Zeo yöntemi

Migrasyon Sonrası Trafik İyileştirme

Düzeltmeden önce yeniden üretilmiş bir neden, en değerli kayıplara geri alınabilir en küçük yayın ve iyileşmenin kaybın ölçüldüğü kümelerde ölçülmesi.

Migrasyon sonrasında trafik düştüyse ortada gerçek bir belirti vardır. Ama bu belirti, nedenin migrasyon olduğunu tek başına kanıtlamaz. Yönlendirmeler hatalı olabilir, talep değişmiş olabilir, ölçüm bozulmuş olabilir, şablon yararlı içeriği kaybetmiş olabilir ya da arama sistemleri taşıma işlemini henüz tamamlamamış olabilir.

Migrasyondan kaynaklanan gerçek gerilemeleri olağan dalgalanmalardan ayırıyoruz. Nedeni kanıtladıktan sonra en değerli kayıplar için geri alınabilir en küçük düzeltmeleri yayımlıyoruz.

Kaybı birlikte inceleyinSEO Migrasyonu
Zeo figürleri, eski siteden yenisine uzanan büyük köprü boyunca düşen trafik çizgisini geriye doğru izliyor ve onarıma başlamadan önce kırılmanın olduğu noktayı işaretliyor.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • PayTR
  • Yemeksepeti
  • İstikbal
  • Mynet
  • AVVA
  • Quick Sigorta
  • Karel

Aşamalar ve onay noktaları

Nasıl çalışıyoruz

Trafik düştü diye ilk gördüğümüz ayarı değiştirmiyoruz. Müdahaleden önce, ortada gerçekten düzeltilecek bir sorun olduğunu ve bu sorunun nerede başladığını kanıtlıyoruz.

  1. Kaybı karşılaştırılabilir kümelerde doğrula

    URL eşlemelerini, ölçüm değişikliklerini, veri gecikmelerini, mevsimselliği, kampanyaları ve yayın tarihlerini yan yana koyuyoruz. Hareketi sayfa, sorgu, şablon, yerel, cihaz ve nitelikli aksiyonlara göre ayrı ayrı inceliyoruz.

    Etkilenen kümeleri, sağlıklı kontrol gruplarını, değerlendirme dışı bırakılan gürültüyü ve karar dönemini içeren doğrulanmış kayıp referansı.

    Yapay zeka desteği
    AI, yayın öncesiyle sonrasındaki trafik ve dönüşüm verilerini sayfa, sorgu, şablon, yerel ve cihaza göre gruplar. Hareketin nerede yoğunlaştığını gösterir, analistin bütün satırları tek tek elemesi gerekmez.
    İnsan onayı
    Analitik ve SEO sorumluları, neden araştırmasına geçmeden hangi kümelerin gerçek kayıp sayılacağını netleştirir. Mevsimsellik ya da ölçüm hatasıyla açıklanan kümeleri de ayrı kaydederler. Kayıp referansı onayı

  2. Eski ve yeni URL'ler arasındaki sürekliliği izle

    Eski URL'leri, yönlendirme adımlarını, son hedefleri, canonical etiketlerini, robots kurallarını, hreflang etiketlerini, sitemap'i, tarama yolunu, render ve indeks durumunu hem etkilenen hem de kontrol örneklerinde test ediyoruz.

    Aktarımda bir kopukluk varsa bunun tam olarak nerede oluştuğunu gösteren URL süreklilik kaydı.

    Yapay zeka desteği
    AI, yönlendirme adımlarını, canonical etiketlerini ve hreflang kontrollerini etkilenen örneklerle kontrol örneklerinde paralel çalıştırır. İki grup arasında farklılaşan adımı ya da kontrolü işaretler.
    İnsan onayı
    Teknik SEO sorumlusu ana nedenle katkı veren etkeni ayırır. Süreklilik sorunu ilişkilendirmesi

  3. Sayfanın gerçekte nasıl değiştiğini karşılaştır

    Eski ve yeni şablonlarda title, başlık, gövde kapsamı, yapılandırılmış veri, medya, linkler, navigasyon, sayfalama ve sayfa amacını karşılaştırıyoruz.

