网站内容策略(在网站优化中，评估您的内容策略的有效性组成部分)

　　网站内容策略(在网站优化中，评估您的内容策略的有效性组成部分)

　　在 网站 优化中，评估内容策略的有效性是提高有机可见性和提高 SEO 技能不可或缺的一部分。预测等技术可以帮助您估计新内容或网站变化可能给您的业务带来的价值，但如果您无法记录与这些变化相关的实际表现并将其与您的预测进行比较，则可能意味着您忽略了可用于改进未来计划的收益。

　　实验和测试策略的潜在障碍

　　实验可以帮助您找出最适合您的品牌及其受众的方法，但前提是您可以确保实验的完整性并克服与之相关的挑战。

　　高水平的努力。预测需要高水平的努力、技巧、舒适的分析和时间。您还必须确定要使用的模型并开发一种方法来确保一致性。幸运的是，花费的努力可能会随着时间的推移而减少：“你可以在这方面做得更好，但它需要额外的时间和时间来行动，所以这是很多人必须面对的挑战之一。

　　多个移动部件。大型站点通常有很多人在整个站点上执行不同的操作。例如，电子商务 网站 可能有不同的团队负责产品销售、库存、更新定价和开发。因此，在大型 网站 上推断驱动程序可能非常具有挑战性，确保准确记录实际情况绝对至关重要。

　　时间 为了准确描述您的更改如何影响您的站点或业务，记录您的发现非常重要。“你多久汇报一次事情？你什么时候才能看到结果？” 桑德斯问道。“我们在 Merkle 看到的解决方案之一是在特定事件发生后的不同时间和 15 天进行记录。每天、30 天、60 天和 90 天报告，并确保保留记录。

　　搜索引擎的响应。搜索引擎如何回应你的内容也可能带来意想不到的挑战：“你可能认为你的内容是世界上最好的内容，”桑德斯说，“这可能会让你的用户满意，但搜索引擎有权决定什么是实际的最好的结果……因此，我们无法在一定程度上控制这个变量。”

　　数据基础设施限制。“如果你对用户是点击特定按钮还是通过特定路径感兴趣，而你实际上没有记录该信息，那么你将无法报告该信息。” 对于那些面临这些限制的人，有必要建立适当的跟踪和分析机制，以便最终能够比较数据。

　　回燃。由于 SEO 必须定期采取各种行动项目，因此很难在时间表中留出一些时间来报告和沟通问题。然而，这是一个优先事项：如果这是你正在做的工作，如果它能让你在组织中更有价值，那么这就是你的职业和未来的 SEO 优先事项。

　　分析新内容的有效性

　　要确定观众对您的内容的看法，“我们最终必须依靠预测，因为这将是我们的假设。”。为此，她建议依靠历史数据，例如案例研究和竞争对手的见解，以及定性测试的结果，您可以对目标受众的样本进行定性测试。

　　案例分析。Cloud Unlimited 网站 优化建议保留您的内部案例研究记录并链接到相关案例研究文章，以便您将来可以尝试计划。积累所有这些信息将帮助您更好地了解建议内容的表现。“我们将关注的潜在 KPI 可能包括收入、流量和可见性指标，例如印象、排名和用户参与度指标，”她补充道。

　　竞争研究。竞争对手排名、估计流量（可能与排名有关）和搜索量将是最有用的预测指标。Semrush、Ahrefs、BrightEdge、Conductor、AWR 和 Similarweb 等工具可以让您了解竞争对手的表现。如果您想制定与竞争对手类似的特定计划，这将非常有用。你可以看到他们目前的表现，然后根据你实际做的事情和你在该领域的权威水平来猜测你是否会在某些领域超越他们。

　　预读。预读是指让代表目标受众的小组对内容做出回应。您可以采访小组成员，征求他们的意见，或为他们提供调查。通过屏幕录制进行采访。Cloud Unlimited 网站 优化并补充说：“如果你正在浏览一个网站或者一个功能，这可能特别有用，但你也可以用它来做内容。你在找什么是的：做人对事物有强烈的看法？他们对某条内容有很强的亲和力吗？阅读这条内容有多容易？人们是否可以访问？这些对于提供初步反馈和改进您的新内容很有用 实际操作非常有用。

　　生物反应。如果您的内容涉及棘手的主题，观察样本受众的生物学反应，例如眼动模式和汗水，也可以帮助测试您的内容策略。EyeQuant 等工具可以帮助您记录用户对您的内容的反应。

　　预测。点击率曲线估算可以帮助您预测流量的增长。我们使用搜索量乘以预测位置点击率减去当前位置。

　　预估流量=搜索量x（预测排名中心线-当前排名中心线）

　　如果你想展示某些关键词或关键词剧集的排名潜力，或者你正在观看一大群关键词，你可以说我们是否增加了所有这些关键词 对于一个排名，我们的增量值会是多少？

　　量化内容更新的搜索价值

　　趋势数据。有时更新现有内容比从头开始更有意义。在这种情况下，趋势数据也可用于预测性能（除了上述点击率曲线估计）。

　　为了使用历史趋势数据来创建预测，“我们会使用某个模型——比如 FacebookProphet，一个机器学习模型，无论是线性回归、SARIMA 模型、长/短期记忆循环神经网络机器模型——我们将传递给它提供我们目前必须使用的任何指标时间序列数据（收入、流量、印象，无论您想提供什么），并且时间序列将被预测到未来。这些预测可以与您的内部案例研究相结合结果让您了解您的内容将如何表现。

　　拆分测试。在一些场景中，比如测试用户体验的变化，拆分测试可以帮助你找到最适合你的用户，提高转化率。“对于 SEO，一般来说，我们不想要重复的内容，所以如果你想引入多个 URL，你所要做的就是确保机器人获得正确的体验，”她补充道，“或者不要改变URL——最后，通常最好保留 URL。”

　　如果搜索引擎机器人程序有可能找到你的其他体验网址，最好将302重定向到主网址，或者短时间内排除机器人程序。

　　在分析方面，用户参与度指标可以告诉您用户是否正在采取您希望他们采取的行动，以及他们是否有效地这样做（与控制体验相比）。Google Analytics 等工具可以揭示您的新体验在跳出率和页面时间方面的比较情况。

　　开始学习。这种方法听起来很简单——只需启动提议的更改，然后看看会发生什么。

　　很多时候，当您启动时，您基本上可以查看您记录的任何指标。一些核心指标将是用户参与度指标：用户在你的 网站 上的表现如何？他们是否完成了您希望他们完成的操作，例如单击按钮和填写表格，他们是否在 网站 上停留了很长时间？

　　要查看的 KPI 包括收入、转化率、流量、访问会话、有机点击和印象、排名信息等。社交媒体参与度还可以判断您的受众是否参与了某个内容。

　　实验和测试策略的最佳实践

　　给您的第一条建议是准确记录事件。重要的更新，无论好坏，对记录来说绝对是至关重要的——它使我们对结果漠不关心，并使我们能够量化未来的风险。

　　同样，记录任何可能影响 网站 更新或 网站 性能的事件也很重要。行业新闻和季节性也是值得注意的因素，以及与搜索行业相关的新闻，例如可能影响排名的核心算法更新。

　　当您进行试验时，上述提示可以帮助您将您的发现转化为您的团队和利益相关者的案例研究。

　　作为云无羡网站 优化的最后建议，尝试产生可信结果所需的心态，并接受核心受众成员的定性反馈和见解。他们可能会告诉你一些你甚至没有想到的东西，这对于改进新内容或修改现有内容非常有用。