როგორ გავაანალიზოთ Google Discover: სტრატეგიული გზამკვლევი ტრაფიკის გაზრდისთვის

მიუხედავად იმისა, რომ Google Discover-ის მონაცემები ხშირად შეზღუდულია, შიდა ანალიტიკური სისტემების შექმნა ამ პლატფორმიდან მაქსიმალური სარგებლის მიღების შესაძლებლობას იძლევა. Discover-ის ეფექტურობის გასაზრდელად, პირველ რიგში, საჭიროა მისი განხილვა ობიექტებზე (Entities) ორიენტირებული პრიზმიდან, რაც გულისხმობს ფოკუსირებას კონკრეტულ ადამიანებზე, ადგილებზე, ორგანიზაციებსა და გუნდებზე.

Discover-ში წარმატების მისაღწევად აუცილებელია, რომ ცალკეულმა სტატიამ გამოქვეყნებისთანავე აჩვენოს მოსალოდნელზე მაღალი შედეგები. ამისთვის გადამწყვეტია კონტენტის აქტიური გაზიარება საწყის ეტაპზე. ამასთანავე, მნიშვნელოვანია იმის გაანალიზება, თუ რა ხდის კონტენტს მიმზიდველს: რომელი სათაურისა და გამოსახულების კომბინაცია მუშაობს საუკეთესოდ და რა იწვევს მომხმარებლის რეზონანსს.

მაღალი CTR (Click-Through Rate) წარმატების გასაღებია, თუმცა „ცნობისმოყვარეობის დეფიციტზე“ (curiosity gap) აგებული სათაურები, რომლებიც დაპირებას ვერ ასრულებენ, გრძელვადიან პერსპექტივაში სანდოობას აზიანებენ. მომხმარებლის კმაყოფილება დროთა განმავლობაში უფრო მნიშვნელოვანი ხდება, ვიდრე უბრალო დაწკაპუნებები. Discover არ არის სრულიად ამოუცნობი სისტემა; ჭკვიანური ანალიზით შესაძლებელია მისი მუშაობის პრინციპების გაგება და სასურველი შედეგების მიღწევა ისეთი აბსურდული სათაურების გარეშე, როგორიცაა: „იცხოვრეთ თქვენს შვილებზე დიდხანს ამ ერთი საიდუმლო ხრიკით, რომელიც მთავრობას თქვენგან დამალვა სურს“.

Discover-ის ძირითადი პრინციპები

სანამ ანალიზის პროცესში ჩაერთვებით, მნიშვნელოვანია პლატფორმის მუშაობის ფუნდამენტური ასპექტების გათვალისწინება:

• Search და Discover მჭიდრო კავშირშია: Google-მა ციურიხის Search Central კონფერენციაზე დაადასტურა, რომ ძიებაში მუდმივი და სტაბილური ყოფნა ეხმარება გამომცემელს სანდო სტატუსის შენარჩუნებაში.
• ახალი კონტენტის პრიორიტეტულობა: Discover ორიენტირებულია ახალ მასალებზე. მიუხედავად იმისა, რომ „მარადმწვანე“ (evergreen) კონტენტიც ჩნდება, ის ხშირად მიმდინარე სიახლეებთან არის დაკავშირებული.
• Lifestyle და ჩამთრევი კონტენტი: პლატფორმაზე განსაკუთრებით კარგად მუშაობს გასართობი და შემეცნებითი მასალები.
• ობიექტები და ადრეული ჩართულობა: Discover-ის ალგორითმი ორიენტირებულია კონკრეტულ ობიექტებზე (Entities), დაწკაპუნებებსა და საწყის ინტერაქციაზე.
• პერსონალიზაცია და კოჰორტები: პლატფორმა აჯგუფებს მსგავსი ინტერესების მქონე ადამიანებს. თუ კონტენტი ერთ ჯგუფს დააკმაყოფილებს, მას სხვა მსგავს მომხმარებლებსაც აჩვენებს.
• პროგნოზირებული შედეგების გადაჭარბება: თუ სტატია საწყის ეტაპზე იმაზე უკეთესად მუშაობს, ვიდრე ალგორითმი პროგნოზირებდა, მისი პოპულარიზაციის შანსი იზრდება.
• ინდივიდუალური ავტორები და ვიდეო: Google სულ უფრო მეტად უწყობს ხელს ინდივიდუალურ შემქმნელებსა და ვიდეო კონტენტს, რადგან მომხმარებლები მეტ ნდობას უცხადებენ კონკრეტულ ადამიანებს.

