用 “網站優化” 的心態來面對永遠學不完的 SEO 技術會比較輕鬆



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說到 “網站優化” ..

一直以來,對 Google 或其他搜尋引擎而言都還滿不樂見網站、網站管理員持續且刻意使用所謂的 SEO 技術。尤其是那種遊走規範邊緣的方式(灰帽),或更別說那種太誇張且粗劣的手法(黑帽),就差不多準備要跟搜尋結果說886..

Google SEO starter guide
↪以上是 Google 在2009年發表的 “搜尋引擎最佳化初學者指南” 截圖,一開始開宗明義就建議了我們應該要以使用者為網站優化對象,而不是搜尋引擎。

但當然也不是說我們未來就別再管什麼 SEO 或去投放廣告就好,而是這一切的一切其實就只要讓我們改用 “網站優化” 的心態、原則與執行角度,一念之差就又會讓我們跟 Google 政策、發展走在同一條軌道上。

而主要原因以及這兩者最大差異,在於只有 “網站優化” 才能夠真正能夠協助訪客(使用者)最快獲取最大資訊或解決問題。而某些 SEO 技術只是在研究搜尋引擎又推出了什麼 Ranking Factor, 甚至在某個時間點可以因某項建置獲得最高 Google 演算法權重,進而取得搜尋排序佳績。

gene
↪不過說到 Ranking Factor 還是可以參考我們食夢黑貘大大最近提到的 2017 SEO 觀察。只是,這些 Factor 往往會需要發生在同一個網站上才會有顯著效果。

但問題是現在 Google 會不斷提升分析技術能力並且有如此頻繁的更新,就是為了讓搜尋引擎 “演算法” 結果能夠跟真實人類的喜好越來越相近,以及排序結果的判斷標準也可以越來越客觀。

所以才會說與其每年關注什麼網站 SEO 有哪些變化,不如思考怎麼因應目標族群、訪客增加網站內容資訊,並讓用戶可以輕易在網站恣意瀏覽與找到所需資訊、漫族需求或解決問題!!

adrank
↪不只是網站 SEO, 甚至在 Google Adwords 最重要的廣告評級判斷標準上,除了投標金額多寡外、其他兩點都與能否持續進行網站優化息息相關。

基於以上,今天就讓我們試著從 Google Analytics 主要三大系列報表 “目標對象” 、 “客戶開發” 、 “行為” 中,看看哪些數據變化是與 “網站優化” 有關。而我們又可以從中看到哪一些問題與改善空間。

以上內容可能會需要參考的補充內容資訊:

剛有提到 Google 的 “演算法” 相關邏輯、技術可以參考這篇文章中的詳細介紹,而其中最重要的一句話如下:

就算搜尋引擎傳回數兆個網頁,如果其中沒有您所要解答也是枉然。演算法就是會尋找線索的電腦程式,為的是傳回您真正想要的結果。

再者是在此也提供剛剛一開始提到,Google 在2009年推出的網站管理員初學者指南檔案下載載點(其中雖說幾點大原則是不會改變,但許多細項在現代已經有點偏差。又或是當年就還沒有 Semantic Web & RWD & AMP 等相關技術與名詞。)

至於有關關鍵字廣告與經營網站、網站優化之間相輔相成的關係則可參考 “當 Adwords 在推廣網站階段中不再是一個選擇而是標配時..” 這篇文章。裡面也還有一些 SEM 相關介紹與再更之前提到面對東南亞搜尋市場的挑戰與機會。

(為了避免瀏覽文章的心情與思緒被打斷,這篇文章中若如上方有出現超連結,或許也可以先按著 Ctrl(或 ⌘ Command) 鍵再點選該連結。如此就可以先默默另開視窗,等待會有空或真的有需要時再到另一個頁籤查看喔!!)

google announce
↪再補充一題外話是雖然做好網站優化能夠有效降低關鍵字廣告採購預算。但就像是在 Google Adwords 說明中心也補充,無論我們是否採購關鍵字廣告都不會影養網站在自然排序上的結果。


目標對象

從 “目標對象” 系列報表主要是可以檢視進入網站的訪客身份、輪廓。故雖然 Google 目前檯面上越來越重視訪客隱私權,一些報表中數據也無法檢視,但若從跟網站優化有關的參考資訊,還會有以下幾張報表與觀點可以來分析。

地區:如上所提,雖說現在在 Google Analytics 已經無法從 目標對象 > 地理區域 > 地區 報表檢視到來自各縣市的訪客,但因為現在還可以看到來自於不同國家的訪客。所以這時若是一個體質完善的網站,理論上訪客來源的國家應該會是來自於世界各地(但當然主要還是以當地的用戶居多)。像是若網站是使用英文這種全球通用的語系,那麼還能否從全國各地帶來訪客就確實是一項指標與改善空間。

countrys
↪就算是繁體中文網站,也應該會因為全球都有人會使用繁體中文搜尋、而帶來來自全球的訪客。

行為(新訪客、回訪):一個真的認真在經營、且不斷更新內容的網站自然會帶來固定回訪的訪客,但若回訪客在比例與數量上都非常不樂觀,就也反應出網站價值較低落、整體流量結構也不是非常健康。

new visitor
↪若網站已經經營一段時間,新訪客比例還是遠大於回訪客,那麼想要讓整體網站流量提升就會更辛苦。且通常回訪客行為價值與黏著度上都會比新訪客高。

