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如何做Google高流量关键词研究

关键字研究不仅仅是为单个关键字选择高容量搜索术语,构建链接和排名。它是良好的谷歌SEO活动的基础。 如果做得好,这个基本的搜索引擎优化活动可以帮助您的网页排名更多的关键字,从而获得更多的流量。 今天分享一下如何使用Ahrefs查找和选择能够为您的网站产生最有价格搜索流量的关键字和主题的提示。 关键字研究基础 回到当天,搜索引擎优化专业人士的生活更加轻松。 我们使用Google关键字规划器查找热门关键字并围绕每个关键字创建专用网页(尽管它们基本上是相同的搜索查询)。 当时,这种策略奏效了。但随后谷歌在2013年9月取消了关键词级数据。 今天情况有很大不同。 去年,Ahrefs 研究了 300万个随机搜索查询,发现**的排名页面也将排名前10位搜索结果中近1,000个相关关键词。 这一发现表明,页面可以排名的关键字数量没有固定的限制。 搜索量具有误导性 搜索量不是搜索流量的良好指标。 您可以为关键字设置较高的搜索量,但这并不一定意味着您获得了大量点击次数。 例如,查询[唐纳德特朗普时代]在美国的搜索量为每月51,000次搜索。但实际情况是,每月搜索结果页面上只有7,200次点击。 这意味着对于此查询,只有大约14%的搜索被点击。这是因为此查询的SERP有一个答案框,搜索者点击其他任何内容都没有意义。 搜索量/流量与搜索意图 在确定要定位的关键字时,您将经常面临这种常见冲突:搜索量/流量与搜索意图。 搜索意图几乎总是胜利。 因此,在研究和选择关键字来创建内容时,您需要问自己这个问题: 什么是搜索者,我可以实现这一目的吗? 搜索意图类别 几乎所有具有明确意图的搜索查询都有四个主要类别: 信息:如何,什么,(如何制作粘液) 导航:品牌查询(即facebook,BOA登录) 商业调查:具体属性,“vs”,“最佳”(即男士11号棕色鞋) 交易:购买,下载等 要识别搜索意图,**向Google学习。 例如,搜索以下查询通常会产生以下类型的结果: 一般来说,竞争关键字的最佳方式是检查排名靠前的网页的内容类型并遵循。 注意事项:搜索意图并不总是这么清楚。 存在易失性SERP,通常可能不需要那么多链路。但是,保留这些SERP的排名是不可预测的。 另一方面,也有稳定的SERP可能需要比竞争对手更高质量的链接,并且保留位置通常更容易预测。 如何找到能够驱动大量流量和可以排名的关键字 定位长尾主题可以帮助您排名并为您的网站带来流量。 请注意,长尾关键字与“字长”无关。 长尾关键字是具有较低个人搜索量的搜索查询,但通常作为一组具有巨大的总搜索需求。 寻找长尾话题可归结为两件事: 页面获得了多少搜索流量? 哪些关键字有助于#1和多少? 找到长尾主题的最简单方法是查看竞争对手的流量生成页面。 您可以使用Ahrefs的Site Explorer来完成此操作。 输入竞争对手的域名并转到“热门页面”报告。 您要在此处查看的主要列是: 流量:这可以指示您通过此主题的排名实际获得的搜索流量 关键字:它可能为您提供的关键字排名数量。 热门关键词:这可以让您深入了解父/主题。 它的数量。 位置。  “位置”和“卷”过滤器在授权站点上运行良好。 您可以设置仅查找排名为1-3的关键字和搜索量为1,000或更高的关键字。 在赞助SEJ网络研讨会时获得更多合格的潜在客户 想要获得核心营销人员和业务决策者的支持?在赞助SEJ ThinkTank网络研讨会时向您重要的人展示您的品牌专业知识。 现在预订 广告 您还可以根据您的利基调整搜索量过滤器。 您还可以查看“音量”以查看该页面的全局有机总流量。 只需点击URL旁边的插入符号,您就可以了解特定页面的流量潜力。 在您查看了一个竞争对手之后,您可以转到“竞争域名”报告,查看您在网络上有其他常用关键字排名的域名。 你可以看到主题并不缺乏,但你能排名吗? 9步关键字研究过程 1.检查搜索量,点击次数和流量潜力 检查您选择的主题的搜索量,点击次数,更重要的是,检查Ahrefs的Site Explorer上的流量潜力,以评估您的排名机会。 2.查看竞争对手的流量生成页面 查看竞争对手的流量生成页面,查找具有流量和/或业务潜力的主题。 3.确定关键字的搜索意图(通过Google) 通过分析查询的前10个Google搜索结果,确定关键字目标的搜索意图。 4.确定您是否可以实现搜索意图 然后归结为这样一个问题:你能提供搜索意图吗? 如果您的答案是否定的,请继续。 如果您的答案是肯定的,那么评估排名难度。 5.手动评估排名难度(链接配置文件+页面上) 虽然Ahrefs提供关键字难度分数(以0到100的对数刻度绘制的当前前10名排名页面的链接数量的加权平均值),但您应手动评估关键字难度以获得最佳结果。 请务必评估所选主题排名靠前的网页上的链接质量和页面因素。 你能建立比他们更好/更多的链接吗? 一个警告:链接不是一切。 目标是为尽可能多的关键字(或更多)排名高,以**化搜索流量,这通常归结为内容。 写下Google认为该主题的“等级值”。 谷歌的工作是**地提供搜索意图。这也是你的工作。 6.查看前三页排名的哪些常见关键字(页面级别的内容差距分析) 内容差距分析的常见用法  是搜索几个竞争对手的关键字排名,然后找出他们排名的关键字和不排名的关键字。 但是,当您在页面级别进行内容差距分析时,您将获得更多见解。 使用Ahrefs的内容差距分析工具,输入目标关键字的前三个排名页面,然后选中“至少有一个目标应排在前10名”的复选框。 保留“但以下目标不排名”部分,因为您试图在目标关键字的前三个排名页面中找到常用关键字。 单击显示关键字,您将看到这些页面排名的常用页面。 这使您的工作更容易一些。 7.围绕这些关键字排名的大纲/内容 与其将内容差距分析工具中的关键字仅仅视为“关键字列表”,而不是将这些字词视为基于Google如何看待意图的内容大纲。 例如,如果您将“最佳观看品牌”视为目标关键字,您将在内容差距分析中获得以下相关关键字。 以下是将它们合并到内容中的方法。 8.建立链接 构建指向新创建内容的链接有助于显着提升您的自然搜索流量。   本文由上弦科技网站SEO优化团队整编而成,不代表本站观点,如需了解更多Google SEO优化的新闻、文章、工具和SEO优化技巧、案例、学习各种网站优化知识请进入:https://www.sun.sh.cn/category/knowledge/ 并且可以与上弦科技优化师进行一对一问答。 本文地址:如何做Google高流量关键词研究:https://www.sun.sh.cn/social-signals-a…ere-a-connection/

