SEO：如何改善网站特定的排名因素

一位客户最近参加了一个网络研讨会，主持人在会议上提供了搜索引擎排名最高因素的列表。 客户希望我确认清单，或提供我自己的清单。 我回答说，我不会在准备此类通用列表上浪费时间。 此外，提供给他的清单在从移动设备进行搜索时错过了一个显而易见的因素：与附近商家的距离。

如果您要求五位信誉良好的搜索引擎优化从业人员来排名前10位，那么您可能会得到五种不同的意见。 每个人都以她独特的经历诚实地讲，但这可能并不直接适用于您的情况。 大量的SEO工作受到打击。

实际上，通用排名因素清单早已不再有用。 但是，除了讨论它们的优点外，我将在本文中提供一个可靠的，数据驱动的框架，以了解哪些排名因素和计划适用于您的网站，以及您需要采取哪些措施来系统地改善自然搜索流量，和销售。

SEO中一种流行的方法是通过审查排名靠前的竞争对手来学习。 但是，这种方法的一个缺点是，您永远无法准确了解竞争对手的策略和战术。 而且，根据我的经验，来自竞争工具的指标并不准确。 （您可以通过将其网站编号与您的分析数据包进行比较来轻松地确认这一点。）

当您仔细查看您的站点时，您可能会发现页面组的排名比其他页面更高。 您可以将这些页面的SEO因素与效果较差的页面进行比较，并利用该经验来确定最佳SEO策略。

最佳页面长度

例如，我从客户那里得到的一个常见问题是：“我的页面的最佳单词数是多少？”

简单的答案是，您的内容需要足够长的时间才能帮助您的受众。 通常，页面上的单词越多，排名越高。 实际上，我们可以对网站的页面进行分组，以查看效果最好的网站是否倾向于特定的内容长度。

新用户倾向于使用3K字数统计组。

在上方的Y轴上，我们根据单词数对页面进行了分组-大于0，大于1,000，大于3,000，依此类推。 X轴上是新的自然访问者的平均人数。

根据实际效果衡量，该网站上的大多数页面的字数都不是最佳的（约3,000个字）：平均新的自然访问者数量。 这给了我们一个很好的理由进行尝试，可以向未执行的页面添加更多内容。

另一个常见的问题是有关元标记的长度，例如标题和元描述。

新用户倾向于使用约153个字的元描述。

在Y轴上，我已根据页面的元描述长度对页面进行了分组。 X轴显示新的自然访问者的平均人数。

在这种情况下，我们可以看到吸引新访客的最佳元描述是152.6个字符。

这些分析并不一定意味着增加字数和元描述长度会增加搜索排名。 它们只是意味着吸引最多新访问者的页面具有这些属性。 这很有用，因为它为要尝试的SEO实验提供了明确的指导。

让我们回顾一个更复杂的最终示例。 之后，我将向您展示如何将这些可视化组合在一起。

我将使用Google新的，非常有用的“索引覆盖率”报告中的数据，该报告将包含在即将升级到Search Console的过程中。 该报告尚未提供给所有人，但Google承诺将尽快提供该报告。 最终，“索引覆盖率”报告使我们能够查看Google已为哪些页面建立索引，以及为什么未为其他页面建立索引。

Google在Search Console中的新索引覆盖率报告。

Google有一份详细的帮助文档，解释了将页面编入索引的所有原因以及为什么没有将它们编入索引。 但是该报告不会告诉您是否由于缺少入站链接或内容而未对页面进行索引。

有趣的是，谷歌称之为“低索引”的页面的单词少于其余的索引页面。 但是，当我们在下面查看传入的内部链接时，我们会看到更清晰的画面。

指向页面的内部链接数会影响其索引能力。 上方右列的“未编制索引”页面平均仅包含两个内部链接。

在Y轴上，我们有进入页面的内部链接的平均数量，而X轴将它们分为两个部分：索引（左列）或未索引（右列）。 颜色细分了为什么页面不被索引或更详细地索引的原因。

据此，进入页面的内部链接的数量是Google是否从索引（针对该站点）中删除页面的主要因素。 这是一个非常有力的见解。 如果该站点希望对最有价值，最赚钱的页面建立索引，则需要积极地链接这些页面。