行為(瀏覽頁次、停留時間):雖說這兩項指標數據都沒有絕對的好壞或對錯,但基本上若能讓訪客願意多瀏覽幾頁、停留久一點時間總是比較理想。像是現在某些網站中一篇文章硬是要訪客換個七、八頁就是為了增加互動(先不論對用戶體驗與實際感受而言是好是壞..)。

Illustration
↪以上為示意圖。而這樣的設計雖確實會增加瀏覽頁數,但在用戶體驗上還是會讓人覺得很104..

瀏覽器:從這張報表可以快速顯示訪客都是使用哪一個瀏覽器進入網站,所以一方面可以從各個瀏覽器的習慣用戶輪廓來推測網站目前訪客族群,另一方面也可以評估與判斷網站是否因為不夠符合 W3C 規範(跨瀏覽器)而損失了一些機會。

The_W3C_Markup_Validation_Service
↪此為檢測網站是否符合 W3C 規範的線上服務。而 W3C 為全球資訊網協會(World Wide Web Consortium,W3C),又稱W3C理事會。創辦人是全球資訊網的發明者提姆·柏納-李。

行動裝置:主要兩張報表中,總覽是可以一次評估桌機、平板、手機的比例,然後從數量比例分布就已經可以大致得知網站用戶習慣,再從跳出率、瀏覽頁次甚至轉換相關數據,更可以進一步了解網站在行動裝置呈現、使用性上是否得當。

至於 “裝置” 報表中更是能看到不同手機型號的瀏覽行為,也能幫助我們進行更細的拆分與比較。

Mobile (Devices)
↪電腦還有可能多人共用,但行動裝置就比較能反應出個人的習慣。


客戶開發

再者是在網站優化過程中最重要的 “客戶開發” 系列報表。從這邊可以了解為我們網站帶來訪次的來源有哪些,而哪些來源的訪次行為價值、轉換率最理想。

而會說最重要的原因則是因為一個網站若無法帶來造訪,就也不用說到後續相關進階分析。而在我們之前也稍微提到,一個健康體質的網站理應流量來源應該是要相當平均的,尤其是直接流量、隨機流量以及參照連結流量等三大流量來源。

channel
↪可反應出網站在網路上是相當活躍且平均的。

所有流量:基於以上,從 “所有流量” 系列報表中就可以快速檢視目前網站流量來源結構。像是進入 “管道” 報表就可以快速看到最重要的幾個流量來源,通常過於失衡的結果也顯示出現況與改善空間。

至於來源/媒介與參照連結網址兩報表就是更深入的拆解。

resource and medium
↪通常可以幫助我們快速了解最大網站流量的來源,進而調整我們的經營策略或資源投放位置。

Search Console:再來是若已經順利連結 Search Console 後就能在 Google Analytics 上進行檢視。而在這 Search Console 系列報表中,最最最重要且讓人不得不珍惜的就是 “查詢” 報表了。

因為從當年兩大搜尋引擎流量來源關鍵字都開始顯示 (not provided) 後,我們再也無法得知訪客都是透過什麼樣的關鍵字搜尋而進入網站。所幸,我們還可以從 Search Console 查詢 報表看到網站在 Google 搜尋引擎的關鍵字搜尋排序表現。

而其參考價值自然不在話下,搜尋能見度較高的頁面、網站 SEO 現況再到網頁內容策展、日後規劃策略等都一覽無遺。

search query
↪甚至也還可以看到平均出現在搜尋排序的名次,不過通常就是因為搜尋排序不差才會帶來造訪。

社交:自從 Google 持續降低外部連結 SEO 權重、甚至在前幾年還用 “no follow” 來嚇阻我們別再建立一堆無效外部連結訪次開始,取而代之的社交來源就越來越重要。而一個網站能不能被各式各樣的社交來源所連結,又或是網站中哪一些頁面被分享的次數最多且頻繁,通常也是可以顯示網頁真實價值的一項重要指標。

URL Share
↪不過網址顯示上似乎有一點尛 Bug.. 就還請稍微注意一下就好。

以上內容可能會需要參考的補充內容資訊:

一個網站的流量來源有多重要以及如何檢視,可參考我們過去在 “都 2015 了,就讓我們別再於 Google Analytics 鑽牛的角尖吧” 所介紹。

再說到如何連結 Google Search Console 就可以參考 “直接在 GA 上檢視 Search Console 數據與一點點點便利性新增” 這篇文章。至於 Search Console 的一些名詞定義以及與 Google Analytics 的差異則可到 “Google Analytics 工作階段與Search Console 點擊數差異比” 走走。

