适应算法更新

mubassira56789@

数据驱动的搜索引擎优化 对于第三个 SEO 趋势，我想重点关注基于数据的决策，并从 网络分析师大师 Avinash Kaushik 的一篇非常古老的文章中得到启发。基础是如何从定量分析到定性分析，以及（如有必要）竞争对手分析到真正的见解。如果这适用于网络分析，那么它当然也可以适用于搜索引擎优化。 网络分析师的信条是： 我们相信为人们（谁）做（行动）将使结果（为什么）发生。当我们观察数据（定量分析）并获得反馈（定性分析）时，我们就会知道这一点。 行动：我们对我们的网站（我们的内容）进行了哪些更改？这对 SEO 意味着什么？（例如优化标题和描述或优化内容） Who：谁是目标群体，目标群体之间是否存在预期差异？这对 SEO 意味着什么？对于搜索引擎优化，这意味着我们要考虑为哪些目标群体定义内容以完成任务。

例如，对于初学者、对于我们的研讨会参与者、对于专家等 – 关键字人物角色。 我期望 卡塔尔 手机号码 移动或桌面用户。 什么：这些目标群体应该做什么？这对 SEO 意味着什么？目标群体应该通过此内容完成什么任务？ 选定的目标群体是否清楚他们应该做什么（号召性用语，这也可以是有用的内部链接）？是否存在任何限制，例如技术限制，导致任务难以完成（JavaScript、移动设备友好性、SiteSpeed）。 为什么：我们想要实现什么目标？哪些目标或目标成就与我们公司相关？ 这对 SEO 意味着什么？ 会话增加、跳出率降低、任务完成率提高等。 观察：为了检查更改是否有意义，我们定义了相关的关键数据。 这对 SEO 意味着什么？ 对于搜索引擎优化，这可能意味着我们收集相关的关键数据，例如增加平均排名、增加点击率或增加页面/会话数量或降低跳出率。




反馈：除了定量分析之外，额外的定性反馈也会有所帮助。 这对 SEO 意味着什么？ 通过用户调查提供的定性反馈也有助于优化，例如“这篇文章有帮助吗？”或用户测试。 数据驱动的 SEO – 示例 121WATT 我们最近修改了产品详细信息页面，例如SEO 研讨会页面。修订的目标是改善我们产品页面的用户体验。 挑战：由于我们在许多研讨会的 Google 自然搜索中都处于领先位置，因此如果不事先进行广泛的测试，我们就无法在一个流程中推出所有研讨会详细信息页面。除了可能对 Google 上的可见度产生影响外，测试还包括我们研讨会页面的首次访问者的变化，以及对我们研讨会页面的回访用户的影响。 在这种情况下，网络分析的适应信条是： 我们相信，通过优化我们的产品页面（行动），特别是在元素的排列方面， 我们的新用户 （谁） 对产品的参与度（原因）页数将会增加。