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利用數據做出自信的 SEO 決策：數據驅動策略指南
- 在 SEO 領域，依賴實證數據做出策略決策至關重要。
- 成功的案例，如 Glassdoor.com，展示了數據驅動的 SEO 方法如何推動流量和影響力。
- 關鍵數據類型包括流量數據、關鍵字研究數據、反向連結數據和競爭者數據。
- 透過明確的目標設定、用戶意圖分析及高機會關鍵字選擇，優化 SEO 策略。
- 數據分析與持續監控是提升 SEO 成效的關鍵。
數據驅動的 SEO 的力量：案例研究
在探討數據驅動的 SEO 方法之前，可以查看一個成功的例子——Glassdoor.com。這個網站在 2018 年出售給 Recruit Holdings 之前，每月擁有 29,500,000 的訪問量，幾乎全部來自有機流量。其成功並非偶然，而是基於細緻的數據驅動 SEO 策略。Glassdoor 的副總裁 Dawn Lyon 在 2017 年的市場峰會上分享了如何利用來自網路的數據來識別內容差距並創造高價值的內容，這使得他們擁有超過 200,000,000 個反向連結，確立了他們在線徵才行業的影響力和權威性。
SEO 中重要的數據類型
在進入具體策略之前，了解在 SEO 中哪些數據是關鍵的十分重要：
- 流量數據：包括有機流量、直接流量、推薦流量和付費流量，有助於了解用戶如何找到網站。
- 關鍵字研究數據：揭示了用戶用來尋找網站的詞彙對於內容規劃和網頁優化至關重要。
- 反向連結數據：來自其他網站的連結，這被搜尋引擎視為信任和權威的標誌。
- 競爭者數據：展示競爭者的表現和策略，幫助辨識市場中的機會和威脅。
- 內容數據：提供有關網站內容的信息，例如字數、可讀性得分和內部鏈接結構。
- 用戶行為數據：如跳出率和會話時長，提供用戶體驗和內容有效性的洞察。
- 技術 SEO 數據：涉及網站性能的信息，如頁面加載速度和行動友善性。
- 轉換率數據：根據期望結果告訴需要改善的地方以及如何優化以獲得更好的結果。
如何在 SEO 策略中使用數據
實施數據驅動的策略時，可以參考以下步驟：
- 制定清晰的 SEO 目標：設定明確、可測量的目標，以幫助優先考慮關鍵領域。
- 確立基準指標和 KPI：識別與目標對應的 KPI，並建立基準指標以衡量當前表現。
- 理解用戶意圖：分析關鍵字背後的搜索意圖，利用工具如 Google Search Console 來追蹤個別頁面的點擊率。
- 選擇高機會關鍵字：識別搜索量大且競爭低的關鍵字，評估其商業潛力。
- 收集和分析網站數據：使用 Google Analytics 跟蹤網站流量和用戶參與度。
- 進行競爭者分析：識別 SEO 競爭者並分析其策略。
- 制定數據驅動的 SEO 策略：根據數據創建詳盡的 SEO 策略，包括理想客戶資料和內容日曆。
- 聚焦高效能關鍵字品類：找出吸引最多自然流量和轉換的關鍵字，擴展這些高價值領域的內容。
- 分析優質內容的有效性：檢視與用戶互動最強的內容，以確定成功因素。
- 消除轉換路徑中的摩擦：分析高轉換的用戶旅程並試圖複製成功元素。
- 重視核心網頁指標：使用 Google 的 PageSpeed Insights 評估網站表現，實施必要的改進。
- 強化網站的行動友善性：考量行動設置的用戶經驗，確保網站在手機上的可用性。
- 分析反向連結以進行更有針對性的宣傳：優化鏈接建設策略。
- 與跨功能團隊協作：將 SEO 的價值與更廣泛的業務目標對齊，並整合不同團隊的反饋。
- 持續監控和迭代：記住，SEO 不是一次性的工作，需持續調整和改進。
尋找 SEO 數據的工具
為了有效實施這些策略，需要使用一些必要的工具：
- Google Analytics: 提供流量數據和用戶行為洞察。
- Google Search Console: 用於關鍵字研究和現場數據檢查。
- Ahrefs: 提供反向連結數據和競爭者分析。
- Semrush: 用於綜合競爭者數據和關鍵字研究。
- Screaming Frog SEO Spider: 用於技術 SEO 數據分析。
- PageSpeed Insights: 用於核心網頁指標分析。
- Lighthouse: 用於行動友善性測試。
利用數據進行決策的成功
在 SEO 中，依賴運氣或偶然並不是成功的秘訣。透過正確的數據，能夠進行明智的策略制定，提升在搜尋引擎結果頁的表現。重要的是將數據轉化為具體行動，從而建立更有效的 SEO 策略。隨著對數據的分析與化用，每一步驟都將鞏固線上存在感並改善排名。
本篇文章翻譯自：Making SEO Decisions With Confidence: A Guide To Data-Driven Strategies
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