內容變現!iSearch 2018 深入淺出的 SEO 觀念與應用技巧

在 Facebook 紅利消失的後社群時代,過去近 10 年來搭上這波社群風潮者無不積極尋找流量來源,瞄準搜尋引擎演算法的 SEO 此時又再獲得了更多目光。
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在 Facebook 紅利消失的後社群時代,過去近 10 年來搭上這波社群風潮者無不積極尋找流量來源,瞄準搜尋引擎演算法的 SEO 此時又再獲得了更多目光。

由 Awoo 國際主辦的 iSearch 搜尋引擎行銷年會在昨日 (9/6) 舉行,不僅邀請到 11 位講者接力進行一整天的分享,另外還有 Gene 食夢黑貘、連啟佑等 SEO 及網路行銷專家加入最後的論壇,齊聚一堂討論網站流量及搜尋引擎的現在與未來趨勢。

會中不少講者分享了創業過程經營 SEO 的心得與策略方向,並重申 AARRR ( Acqusition Activation Retention Referral Revenue) 等 SEO 的基本觀念及技巧。另外由於這場活動不論參與者或講者大部分都為電子商務背景,除了內容經營,建立關鍵字密度,也強調透過了解使用者來進一步所需服務或內容,最後自然促進銷售。

HubSpot 亞洲客戶關係經理 Bryan 強調傳統向外拓展客戶的行銷方式碰到瓶頸,集客式行銷可以用成本更低的方式獲得更多用戶,並且提供了 網站檢測工具 讓大家測看看自己的網站載入速度、SEO 表現是否合格,以及有哪些地方需要改進。

AsiaYo 產品長謝六拾 Lucas 則分享除了 Google Analytics,預算有限的團隊還可以利用 Google Trends 和 SimilarWeb  等工具比對數據,推算出關鍵字流量進行分析。另外頁面因 query string 而分散重複內容,則使用 cananical tag、自指向的方式將流量集中到乾淨的網址頁面,避免造成 Google 混淆。

另外 Bestmade 人體工學椅創辦人 Atwood 指出,對於 Google 搜尋的資訊整合卡和特殊資訊欄位,如門市 Google Map 資訊、歌曲資訊、餐廳評分、餐點卡路里、電影卡司等,各類型網站可以找到適合自己的形式,配合建立動議內容,或者在網站嵌入相應的語法,就有機會讓自己的搜尋結果顯示在第一頁最顯眼的地方。Atwood 推薦可以使用 Google 免費結構化資料測試工具 ( Structured Data Testing Tool) 來對自己的資料頁面進行測試。

字媒體創辦人陳顯立分享,他們在平台匯聚了眾多創作者內容並利用語義分析拆字,丟進搜尋引擎找出關聯關鍵字並透過站內文章互相連結,回頭加強關鍵字密度。這點 Atwood 也有提到利用 Awoo 的關鍵字分析工具「天下無狗」快速達到類似效果,找出相似關鍵字並提供更多數據分析。

另外字媒體也會根據使用者需求製作各式「懶人包」製作各地區火鍋名店、飯店週邊美食等頁面,統整站內文章。

綠藤生機數位行銷經理 Sandra 則分享文章內容必須真實、具體而少形容詞,並且要能帶給使用者價值。

波波黛麗的執行長黃晨皓則提到,過去透過 Facebook 與粉絲互動,到成為粉絲與產品的橋樑,最後探索到使用者需求,想要直接購買文中化妝品、票券等,才開始販售相關產品,並且讓使用者購買完畢繼續留下來閱讀內容,形成一個閉環生態。對於使用者調查,波波黛麗在線上透過 Facebook 社團為目標用戶打造群聚,並搜集粉絲的真實意見,線下則走進校園或是邀請使用者訪談,找出使用者需求。

SEO 專家連啟佑則提到,社群不止是渠道,因貼文本身也搜尋得到,可以多放關鍵字 tag 來提升搜尋結果。另外社群上的資訊頁面也可以多填寫自己網站的關鍵字以及相關連結。關鍵字方面,因為人人都要搶大範圍、長尾的關鍵字,他建議流量較小的網站可以試著累積「中尾」關鍵字,也就是涵蓋範圍沒這麼大,但一樣很多人搜尋的相關關鍵字,也許有機會能藉此脫穎而出。

Awoo 創辦人 Mike 林思吾則回顧網路技術發展歷程,歸納現在使用者行為已經呈現兩極化,一邊是極短極快的資訊,一邊則是深入的內容。現在 Google 對於 SEO 不再認為是「鑽漏洞」的行為,而是表明協助夥伴做好 SEO,也是讓內容生產者按照規則產出更易讀,對讀者也更有用的好內容。

而在論壇中 Gene 和連啟佑也提到未來隨著 Google 搜尋演算法結合人工智慧技術的進化,能夠更加細分各類型內容,並且提出更精準的「評斷好網站」的方式。因此未來生產者漸漸將不必再配合演算法產出對機器友善的內容,而是專注做出好內容,自然就會是最佳的搜尋結果,這也正是最符合搜尋引擎核心概念的結果。

他也分享 HubSpot 2016 年曾經對其 15000 家客戶的流量組成做研究直接流 45%、SEO 35%、推薦連結 10%、其他 10%,推薦健康的網站流量組成應該至少有 3 種,每種各超過 10%。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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