    Her olası neden için hem destekleyen hem de çürüten örnekleri gösteren sorgu ve şablon matrisi.

    Yapay zeka desteği
    AI, etkilenen kümedeki eski ve yeni şablonları alan alan karşılaştırır. Her olası neden için destekleyen örneklerin yanında o açıklamayla uyuşmayan örnekleri de çıkarır.
    İnsan onayı
    İçerik ve SEO sorumluları, ters yöndeki örnekleri de değerlendirir. Şablon değişikliğinin gerçek mekanizma mı, yoksa yalnızca aynı döneme denk gelen başka bir değişiklik mi olduğuna birlikte karar verirler. Şablon nedeni değerlendirmesi

  4. Nedenleri kanıt gücüne ve geri alınabilirliğe göre sırala

    Doğrulanmış nedenleri, katkı veren etkenleri, talep değişikliklerini, ölçüm sorunlarını ve açık hipotezleri birbirinden ayırıyoruz. Müdahaleleri etki, güven, yaygınlık, efor ve geri alınabilirliğe göre seçiyoruz.

    Her kalemin neden durumu, sorumlusu, testi, koruma önlemi ve durdurma koşulunun tanımlandığı öncelikli iyileştirme listesi.

    Yapay zeka desteği
    AI, o ana kadar toplanan kanıtlara bakarak aday müdahaleleri tahmini etki, yaygınlık ve efora göre puanlar. Listeyi sorunların bulunma sırasına değil, önceliğine göre düzenler.
    İnsan onayı
    Müdahaleden sorumlu kişi, değişiklik yayına çıkmadan durdurma koşulunu ve geri alma adımını yazar. Yanlış bir varsayımın daha geniş alana yayılmasını bu sınır engeller. Müdahale önceliklendirmesi

  5. İzlenebilir tek bir düzeltme yayınla ve sonucu takip et

    Mümkün olduğunda sorumlusu belli tek bir mekanizmayı düzeltiyor, ilk hatayı ve korunan kullanıcı yolculuklarını yeniden test ediyoruz. Ardından aynı sorgu ve açılış sayfası kümelerini uygun gözlem dönemi boyunca izliyoruz.

    Kısmi iyileşmeyi toplam verinin içinde gizlemeyen koru, revize et, genişlet, incele ya da durdur kararı.

    Yapay zeka desteği
    AI, aynı sorgu ve açılış sayfası kümelerini gözlem dönemi boyunca izler. Kısmi iyileşmeyi site genelindeki toplamların içinde kaybetmeden raporlar.
    İnsan onayı
    İyileştirme sorumlusu koru, revize et, genişlet, incele ya da durdur kararını genel trafik eğilimine bakarak vermez. Bu tek düzeltmenin ilgili sorgu ve açılış sayfası kümelerinde ürettiği kanıtı esas alır. Teknik kontroller iyi görünürken nitelikli girişler ya da görev tamamlamaları kötüleşiyorsa bunu iyileşme saymaz, müdahaleyi yeniden inceler ve gerekirse durdurur. İyileşme kararı kontrol noktası

Kümeleri ayıran, karşılaştıran ve izleyen yapay zeka; nedeni ilişkilendiren ve düzeltmeye karar veren insan.

Yapay zeka yayın öncesi ve sonrası trafik ile dönüşüm verisini sayfa, sorgu, şablon, yerel ve cihaza göre elle elenemeyecek ölçekte grupluyor, yönlendirme adımı, canonical ve hreflang kontrollerini etkilenen ve kontrol örneklerinde paralel çalıştırıyor, eski ve yeni şablonları alan alan karşılaştırıp destekleyen örneklerin yanında uyuşmayanları da çıkarıyor, aday müdahaleleri tahmini etki, yaygınlık ve efora göre puanlıyor, aynı sorgu ve açılış sayfası kümelerini gözlem dönemi boyunca izliyor. Nedeni ilişkilendirmek insanda kalıyor. Trafiğin ya da sıralamaların tamamen iyileşeceğini garanti etmiyoruz, etkilenen sayfaları gizlemek için veri silmiyor, segment ya da eşik değiştirmiyoruz ve iyileştirme yöntemi olarak manipülatif yönlendirme, kopya içerik ya da yalnızca botlara özel değişiklik kullanmıyoruz.

