【原创】SEO进阶之用户行为优化

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对于大部分对SEO了解不多和经验不够丰富的从业和非从业者来说,对于SEO优化的理解,基本上停留在内容+外链,以及一些基本的站内优化层面上(比如TDK,url优化等),而且大部分SEO从业者日常的工作内容也就停留在这个层面上.

其实搜索引擎对于每个参与搜索引擎自然排名的页面都有一套虚拟的”得分”系统(简称”页面综合得分”),来最终决定这个页面在某个或某几个关键词上的自然搜索结果中的排名位置.

这套虚拟的”得分”系统包括上面提到的站内基础得分,链接得分(外链+内链)等,其中还有一部分得分来自用户,简称”用户得分”,即用户对页面的得分.这部分得分对页面的最终自然排名位置起决定性作用.

什么是”用户得分”?搜索引擎又如何判别一个页面的”用户得分”?当用户搜索某个关键词,通常会用众多的页面参与该关键词的自然排名,用户最终会点击自然排名结果中哪个或哪几个页面,并且在这个或这几个页面会留下用户行为数据,搜索引擎通过这些用户行为数据来判断哪个页面更好地满足了用户搜索该关键词所对应的用户需求,并在”用户得分”这一项给于不同页面不同的得分.

那这些”用户行为数据”又具体指哪些数据呢?主要包括该页面的停留时间,跳出率,下游PV贡献量等,可能还会有一些其他我们所未知的数据.而这些数据的优化需要借助一些数据统计工具进行数据分析来完成.

(1)如何优化页面的停留时间?
页面停留时间是一个相对概念,并不是一个页面的停留时间越长,这个页面在用户端的表现就越好,所以我们需要从用户需求的角度来优化页面,并提供更好更有针对性的内容来解决用户需求.比如同样一个关键词”如何挖掘关键词”,有A,B,C三个页面,A页面的正文内容只有文字,B页面的正文内容提供了文字介绍+图片,而C页面的正文内容提供文字介绍+图片+视频,A,B,C三个页面用相同的文字和不同的组合形式来满足同一个关键词的用户需求.

一般情况下,C页面的用户停留时间是最长的,因为C页面提供的内容最丰富,相比A页面和B页面,C页面更好地满足了用户需求.我们可以用GA的A/B测试来测试同一页面不同版本或不同元素的用户数据表现.

(2)如何优化页面的跳出率?
跳出率是一个老生常谈的话题了,同样的,页面跳出率也是一个相对概念,并非一个页面的跳出率越低,这个页面的表现就越好,要看着落页的下游PV主要导向哪些页面,这些页面是否符合网站预先设定好的目标,是否是转化的关键页面等.

对于如何优化页面跳出率,我们同样需要站在用户的角度去考虑问题.

比如一个笔记本电脑的产品页面,我们如何把用户引导到其他产品页面来有效降低页面跳出率,我们把自己设想成要购买该产品的用户,如果这个产品是我想买的那款产品,那我们可以设想,用户在买好了笔记本电脑后,还会需要买些什么,笔记本电脑包,摄像头等,我们就可以有针对性地给这些用户推荐一些相关周边产品.

如果这个产品并非是我想买的那款笔记本电脑产品,那我们可以给用户推荐一些同品牌,同价位,同配置的同类产品,或者是同类产品的一个销售排行榜等,让用户有更多的选择和参考,帮助用户最终确定适合自己的产品.

我们可以通过GA的路径分析,高级细分以及内容分组等功能组合来分析页面跳出率.

SEO的核心价值是如何更好的满足用户需求,同时也是搜索引擎的核心价值.在日常工作当中如果我们能更多的站在满足用户需求的层面上去做优化,一定会事半功倍.

 

作者介绍
须冬敏,多年SEO/SEM工作,擅长数据分析及前端UI设计

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