ალგორითმების უმეტესობა „ოქროს საათის წესით“ (Golden Hour Rule) ხელმძღვანელობს. ეს ნიშნავს, რომ გამოქვეყნებიდან პირველი 60 წუთი განსაზღვრავს, ალგორითმი გააძლიერებს თქვენს კონტენტს თუ პირიქით, დამალავს მას. ვირუსული გავრცელებისთვის ადრეული ეტაპის ჩართულობა გადამწყვეტია.

რომელი მონაცემები უნდა გაანალიზდეს?

SEO სპეციალისტებისთვის და ანალიტიკოსებისთვის მნიშვნელოვანია არა მხოლოდ სტანდარტული კონვერსიებისა და დაწკაპუნებების (Clicks/Impressions) კონტროლი, არამედ უფრო ღრმა მაჩვენებლების შესწავლა:

• CTR (დაწკაპუნების მაჩვენებელი)
• ობიექტები (Entities)
• ქვესაქაღალდეები (Subfolders)
• ავტორობა (Authorship)
• სათაურები და გამოსახულებები
• კონტენტის ტიპი (სიახლეები, ინსტრუქციები, ინტერვიუები და ა.შ.)
• გამოქვეყნების ეფექტურობა

გასათვალისწინებელია, რომ Discover-ის ტრაფიკის ზუსტი იდენტიფიცირება ანალიტიკურ პლატფორმებში რთულია, ამიტომ ხშირად გამოიყენება Google-ისა და მობილური/Android მონაცემების კომბინაცია მიახლოებითი სურათის მისაღებად.

CTR (Click-Through Rate)

CTR არის ფუნდამენტური მეტრიკა სიახლეების SEO-სთვის და Discover-ისთვის. ალგორითმი რეალურ დროში იღებს გადაწყვეტილებას, თუ რომელი კონტენტი უნდა წამოსწიოს წინ. გრძელვადიანი ჩართულობის მონაცემები (დაწკაპუნებები, გვერდზე ინტერაქცია, სესიის ხანგრძლივობა) ეხმარება სისტემას დააკავშიროს მიმზიდველი სათაური იმ კონტენტთან, რომელიც მომხმარებელს რეალურ სარგებელს აძლევს.

CTR-ის მაქსიმალური ეფექტურობისთვის ის უნდა გაანალიზდეს შემდეგ ფაქტორებთან ერთად:

• გამოსახულების ტიპი;
• სათაურის ტიპი;
• ობიექტების ანალიზი.

ობიექტების ანალიზი (Entity Analysis)

სიახლეების სფეროში ობიექტები უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე SEO-ს ნებისმიერ სხვა ნაწილში. აუცილებელია იმის ცოდნა, თუ რომელი ადამიანები, ადგილები და ორგანიზაციები (ეს სამი კატეგორია შეადგენს ობიექტების 85%-ზე მეტს) ქმნიან ღირებულებას Discover-ში.

მასშტაბური ანალიზისთვის რეკომენდებულია LLM-ების (დიდი ენობრივი მოდელების), NER (Named Entity Recognition) ხელსაწყოების და Google-ის Knowledge Graph-ის ან WikiData-ს გამოყენება. ეს საშუალებას იძლევა მოხდეს ობიექტების დიფერენცირება (მაგალითად, „Apple“ ნიშნავს ტექნოლოგიურ კომპანიას თუ ხილს).

ქვესაქაღალდეები (Subfolders)

მნიშვნელოვანია იმის დადგენა, თუ საიტის რომელი სექციები (ქვესაქაღალდეები) აგენერირებს საშუალოდ მეტ ჩვენებასა და დაწკაპუნებას. ეს განსაკუთრებით ღირებულია დიდი საიტებისთვის, სადაც ბევრი ქვესაქაღალდე და მაღალი პროდუქტიულობაა.