Çıktılar ve kabul koşulları

Elinize ne geçiyor

Site genelindeki düşüş tek başına neyi düzelteceğimizi söylemez. Bunu test edilebilir kararlara ayıran dört çıktı bırakıyoruz.

  • Karar matrisi

    Kayıp ayrıştırma modeli

    Kabul koşulu

    URL eşlemelerini, kaynak tanımlarını, etkilenen kümeleri ve kontrol kümelerini, tarihleri, veri gecikmelerini, alternatif açıklamaları ve iş değerini uzlaştırır.

  • Önceliklendirilmiş iş listesi

    Öncelikli iyileştirme listesi

    Kabul koşulu

    Her kalem için neden durumu, etkilenen küme, kanıt, beklenen mekanizma, sorumlu, test, yayın sırası, geri alma adımı ve durdurma koşulu tanımlanmıştır.

  • İzleme planı

    Düzeltme doğrulama kaydı

    Kabul koşulu

    Her yayın, ilk hata örneğini, değişiklik sürümünü, geçen teknik kontrolleri ve kullanıcı yolculuğu kontrollerini, geri alma adımını ve açık istisnaları birbirine bağlar.

  • Denetim raporu

    İstikrar karar raporu

    Kabul koşulu

    Teknik sonuçlarla nitelikli iş sonuçları eşleşen kümelerde değerlendirilir. Rapor, sorumlusu belli bir koru, revize et, genişlet, incele ya da durdur kararıyla kapanır.

Şu olduğunda tamam sayarız: Kayıp modeli, iyileştirme listesi, düzeltme kaydı ve karar raporu; URL eşlemeleri, kaynak tanımları, etkilenen ve kontrol kümeleri, tarihler, veri gecikmeleri, alternatif açıklamalar ve iş değeri uzlaştığında, listedeki her kalem neden durumunu, kanıtını, beklenen mekanizmayı, sorumlusunu, testini, yayın sırasını, geri alma adımını ve durdurma koşulunu yazdığında, her yayın ilk hata örneğini, değişiklik sürümünü, geçen kontrolleri, geri alma adımını ve açık istisnaları bağladığında ve rapor eşleşen kümeler üzerinde sorumlusu belli bir kararla kapandığında tamamlanmış oluyor.

Uyum ve hazırlık

Ne zaman gerekir

Bu çalışma, trafik kaybının nedenini gerçekten test etmeye ve migrasyon dışında başka açıklamaların da masada kalmasına hazır ekipler içindir.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Canlıya geçişten sonra organik trafik ya da dönüşüm düştü. Kaybı sayfa, sorgu, şablon, yerel, cihaz ve iş değerine göre ayırmanız gerekiyor.
  • Yönlendirme, indeks, render, içerik, ölçüm, talep ve yayın değişiklikleri üst üste biniyor. İlk bakışta akla gelen açıklamaya güvenemiyorsunuz.
  • Ekipleriniz kapsamı sınırlandırılmış düzeltmeleri yayımlayabiliyor ve sonrasında sonucu aynı etkilenen kümelerde karşılaştırabiliyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Çalışma daha başlamadan her düşüşü migrasyona bağlıyor ve mevsimsellik, talep, ölçüm ya da ürün değişikliklerini incelemenin dışında bırakıyorsunuz.
  • Yayın öncesiyle sonrasına ait karşılaştırılabilir URL, sorgu, şablon ve sürüm kanıtı yoksa ya da hiçbir ekip düzeltme yayımlayıp sonucu doğrulayamıyorsa, kayıp aynı kümelerde ölçülemez.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: SEO Migrasyonu

Şu olduğunda tamam sayarız: Kayıp yaşayan URL, sorgu ve şablon kümeleriyle değerlendirme dönemi üzerinde uzlaşılmış durumda. Öncelikli her kaybın yeniden üretilmiş bir nedeni ya da açıkça kayıtlı bir belirsizliği var. Düzeltmeler teknik ve iş kontrollerini geçiyor, iyileşme aynı kümelerde ölçülüyor ve geride kalan her işin sorumlusu belli.

