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SEO進階之使用者行為優化

大部分對 SEO 瞭解不多和經驗不夠豐富的從業和非從業者來說,對於 SEO 優化的理解,基本上停留在內容+外部連結,以及一些基本的站內優化層面上(例如TDK,url優化等),而且大部分SEO從業者日常的工作內容也就停留在這個層面上。

其實搜尋引擎對於每個參與搜尋引擎自然排名的頁面都有一套虛擬的「得分」系統〈簡稱「頁面綜合得分」〉,來決定最終這個頁面在某個或某幾個關鍵字上的自然搜尋結果中的排名位置。

這套虛擬的「得分」系統包括上面提到的站內基礎得分,連結得分(外部連結+內部連結)等,其中還有一部分得分來自使用者,簡稱「使用者得分」,即使用者對頁面的得分。這部分得分對頁面的最終自然排名位置,起了決定性的作用。

什麼是「使用者得分」?

搜尋引擎又如何判別一個頁面的「使用者得分」?當使用者搜尋某個關鍵字,通常會用多個頁面,參與該關鍵字的自然排名,使用者最後會點擊自然排名結果中的一個或多個頁面,並且在這幾個頁面留下使用者行為數據搜尋引擎透過這些使用者行為數據,來判斷哪個頁面更能滿足使用者搜尋關鍵字所對應的需求,並在「使用者得分」這一項, 針對不同頁面給出得分。

那這些「使用者行為資料」又是指哪些資料呢?

主要包括該頁面的停留時間,跳出率,下游PV貢獻量等,可能還會有一些其他我們所未知的數據。而這些資料的優化需要借助一些資料統計工具進行數據分析來完成。

如何優化頁面的停留時間?

頁面停留時間是一個相對概念,並不是一個頁面的停留時間越長,這個頁面在使用者的表現就越好,所以我們需要從使用者需求的角度來優化頁面,並提供更好更有針對性的內容來解決使用者需求。

比如同樣一個關鍵字如何挖掘關鍵字,有A,B,C三個頁面,A頁面的內容只有文字,B頁面的內容提供了文字介紹+圖片,而C頁面的內容提供文字介紹+圖片+影音,A,B,C 三個頁面用相同的文字和不同的組合形式來滿足同一個關鍵字使用者需求。

一般情況下,C頁面的使用者停留時間是最長的,因為C頁面提供的內容最豐富,相比A頁面和B頁面,C頁面更好地滿足了使用者需求。我們可以用GA的A/B測試來測試同一頁面不同版本或不同元素的使用者數據表現。

如何優化頁面的跳出率?

跳出率是一個老生常談的話題了,同樣的,頁面跳出率也是一個相對概念,並非一個頁面的跳出率越低,這個頁面的表現就越好,要看著落頁的下游PV主要導向哪些頁面,這些頁面是否符合網站預先設定好的目標,是否是轉換的關鍵頁面等。

對於如何優化頁面跳出率我們同樣需要站在使用者的角度去考慮問題。

比如一個筆記型電腦的產品頁面,我們如何把使用者引導到其他產品頁面,試圖有效降低頁面跳出率,我們把自己設想成要購買該產品的使用者,如果這個產品是我想買的那款,那我們可以設想,使用者在買好了筆記型電腦後,還會需要買些什麼,筆記型電腦包,攝影機等,我們就可以有針對性地給這些使用者推薦一些相關周邊產品。

如果這個產品並非是我想買的那款筆記型電腦,那我們可以推薦使用者一些同品牌,同價位,同配置的產品,或者是同類產品的銷售排行等,讓使用者有更多的選擇和參考,幫助使用者最終確定適合自己的產品。

我們可以透過GA的行為流程,進階區隔等功能組合來分析頁面跳出率。

SEO 的核心價值是如何更好的滿足使用者需求,同時也是搜尋引擎的核心價值。在日常工作當中,如果我們能更依據使用者需求的層面上去做優化,一定會事半功倍。

 

本文由dcplus數位行銷實戰家編輯
原文出處:dcplus合作夥伴WAWChina
【原文】SEO进阶之用户行为优化

WAW夥伴介紹 須冬敏
一直從事SEO/SEM工作,並擅長/熟悉DIV+CSS、HTML代碼,各類開發系統、前端UI設計。 

關於 WAWChina

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