SEO 本期主题,利用好HTML代码让网站优化更上一层楼, 很多人认为网站优化和代码没有什么关系,其实不然,代码和优化也有着千丝万缕的关系。如果代码这一步不弄好也会影响后期的优化。尤其是最后一个还多网站都没做这一步 一、title、keywords、description这三大标签都是必不可少的,我就不在多说了 标题 二、H标签 网站上一个页面只能有一个H1标签,而H1标签所包含的内容一定要是这个网页的主题,比如一个文章详情页,那么这篇文章的标题就可以用H1标签;H2、H3标签可以多次使用,但也不要用的
各位好,近期会推出系列篇分享的数据采集相关内容(含观看时长采集、行为打点采集、渠道采集etc),敬请期待。今天主要跟大家讨论一下web页面停留时长采集方案。
做个内心阳光的人,不忧伤,不心急,坚强,向上,靠近阳光,成为更好的自己。你不需要别人过多的称赞,因为你自己知道自己有多好。内心的强大,永远胜过外表的浮华。 今天给大家讲解下一个页面该如何进行SEO优化,一个页面优化该注意哪些细节,以及有什么样的操作手法。 — — 及时当勉励,岁月不待人。 页面搜索引擎优化 时本文总计约 2200 个字左右,需要花 6 分钟以上仔细阅读。 1 使用搜索引擎友好的URL 对于谷歌优化来说,谷歌已经表示,网址中的前3-5个字是更重要的。那么对应中文搜索引擎来说,百度、好搜等等搜
1.浏览数Page Views:网页(含文件及动态网页)被访客浏览的次数。Page View的计算范围包括了所有格式的网页,例如:.htm、.html、.asp、.cfm、 asa、cdx、htmls、shtm、shtml、txt等等,可以由用户根据实际情况自己设定。 2.访问数Visits:也称为登陆数,一个登陆是指客户开始访问网站到离开网站的过程。其中:相邻两次点击页面时间间隔在30分钟以内(系统默认30分钟,用户可以修改默认值)为一次登陆,大于30分钟为两次登陆。 3.用户数Unique Visito
在过去我们介绍的推荐方法中,特别是电商领域的推荐,其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction),如用户购买了xx物品,点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章,将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来,并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
image.png 之前的项目经验主要是集中在移动应用这一块,但是最近在进行的项目在网站方面也需要进行一些很深入的分析,所以自然也就开始了学习网站分析的历程。对于网站来说可能最重要的数据有这么八个: 访问 访客 网页停留时间 网站停留时间 跳出率 退出率 转化率 参与度 下面让我们一个个来解释这些指标。 注:以下图片都来自 Google Analytics。 访问 在我们的统计后台里看到的一次访问,指的是一个用户来到你的网站,做了一些事情然后离开你的网站的过程。从技术的角度来说,一次访问就是一个 Ses
基准化服务是一项可选的 Google Analytics(分析)服务,该服务会显示您网站的统计信息与其他垂直行业的比较情况。 在此服务的测试版中,您可以将您网站的下列数据与来自各种类别(包含其他参与网站)的基准数据进行比较:访问次数、综合浏览量、每次访问页数、跳出率、平均网站停留时间以及新访问次数。 使用基准数据,可以掌握您的网站在大环境中的状况,从而发现更多可以改善网站各项指标的机会。 可以在报告》访问者》基准化,页面中选择垂直行业类别,之后就可以看到自己的网站同本行业其他网站的综合基准数据之间的差距。
1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面,其访问热度往往持续两天左右。 4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换,放置在左边的按钮点击率低。 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失,流失率在前几页最高。 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 7、转化率 由H5页面引导去下载APP的转化率平均值为11.3%,最高值为36.6%。 由H5页面引导去打开APP
从搜索引擎获取流量,是每家企业的共识,但怎样能够获得更多更高质量更持久的免费流量呢?答案是搜索引擎优化,即SEO。
正如没有静止不动的河水,我们生命中的每一个时刻,都联系着过去与未来。唯有心中时时有着想要抵达的地方,才能顺着时间之流的力量,在不确定性中有所把握、有所坚持,一点一点地笃定向前。
做SEO应该关注每一个细节问题,一个细小的问题就会具有蝴蝶效应,对于网站SEO来说,并不是不可能的,一些seoer百思不得其解,到底网站是哪里做错了,导致的排名下降,通常只是一些小细节导致的严重后果,比如不同的页面长短对不同的网站排名影响也是不同的。
几乎有90%以上的搜索引擎优化师可能会告诉你我们以获得网站目标流量为己任,仔细思考一下这句话,难道有问题吗?