可视化数据

现在，我将说明将这些可视化内容整合到商业智能工具中的过程-我使用Tableau。

第1步。从Google Analytics（分析）中提取效果数据以获取基本指标，例如流量，转化，参与度和收入。

我将使用一个方便的Google表格插件，可以轻松查询Google Analytics（分析）API，并克服了用户界面中的所有限制。

创建一个空白的Google表格，然后转到附件>获取附件> Google Analytics（分析） 。 完成授权步骤后，您将看到一个弹出窗口，如下所示。

在Google表格上，转到附件>获取附件> Google Analytics（分析） 。

请注意上面包含的指标（新用户，页面/会话，平均会话持续时间，页面加载时间（ms），平均订单价值和收入）和尺寸（来源/媒体，目标网页）。 我喜欢添加“来源/媒介”，因此可以确认我只是在查看自然搜索流量。

创建报告后，将流量过滤为仅自然搜索和要分析的日期范围。 使用“最大结果”和“开始索引”可以遍历大数据集并提取所需的所有数据，从而克服了Google Analytics（分析）报告中的5,000行限制。

使用“最大结果”和“开始索引”可以遍历大数据集并提取所需的所有数据，从而克服了Google Analytics（分析）报告中的5,000行限制。

然后转到加载项> Google Analytics（分析）>运行报告以获取数据。

步骤2 ：接下来，我将进行一些基本数据清理，以准备进行分析。

ga：landingPagePath下的值必须是绝对URL。 您可以在另一张纸上执行此操作，然后将结果**回去。

首先，删除信息行1-14。 ga：landingPagePath下的值必须是绝对URL。 您可以在另一张纸上执行此操作，然后将结果**回去。

步骤3 ：在我们拉到步骤2的页面上运行SEO蜘蛛，例如Screaming Frog，以获取其SEO元数据。

将带有绝对URL的更新后的列ga：landingPagePath**到剪贴板。

粘贴您之前**的URL，然后让Spider运行以获取相关的SEO元数据。

在Screaming Frog的列表模式下，您可以粘贴之前**的URL，并让Spider运行以获取相关的SEO元数据。

爬网完成后，单击“导出”按钮。 将CSV文件作为单独的标签上传回Google表格。

步骤4 ：接下来，我们需要将数据集连接到我们的商业智能工具。 同样，我正在使用Tableau，但是您也可以使用Google Data Studio或Microsoft Power BI。

使用Tableau之类的商业智能工具来比较两个数据集并找到交集。

我通过通用页面URL链接两个数据集。 在Google Analytics（分析）数据集中，该列为ga：landingPagePath 。 在“尖叫的青蛙”蜘蛛爬网中，它是“规范链接元素1”列。 如果您的网站没有规范（应该如此），则可以使用“地址”列。

步骤5 ：最后，我将创建一个可视化文件。

对于本文，第一个可视化效果（上述）是“按字数统计的新用户”。

要将其**到Tableau中，请将“ New Users”指标（在Tableau中称为“ Measure”）拖放到“列”中。 然后，选择下拉菜单以将操作从默认汇总更改为平均值。

接下来，右键单击指标“ Word Count”，然后选择“ Create> Bins…”。 这将创建一个新的维度，称为“ Word Count（bin）”。 将此拖到行。

接下来，右键单击尺寸“ Canonical Link Element”，然后选择“转换为度量”。 这将提供独特的典范数量的计数。 将其拖动到颜色选择器，然后使用“温度差异”调色板。

最后，将“状态代码”维度拖动到“过滤器”，然后仅选中“ 200”以过滤出错误和重定向。

在Tableau中**“按字数统计的新用户”可视化。 通过拖放指标和维度来组装可视化文件。

请按照下列步骤来**本文中的其他可视化。 最后一个可视化效果“通过内部链接建立索引页面”将需要访问Google正在缓慢发布的新索引覆盖率报告。