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广告点击率太低?优化SEO流量的三种方法
发布日期:2020-06-03 14:00:00

相信大多数企业都希望自己的网站每天能有大量的流量,大量的广告当然是最直接的方式。

但这种方式很贵。显示广告点击率为1%-2%。即使是目前流行的信息流广告,点击率也在5%左右。如果大量投放广告带来流量转化,实际上ROAs(广告支出回报率)是无法保证的。

在淡季或没有广告时,大部分流量来自直接流量、免费搜索、社交流量或推荐流量。在下面的截图中,55%的流量来自免费搜索。

此时,与其花钱通过网络吸引用户,不如用需求吸引这些潜在用户。

本文将分享如何通过遗传算法分析你的网站的SEO流量和如何改善它。

在GA的流量报告下,有一个searchconsole模块。此报告提供有关自然搜索的流量影响的信息。您可以使用此报表了解用户查询的数据、与您的网站在搜索结果中显示的次数(次),以及交互点击后跳出率、电子商务转化率等网站的数据

至于如何让SearchConsole通过GA,请查看我们官方帐户中的另一篇文章。在GA中,有五类与Google搜索控制台相关的问题”,这些问题都有详细的描述。

如何利用这些数据优化后得到的SEO流量数据?

1、 增加包含的网站数量

我们都知道,只有当网站的内容被搜索引擎收录后,网站的搜索结果才会在搜索引擎搜索时呈现出来。

一是定期更新网站内容。

搜索引擎的蜘蛛可以形成抓取网站的习惯。如果发现你的网站经常在早上更新内容,蜘蛛会经常在早上来你的网站。如果网站长时间不定期更新或更新,蜘蛛可能会认为你的网站是一个没有维护和新内容的网站,所以网站的收藏效果不好,如果收藏不好,用户在浏览器上搜索相关内容时,你网站的次数显示会相应减少,这是一个连锁反应。

其次,检查网站包含的内容数量,并提交未手动包含的页面。

如何在不同的搜索引擎中查看网站收录量,这是比较简单的,市场上也有很多查询工具,比如站长工具。

还有一种方式是手动添加新内容,即每次发布新内容后,到百度、360或谷歌的搜索资源平台,手动将更新后的内容提交到平台,这是最快、最直接的方式,但需要人工操作的时间成本。

2、 关键词优化

用户在搜索引擎中搜索关键字以查找他们要查找的内容。我们都知道,SEM(paid keyword)将占据搜索结果的首位,其次是自然内容匹配。

有时搜索结果中有几十页。根据谷歌搜索引擎的数据,80%的用户只看到首页的内容,只有20%的用户会看到第二页。因此,如果网站排名没有优化到前两页,被用户看到的几率非常小。

以搜索结果的首页为例,总共有10个搜索结果。内容排名的点击率约为23%-35%,内容排名***的点击率仅为2%左右。因此,前五名的位置是战略家们的战场。

SEO的核心是关键词的优化,收录TDK的设置、关键词的密度、口碑等。如何优化这是一个很大的课题。本文主要介绍了几种常用的关键词选择策略,以及通过遗传算法可以得到哪些关键词。

很多网站都会有搜索功能,就像我们官方网站上的搜索功能一样,方便用户快速获取感兴趣的内容。

用户搜索词直接显示用户的意图和他们感兴趣的内容。如果有很多人在你的网站上搜索相关的词,可能会有更多的人在搜索引擎中搜索它们。因此,遗传算法的数据可以用来寻找新的关键字。

在遗传算法中,有一个专门的报告来收录和分析用户的搜索词。在此报表中,可以看到用户搜索不同单词的次数以及搜索后退出的百分比。

做SEO,可以充分利用这个报表,分析哪些词是检索次数最多的,并将这些词应用到SEO或SEM优化包中。

3、 错误警报

当我们浏览网页时,经常会遇到上述情况。404页是什么?普遍的理解是你想看到的页面不存在。一般来说,在URL更改、网页删除、网页配置等方面都存在问题。

早在几年前,我们看到的404页仍然是一个非常僵硬的介绍。在未来,我们越来越重视用户体验,所以我们逐渐使用定制的404页面来代替原来的演示。

我们都知道网页是由搜索引擎包含的,需要蜘蛛抓取。当搜索引擎蜘蛛在请求URL时得到“404”状态响应时,它知道URL失败了,并且不再索引该页面,并反馈到其数据中心以从数据库中删除URL页面。自定义404错误页的内容,这可能导致复制页问题。

对于搜索引擎,尤其是Google搜索引擎来说,不仅难以获得信任指数,而且会大大降低Google对网站质量的评价。所以404页面对SEO非常重要。

但“404页未找到”的错误是很难避免的,处理方法是监视它。在这方面,我们可以使用遗传算法来实现:

首先,确保所有404页都有一个统一的页面标题,例如“404未找到”或“页面未找到”。

其次,在GA账号中设置自定义提醒,如下图:

这样,当用户在网站上浏览404个页面时,我们可以及时发现并更正。

SEO优化是一个长期的过程。它不能像投放展示广告或搜索广告那样,在短时间内给网站带来大量的流量,通过遗传算法为SEO提供数据帮助时,还需要保持批判性思维,从数据表现中挖掘更深层次的数据价值。

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