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几个常见的SEO误区

admin2年前 (2022-07-20)SEO知识323

在网络营销领域,很多企业或个人网站对SEO的认知或多或少都存在一些误区,往往就会遇到一定的瓶颈困境从而陷入一种迷茫的状态。下面和大家讨论一下最常见也是最致命的几个SEO误区,只想希望大家在操作SEO时能够少走弯路。每个人都有自己的见解,请自行汲取,欢迎吐槽。

1、网站SEO优化得好,就能带来销售转化

为了SEO而SEO是最普遍存在的一个误区,很多SEO站长都认为网站有排名,就能销售产品或服务。举个例子,一些SEO人员经常遇到这样的问题:“我们自己的网站优化得很不错,但就是效果不好”。而这些SEO人员真的很用心,他们每天都是刻苦去研究搜索引擎算法,然后根据算法来努力优化调整网站,比如网站title关键词策略一定是一流的;内部页面一定设置了内链;页面的关键词密度也是精心调整过;文章内容一定是精心的伪原创或原创,更新量控制得恰到好处,并且文章内容都是围绕关键词去精细挑选的,甚至公司介绍页面都是嵌入了关键词;外链推广做得也很不错,每天去挖掘渠道去留锚文本链接等。

从SEO的角度来说,这网站内功和外功都已经达到炉火纯青的地步。但有个问题,觉得这种网站有点背离了用户,根本不是做给用户看的,而是纯粹为了迎合搜索引擎做的。我们买东西的前提是什么,有对这种商品的需求并且这种商品能够满足我们的需求,对吧?那么,搜索引擎是商业机构,本质还是追求利益的,要想搜索引擎成就我们,就需要先帮助搜索引擎实现商业价值,简单来说就是:【为用户解决需求,提供精准的优质内容】。 

举个例子,①比如你的品牌知名度很高,即使你的网站SEO做得不好,用户体验也不太好,但是也有客户为品牌买单,例如一些生物医学检测网站;②稀缺产品。只要用户有强需求的产品,哪怕你的网站做得很烂,体验很不好,用户也会为了需求买单,为了解决自己的需求,他能忍受你的各种不好,例如12315票务网站和今年的口罩预定网站程序;

2、SEO就是做网站关键词排名或网络推广

SEO并不是单单为了关键词排名而去做推广,排名只是一种手段,它更多的是一种系统性的营销整合思维,利用资源去更多地展示解决用户需求的案例和方法,从而实现引流客户,在行业内获得领先地位,从而形成自己的品牌收益。  

并且,大家想想,SEO能做到的也只是带来用户,能不能留住用户,能不能让用户为我们的产品和服务买单,就不是SEO能决定的。因此系统性的营销整合才是关键,从SEO到售前到售中,都要输出品牌化的理念,举个例子,你在线下开了一家家具定制商铺,你开展了很多宣传单推广、商场活动去引流客户到店,但是决定用户下单的还有你的门店接待的专业度、家具的质量和价格、安装售后的服务等,因此在没有互联网之前,大家也是需要做生意的,这套思维才是核心,只不过从线上转到线上。

3、难度大的关键词大词才会带来客户流量

很多SEO和企业认为大词才能带来客户流量和转化,然后硬拼硬地竞争,在竞争之前必须先搞清楚自己现在处在什么位置,有没有能力跟别人竞争,因为搜索引擎展示只有十个位置,别人已经SEO优化得很好,为什么搜索引擎让你的网站排在首页呢?  

因此,我们是不是考虑一下弯道超车的方式,举个SEO案例,智能收银机行业,如果我们一开始去跟行业内去拼智能收银机、安卓收银机等大词,相信天波到目前为止也不会挤进行业前十;我们采取的策略是收集关键词,然后筛选找出卖点,策划出了一个词“智能收银5.0”,然后利用这个主题在线上线下大量宣传,从而带来了很多客户来询问,什么是智能收银5.0?然后就慢慢带动智能收银机等大词的排名,虽然这个时间需要大半年,但是对企业长期的流量和利益相比,是值得去这样布局,从而才有美团收银机和支付宝蜻蜓的合作。

4、整天去追求数据,收录越多越好,外链数越多越好

很多人做SEO,对数据非常重视,比如收录数目、外链数、快照日期等等。L氪迹觉得量化指标、追求数据是没错的,但问题是不能盲目地追求,SEO优化是为了追求效益,用户不会为你的收录量、外链数等花钱下单,因此作为企业,最应该追求的是转化率。  

当然,一开始的时候关注数据的变化和考核流量IP是更实际的,因为开始建立的时候就有转化可能太快了,但是不是天天盯着搜索引擎,对于这些指标数据,我们要掌握了解分析趋势即可,不要在意每天具体的变化,因为搜索引擎的数据天天变化是很正常的。  

举个例子,每周记录一次数据,然后制作成曲线图,观察曲线的变化。如果趋势是上升的,那么就是良性发展。不要过分关注每天数据的升或降,趋势才是最重要的,然后花多点时间去挖掘用户需求词会更合理。

最后总结:SEO的误区还有很多,由于篇幅有限,今天就分享到这里。希望大家能对SEO一个正确的认识,网站SEO做得好,不代表你的网站产品销售就好。正确的运用SEO思维,结合利用好SEO优化技术,才能为企业带来更多的收益。

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标签: SEO误区
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