大型網站效果導向的SEO核心思路與做法

　　效果導向

　　在不同環境下，SEO的最終目標可能不同。多數情況下，流量被用作量化SEO效果的核心指標。但有時也未必，諸如交易額的指標，也可能在一些公司被作為SEO的核心指標。

　　但無論什麼情況下，流量的擷取總是SEO的核心部分。然而，如何有效提升流量?

　　最最核心的一點是：先確定想要什麼樣的流量，然後再考慮為了擷取這些流量，需要新增或者最佳化什麼頁面。

　　是否是這樣的思路，是決定SEO水平好壞的最關鍵區段。

　　大多SEO懂得許許多多的SEO方法，然後到最佳化網站的時候，就一個個頁面看過去，看哪些頁面上缺少些所謂的SEO元素、是否存在哪些所謂的SEO隱患……簡言之像蒼蠅一樣在亂撞，撞對了也是運氣。

　　而若確定了流量目標，再有所最佳化的話，無論成功失敗，總是在逐漸接近最終的目標，達成目標只是時間長短的問題。

　　以最終目標來確定思路與做法

　　最簡單的例子：

　　若目標是平均一天提升10的每日流量，方法很簡單，找個有SEO經驗的編輯寫十來篇文章放到網站上即可。

　　若目標是平均一天提升100的每日流量，依然可以考慮批量化複製前面的方法，找十個編輯一天內每人發布十來篇文章即可。

　　但若目標是每天提升800的日流量呢?繼續複製前面的方法，找80個編輯麼?這時發布文章的方法就顯得越發不切實了。

　　(800的每日SEO流量提升要求對於大型網站而言較為常見。若以百萬日流量為基數，假設同比提升預期是30%，平均分解到每日即為822)

　　因此對於這類情況，大型網站有較高的SEO流量期望時，如UGC網站該考慮如何讓每條UGC內容帶來更多流量、資訊類網站考慮如何用結構化資料產生頁面帶來更多流量等等，靠人力的方法多半行不通。

　　而若網站對SEO的期望，只需要在穩定的SEO流量基礎上，最好能有小幅提升，那麼找編輯發布文章來擷取SEO流量的方法就顯得挺好——穩定、不需較多的跨部門協作、風險性小的優勢能夠體現出來。

　　不依賴於一招打天下

　　SEO的日常工作，面對的是互連網上最為複雜的搜尋引擎。且搜尋引擎的規則大多數並不向SEO公開，導致SEO大多時候只能對搜尋引擎進行經驗總結性的猜測。

　　此外，因為搜尋引擎近些年來越來越依賴於機器學習，所謂的機器學習大致是人工設定一些特徵和網頁樣本，程式自動去處理各個特徵之間的影響關係。因為最終的影響關係是非人為定製的，所以哪怕不是SEO而是搜尋引擎的開發人員，也未必可以對搜尋引擎的實際情況把握的一清二楚。

　　各種各樣的因素，都導致了SEO多數時候無法100%的確定某項改動是否有效。那麼最保守的做法是，不要依賴於任何一個單一的SEO方法，而是通過同時使用盡多可以達成同一目標的方法，來將風險最小化。

　　因此，盡量避免想起來做什麼就做什麼的淩亂做法。

　　需要先確定大方向，諸如若是想提升收錄量的話，像隨隨便便提交下sitemap完事是不太靠譜的做法。應該先想，影響收錄量的因素是什麼，很簡單，爬蟲的抓取量與頁面的品質。然後抓取量上，可以精簡頁面代碼讓抓取更快、屏蔽些不需多抓取的低品質頁面之類;頁面品質上，可以看看頁面上是否可以額外加一些對使用者有用的東西、添加一些相關連結之類。

　　這樣下來，SEO效果就可以逐步的穩定提升。

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