核心方法:百度关键词seo排名优化因素

　　核心方法:百度关键词seo排名优化因素

　　百度关键词的优化是我们站长的主要工作之一。在优化当前的关键词之前，您必须了解什么是核心关键词以及如何实现核心关键词竞争分析。那么影响百度关键词优化排名的因素有哪些呢？让我们一起学习吧！

　　1、网站服务器的稳定性：

　　网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛来抓取你的网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛抓取不了网页，导致网页权重下降，甚至被移除索引。相关页面 关键词 的排名将受到严重影响。建议及时更换服务器，防止造成不必要的影响，免得欲哭无泪。

　　2.网站权重

　　高权重的网站关键词很容易获得好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站主喜欢转发新站或者采集

低权重的网站作为自己的文章，排名往往比采集

的新站好。还有前阵子的博巴优大赛，A5文章页在百度排名第一，很多大门户内页的关键词排名甚至比一些网站的目标关键词排名还好主页。这也是体重的体现。

　　3、是原创吗？

　　相信大家都知道，原创文章比采集

复制的内容更受搜索引擎的欢迎和推崇。因此，搜索引擎会对原创内容给予相对较高的权重。并不是说收录的文章排名就一定不能排名好，但是想要做一个长线的网站，那么一定要原创！经过搜索引擎一段时间的观察，你的权重会得到一定的加成。

　　四、连锁

　　

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　　外链越多不一定越好！它不一定会提高 关键词 排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：垃圾场或非法内容网站的集合将为您提供完整的站点链接。虽然外链数量动辄上万，但你的关键词排名又能提升多少呢？可能还不如一个高权重、高相关性的网站给你做的链接锚文本才是真正的真实。

　　5.内链

　　网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内链建设可以集中权重，转移权重，让蜘蛛爬行，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好的爬行。并建立更好的权重以将页面传递到页面。例如：当该文章的内容出现在网站关键词的首页时，做一个指向首页的链接，当其他文章关键词出现时，也做一个指向的地址的链接那篇文章（也就是锚文本）。蜘蛛根据站点中的链接数量来确定站点的内部权重。因此，如果内链建设合理，普通词不用外链也能获得较好的排名。

　　6.相关性

　　网站内容的相关性是搜索引擎比较看重的内容之一，例如：文章的主题内容是否与关键词相关，外链的相关性，友情链接的网站是否相关对自己网站的内容，关键词出现的布局和位置，关键词词频，文章中的相关文章，内链的锚文本等都会有一定的影响你的 关键词 排名。

　　7. 关键词 对本网站的百度收录了多少？

　　百度收录的关键词相关网站越多，越容易获得更好的排名。但不绝对！第四点说的，不一定越多越好。

　　8.更新规则

　　网站每日定时定量更新，外部链接稳定增长，内部链接构建合理，不间断、起伏不定。如果你坚持这样下去，相信你的网站会有不错的权重。

　　

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　　解决方案:4大标签，构建高质量用户画像

　　用户画像能否提高付费率？当然，问题是：如何？本文以小说阅读APP为例，讲解如何打造能够提升付费率的用户画像。感兴趣的朋友，一起来看看吧。

　　前几天，A同学在面试的时候遇到了这个问题。A同学举手：我来回答这个问题！建立RFM模型，将用户分为27类，然后给重要价值客户（111）VIP资格，与重要客户保持联系（011）……熟练背诵27类做法。

　　结果面试官直接挂了！

　　1.先说用户标签，先说场景

　　首先，每种分析方法都受到具体业务场景的限制。本质上，互联网广泛流传的RFM方式只适用于高频互动的零售电商业务场景，如耐用品、母婴、医疗保健、游戏、影视娱乐等。 , 不适用于 RFM。而这位同学正中要害：他面对的是一款小说阅读app。

　　对于小说业务来说，付费动机是高度内容驱动的。想要用户付费，至少要有用户可以享受的内容。要想用户看得开心，就必须知道用户喜欢什么样的内容话题。这是人物角色要解决的问题。

　　同样的内容，小说不同于短视频或者直播。用户的耳目一新，不是直接被屏幕上扭扭捏捏的*敏*感*词*姐，或者喋喋不休的“无极哥”刺激到，而是在持续阅读过程中的沉浸式体验中获得。

　　这样就形成了一个逐渐沉浸的转化过程：查找内容→点击阅读→继续阅读→付费页面→付费→继续付费。因此，定位用户当前阶段，引导用户进入下一阶段，是用户画像要解决的第二个问题。

　　此时，你可以进一步思考：从小说阅读app中获取什么样的用户标签，构建用户画像。

　　2. 基本属性标签

　　说到用户画像，很多同学会直白的说：性别、年龄、职业、收入、爱好……做个信息采集表，搞定！

　　其实有些场景是可以用表格采集

的。例如：

　　但是，这些形式都是基于业务本身的刚性需求。没有这些信息，服务就无法执行。因此，这种表单信息能够被用户理解和配合，采集难度相对较低，也便于审核。

　　在小说的场景中，不适合使用表单采集。

　　因为小说的“爱好”无话可说：

　　爱好是由多种因素组成的。你不能直接问他们一两个问题。爱好不是简单的1+1=2。喜欢穿越和热爱三国并不代表你喜欢“穿越三国”。兴趣爱好不完全固定，可能是新题材、热榜、好友推荐等引导