此外是在 “客戶開發” 中還有 Adwords 與廣告活動系列報表,但因為口袋有多深與 “網站優化” 並沒有太直接關連性,加上廣告採購也是一門專業,故在此也就不便多談。

至於若還不是很清楚當年造成哀鴻遍野的 not provided 始末與一些觀察,是可以參考 “國人慣用的 Yahoo! 與 Google 中,”not provided” 數據變化與再研究” 文章內容。


行為

最後,從 Google “行為” 系列報表中則是可以進一步研究訪客進入網站後的一些行為或感受,也就是網站到底好不好用(網站不一定要好看,但一定要好用..)。

網站內容:首先在 “網站內容” 系列報表中,“所有網頁” 是指網站所有網頁被瀏覽的次數,“到達網頁” 則是帶來造訪的次數,而 “離開網頁” 就真的是某訪客離開網站的頁面(當然,超過預設時間30分鐘都沒動作也會被視為離站..)。

pageview
↪從 “所有網頁” 報表可以檢視哪一些頁面被瀏覽的次數最多,且還可再進一步對照停留時間、跳出率等綜合指標

landing page
↪而 “到達網頁” 就相當重要的原因是,因為所謂到達網頁就是用戶第一次進入網站所著陸的頁面(Landing Pages),也就是決定會進而帶動銷售、又或是從此減少一名用戶的關鍵頁面。

exit rate
↪最後 “離開頁面” 就比較直覺,若某頁面不是最終結果頁面卻又常常成為網站中的 “離開頁面” ,那該頁面的使用性與內容本身很可能就出了一點問題。

網站速度:而這網站速度也應該是可以與 “網站優化” 最相關的指標,且上述一開始所提到的 “用戶感受” 也是可以從網站速度來進行改善。

site speed overview
↪從總覽可以快速看到網站在不同環境下的平均載入速度。在還無法與其他網站比較或不確定怎麼樣的標準算合格,可以先從自己網站中個別頁面進行比較與修正。

PageSpeed
↪但若說到要如何修正,就可以參考 “速度建議” 報表,其中主要是從網頁中 CSS、HTML、JavaScript 和圖片等載入速度的評比,藉此來判斷網頁速度的高低。

站內搜尋:最後的 “站內搜尋” 報表因為反應的就是訪客都已經在網站中了,還會因為找不到想找的資訊而進行 “站內搜尋” 。但這年頭訪客多半都懶得打字(尤其是行動裝置),所以在報表中顯示的文字很可能就代表著對訪客而言來說是相當重要,但又因為網站導覽不夠清楚或其他原因而不得不搜尋。

Site Search
↪所以,從中也可以找到一些改善資訊架構的指導方針。甚至,也可以看到對訪客來說相當重要,但網站中目前還不足的資訊需求了。

以上內容可能會需要參考的補充內容資訊:

上述提到到達網頁真的相當相當重要的原因就如我們在 “從 “到達網頁” 看網站一整年的經營現狀、後續機會與策略” 文章中所提,

有關網站速度也可直接使用 Google Page Speed Insight 來檢測(不過現在與 “行動裝置相容性測試” 合併了).


在今天用 “網站優化” 來看 Google Analytics 之後…

雖然說 Google Analytics 中第四大報表 “轉換” 也記錄著網站經營上最重要的設定目標與獲利資訊,但因為從中顯示的大多是 “結果” ,故今天就先不多談。

而上述所提應該會發現 “網站優化” 所牽扯到的範疇實在很廣,且隨著搜尋引擎演算法越來越嚴密,能夠反應真相(網站價值)的要素也會越來越多。但這一切的一切還請別擔心,通常若是以用戶(訪客)體驗為改善網站的依據就不會有什麼問題,

只是,若問到既然不論是網站優化還是網站 SEO 技術如此麻煩且又需要跨領域、跨部門合作,那又何苦要投入如此大量的人力資源呢。

default channel grouping
↪那當然就是因為從 Organic(自然搜尋)甚至 Adwords 所帶來的訪客行為價值(停留時間、瀏覽頁次等..)甚至到目標、電子商務轉換率都是優於其他流量來源(如上圖,Direct 訪次雖遠高於上述兩者,但最終成交數量卻較低。)。加上取得成本又通常會相對較低(用更少的錢獲取更大利益)等原因..

故其實反而是我們也一直很納悶怎麼還是不常聽到有人或網站有想要做好網站優化的決心或成果.. ^^”

feeling_awesome
↪以上為一臺灣知名 SEO 軟體暨諮詢顧問服務商創辦人某次簡報內容.. orz



有關這位努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式..
Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406

目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監 業務接洽/聯絡方式.. Email Address: ada@awoo.ai / Line ID: 539406 目前主職 awoo MarTech 技術 nununi...

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