如何做好移动搜索SEO优化

移动互联网的成熟发展,移动设备成为每个人的标准配置,人们的工作生活不再局限于PC端,越来越多的流量流入移动端,人们的日常搜索都可以更便捷地通过移动端去搜索查找自己相对应的资料。企业网站建设的重要目的之一是为品牌传播企业传播服务,网站建设的后期运营就涉及到SEO的优化,来提升搜索引擎的排名。移动互联网的趋势,手机网站建设或者是响应式网站建设、自适应网站建设的SEO也同样被企业说越来越重视。今天数字商圈就给大家说说移动端网站建设的SEO优化做法。

1、避免使用Flash或Java

避免Flash的很明显的原因是Apple产品不支持Flash功能,并宣称他们也不打算在将来添加此功能。而iPhones占据智能手机市场30%的市场份额,因此如果你使用Flash,很大一部分智能手机用户用不了这项功能。同样,很多Android智能手机也不支持Java,而因为受到网速的影响,Java还会大大延缓页面下载的时间。

2、不要使用弹窗

在手机上进行多个选项卡和浏览窗口之间的跳转比在传统网站推广上困难得多,还会延长下载时间。如果你需要打开一个新的浏览器窗口,一定要告知你的用户如何导航到原来的页面。所以我们在做手机网站的时候尽量不要用弹窗特效。

3、网站尽可能简洁

①手机网站比PC端网站的页面下载速度要慢得多,因此尽量把页面数和页面大小控制到最低。

②此外,由于是手机用户,用户浏览网页的时间是零碎的,不可能耐心点击很多的页面。因此,要尽可能精简移动网站设计。

③购买流程或者导购页面尽可能精简精简再精简,从消费者进入网站到购买尽可能提供最简单的步骤,直接摒弃那些冗余内容,为消费者呈现他们想要的。假如一个购买流程需要注册七八项,在购买时再填上七八项,那恐怕下次就不会有回头客了。

4、页面细节优化。

①专属的手机网站头部标签。对于手机网站的首页或者频道首页的网页代码中的keywords、deion最好加上与PC端有所区别的meta标签和关键词,在每个页面的关键字及描述像做传统PC端网站一样,做好针对性的填写工作。对搜索结果的展现(摘要)以及优化工作大有帮助。

②减少死链。如果没有内容,最好用状态码指定,比如404、403等;如果内容死链希望重定向到首页,最好通过302跳转,不要使用java跳转。

5、使用规范化的协议,做好浏览器兼容调试工作。

一般来说手机建站有xhtml、html5、wml三种协议,最好使用规范化、标准化的协议格式,避免造成不必要的麻烦。当然也可以做多个版本的站点,站点进行不同版式的自动适配。

谷歌推出 病症搜索 帮助用户寻找专业医疗信息

文|书聿

【导读】谷歌最新开发的“病症搜索”功能可以在用户搜索某些病症时,为其展示专业的医疗信息,帮助其进行自我诊断。不仅如此,这种方式还可以促进医患沟通,减少误解。

新浪科技讯北京时间6月21日早间消息,谷歌刚刚开发了一种“病症搜索”功能,希望在用户搜索某些病症时,为其展示专业的医疗信息,帮助其进行自我诊断。不仅如此,这种方式还可以促进医患沟通,减少误解。

此前,在谷歌网站上搜索病症时得到的结果往往都没有太大用处。在很多情况下,甚至会出现不可思议的错误,令患者和医生都颇感困惑。

这家Alphabet旗下的搜索巨头表示,他们已经开发了一种“治愈方法”;该公司本周一推出了一种名为“病症搜索”的新功能。下次当你再使用iPhone或Android版谷歌搜索应用查询“肚子疼”、“皮疹”、“偏头痛”等病症时,就会在搜索框的右下方看到6张数字卡片,每一张卡片都大致描述了与这项搜索结果相关的常见健康问题。

谷歌与哈佛医学院和梅奥诊所合作开发了这些病症搜索卡片。只要可能,这些卡片还会告知用户,是否可以通过各种方法进行自我治疗,或者相关的健康问题是否严重到必须寻求专业医生的帮助。在卡片下面,用户则会看到传统的网站链接列表。

“在病症搜索发布前,你必须知道自己查找的疾病的具体名称才能获得最好的医疗信息。”谷歌搜索团推产品经理维罗妮卡·品金(Veronica Pinchin)说。

约翰霍普金斯大学医学院助理教授兼执业医师赛斯·马汀(Seth Martin)表示,互联网上充斥着各种并不精准的医疗建议,而繁忙的医生经常会碰到一些庸人自扰的病人。

