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社交网络用户行动分析网站优化进程中分析用

2019/05/15 来源:乌鲁木齐信息港

导读

1 : 站优化进程中分析用户行动掌控优化细节随着百度算法不断升级,2014年站优化用户行动对站权重的提升已有着非常重要的影响了,虽然我们

1 : 站优化进程中分析用户行动掌控优化细节

随着百度算法不断升级,2014年站优化用户行动对站权重的提升已有着非常重要的影响了,虽然我们不能通过具体的数据或具体的东西和大家分析,由于用户行动很多时候我们通过肉眼是没法感知的,但是通过1些辅助的工具我们通过对站的调剂就可以够明确的感觉到,用户行动对站权重影响甚大。笔者1直从事的是企业站优化。经过自己在优化站进程中的视察和分析,我相信誉户在查找搜索结果的时候,所产生的1些信息,这些信息是搜索引擎对站质量度的1个重要的信息反馈来源,搜索引擎已将其列入了排序因素中。下面笔者具体和大家分析下,对用户行动的分析我们应当从哪些细节展开。

第1,分析用户行动对站优化的意义何在?

我们知道搜索引擎终究的目的是要将有价值的信息,第1时间提供给所需用户,把的站给予尽量多的显现机会,其实百度的初衷是希望把真实、民主、权威的站显现在互联民的眼前。为了尽可能的到达这1目标,搜索引擎不断完善自己的搜索算法,搜索引擎不希望看到的是搜索结果可以由seoer去操控而扰乱互联的良性的发展环境,希望所有的搜索结果都是依托自己的技术手段来挑选出来的客观搜索结果。这就不能不提到用户行动对搜索优化价值的意义。既然搜索引擎的初衷是为用户服务的,那用户对站的喜好和投票就是其算法中非常重要的1个细节。只有用户满意的站才能被优先展现,而之前百度很多算法都是为用户服务的比如绿萝算法对外链的打击,火星计划对内容质量的提升无1不是在为用户着想,当下站优化用户对站信息的反馈就成了搜索引擎必须慎重推敲的1个非常重要的算法之1。

第2,用户对站优化有哪些显性的影响。

很简单,用户通过搜索主关键词看到首页的很多站以后,会选择访问某1个或某几个站,这样搜索引擎就会根据每个站的点击情况,访问时长和停留时间这些参数作为算法的参考根据,并对站排名间接的起到导向作用,另外一方面站粘度分析,质量比较好权重比较高的站每天会有大量的访客活跃在站当中,百度通过站每天的ip和pv就可以够分析出站对用户的价值所在。比如1个用户非常活跃的论坛每天产生大量帖子,这说明这个论坛对用户是有价值的,用户能够通过这个论坛找到所需,这类情况下百度会根据站流量间接的提升站的权重,久而久之搜索引擎就会不断的赋予该站较高的权重。的例子就是1些大型的社区站点,例如站长、站长论坛、seowhy。这样的站点用户基数大,对用户粘度高,互动性非常好,用户非常活跃无疑百度对这样的站点是非常信任和青睐的。

第3,如何通过优化站细节影响用户行动。

我们之前第1点和第2点已明确和大家分析了用户行动的研究价值和用户行动对站的影响,第3点主要谈谈如何通过优化站细节去改进我们站用户行动,常见的有多分析百度首页的连接,这些连接不限于企业站点,比如1些问答、文库、图片、下载都是值得我们认真分析的,为什么搜索1个关键词首页显现的都是问答或图片信息呢?这说明这些需求没有在站中很好的被满足,用户需要的是直接的答案,我们在进行企业站优化的时候可不可以为站增加问答模块呢?可不可以为站增加1些下载类的模块呢?通过研究百度搜索结果页的不同类型的连接地址,分析这些标题所属的种类我们站是否是都能够逐一满足了呢?分析竞争对手站,了解对手站信息、产品信息在我们站时候有遗漏或瑕疵,对比才能分出优劣,分析他人每个站栏目、模块,弄清楚为什么要这样布局,你才能1分为2的看待自己的站,才能从根本上提升用户体验,从而改变用户行动。

,笔者总结1下,百度算法的日臻完善,当下内容和外链的优化方式笔者认为很多时候已被用户行动所取代,我们必须明白优化站1切细节都要围绕用户来做,而不单单是内容和外链,站本身的栏目、模块和用户体验在很大程度上就影响着站价值,这个时候究竟要如何去分析和改进笔者认为是seoer要关注的重点,好,今天笔者就和大家分析道这边,本文由 蓝田玉 原创首发站长,转载请注明笔者版权信息,谢谢合作。

2 : 软交换络中用户回铃音问题的分析及解决

3 : Analytics分析用户在站内的搜索行动

今天分享1下用 Analytics 分析用户在站内的搜索行动,很简单,但数据的参考作用较大。获知用户关注的热门,站内的盲点,便于对站内容、产品进行相应调剂.

这次在石互动2008上海SEO大会上讲到通过分析用户意图进行营销,很多朋友对如何进行分析有些不解。这段时间我陆续分享1些分析的方法。

今天分享1下用 Analytics 分析用户在站内的搜索行动,很简单,但数据的参考作用较大。获知用户关注的热门,站内的盲点,便于对站内容、产品进行相应调剂。

Analytics 设置

登录 Google Analytics,修改站设置,在站搜索项选择请跟踪站搜索并填写相应参数:

设置中这几点需要说明1下:

1、查询参数

站程序所定义的查询参数,如樂思蜀的博客使用的 Wordpress,搜索SEO时完全URL为:

则查询参数为s

查询参数多可设置5个,多个用半角逗号隔开。

2、种别

种别参数指站内搜索时,可按分类、不同范围进行搜索(很多CMS等程序均有这样的方式)时,辨别这些选项的参数。设置种别参数可统计出用户进行站内搜索时,指定的或选择预设的种别情况。

设置一样对应程序所定义的种别参数,例如使用 Google 高级搜索,搜索关键词SEO,指定文件类型为PDF文档,则搜索结果URL为:

结合第1点:as_q 为查询参数,as_filetype 为种别。

种别参数也多设置5个,用半角逗号隔开。

#p# 今天分享1下用 Analytics 分析用户在站内的搜索行动,很简单,但数据的参考作用较大。获知用户关注的热门,站内的盲点,便于对站内容、产品进行相应调解.

