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  • SEO本来就是一种黑客增长方式

    为什么说 SEO 也是一种增长方式呢,有以下几个理由:

    首先,增长黑客的核心目标是用户和利润的增长,覆盖新用户获取、用户激活、用户参与度提升、流失用户唤回、变现等关键环节。其中 SEO 是新用户获取的重要流量渠道,并且是四个大体量的流量渠道中 ROI 高的一个。

    其次,SEO 也是以结果为导向,以数据为驱动,以实验为路径,跟增长黑客完全一致。

    后,对人才的技能要求也一致。都需要覆盖运营、产品、营销的综合性人才,并且需要跨部门协作。

    所以,说 SEO 也是增长黑客,完全不过分。

    SEO 指标

    指标就是增长项目的核心 KPI,指引团队前进的方向,也会用来明确项目的优先级。

    SEO 的指标非常明确,就是 SEO UV 或者 SEO GMV。

    对一些新闻站点,以及依靠曝光和点击广告为盈利点的站点,SEO UV 是指标;对一些电子*网站,SEO GMV 是指标。

    SEO 增长公式

    SEO 增长公式,也叫 SEO 增长模型,是将 SEO 要素提炼和总结成的数学公式,可以帮你全面、简单、结构化的理解 SEO 各要素。

    先以 SEO UV 为例,以下是我整理的 SEO 增长公式:

    第一层

    SEO UV 其实就是 2 个因素决定,一个是曝光量,一个是点击率。

    • 曝光量,是我们网站的搜索结果在搜索引擎中给用户的曝光量

    • 点击率,就是用户对我们网站的搜索结果的点击率

    以上两个数据在 GSC 中是可以看到的。

    第二层

    曝光量由 4 个因素决定:有效网页量、收录率、参与曝光率、搜索量。

    简单说下就是,我们网站有多少个具备 SEO 价值的网页(就是不会有人搜到的网页,比如通常情况下的帮助指南等网页),这些网页有多少被搜索引擎收录,有多少实际曝光给了用户,以及曝光的程度是什么。

    注:参与曝光率,可以简单理解为排名前 20 的比率,基本上只有排名前20才有可能参与曝光。

    点击率由 2 个因素决定,排名和展现形式。

    排名越高,点击率越高;特殊的展现形式,TDK 部分优秀的文案,也能吸引点击。

    第三层

    有效网页量

    有效网页量由网页总量和有效率决定。比如 SEO 频道,除了要统计总页面量以外,还要统计有搜索量的比率(也不是绝对的说没有搜索量就没有流量,只能说引流效率弱)。

    收录率

    收录率是由抓取量、不重复抓取率、网页质量决定。

    简单来说,就是爬虫不重复抓取了多少网页,以及多少网页通过了初步的内容审查。

    比如一个10W网页的新频道要上线了,先看爬虫在一段时间内抓了多少网页,然后看去重后实际有多少网页,后看多少网页实际通过了搜索引擎的标准被收录。

    有效网页量在百度站长工具和 GSC 中都有数据;抓取量和不重复抓取率可以通过服务器上的爬虫 log 来统计;网页质量没有具体的统计方式。

    排名

    影响排名的因素很多,这里列了几个重点因素。

    • 网页/内容质量 。包含网页跟 query 的相关性、丰富性等

    • 内链和外链。决定网页的实际权重

    • 速度。决定网页的第一体验

    • 实时性。主要是跟实时搜索有关

    • 网站权重。决定了网页的初始排名

    • 用户点击行为。通过用户实际点击来调整排名的机制

    注:关于排名的文章也非常多,这里就不详述了。

    展现形式

    展现形式有两部分,一部分是结构化数据产生的特殊展现,另一部分是 TDK 文案对点击的影响

    • 目前有图片、story 等多种结构化数据的特殊展现形式,对用户点击产生了极大的影响,是一项易操作、有效果的策略

    • TDK 文案是容易被忽视的一项策略,但对流量的影响极大,看下 SEM 对 TDK 的重视就知道了

    延展方式和搜素引擎因素

    • SEO 增长方面一定不能忘了在终端、语向和投放引擎上的延展,其实也可以作为公式中第一层的因子,通常可能直接造成流量翻倍。

    • SEO 是面向搜索引擎做优化,所以一定要关注搜索引擎的算法调整、新策略、以及新技术。

    SEO 增长公式的用途

    SEO 增长公式将影响 SEO UV 的各因子数据化,并揭示了各因子对 SEO UV 的影响。主要有以下几个用途:

    1. 将 SEO 数据化、科学化、可控化,让 SEO 不再是一门玄学

    2. 以 SEO 增长公式为依据,制定项目的优先级。

    3. 为进一步分析提供了方向和骨架。流量下跌时,可以按照 SEO 增长公式进行逐层分析。

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