关键绩效指标 (KPI) 可帮助您了解您的谷歌SEO推广业务如何朝着目标前进。
在SEO世界中,你可以找到一些文章,谈论几十个所谓的KPI,包括弹跳率,停留时间,页面上的时间等。这些是与整体营销或业务目标无关的虚荣心指标。
实际上,值得 KPI 的指标很少,并且决定了您采取的操作。你需要把这些都弄对
在这篇文章中,我将解释三个有用的SEO KPI的来与出:
- SERP可见性
- 有机交通的转换
- 辅助有机交通转换
1. SERP可见性
适合:任何
网站绑定到:市场份额
SERP可见性是SEO版本最重要的营销KPI之一:语音份额(SOV)。它衡量您的品牌在市场上的可见度。
这很重要,因为SOV和市场份额之间有着密切的关系。一般来说,你的SOV越高,你的份额越大。事实上,它是一个相对的指标,这使得它更适合的KPI比有机交通增长。
通过将估计的有机搜索流量与竞争对手进行比较,您可以非常粗略地了解 SERP 的可见性。为此,请将您及其域粘贴到Ahrefs 的批处理分析工具中,然后检查流量列。
但是,这些数字通常会出现偏差,因为它们包括来自品牌关键字的流量,而您的竞争对手排名的那些关键字对您没有业务价值。例如,如果我们的竞争对手提供社交媒体营销工具,则此类主题的任何搜索流量都与我们无关。
要更准确地了解SERP的可见性,请将对您重要的关键字粘贴到Ahrefs的排名跟踪器中。请注意,这些关键字应该是包含目标受众正在搜索内容的主要关键字(不要为长尾而烦恼)。
从那里,前往"竞争对手概述"选项卡并检查可见性列:
就是这样。SERP可见性是每个人出色的KPI,因为无论您的业务模式如何,您始终拥有直接的业务竞争对手。
2. 有机交通的转换
适合:任何电子商务或铅生成网站
绑定: 销售
这个并不奇怪。有机转换是大多数企业已经测量的这个列表中唯一的SEO KPI。如果这是你, 太棒了, 但有几个事情做, 并记住在使用这些数据时:
明智地选择您的主要转化目标
网站目标或转化操作的常见示例包括浏览或订阅服务的访问者。这些都是完全罚款,但它不能反映它的价值的业务,如果人们购买多个东西一次。
因此,如果你在电子商务商店工作,增加有机流量段的平均订单价值可能是一个更好的KPI。
或者,如果你想得到更先进的一点,你可以跟踪毛利率或净利润每个有机搜索访问者。
确保分析设置正确
设置 Google 分析或任何其他分析软件时,许多问题可能会出错。我敦促任何首先根据分析做出营销决策的人了解这些数据是如何收集和处理的。
用一粒盐来取得结果
无论您的 GA和数据仓库设置得如何好,数据仍将受到广告拦截器、Google 默认处理归因的方式(下一个 KPI 中有关)等内容的偏差。
积极的一面和主要要点是, 我们通常以同样的方式对数据进行时间比较。这意味着转换的相对变化应与现实相对应一些。
也就是说,请确保比较有意义的比较周期。例如,如果您的企业有季节性的销售波动,则您需要比较上年的结果。
3. 协助有机交通转换
适合:任何电子商务或铅生成网站
绑定:销售
仅当您已经在使用转换 KPI 时,才使用此KPI。它实际上是一个支持指标,有助于处理有缺陷的归因。
这一点很重要,因为 Google Analytics(Google Analytics)中默认的"最后一次非直接点击"归因模型显然很糟糕。问题在于将100%的信贷归于一个渠道。这就像赞扬只进一球的球员守门员和防守不会太高兴的
就您的网站转化率而言,这意味着什么?
您的网站可能会在客户旅程的所有阶段推动有机流量。例如,用户可能会从 Google 访问您的 10 篇文章,然后在点击搜索或重新定位广告后进行转换。在这种情况下,您希望看到初始的有机搜索贡献。
下面以及如何做到这一点:
转到转换 > 多渠道渠道 > 辅助转化。
首先,选择您的主转化:
然后选择一个适当的回边(归因)窗口。这是要在转换前考虑的天数。
请确保根据企业销售周期的长度进行调整。
例如,B2B通常应具有最长的归因窗口,因为转换前决策过程的长度比在线购买衣服的时间长。因此,使用窗口进行播放,并检查它对辅助转换次数的起任何作用。
然后剩下的就是比较两个时间段的数据:
您将大致了解每个频道如何促成转化,并比较设定的时间段:
完成此任务后,还可以使用其他多渠道渠道报告。您可以在此处找到模型比较工具,这是GA中唯一允许您应用其他归因模型的报告。您将更好地了解每个渠道在客户旅程中的工作方式。请查看此优秀文章以了解更多信息。
最终想法
我相信,任何频道都不需要超过三个 KPI。但是,这并不意味着你不应该测量其他东西。
跟踪与 KPI 相关的其他有意义的指标是评估您日常 SEO 工作的一种方式。例如,如果搜索引擎不能正确索引您的网页,则几乎不可能改进您的SEOKPI。
因此,你可以从谷歌分析获得各种可操作的见解,设置阈值,确定成功的链接构建活动,运行技术SEO审计,等等。
还有一件事...
"数据驱动"似乎包括了当今的营销人员。但是,理解 GA或 GSC 数据发生的原因具有挑战性,因为它主要是定量数据。必须牢记这一点,并理解这些数据不能替代与客户交谈、常识,偶尔也无法满足直觉。