თუ გეცოდინებათ, რა ტიპის სათაურები და ობიექტები მუშაობს კონკრეტულ სექციებში, შეძლებთ უფრო გონივრული გადაწყვეტილებების მიღებას კონტენტის დაგეგმვისას.

ავტორობა (Authorship)

Google აქტიურად ადევნებს თვალს ავტორობას. კონტენტის ავტორს დიდი მნიშვნელობა აქვს E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) პრინციპების კონტექსტში. Discover-ისთვის ავტორები უნდა შეფასდნენ შემდეგი კრიტერიუმებით:

• რამდენი სტატია მოხვდა Discover-ში?
• რომელ თემებსა და ობიექტებზე მუშაობენ ისინი საუკეთესოდ?
• რომელი ტიპის სათაურები მოაქვთ მათთვის წარმატებას?

სათაურის ტიპი

სათაურების ანალიზი გვეხმარება გავიგოთ, რა მუშაობს უკეთესად: ციფრების შემცველი სათაურები, კითხვები თუ ცნობილი ადამიანების ხსენება. Discover ხშირად იყენებს OG (Open Graph) სათაურს უფრო მეტად, ვიდრე ტრადიციული ძიება, რაც იძლევა შანსს, შეიქმნას უფრო „დაწკაპუნებადი“ სათაური, ვიდრე H1-ია.

სათაურების კატეგორიზაციისთვის (ცნობისმოყვარეობის დეფიციტი, ლოკალიზებული, სიები, კითხვები, ინსტრუქციები და ა.შ.) შესაძლებელია ChatGPT-ის API-ს გამოყენება, რაც პროცესს ავტომატურს გახდის.

გამოსახულებები

გამოსახულება CTR-ის ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი ფაქტორია. რეკომენდებულია მინიმუმ 1200 პიქსელი სიგანის სურათების გამოყენება. კვლევებმა აჩვენა, რომ სიახლეებში მომხმარებლები რეაგირებენ ემოციურ, რეალისტურ ფოტოებზე, ხოლო ფინანსურ თემებში — კამერისკენ მომზირალ, ბედნიერ ადამიანებზე, რაც ნდობის განცდას აჩენს.

გამოსახულებების ანალიზი უნდა დაიყოს შემდეგ კომპონენტებად:

• ადამიანის ყოფნა და მზერა;
• სახის გამომეტყველება;
• ემოციური რეზონანსი;
• კომპოზიცია და კადრირება;
• ფერების გამა.

გამოქვეყნების ეფექტურობა

დიდი რედაქციებისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია გამოქვეყნების დროისა და სიხშირის ანალიზი. ეს მოიცავს:

• გამოქვეყნების დღეებს;
• გამოქვეყნების საათებს;
• კონტენტის სიახლეს;
• ხელახალ გამოქვეყნებას (Republishing).

როგორ გავაერთიანოთ ეს ყველაფერი?

ანალიზის პროცესში ფოკუსირება უნდა მოხდეს იმ ელემენტებზე, რომლებზეც კონტროლი გაქვთ, მაგალითად, სათაურებსა და გამოსახულებებზე. პროცესი შემდეგნაირად უნდა წარიმართოს:

1. განსაზღვრეთ მკაფიო მიზნები ტრაფიკისა და კონვერსიებისთვის.
2. გამოკვეთეთ ფაქტორები, რომელთა შეცვლაც შეგიძლიათ.
3. მიაწოდეთ ინფორმაცია კონკრეტულ სექციებსა და რედაქტორებს.

მნიშვნელოვანია იმის გაცნობიერება, თქვენი როლი სტრატეგიულია (სარეკომენდაციო) თუ ტაქტიკური (უშუალო ცვლილებების განხორციელება). Discover არაპროგნოზირებადი პლატფორმაა, ამიტომ მხოლოდ ციფრების დევნამ შეიძლება დაბალი ხარისხის კონტენტამდე მიგიყვანოთ. ბალანსის დაცვა სანდოობასა და მიმზიდველობას შორის წარმატების მთავარი პირობაა.