　　不说其他个人隐私信息，看小说还需要查吗？用户不理解，即使强行采集

，数据也是假的。

　　因此，在设计表单时要克制，尽量找到关键字段。对于阅读，男女有很大的区别，用户容易理解，所以可以以形式采集

。而男性和女性是符合MECE的简单选项，不太可能造成歧义。

　　换个角度，如果你采集

的是：阅读兴趣。

　　

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　　选项有：玄幻、历史、穿越、言情、霸道总裁等。

　　很容易让用户产生歧义，比如玄幻+穿越，到底是哪一类？比如，女主是什么样的？当用户有歧义时，他们会随意填写，采集

的数据就会出现问题。这些细节看似微不足道，但实际上决定了基本属性标签的准确性。

　　3.关键行为标签

　　定位用户当前阶段，需要找到最关键的能够区分用户类型的标签。由于目标是提高支付率，因此与支付相关的标签是最重要的。根据用户的付费记录，可以区分三种状态：从未付费/付费了一部小说/付费了两部或以上小说。引导方向也很明确（如下图）。

　　注意，在上面的分类中，有一个策略是导向的：保持这篇文章的更新。这意味着需要在阅读小说的同时观察用户的进度。

　　如果付费小说已经完结/更新，需要及时推荐新内容；如果用户根本看不懂，或者已经气愤弃坑，那就需要另找内容推荐了。因此，必须重新考虑用户的阅读行为标签。

　　4.分层行为标签

　　用户阅读行为对付费具有重要意义。理论上只有入坑的用户才会付费，而且很有可能会为更多其他有趣的内容付费。还没有入坑的尽快拉入坑，已经出坑的防止走丢。所以区分不入坑、入坑、出坑的状态是非常重要的。

　　“入坑”是沉迷于小说情节的读者的俗称。标签定义不能这么随意。只有具体指标+计算公式+业务意义才能算作标签。

　　如果用户已经入坑，最低要求是小说app的登录时间和登录频率必须得到保证，所以可以选择，比如最近一周的登录次数/总登录时间来区分用户平台的轻度、中度和重度活动（如下图）。

　　还是那句话，如果用户进入一段内容，他肯定不会东张西望，而是专注于一段内容。那么这个内容占他在平台活跃时间的比例肯定是相当长的。

　　这样可以区分用户是否关注某个内容标签：

　　具体长度是多少，还得用分层分析的方法。

　　第三，入坑和出坑是一个动态的过程。之前没有重点内容，后来有了，叫入坑；前面有重点内容，后面没有，这叫出坑。因此，在构造标签时，不仅要考虑当前状态，还要关联上一个循环的状态。比如我们联想到之前的循环，发现用户的关注度下降了，那么就可以概括为入坑了。如果焦点上升，可以概括为离坑（如下图）。

　　有了行为标签，再结合支付，可以更准确地区分问题。当然在制定策略的时候也要考虑到用户的规模，优先满足大群体的需求（如下图）。

　　当然，在实际工作中，数据情况可能并没有那么复杂。

　　付费用户和非付费用户之间很可能存在明显的区别。交钱的看几页就交钱，不交钱的打死也不交钱。

　　

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　　状态转换很有可能一下子就完成了，你是不是入坑了，看前面几页就知道了。

　　很可能用户都是一心一意，一心一意，只追一个更新，没有追求的时候才找其他的。

　　这些都是可能的，将使数据分析变得更容易。但是在构建标签逻辑时，也需要符合MECE方法，以免出现意外。这就是专业的数据分析师和业务人员思考问题的本质区别：业务人员可以直接抓住最显眼的，而数据则侧重于情况的全面性和全面性。严格。

　　5.兴趣偏好标签

　　如上所述，直接收取利息存在各种问题。我还可以做些什么？当然，可以从用户行为中提取兴趣。如果用户输入某个内容，那么他​​一定对这个内容感兴趣。

　　这里的难点在于区分：他对哪一点感兴趣。因为与一个内容相关的静态标签太多了：作者、主题、风格、评论、是否流行、写作风格……有很多部分分不清标准化。

　　因此，从一开始，您就不能期望兴趣标签太过精确。而是应该结合小说类别的特点，选择同风格和跨风格的项目，找到最接近的项目。毕竟小说不是短视频，没必要15秒就切换一次。

　　当兴趣偏好和付费行为相交时，另一种可能出现：有一类用户坚持免费卖淫，并且有很多相关的阅读行为，但就是不付费。这时可以通过优惠券测试来区分价格敏感型和真正的白嫖，从而形成价格偏好标签。

　　6.输出策略

　　有了以上基本的标签准备工作，最终的输出策略就可以像搭积木一样，根据用户需求组合出各种策略。只要基础打牢，结果就很容易掌握（如下图）。

　　七、总结

　　很多同学习惯在网上制作现成的数据集。所谓的用户画像，大多是现成的字段，尤其是直接采集的表单字段。

　　这种现成的数据集练习起来很爽，但是和实际情况相差很大。在实际工作中，即使可以使用表格进行采集，也不得不考虑采集过程中的错误、篡改、审核等问题。

　　更不用说，相当多的数据标签需要通过分析计算+测试得到，需要逐层构建，从简单到复杂。这些处理过程中的技巧和手段，才是真正有价值的技巧和能力，愿分享给大家。

　　专栏作家

　　接地气的陈老师，微信公众号：接地气派，人人都是产品经理专栏作家。资深顾问，在互联网、金融、快消、零售、耐用品、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。

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