基于数据的SEO是下一站

发布时间:2017-10-04 15:39:00   发布者:小擎    文章来源: 网络

任何曾经在行业中,待过一段时间的人都不会陌生,因为SEO正在不断变化。 由于我们现在拥有大量工具来帮助我们分析大量数据,因此我们的手指提示,基于数据的搜索引擎优化改变了我们做出决策的方式,从而使我们开发出更好的广告系列。但是,下一步在哪? 

我联系了四位SEO专家,看看他们对此有什么看法。

Oscrush全球营销总监Olga Andrienko 

SEO的未来属于快速安全的移动优化网站,利用Google的SERP功能获得最大的曝光率。现在,谷歌排名第一,可能并不一定意味着你赢得了曝光。有时顶级自然位置在移动设备上需要几个滚动。那并不总是让营销人员觉得自己像赢家,是吗?所以现在就为您的网站修复技术问题,并分析相关关键字的SERP以查看/抓住其他人不具备的机会。在SERP中拥有尽可能多的位置是关键。

SEO将需要数据来发现这样的机会。技术性SEO工具的需求正在不断增长。超过50%的更新来自用户的意愿,我们最近将精力集中在技术搜索引擎优化(SEO)上,这正是用户要求的。在满足的请求中,我们有10个HTTP检查,AMP检查和各种SERP功能报告。

我们的受众主要是先进的SEO专业人士。看到他们大量挖掘各种SERP功能并利用它们告诉我们,这正是行业在进行的。而且我不能强调手机的优化。移动搜索几年前超过桌面,我们看到,对于所有17个移动数据库中的大多数关键字,我们看到移动搜索的增长趋势。所以,这绝对是需要研究的所有想要继续获取搜索流量的网站。

自然搜索产品总监Eli Schwartz,SurveyMonkey

当我第一次启动SEO时,产生自然流量很容易,因为将关键字作为元标记,将关键字密度最大化,并从任何地方获取链接。幸运的是,搜索引擎算法对于页面排名变得更加明智,整个互联网已经受益匪浅。搜索的意图和主题是什么驱动的结果,如果我的页面不相关,我没有太多的力量来强制排名。因此,今天比以往任何时候,数据在我的任何SEO活动的方向上都起着重要的作用。我根据我在访问日志中发现的机器人爬网行为,从搜索控制台构建关键字性能的内容策略,以及使用A / B测试的主要收入来构建页面布局来开发网站架构策略。这个改变了我如何实现SEO成功的重点也改变了我雇用谁来帮助SEO活动。而我曾经寻求大胆和创造性的营销人员,我现在寻找具有强大的分析能力的人,并具有根据数据做出决策的经验。

Nextiva首席执行官Tomas Gorny

随着数据的总体增长到不可想象的比例,企业主不仅需要了解可用的内容,还要了解如何提取构建有用数据集所需的位和字节。从表面上看,分析数据似乎是关于更多的销售。但是,在数据科学的核心地位之下,它是关于增强客户体验的深层次能力。数据可帮助企业提供更好的答案,构建更好的产品,以及,客户实际需要的市场商品和服务。AI是帮助我们从数据中获得更好结果的方法。这不是未来,它已经在玩。像Google和亚马逊这样的营销巨头正在以更复杂的AI。在不久的将来,每个业务都将更易于使用AI。这是数据驱动的SEO的真正未来。谁提供最佳的基于数据的AI战略来返回最相关的结果赢得互联网。

内容与网络策略师Ronell Smith

表现最佳的品牌将成为数据驱动,而不是以数据为导向。“去数据带你去”是SEO中的一个常见的问题,专家和新手都说。就好像这六个字对于说出来的人和他们所描述的经验给予特别的重视。然而,数据导向是错误和误导营销的秘诀,特别是在内容创作和表现方面。在未来的几个月和几年中,我怀疑更多的机构将进一步将量化与定性相结合,倾向于允许数据通知过程,而不是引导。

为什么?

数据告诉我们某些事情的表现和,但只是一个很小的(虽然很重要)的一部分,更大的蓝图却没有。

例如,如果Google Analytics(分析)在您的网站上显示的内容不佳,您可以访问非常详细的内容(例如,网站上的平均时间,平均页面时间,跳出率等),说明它的滞后性和猜测程度不佳至于为什么则无法体现。

然而,数据量不足,就不能能告诉我们内容是否适合预期的受众,如何最佳地进行优化,以确保可以做些什么来挽救这个内容。这需要对潜在的数十个因素的观测和分析,以确定全面的看法,所有这些都是在线营销人员以数据为主导的时候通常缺乏的元素。今天的在线营销客户精湛,时间不足,参与和向他们推销,而只有数据支持的解决方案类似于飞盲。我们仍然应该做出数据支持的决策。但是,我们必须考虑准确的数据收集,整体策略和众多未知因素的作用。

结论

只有时间才能知道数据搜索引擎优化的未来,但所有的专家都同意。随着我们以闪电般的速度收集数据,只有实施有效使用人工智能的人才能充分发挥其作用。即使数据提供了可以帮助我们做出更好决策的洞察力,但仍然归结为能够为自己弄清楚事情。我们可以使用数据做出有根据的决定,但未知数仍然存在。如果我们想看到成功,我们必须灵活适应。



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