3、排除参数

查询参数和种别参数的排除,根据站配置中排除址查询参数指定的排除项,如果站有需排除的参数(如sessionid等)则勾选。

Analytics 站搜索报告

设置好跟踪站内搜索,1定时间后就能够在 Analytics 中看到站内搜索的数据(控制台 - 内容 - 站搜索)。

这些数据对我们掌握用户在站内活动的情况比较重要:

访问者使用了哪些搜索字词?

访问者是在哪里开始进行搜索的?

访问者看到的是哪些页?

搜索后停留的时间、搜索深度

某些程序的搜索功能,搜索结果URL中不直接显示出搜索关键字,而是使用 searchid=? 这类方式,使用这项功能时可能要麻烦1点,在报告的搜索字词中只能看到搜索ID,那就只能将ID放到站上查看字词了。(

4 : 浅谈用户行动的精细化分析

我们常常都会在讲互联产品的数据运营,而数据运营当中非常关键的就是用户的行动数据,由于只有真正地发掘用户的行动,才能够让做出更加吸援用户的产品,也就是要做好用户行动分析。现在大家都在讲的大数据分析和数据发掘,其实也包括了用户的行动分析。传统的用户行动分析,1般都是指PV、UV、跳出率和用户访问深度、用户停留时间等,这些指标其实主要是用来作为统计使用的,真正要能指导产品和业务的还是要有更加精细化的分析,也就是用户行动精细化分析。比如,我们有做了1个资讯类产品,用户的点击率是有的,但是怎样知道用户是否是喜欢当作某个频道的内容,这个时候就需要多用户在文章中的停留时间、评论频次、评论内容等做更加精细化分析,否则单纯从点击率根本说明不了内容的质量。那么,用户行动的分析都触及到哪些方面呢?

首先,传统的用户行动分析已演化为精细化分析。传统的用户行动分析,我们通常会这么认为:1个用户只要打开APP就算这1天的1个活跃用户,今天新增的用户只要第2天启动1次APP就认为是1个保存用户。而现在,我们对用户的行动分析可以做得更加精细化。比如,我们做了1个互联浏览类APP产品,如果1个用户打开APP后并没有去浏览当中的1篇文章,而是通过注册机等手段生成的僵尸用户,那末我们可以设定1个规则来界定甚么才是活跃用户,即今天少查看了1篇文章的用户才算是1个活跃用户。再比如,传统的很多用户只要在数据库中生成1条数据就能够当做1个用户,而现在的互联产品很多都要求实名制,也就是1个用户的身份验证如果不符合条件,就不能算是1个有功效户,比如社交产品上的实名认证、认证。因此,精细化用户行动分析会让愈来愈多的互联产品,特别是那些靠假数据来取得投资的公司愈来愈失望,由于用户行动的精细化分析会让1款产品越来越健康,愈来愈走向高质量。

其次,用户行动精细化分析重点在用户画像。我们做用户行动分析,虽然不同的方法上差异很大,但是终究的目的是1样的,那就是通过用户行动产生的数据来还原用户的真实行动和本真面貌。也就是说基于用户在互联产品上的行动和其行动背后的用户产生的时间频次等维度,尽量准确地还原用户本真,通过行动数据来构建出完全、精细的用户画像,把用户的行动数据与用户的特点数据结合在1起构成1副用户画像,而不是像传统使用统计工具来得到数据。

再次,用户行动精确分析决定产品的市场。用户的行动是指点产品市场评估的有效手段之1,也就是可以通过用户行动的精确分析来判断1款产品是否是符合市场需求。例如,有个刚上线的垂直电商平台,我们可以通过用户的行动来判断是不是有必要继续投入精力做这个项目,可以通过有多少用户阅读、、有多少用户真正点击了商品链接、有多少用户在商品页面上停留了较长时间、有多少用户真正购买并支付,这些用户行动数据的精确分析,可以很容易看出这个电视平台是不是符适用户需求,是不是对用户有1点吸引力,通过这些分析可以肯定这个产品的市场空间是不是足够大。

另外,用户行动分析需要从多个维度进行。随着信息科学和互联技术的发展,特别是数据发掘技术的广泛利用,对用户的行动分析也随之越来越深入,例如,对用户的1个点击行动,我们可以从多种维度进行分析,包括时间、空间,其中时间上可以有访问时间、访问频次、停留时间、交互时间等维度;空间上可以有地域散布、访问来源、用户群体等维度,也就是说,对用户行动的分析维度越多,越能够发掘出更精确的用户信息,进而更加了解用户的需求,增进产品的不断丰富和完善。

如今,人口红利期已过,互联产品推行的途径也愈来愈多,领域愈来愈垂直,加上同质化竞争直接致使获客本钱变高,不管从市场推行人员的角度还是公司角度,都在评估ROI,除看用户量,更需要看用户的质量,而要评估用户的质量,就需要基于用户行动做精确化分析才能更加准确地评估。

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