京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们要的网站优化到底是什么_数据分析师
我们每天都在将网站优化,SEO技术,而最近笔者小丹却处于迷惘阶段。每天不停的在做网站内容更新,外链制作等等,但是网站优化真的就仅仅是如此吗?为的是网站排名?网站流量还是网上营销额?这里笔者小丹自问的同时,也想问问大家我们要的网站优化到底是什么?
网络时代的到来使得很多企业巧接机遇,网络的无区域性、无时性让服务可以得到更大程度上的推广。也是在此时,中小企业也开始纷纷制作网站以求从网络上为企业获得更多盈利。也是在这个时候SEOer开始活跃在网络上,为企业网络营销建桥铺路。不过随着搜索引引擎服务化拓展,很多时候我们都在说SEO要穷途末路,而还在高谈阔论SEO技术的站长也开始动摇。“排名不好?网站权值不佳?网站无流量……”这些充斥在各大论坛和Q群的言论,让笔者小丹开始反思,我们要的网站优化就仅仅是这些吗?
在谈论这些的SEOer估摸也和笔者一样陷入了迷惘期,单纯的只是看到了网站关键词排名或是网站流量。不否认很多企业在给SEOer定成绩的时候往往就是这两个指标,不过要做到这个难吗?其实大家都知道,要是单纯为了流量或者排名我们有大量的方法可以让它突飞猛进,只不过那是一个虚拟值,对网站建树没有任何优势。
现在转化思维,我们来思索一下。我们要的网站优化是什么?从企业的角度上看,要的网站成单率。以此网站SEOer要做的工作就是以此为目标的网站营销计划。那么要怎样达到这个目的呢?
第一,网站最优化。现在多数的站长针对的搜索引擎都是百度,百度的算法也告诉我们要想获得它的认可就要符合它的规矩—用户体验。要达到这个要求,之前的SEO技巧中我们也清楚了,提升网站本身的质量度是最重要的。首选,网页设计上不但要符合行业的规定,更要满足用户的视觉体验和使用便捷度;然后,网站的布局要细腻化,做到站在用户的角度上看网站,以用户视角来进行版块的分布(可通过百度热力图进行页面版块调整);最后,网站内容要符合用户搜索,我们可以理解为给用户他们想知道的、想要解决的问题答案,而不是为了销售或者关键词排名而做的文章,当然最重要的就是符合行业主题和网站主题。
第二,受众最优化。受众是一个网站活力的承载,一个网站能否被关注多在意网站受众的数量和活跃程度。网站受众中有单纯为了查询而来的,这部分用户的维系是为给网站增加回访率;有为了咨询而来的,这部分用户的维系则是为了提升网站转化率。而不论是那种受众,想要成为行业的领导者,受众的数量和质量是很关键的。
第三,行业最优化。无论你要的是网站排名还是网络营销额,行业权值的比重很重要。举例来说,我们很少去怀疑新华网新闻的真实性,其主要原因是因为它的行业权值在那里。同理,在做企业站优化的时候,我们要奔向的目标就是行业权重最优化,成为行业的重心所在。这样的效果不单单是让行业用户成为我们的受众,搜索引擎也会成为你的追随者。
第四,信息最优化。信息的及时性和共识性是判断一个网站质量的另一因素。及时信息可以第一时间抢占行业用户群,共识性则是让网站在行业中的地位卓然。这个效果好比站长工具在SEO业的地位一样,不论你是否明白但是你都会用到它,成为一个行业的必须品而非附加品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20