할 역 최적화 하는 방법의 분석

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역에는 최적화의 주요 포인트 데이터 분석, 사용자는 매우 염려의 조건 하에서 기존 사이트 이며 다음 권장 대상. 역에서 최적화 사이트의 중간 키워드 순위 안정화 역할을 기존 50% 점프 속도 줄일 수 있습니다.

콘텐츠는 대부분 사용자가 클릭 하는 경우 기존 사이트 인지 다음 바이 통계에 기반 하는 데 필요한 첫 번째 것. 예를 들어 방문한 페이지, 입장 페이지, 페이지의 통계 체류 시간 및 페이지 아래로. 페이지에서 그것은 열 페이지는 다음 첫 번째 위치에이 열을 넣어 그것은 내 페이지 다음이 페이지는 홈페이지에 권장 하는 경우 사이트 방문의 가장 높은 번호는 볼 수 있습니다. 하지만 페이지는 매우 높은 점프 속도가 매우 높은, 그는 제목 또는 기사의 내용이 맞지 않는 제목 사용자가 밖으로 뛰어 수 있도록 높습니다. 페이지는 아주 긴 시간 동안 유지 하지만 매우 추천 사용자의 요구를 충족 하지 않는 지점까지 두 번의 클릭을 제공 하는 페이지, 우리 다른 콘텐츠 추천을 고려할 필요가 있다. 접속 페이지를 매우 높은 페이지 안에 타겟팅 할 긴 꼬리를 키워드 순위, 페이지 순위는 쉽게 될 것입니다 때문에 필요가 대 한 연구 센터 자습서의 다운로드 섹션의 매우 큰,이 보기는 역, 역의 확산 외부에서 흐름의 큰 부분 에서만에서입니다.

업스트림 및 다운스트림 페이지의 B, C, D, 또는 다른 페이지에 한 페이지의 주파수 이며 페이지의 다운스트림 분석을 위한 최고의 도구는 Google 웹 로그 분석 도구입니다. 60% 하는 경우 페이지의 흐름을 입력 하려면 클릭 지침 1의 손실 이다, 페이지 콘텐츠 2 제목 요구 사항을 충족 하지 않는, 페이지 콘텐츠 품질은 아주 엉망을, 3, 페이지 링크는 페이지 탐색을 사용자의 요구를 충족 하지 않는 것이 좋습니다. 만약 트래픽 트래픽 30 %B 페이지 페이지, 다른 페이지를 입력 하려면 5 보다 작은. 다른 내부 체인의 권장된 품질은 매우 가난, 해야 할 작업은 1, B 페이지 권장 1, 가장 중요 한 위치에서 다른 내부 체인의 교체 권장 콘텐츠.

페이지의 탐색 하는 경우 볼륨 손실이 매우 큽니다, 90%에 도달. (페이지의 손실의 볼륨을 검색 하 고 사이트의 반송 률은 동일한 개념, 브라우징 손실의 모든 페이지를 포함 하는 사이트의 반송 률) 세 가지 문제를 설명할 수: 1, 페이지의 질이 매우 나쁜, 팝업 창, 광고, 글꼴 구별 하 게 어려운 또는 웹 사이트 컬러 아트, 허용 되지 않습니다 많은 SEO 생각 화려한 컬러 또는 검정 매우 비 주류 이지만 일반적으로 사용자 변동으로 이어질. 두 번째는 류 사이트 바이러스, 음악 하기 매우 쉽습니다 때문에 사용자의 손실에도 이어질 것입니다 류 웹사이트의 정보를 전달 하는 사이트의 여러 색상 글꼴은 또한 사용자가 신속 하 게 잃어버린 이어질 것입니다 홈 페이지입니다. 2, 콘텐츠는 매우 가난, 기본적으로 홈 페이지에서 검색 키워드를 찾을 수 없습니다 키워드 요구 사항에 맞게 콘텐츠 다음 사용자가 즉시 페이지를 닫습니다 것입니다. 3, 아무 특성 없는 부가 가치입니다. 찾는 경우에 사용자는 긴급 한 콘텐츠에 대 한, 검색 클릭 한 것 많은 페이지의 콘텐츠를 찾지 못 했, 페이지의 클릭에서 또한 원하지 않았다 콘텐츠를 직접 종료 됩니다. 예를 들어, 절단 기계 매개 변수의 콘텐츠를 검색 하려면, 많은 내용이 뭔지 알고는 매개 변수에 대 한만을 알고 당신이 매개 변수를 제공 하지 않을 경우 제공 하는 경우 눈을 청소 필요가 귀하의 페이지를 볼 때 페이지를 읽고 다른 사이트를 찾을 갈 것입니다.

비 연결 클릭 버튼 클릭, 비디오 아이콘 클릭 같은 관심사의 부분 있습니다. 오늘, 사이트를 블로그 사이트를 보고, 잠재 의식 멋진 6 플레이어 아이콘을 보여주는 사진을 클릭, 하지만 그냥 그림은 비디오. 사용자의 클릭, 오해 수 많은 나쁜 디자인이 있다 그리고 어떤 사람들 반송 률 증가 태양광을 줄일 것입니다 클릭을 잘못 하 고 반대로 클릭을 오해의 소지가 사용자의 인터넷 사용 비용이 증가 합니다 생각 합니다.

요약:-사이트 최적화는 사용자 경험의 큰 부분, 사용자 필요와 연결 된 클릭을 포함 한 사용자의 클릭 데이터를 분석 하 고 클릭을 분리. 더 클릭 최적화, 잘못 된 클릭, 같은 파티의 클릭의 제목에 반드시 도움이 되지 않습니다. 위의 사용자에 따라 필요에 클릭에 도움이 되는지 확인 하려면 분석 위치 해야 합니다.

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