SEO实战:通过3个步骤导入海量精准流量

       今天这篇SEO思维的文章还是给大家分享一个关于流量的一些操作方法,不过今天分享的是如何通过SEO优化给我们带来精准的流量,希望本文对大家有帮助。
       不废话了,直接给大家公布实现精准流量导入的3大步骤:

一、明确网站定位的目标受众
       对于我们的网站而言,最了解网站用户的应该是SEOer或站长本身!我们如果不了解自己要服务的客户群体,如何去给他们提供他们想要的内容呢!
       所以,确定网站的目标受众是我们首先应该做的。如果我们提供不同的服务或产品线,我们的目标受众可以覆盖多个不同的领域。这使得把流量引导到正确页面变得更加困难。
       如果我们没有明确的目的性,只是一个个去研究没有转化的客户,那么我们的SEO策略无法有效地将流量变现。而相反的,我们设定了阶段性的流量目标,每完成一个阶段的目标,然后再去达成下一个,那么我们才能够做好SEO。
       这么做很有必要,我们将客户类型或者我们的业务类型进行分类后,对于每一部分都要制定不同的SEO策略,因为每部分的客户都有不同的需求,我们也需要针对这批客户提供不同的服务和产品。那么我们如何制定目标?当然是先获得最容易赚钱的流量,快速获得第一部分利润后,我们才可以继续我们的SEO优化。

二、选择正确的关键词
       一旦我们确定了目标,下一步就是选择那些潜在的客户会在搜索引擎上搜索的产品或服务相关的关键词。
       选择关键词的时候,不要只关注搜索指数高的。我们要站在客户的角度,考虑他们的搜索习惯,以此来确定我们的关键词。网上也有很多关于如何选择关键词的建议,比如要衡量搜索量和竞争程度之类的。但最重要的是,如果我们无法命中自己网站潜在客户可能会搜索的关键词,那么即使获得了流量,也是不相关的,我们也无法获得理想的转化率,流量变现也会比较头疼。
       除了选择相关的关键词,我们还要考虑搜索不同关键词的客户的购买意向。有这样的词,看起来非常相似,但是代表了不同的搜索意图,我们需要区分出来,选择更高购买意向的关键词,这就是典型的长尾词-低搜索量、网站评估低竞争、高转化率。这样的词日积月累起来后,那是非常可怕的。
       举例:
       比如说,一个成都本地的搬家公司想做SEO,首先会想到这2个关键词:“搬家”和“成都搬家”。很明显,“搬家”的搜索量更加高,但是我们会选择去优化“成都搬家”。为什么?

原因有两个:
       A、“成都搬家”竞争更小;
       B、因为搬家受地区影响,如果我们的公司不是覆盖全国的,那么搬家这个词对我们来说经济效益远远不如“成都搬家”,这才是我们的目标客户。

三、提供我们客户关心的内容
       找到了对的客户之后,下一步任务就是为他们提供他们想要的内容。这些内容必须能够解决客户的问题,所以好好考虑下我们通过SEO带来的这批客户在买单之前需要解决什么问题?并确保我们的页面上的内容解决了用户的这些疑问,这样他们才会乖乖买单。

我们再来举几个例子:
       我们提供的服务需要很高的专业知识吗?那么我们就需要定期更新我们的内容,而且这些内容必须是专业可信的,我们得让自己的客户明白,在这个领域,我们才是专家。
       我们的客户需要看我们以往的成果吗?那就好好展示我们以往的成功经验或者成品,增强客户对我们的信任感,提升成交率。
       客户为什么要买我们的产品/服务?为客户提供对比,让他们知道选择我们比选择其他品牌的产品更加好。
       通过提供客户关心的内容,我们不仅通过回答他们的疑问解决了他们的问题,而且我们也可以借此获得精准的流量。

       最后,吕杭泽建议为了保证我们网站SEO策略能为自己的网站带来精准的流量,我们最好选择那些容易转化的关键词,为自己的客户提供他们想要的内容,成为这个领域的专家和意见领袖。同时,关于如何快速增加网站精准流量,吕杭泽建议大家参考《引爆网站流量的那些方法揭秘大全》相关介绍!




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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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