年轻就该多努力挣钱,心情不好就拿钱撒气,买包买鞋买衣服买冰淇淋吃小龙虾,想干啥干啥!就算被人抛弃,各种糟心的事儿一齐撞上,起码还可以安慰自己,至少我还有钱!
长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录,这些是很隐私的数据,里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过,我们自己可能会感兴趣,天天都在上网,想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。
应用系统分层架构,为了加速数据访问,会把最常访问的数据,放在缓存(cache)里,避免每次都去访问数据库。 操作系统,会有缓冲池(buffer pool)机制,避免每次访问磁盘,以加速数据的访问。 MySQL作为一个存储系统,同样具有缓冲池(buffer pool)机制,以避免每次查询数据都进行磁盘IO。 今天,和大家聊一聊InnoDB的缓冲池。 InnoDB的缓冲池缓存什么?有什么用? 缓存表数据与索引数据,把磁盘上的数据加载到缓冲池,避免每次访问都进行磁盘IO,起到加速访问的作用。 速度快,那为啥不把
习惯于日常SEO操作:关键词、布局、内容、内外连接等等,习惯于每天忙忙碌碌,等待几个月之后的开花结果。
随着个人手机终端的普及,手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的手机定位数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。
译者:Nic 朱玉雪 本文长度为2920字,预估阅读时间3分钟。 关键词:谷歌、自然、评分系统。 Google会依据自然搜索结果的质量来打分?让我们先假定这个说法成立,并假设它是基于点击数据和互动指标,并依照与Google AdWords质量得分类似的原理来工作。 可这个评分体系背后是基于哪些考虑因素,又有没有办法通过优化帮助提高评分呢? 虽然并未有确凿的证据,但相当一段时间以来,自然质量评分已然是SEO工作者的一个热门话题。 今天的白板星期五,Rand会从内而外的剖析这个理论,然后就如何提高评分提出一些
本文长度为3170字,预估阅读时间9分钟。 引言:本文分享了6个须在整个渠道中衡量的Engagement指标。 翻译 | 张雨新 审校 | 陈明艳 编辑 | 华子 Engagement(参与度)一词
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈,如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而,点击行为通常包含大量噪音(误点击),无法帮助推断出复杂的用户兴趣,例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标,例如用户参与度。
任何一个行业都是按照既定目标不断爬坡的过程,有的时候,我们在前进的道理上,能够发挥多的潜力和我们做的既定目标有很大的关系,我想当年的马云,也没有想到今天的阿里巴巴会发展成这个样子,但我们不能否认它的“高瞻远瞩”,这对于SEO而言,也是一样的。
背景 如今的数字营销圈有个共识:流量红利几乎消耗殆尽!我们先从这个观点本身入手,看看这个观点到底是怎么来的,追本溯源找到问题之所在。 笔者制作了下图,方便大家理解要表达的东西。 在上图中
引言:本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值,同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道,所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单区分新老用户是不够了,我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度(Loyalty),指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说,用户忠诚度则是用户出于对网站的功能或偏好而经常访问该网站的行为。根据客户忠诚理论,忠诚度可以由以下4个指标来度量: 重复购买意向(Repurchase I
得物的服务端监控是比较全面和有效的,除了上报原始日志数据,还通过数据分析制定线上告警机制,调用链路分析,而针对前端项目这一块,还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时,靠人肉发现,没有告警机制等问题,所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要,我们需要对线上的页面有个全面的把控,而至于怎么做监控,做数据上报,以及数据分析,如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
搜索引擎排名的因素有很多,做SEO就是要把每个因素都做到最好,我们就来探讨一下网站响应速度对搜索引擎排名的影响。
传统上,药物-靶点复合物形成和解离的速度,不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后,这种传统的观点受到了挑战。
在做数据抓取的时候,经常遇到由于网络问题导致的程序保存,先前只是记录了错误内容,并对错误内容进行后期处理。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,数据分析是必然的。 据统计,在今天
虽然我们都在讲SEO是一个长周期的工作,并且根据不同行业的需求,我们在做SEO策略的时候,总是会给出一些不同的解决方案。
我们都知道SEO编辑每天面临着大量的文章发布,为了使得原创文章发挥最大的效果,我们通常会按照,符合SEO标准的策略,去发布文章,一个成熟的SEO团队,通常会有一个文章发布的模板,用于提高工作效率:
