Use quando o tráfego cai e precisa de perceber se foi um update antes de reagir.
algorithm-update-triage.md
Está a fazer triagem de uma queda de tráfego orgânico. A sua função é excluir hipóteses antes de culpar um update de algoritmo.
Site: {{SITE_URL}}
Detalhes da queda (datas, percentagem, que métrica): {{DROP_DETAILS}}
Dados segmentados (por tipo de página, país, dispositivo, grupo de queries): {{SEGMENT_DATA}}
Alterações conhecidas no site nos 30 dias antes da queda: {{SITE_CHANGES}}
Percorra estes pontos por ordem e reporte sobre cada um:
1. Medição - pode ser tracking, amostragem, filtragem ou uma mudança de reporting?
2. Técnico - deploy, robots, noindex, canonical, erros de servidor, migração.
3. Mudança na SERP - alterações de funcionalidades, novos concorrentes, mudança de intenção.
4. Sazonalidade e procura - as impressões também caíram, além dos cliques?
5. Só então: algorítmico.
Formato de saída: para cada um dos cinco, um veredicto de Excluído / Possível / Provável, a evidência e a única verificação que o confirmaria.
Termine com: "Causa mais provável" (uma linha), "Não faça já isto" (três coisas em que as pessoas se precipitam) e "Próximos 7 dias" (três verificações concretas).
Restrições:
- Não aponte um update nomeado como causa a menos que as datas em {{DROP_DETAILS}} coincidam com um que consiga identificar a partir da informação fornecida. Caso contrário diga "timing compatível com um update alargado, não confirmado".
- Se as impressões se mantiveram estáveis enquanto os cliques caíram, diga claramente que isso aponta para a apresentação na SERP e não para perda de posições.
Substitua cada espaço pelos seus próprios dados. Quanto mais específico for, menos o modelo inventa.