clasat, dar menționați, de asemenea, că performanța ar putea fi și mai bună, identificând o problemă care trebuie rezolvată.

Google Data Studio – posibilități

Știți deja cum să întocmiți rapoarte și să prezentați corect datele. A sosit momentul să învățați mai multe despre Data Studio și credeți-mă – sunt multe de învățat.

Conectori

Ideea care stă la baza Google Data Studio este de a aduna împreună informații din diverse surse și de a le prezenta într-o formă digerabilă. Datele sunt obținute cu ajutorul conectorilor; există peste 200 de conectori disponibili în prezent. Și vă puteți proiecta și proprii conectori!

Printre conectorii populari se numără Google Analytics, Google Search Console și Google Ads. Există, de asemenea, creatori de conectori terți, de exemplu: SuperMetrics. Cu soluțiile lor de integrare, puteți prelua date de la, de exemplu, HubSpot și le puteți integra cu Data Studio. Există, de asemenea, MySql, care permite interogarea bazei de date și afișarea informațiilor în Data Studio. Acest lucru vă oferă posibilități practic nelimitate. Mai jos este un raport pe care l-am creat folosind conectorii disponibili.

Personal, conexiunea cu Google Analytics mă ajută să urmăresc performanța blogului nostru. În Data Studio pot aplica diverse filtre, de exemplu, sursa de trafic. Tabloul meu de bord din Data Studio este format în total din 22 de pagini; îmi oferă o imagine de ansamblu asupra aspectelor de marketing și de servicii pentru clienți ale afacerii noastre, precum și facilitează dezvoltarea aplicațiilor.

Componente bazate pe comunitate

Mulțumită unei mari comunități Google Data Studio, vă puteți bucura, de asemenea, de componente gata de utilizare care ajută la prezentarea datelor în moduri nestandardizate.

Combinație de date

Una dintre capacitățile unice ale Data Studio este combinarea datelor provenite din diverse surse. Exemplu: Doresc să compar numărul de cuvinte cheie TOP10 pentru două site-uri web diferite pe un singur grafic. Pentru a face acest lucru, mai întâi trebuie doar să adaug două surse de informații și apoi să le combin cu o metrică.

Aș putea, de asemenea, să combin datele din diferite conturi Google Analytics pentru a obține o imagine de ansamblu a traficului de pe diferite site-uri într-un singur loc.

Metricele tale proprii

Data Studio permite și crearea propriilor metrici, cu posibilități practic nelimitate. Exemplu: Vreau să calculez un raport între utilizatorii noi ai site-ului și toți utilizatorii site-ului.

Această opțiune vă permite să utilizați expresii regulate și funcția case() pentru a grupa, de exemplu, bucăți de conținut în mod dinamic. Mai jos puteți vedea metrica mea care grupează dinamic modulele din aplicația Senuto (Senuto are 4 module de bază).

Ceea ce vedeți mai sus înseamnă că „dacă un site include un șir de caractere în care se citește <projects>, clasificați-l în grupul Rank Tracker; dacă un site include un șir de caractere în care se citește <keywords-explorer>, clasificați-l în grupul Keyword Explorer; dacă un site nu îndeplinește niciuna dintre cerințele de mai sus, clasificați-l în grupul Other.” În acest fel, pot crea un grafic care să arate popularitatea modulelor individuale. Folosesc metrica pe care am creat-o ca o măsurătoare cu care pot folosi orice metrică, de exemplu sesiuni sau utilizatori.

Am creat un grafic cu plăcintă pentru un anumit interval de date care a arătat că 43,1% dintre utilizatori au vizitat Analiza de vizibilitate, 1,2% dintre utilizatori au vizitat Keyword Explorer, 4,7% dintre utilizatori au vizitat Rank Tracker și 2,2 dintre utilizatori au vizitat SERP Analysis Funcția case() are o mulțime de utilizări. De exemplu, puteți proiecta o pâlnie de conversie dinamică și o puteți vizualiza în Data Studio.

Automatizare

La începutul acestui articol, am adus în discuție economisirea timpului cu Google Data Studio. Raportarea automatizată este un lucru care cu siguranță ajută la economisirea timpului. Atunci când aveți un șablon de raport care este clar și ușor de înțeles atât pentru dumneavoastră, cât și pentru clientul dumneavoastră, nu trebuie să trimiteți manual fiecare raport în parte. Poți pur și simplu să îl programezi și să lași Data Studio să se ocupe de acest lucru pentru tine.

Având astfel de setări, un raport flat-pdf va fi trimis la anumite adrese de e-mail lunar, în fiecare primă zi a lunii.