Bu SEO çalışmasının arkasındaki uzmanlar

Zeo'nun SEO hikâyesi 2006'da, MENA bölgesinin ilk SEO blogu olarak tanımladığımız yayınla başladı. Aşağıda gördüğünüz danışmanlar bu işi bugün de sürdürüyor ve bu sayfanın konusuna göre burada yer alıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıSamet ÖzsüleymanMigration Sonrası Düşen Trafik Nasıl Geri Kazanılır?VideoYiğit KonurYiğit Konur - What We Can Learn From Search Console & Rank Tracking Data to Shape Your SEO Strategy

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Ahrefs

    eski ve yeni hedeflerde sıralama ve link devamlılığını kontrol ediyor

  • Semrush

    kayıp grupları güncel SERP ve rakip landing page'lerle karşılaştırıyor

  • Screaming Frog

    etkilenen eski URL'leri redirect ve indeks kontrolleri boyunca izliyor

  • Sitebulb

    recovery bulgularını template locale ve ortak mekanizmaya göre grupluyor

  • STAT Search Analytics

    etkilenen ve kontrol sorgularını her recovery yayınında izliyor

  • Google Search Console

    arama kayıplarını sorgu sayfa cihaz ve pazara ayırıyor

  • Google Analytics

    trafik kaybının nitelikli ziyaretçi aksiyonlarını etkileyip etkilemediğini kontrol ediyor

Sonraki adım

Migrasyondan sonra gerçekte neyin bozulduğunu bulalım

Henüz birbiriyle tam uyuşmasa bile yayın öncesi ve sonrası verilerinizi, yönlendirme haritanızı ve yayın notlarınızı getirin. İlk olarak hangi kaybın düzeltilmeye değer olduğunu birlikte belirleyelim.
Kaybı birlikte inceleyin

Başlamadan önce

Aklınıza takılanlar

Düşüşün migrasyondan kaynaklandığını nasıl anlarsınız?

Bunu baştan varsaymayız. Eski ve yeni URL'leri eşler, veriyi sorgu ve şablonlara göre böler, yayın ve tarama zamanlarını hizalar, teknik değişikliklerle içerik değişikliklerini test ederiz. Talep ya da ölçüm değişikliklerini de alternatif açıklamalar olarak değerlendirmeye devam ederiz.

İyileşme ne kadar sürer?

Her durum için geçerli tek bir süre yok. İyileşme zamanı sorunun niteliğine, sitenin ölçeğine, tarama talebine, arama sistemlerinin işleme süresine, yayın temposuna, dış talebe ve özgün değerin ne ölçüde korunduğuna bağlı.

Bir iyileştirme adımını ne zaman durdurursunuz?

Varsayılan mekanizma kanıtlarla çürütüldüğünde, koruma sinyalleri kötüleştiğinde, etkilenen küme yeterli gözlem döneminde yanıt vermediğinde ya da başka bir neden kaybı daha iyi açıkladığında müdahaleyi durdururuz.

Çalışmaya başlamak için sizden ne gerekir?

Yayın öncesi ve sonrası analitik verileri ya da sunucu logları, varsa yönlendirme haritası veya yayın notları ve mevcut siteyi taramak için gerekli erişim. Bazı kayıtların eksik olması çalışmaya başlamayı engellemez. Eksikleri kaydeder, bu boşlukları varsayılan bir nedenle doldurmak yerine açık belirsizlik olarak ele alırız.