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，评估您的内容策略的有效性是提高您的自然可见度以及提高您的 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更改可能给您的业务带来的价值，但无法记录与这些更改相关的实际绩效并将其与您的预测进行比较可能意味着您忽略了收益你可以用它来改进你未来的计划。

　　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。您还必须决定使用哪种模型并开发一种方法来确保一致性。幸运的是，随着时间的推移，努力可能会减少：“你可以在这方面做得更好，但这需要额外的时间，需要时间远离行动，所以这是许多人必须面对的正确挑战之一。

　　多个运动部件。大型网站也经常有很多人在整个网站上做不同的事情。例如，电子商务 网站 可能有不同的团队专门负责销售、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，记录您的发现至关重要。“你多久报告一次？你什么时候终于看到效果了？” 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 15 分钟和不同时间进行记录。报告的天数、30 天、60 天、90 天，并确保保留记录。

　　搜索引擎响应。搜索引擎如何响应你的内容也会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，”桑德斯说，“这可能会让你的用户满意，但搜索引擎有实际最好的结果……所以我们在一定程度上无法控制这个变量。”

　　数据基础设施限制。“如果您对用户是否单击特定按钮或选择特定路径感兴趣，而您实际上并未记录该信息，那么您将无法报告该信息。” 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，最终能够比较数据。

　　后燃。由于 SEO 必须定期采取各种行动，因此很难在您的日程安排中留出一些时间来报告和沟通问题。但是，这是要优先考虑的事情：如果这是您正在做的事情，如果它使您在组织中更有价值，那么这就是您应该为您的职业和未来的 SEO 优先考虑的事情。

　　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这些测试。

　　案例分析。Cloud Infinite网站Optimization 建议保留您的内部案例研究记录并链接到相关的文章 案例研究，以供您将来可能尝试的计划。积累所有这些信息将帮助您更好地了解建议内容的效果。“我们将关注的潜在 KPI 可能包括收入、流量、可见度指标，例如印象、排名和用户参与度指标，”她补充说。

　　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。如果您想执行与竞争对手类似的特定计划，这将非常有用。你可以看到他们到目前为止的表现，然后根据你实际要做的事情和你在该领域的权威程度来猜测你是否会在某些领域超越他们。

　　提前阅读。预读是当您要求代表您的目标受众的小组对一段内容做出反应时。您可以采访小组成员，征求他们的意见，或向他们提供调查。通过屏幕录像采访 Cloud Infinite 网站 优化补充道：“如果您正在浏览 网站 或功能，这可能特别有用，但您也可以将其用于内容。您正在寻找是：人们对事物有强烈的意见吗？他们对一段内容有很强的亲和力吗？阅读一段内容有多容易？人们是否容易理解？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反应，例如眼球运动模式和汗水，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。点击率曲线估计可以帮助您预测流量增量。我们使用搜索量乘以预测排名 CTR 减去当前排名。

　　估计流量 = 搜索量 x（预测排名中心线 - 当前排名中心线）

　　如果您想展示某些 关键词 或 关键词 剧集的排名潜力，或者如果您正在查看一大堆 关键词，您可以说我们是否在所有在这些 关键词 排名中，我们的增量值是多少。

　　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，趋势数据也可以用来预测性能（除了上面的 CTR 曲线估计）。

　　为了使用历史趋势数据创建预测，“我们将采用某种模型——比如 Facebook Prophet，一种机器学习模型，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——我们将通过为其提供时间序列数据来实现我们目前必须使用的任何指标（收入、流量、印象，无论你想要什么），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结果相结合，让您了解您的内容将如何执行。

　　拆分测试。在某些情况下，例如测试用户体验的变化，拆分测试可以帮助您找到最适合您的用户的方法并提高转化率。“对于搜索引擎优化，一般来说，我们不希望有重复的内容，所以如果你要引入多个 URL，你要做的是确保机器人获得适当的体验，”她补充道，“或者不要根本不更改 URL——归根结底，保留 URL 通常是最佳实践。”

　　如果搜索引擎机器人有可能找到您的另一个体验 URL，那么最好将 302 重定向到主 URL，或者在短时间内排除该机器人。

　　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（相对于控制体验）。Google Analytics 等工具可以揭示您的新体验在跳出率、页面停留时间等方面的比较情况。

　　开始学习。这种方法听起来很简单——只需启动提议的更改，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：用户在您的 网站 上的表现如何？他们是否做了您希望他们做的事情，例如单击按钮、填写表格，以及他们是否在 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、自然点击和印象、排名信息等。社交媒体参与度还可以判断您的受众是否正在参与某个内容。

　　试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——它让我们对结果漠不关心，并允许我们在以后量化风险。

　　同样，记录可能影响性能的 网站 更新或 网站 上发生的任何事件也很重要。行业新闻和季节性也是值得注意的因素，还有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。

　　在您进行实验时，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。