Google的John Mueller关于外贸网站Google SEO建议

在本月初的SMX Virtual上,Google的John Mueller热情地接受了在活动中的发言,并且他在演示中分享了许多惊人的技巧和搜索方面的变化。 但是他也分享了一些展望2021年搜索和SEO的想法。 我们为这些特定的幻灯片拍摄了屏幕截图,并在Twitter上共享了它们-但我仍然相信,如果您愿意的话,您可以在SMX Virtual 2020上观看演示。 以下这张幻灯片,总结了2021年的前景: 核心网络生命力(即页面体验更新) 使用技术性SEO在技术上更好的网站具有优势 一般而言,技术SEO难度较大,因此请寻求帮助 网站的目的应该是吸引用户“吸引用户”,这意味着人们应该希望通过您的品牌名称来搜索您 排名更新将继续,包括难以解释的核心更新 将会有SEO更新,以帮助不那么精通SEO的网站,例如段落索引,RanrainBrain,BERT和其他(我不认为John特别指定了这些名称) 寻找对用户更可见的方法,例如结构化数据或垂直搜索。 Great presentation from @johnmu at #SMX Virtual. Here’s a thread with some interesting information. 🙂 Some ranking changes in 2021 (like core updates) will be harder/trickier to explain. Also, some updates will be aimed at helping “less SEO savvy sites”. pic.twitter.com/G5cSIBQYuU — Glenn Gabe (@glenngabe) December 8, 2020

