案例分享:社會訊號的搜尋引擎最佳化指南

來源:互聯網
上載者:User

  社會訊號作為排名因素的一個簡短曆史

  大約在兩年之前,seo行業中的一些頂級站長就發現,社會訊號具有豐富的洞察力,他們能在一定程度上影響搜尋引擎排名,本篇文章主要是為那些不太注意社會訊號的行業提供一個可擴充性的連結建設方法。在過去,社會媒體作為一種新形勢的連結建設,讓你的頁面得到權威人士和更多使用者的關注,在某種程度上可以協助你的排名在普通搜尋結果,在有機seo中扮演一個巨大的角色。

  社會訊號在今天的發展

  我們仍在努力弄清到底社會訊號在有機搜尋引擎最佳化排名中發揮多大作用。多個研究一直在進行,確定社會訊號和搜尋引擎最佳化排名之間的相關關係,有不同的結果,但很明顯,社會訊號的重要性隨時間增長引出了幾個問題:

  社會訊號為什麼以及如何提高排名?

  對於搜尋引擎而言什麼是未來的社會訊號?

  現在提高網站社會訊號應採取哪些措施?

  筆者的目標是探索其中的每個問題,協助讀者開發一個基本知識的關鍵元素,因為他們設計社會訊號不僅是seo,當真正的線上營銷目標是增加網站流量,並最終收入。

  社會訊號為什麼以及如何提高排名?

  雖然對這個問題的回答還是很有爭議,但是我相信社會訊號能直接和間接影響有機搜尋排名,直接的影響來自於:在社交網站上有人喜歡你的品牌,你有一群數量非常多的追隨者,在你的社交內容中提高你的品牌名稱並有連結到你的網站;而間接影響來自:增加匯入連結,提高了線上能見度/品牌意識,由於顧客更加滿意增加了積極的評論,跳出率下降,贏來更多的回頭客訪問網站,直接影響相對比較簡單,間接影響的詳情如下。

  1、增加匯入連結,提高了線上能見度/品牌意識

  社會媒體能通過提高品牌知名度和整體線上可見度產生新的匯入連結,這是站長能找到的和影響排名因素有價值的的一條,因為連結仍然是搜尋引擎排名最重要的標準。

  

 

  如圖所示,美麗說的微博,將網站中的一些產品在微博分享給更多的客戶,提高了產品的線上能見度,並且將“美麗說”這個品牌也根植在使用者的意識中。

  2、由於顧客更加滿意增加了積極的評論

  社會媒體可以擴充為一個公司的客戶服務部門,使用者可以在這裡得到公司的一些回答。同樣客戶可以在社會媒體網站上獲得和公司互動的頁面,這使得公司和客戶之間更加親近,提高客戶忠誠度,並構建有效消費者信任,所有這些將會給網站贏來更多的好評。參與社會媒體渠道帶來的品牌更接近客戶和潛在客戶。而客戶積極性的評論是本地搜尋排名最大的因素。

  3、跳出率下降,更多回頭客訪問網站

  消費者通過社會媒體互動熟悉特定品牌,更有可能成為一個網站的忠實訪客,花更多的時間在那裡,增加在網站訪問的平均時間。

  

 

  圖為網站日平均Alexa排名走勢圖,每天擁有眾多的訪問,在這些訪客中,有的是新的註冊使用者,但其中也不乏一些回頭客。

  對於搜尋引擎而言什麼是未來的社會訊號?

  未來兩年,seo公司如果沒有健全的社會媒體策略,在激烈的競爭之下將是被遺棄在灰塵中,社會訊號從整體重要性的排序演算法中,它已經成為新的“連結”。我相信以上的直接或間接影響將會成為未來影響排名最寶貴的因素。

  1、世界正變得更加社會化

  現在的年輕人也就是未來的消費者,他們在社會媒體中的溝通非常順暢,這樣就會導致在未來的消費中,消費者會花更多的時間在社交媒體頻道,社會訊號更加增強,人們已經在社交網路上比在搜尋引擎花更多的時間,而且兩者之間的差距將會繼續增長。

  

 

  如圖今年5月,美麗說就公開和微信合作,這一舉動無疑有走在了國內社會化媒體營銷的最前端,所以社會化趨勢是未來seo必走之路。

  2、人們更願意相信朋友所推薦的網站

  網站存在社會分享功能,使得共用和訪問更加容易,一個使用者訪問之後更容易推薦給他的朋友或交際圈,搜尋引擎還可以以這些分享為建議,提高網站可信度。

  

 

  圖為美麗說網站所使用的一些分享按鈕功能,使用者只要輕輕點擊就能將自己目前正在訪問和喜歡的東西分享給自己的朋友,任誰都會相信朋友所推薦的東西。

  3、網站強大的社會因素存在有更好的轉化率和品牌忠誠度

  正因為如此,導致網站擁有更多的銷售,更多的口碑和更強的品牌意識,這一切將會導致更多的積極評論和匯入連結。

  現在提高網站社會訊號應採取哪些措施?

  類似於seo有兩個核心元素,線上和離線。為了正確地建立一個社交媒體活動,兩個元素必須存在。線上元素包括:分享按鈕和網站內容頁面;離線元素包括:社交媒體賬戶以及評論部落格。

  結論

  社會訊號已經走了很長的路,他們在過去兩年影響了seo的發展,站長也進行了大量科學研究,試圖確定每種類型的社會訊號之間的關聯性。即使我們仍然不知道社會訊號之間的關聯性,但我們知道社會訊號的重要性在增強排名演算法。

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