[文章]-数据化营销辅之SEO能提升推广告效果 获取用户与提升流量让搜索提升

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社区数据化营销的方法与精准效果配合SEO能够获取到精准用户,通过社区获取更多的潜在用户,再进行数据化跟踪找出用户行为,然后再社区内部或者通过社区的优势进行内容的推广与发布,进而筛选出最佳的用户体验,找出用户搜索的关键词。通过大数据的方式对用户群体进行细分,并且把每一类用户的方向提炼出来,能够增加寻找精准用户的速度,同时也能对用户实施有针对性的管理。社区化营销的目的就是营销,有了用户再实施推广,能够增强用户的向心力。

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获取精准用户

获取精准的用户是最重要的,也是获取用户的第一步,获取用户的方法:

1.      新媒体平台推广获取用户

2.      即时软件推广获取用户(QQ群)

3.      平台网站获取用户(电商、视频、社区、游戏、搜索)

4.      SEO、SEM

这四点是网络营销获取用户常用的方法,把用户来源平台整合之后,进行内容发布,确保用户能够第一时间找到相关的网站,通常这就是企业平台,用户可以通过注册入驻平台、浏览在网站中找自己的信息。作为企业推广来说就获得了一批潜在用户。其实获取用户我们还有一些方法,但是不同的行业,都有其属于自己的一些方式,这需要去根据行业的属性划分,要是做互动营销等等这些方式都是有职业特点。

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获取用户之后还要分析用户,分析用户的方式就比较复杂了。

1.      通过人群属性、地域属性,来分析用户。

2.      通过页面点击图来分析用户,分析用户喜欢的内容。

3.      对用户实施分类,查看用户流量,追踪一类用户去向。

4.      对用户进行属性细分,把用户分出来之后,在进行第二步的工作。 

一般到了用户分析之后,就是要这对用户进行数据分析,大企业可以聘请数据挖掘师,来分析用户的行为,对于小企业来说,用户量有限,通过谷歌趋势、统计等等SEO和SEM日常使用的一些工具就能够分析出来,也能够把用户的日常搜索行为模式给分析出来。此时的工作就是要分析用户来源,根据用户的来源,对用户的需求有一个深度分析。通常网站在实施推广、获取用户的时候,都会考虑用户来源,然后挖掘关键词,并且布局到网站的不同层级。此时SEO的作用就凸显了,一定要找准精准用户的需求,至于说非精准用户,往往实施SEO显然是刻舟求剑的做法,根本没用。如果是非精准用户,想要让这样的相关关键词有排名,最好要实施SEM,能够增强用户的相关搜索。

记住了,SEO的人力、时间要超过SEM。

获取到了用户就要考虑用户的浏览深度,现在的网站排名整体的衡量用户浏览深度很重要,SEO、SEM的用户跳出率很高,这个网站非常失败,或者说没有用户体验。因此实现用户分享传播,网站能够追踪用户的行为,获取用户需求,实现深度浏览。电商网站往往是非常好的案例,一般电商类的网站都愿意收集用户信息,推送相关产品。也能够在不断收集用户体验的过程中,提升口碑。现在的自媒体网站的出现,也让很多资讯网站学会了LBS的地域推送或者用户相关内容的推送,这是一种升级。

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    数据分析 

针对用户进行数据分析很重要,跳出率是重中之重,不管是SEO、SEM最害怕的是跳出率,如果是哪一个页面的跳出率相当高(非节点页面),要针对页面进行调整,根据用户的喜好进行页面得内容调整与设置,进而增加用户二次点击率。现在的电商、视频、自媒体网站,用户一旦注册,就已经定义好了用户图谱,当然了,很多用户为了保密自己的注册信息,不想被大数据分析,填的都是不正确的,但是这些网站会根据用户后续的点击,进行数据的分析,不管咋样,用户都被大数据了,除非不用登陆。 

用户分析方式:

第一步:准确的获取到用户基本需求。

第二步:初期的用户需求点给抓住。

第三步:追踪用户浏览行为。

第四步:二次分解用户行为,找到用户期望需求点,并且深度分析。

第五步:确定用户在网站中的页面流向,推荐给潜在用户。

第六步:找出用户兴奋点需求。

第七步:推送给用户产品(内容),多推送几类,然后分析用户流向。

不断分析用户需求,分析用户数据,才能把用户服务号。通常小型企业无法满足培养一个数据工程师,不过没有关系,小型企业一般数据量有限,SEO、SEM可以自行分析,通过图标定义用户需求与用户属性,并且使用统计类工具挖掘用户点击需求就好了。

产品经理必须要掌握用户的基本需求、用户期望型需求、用户兴奋点。现在电商、自媒体通过用户流量分析,通过用户流向分析,给用户提供更有价值的内容。

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    特殊需求用户

特殊需求的用户根据样本比例,划归到一类,然后推送大众化产品(内容),能够给企业节约成本。

    大数据营销

不管是商业战略还是企业布局,大数据营销其实是任务图谱的个性化推送,是为了实现最大化销售,现在的电商、新媒体、视频类网站都实现了用户推送,通过JAVA语言实现用户数据的挖掘,并且找到用户的需求点。包括很多App也是根据自身的条件与需求来推送,这是给产品的人工智能实现了非常好的模式,用人工智能的方式去推广产品,既能够精准营销,也能够增强用户的依赖感。 

用户本身就是一个变量,时间、环境、性格、经济都是不断变化,数据分析就变得比较复杂了。数据分析不定期要针对用户群体进行类别的划分,不断获取用户需求。有针对性的推广,把用户所需产品推广到每一个人,这是最成功的数据化营销。 

中小型企业中,SEO与SEM其实就担负着数据挖掘工程师的工作,把每天获取来的数据报表,分门别类,根据不同的用户行为,在表格中对用户进行细分,然后再制定推广方案。根据不同的用户属性,制定不同的推广文案、设计,把更能吸引、更符合这一类用户群的内容推广到每一个人眼前,进而引导用户的点击,当然了这样的方案所说是非常细致的,做起来也是比较复杂的一个工作。但是没有关系,在初期,即便是中小型企业,你只要获取到一批用户数据之后,搭建数据模型,到第二步就是对用户分类,即便用户在这期间有所变化,只要还在你的模型之中你只需要观察就好了,当然了超出了你的数据模型架构,你还需要根据样本的数量来搭建第二期用户模型,基本上有几版数据之后,你的用户群体也就固定了,除非你还去开辟新的业务。

用户数据模型是针对电商和垂直类网站说的,综合性网站的数据模型很大,数据的不断变化和用户群体也经常变化,数据分析的时候,要观测推广的数据,实施细分,把小的数据模型集合起来,并且不断分配成数据单元,根据庞大的数据了扩展单元的模型,其实说白了是把用户实施管理,让他们成为你的客户,并且愿意买单,同时也能不断诞生新的用户,数据模型也正是基于此原理,不断诞生新的用户获取更多的用户。在推广的过程中实现大数据化的推广与营销,能够最好的实现销售,进而企业也能最大化的实现收益

 

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