使用深度学习自动进行网站标题标签优化

对于大多数网站而言,快速获得Google SEO的好处是,在缺少它们的标题标签中加入排名靠前的关键字。 如果某个页面已经在某个关键字上排名,并且该关键字的title标题中没有该关键字,那么如果我们以自然的方式添加该字词,则该页面的排名可能会更高 如果我们还将关键字添加到meta描述中,也可以在搜索结果中将其以粗体突出显示。 使用深度学习自动进行标题标签优化 现在,如果您在一个拥有数百,数千或数百万个页面的站点上工作,那么手动执行此操作将变得非常耗时且成本过高! 也许这是我们可以教一台机器为我们做的事情。 它最终可能比数据输入团队做得更好,更快。 让我们找出答案。 重新引入Uber的路德维希和Google的T5 我们将结合前几节中介绍的几种技术: 优步的路德维希 Google的T5(文本到文本传输转换器) 在我的《使用深度学习进行自动意图分类》一文中,我首先介绍了路德维希。 总之,这是一个开放源代码的“自动ML”工具,可让您无需编写任何代码即可训练**进的模型。 我首先在文章如何自动生成标题和元描述中介绍了T5 。 使用深度学习自动进行标题标签优化 Google将T5描述为BERT样式模型的高级版本。 如果您还记得我有关意图分类的文章,那么BERT非常适合完成此任务,因为我们的目标输出/预测是类/标签(意图)。 相比之下,T5可以进行总结(就像我在有关元标记生成的文章中所展示的那样),翻译,回答问题,分类(例如BERT)等。 这是一个非常强大的模型。 现在,据我所知,T5尚未经过标题标签优化的培训。 也许我们可以做到! 我们会需要: 训练数据集,其示例包括: 没有目标关键字的原始标题标签 我们的目标关键字 使用我们的目标关键字优化标题标签 T5微调代码和后续教程 一组未优化的标题,可用于测试模型 我们将从我已经从HootSuite提取的SEMrush数据中汇总的数据集开始。我将分享有关如何一起编译这样的数据集的说明。 T5的作者慷慨地整理了一个详细的Google Colab笔记本,您可以使用它来微调T5。 如果您运行它,则可以使用它来回答任意琐事问题。我实际上是在7月份的SEJ eSummit演讲中做到的。 使用深度学习自动进行标题标签优化 它们还包括一个部分,说明如何针对新任务对其进行微调。但是,当您查看所需的代码更改和数据准备时,要弄清楚我们的想法是否切实可行,似乎需要进行大量工作。 也许有一个更简单的方法! 幸运的是,Uber在几个月前发布了Ludwig版本0.3。 0.3版随附: 一种超参数优化机制,可从模型中压缩其他性能。 与Hugging Face的Transformers资源库进行了无代码集成,使用户可以访问**进的预训练模型,例如GPT-2,T5,Electra和DistilBERT,以进行自然语言处理任务,包括文本分类,情感分析,命名实体识别,问题解答等等。 基于TensorFlow 2的新的,更快的,模块化的和可扩展的后端。 支持许多新的数据格式,包括TSV,Apache Parquet,JSON和JSONL。 开箱即用的K折交叉验证功能。 与权重和偏差的集成,用于监视和管理多个模型训练过程。 一种新的矢量数据类型,支持带噪标签以进行弱监管。 该版本包含了新功能,但我最喜欢的功能是与Hugging Face的Transformers库的集成。 本文由上海上弦发布,不代表上海上弦立场,转载联系作者并注明出处:使用深度学习自动进行标题标签优化 https://www.sun.sh.cn/title-tag-optimization-using-deep-learning/