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问,如何去简单的分析网站日志,清楚知道网站的一个数据抓取情况,哪些目录抓取较好,有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快,走的更远,它离不开日常的一个数据分析,就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言,其利用数据模型对频道改版后,网页索引量从原来的十几万,上升到今年的500多万的索引量。由此可见,数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析,在这里强调下,我需要用到两个工具:Excel和光年日志分析工具。可能也
踏足行业几年了,始终游离于中小型项目,由于项目用户较少,所以前端监控方面非常生疏,最近开始接收大流量项目,却对埋点,监控一无所知,深感惭愧,于是苦学几日,心得如下:
电子商务相对于传统零售业来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变,就是一点点提升你赚钱的能力,所以,电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。 一般来说,数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析。 电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从
在我们做PPC竞价排名的时候,偶尔会遇到这样一种情况,那就是目标着陆页,出现较高的跳出率,但我们非常明确PPC可是真金白银,花钱投放出来的广告,理论上,所带来的流量,应该是特别精准的,并且有一定的页面停留时间与站内询盘。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后,我们可以对业务有一个客观和全面的把握,可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情,怎样可以改进。为了得到更深入的信息,我们需要用到很多的分析工具,这里我们只介绍最常用和基础的分析方法:拆分。
###手机H5页面 ###文字滚动 使用li标签,通过改变margin-top实现向上滚动。 代码: js: carousel: function() { var items = $('.roll').find('li'); console.log(items); var $itemOne = items.eq(0); var margin_top = 0; var margin_top_height = $itemOne.height(); var
在很长一段时间里,我们做SEO工作,总是在解决一个问题,那就是关键词排名,可很少有SEO人员会思考,当我们的页面得到合理性的关键词排名之后,该做点什么。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后,我们可以对业务有一个客观和全面的把握,可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情,怎样可以改进。为了得到更深入的信息,我们需要用到很多的分析工具,这里我们只介绍
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后,我们可以对业务有一个客观和全面的把握,可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情,怎样可以改进。为了得到更深入的信息,我们需要用到很多的分析工具,这里我们只介绍最常用和基础的分析方法:拆分。 1 看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值,看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观,这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办
在现有的推荐模型中,往往优化的目标是点击率,而忽略了用户的长期体验。特别是在信息流推荐中,给用户推荐一个标题很吸引人但内容比较无聊的消息,往往点击率很高,但用户会觉得体验很差。因此,用户的长期体验也需要重视。本文介绍京东与清华大学合作发表的论文,该论文使用强化学习来优化信息流推荐中用户的长期体验。咱们一起来学习一下。
我们在使用各种网站分析工具的时候,会看到很多不同的度量指标,可能不同的工具会有不同的命名和定义,这里列举一些常见的度量,简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流数据,但根据点
作为客服域访问量最大的页面之一,订单详情页在客服的日常工作中被用来查阅用户的订单信息,以此为进线的买卖家用户提供更好的购买服务,进而提升用户的满意度。无论是一二线客服还是客服管理者,都能在日常使用的系统中直接访问到详情页,因此客服订单详情页的入口也比较多,目前已经超过了10处。
PV(访问量): 即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客): 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
对于进行关键词排名,没有固定的模式,仅仅是基于传统经验之上慢慢摸索出来的一条道路,通过网站的一些设置让搜索引擎觉得网站更友好,提升搜索引擎蜘蛛停留时间,增加收录。
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