“我们都见过这样的病人,他们会从网上找到一些信息,但这些信息其实都是错误的。”马汀说,“发生这种情况后,想要让病人理解真正的病情就需要花费更大的力气。”

谷歌在全球范围内的搜索请求约有1%与病症有关,所以该公司针对数百万不同的搜索关键词创建了数百万张卡片。但这并不意味着每次都能显示正确的卡片。“由于这只是一个算法,所以并不完美。”品金说,“但我们会逐渐扩大它的覆盖范围,改进信息的精确度。”

病症搜索起初只面向美国的英语用户,可以通过谷歌的iOS和Android应用,以及手机和平板电脑上的Google.com使用该服务。谷歌计划将其引入桌面浏览器,并面向国际市场推出更多语言版本。

“我们不能取代医生为病人作出诊断并提供治疗建议,但我们希望能够帮助他们改善沟通效率。”品金说,“我们的一大重点是降低这些信息的获取难度,希望让其成为一个所有人都能理解的语言,而不仅限于医生。”

美国家庭医生学会主席万达·菲乐(Wanda Filer)认为,谷歌早就应该改进与健康相关的搜索功能,这种做法令人鼓舞。“很多时候,人们会被网上的信息吓得魂飞魄散。”菲乐说,“所以,如果这些谷歌卡片能增加一些背景信息,那就可以为医生和病人带来莫大的帮助。”

她表示,如果病人能将谷歌病症搜索的截屏发给医生,那就会更有帮助。“能够了解病人所掌握的信息,可以帮助我们更好地找到对话的切入点。”菲乐说,“没有一种网上信息能够取代医生的诊断,但却可以提供一些补充。”

文|书聿

来源:新浪科技

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go语言的排序和搜索

晚上准备动手写点 go 的程序的时候,想起 go 如何排序的问题。排序 sort 是个基本的操作,当然搜索 search 也是。c 提供一个 qsort 和 bsearch,一个快排一个二分查找,不过是使用起来都不方便; c++ 中的 sort 貌似很不错,因为 c++ 支持泛型(或是说模板),所以很多东西使用起来很方便。go 是通过 sort 包提供排序和搜索,因为 go 暂时不支持泛型(将来也不好说支不支持),所以,go 的 sort 和 search 使用起来跟类型是有关的,或是需要像 c 一样写比较函数等,稍微显得也不是很方便。

补注: 近来又看 go 的排序, 发现以前对 go 的排序理解的有点浅了。 go 的排序思路和 c 和 c++ 有些差别。 c 默认是对数组进行排序, c++ 是对一个序列进行排序, go 则更宽泛一些,待排序的可以是任何对象, 虽然很多情况下是一个 slice (分片, 类似于数组),或是包含 slice 的一个对象。

排序(接口)的三个要素:

  1. 待排序元素个数 n ;

  2. 第 i 和第 j 个元素的比较函数 cmp ;

  3. 第 i 和 第 j 个元素的交换 swap ;

乍一看条件 3 是多余的, c 和 c++ 都不提供 swap 。 c 的 qsort 的用法: qsort(data, n, sizeof(int), cmp_int); data 是起始地址, n 是元素个数, sizeof(int) 是每个元素的大小, cmp_int 是一个比较两个 int 的函数。c++ 的 sort 的用法: sort(data, data+n, cmp_int); data 是第一个元素的位置, data+n 是最后一个元素的下一个位置, cmp_int 是比较函数。

下面还是进入正题。

基本类型 int 、 float64 和 string 的排序 升序排序

对于 int 、 float64 和 string 数组或是分片的排序, go 分别提供了 sort.Ints() 、 sort.Float64s() 和 sort.Strings() 函数, 默认都是从小到大排序。(没有 sort.Float32s() 函数, me 颇有点奇怪。)

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. funcmain(){

  7. intList :=[]int{2,4,3,5,7,6,9,8,1,0}

  8. float8List :=[]float64{4.2,5.9,12.3,10.0,50.4,99.9,31.4,27.81828,3.14}

  9. // float4List := [] float32 {4.2, 5.9, 12.3, 10.0, 50.4, 99.9, 31.4, 27.81828, 3.14} // no function : sort.Float32s

  10. stringList :=[]string{“a”,“c”,“b”,“d”,“f”,“i”,“z”,“x”,“w”,“y”}

  11. sort.Ints(intList)

  12. sort.Float64s(float8List)

  13. sort.Strings(stringList)

  14. fmt.Printf(“%vn%vn%vn,intList,float8List,stringList)

  15. }

降序排序

int 、 float64 和 string 都有默认的升序排序函数, 现在问题是如果降序如何 ? 有其他语言编程经验的人都知道,只需要交换 cmp 的比较法则就可以了, go 的实现是类似的,然而又有所不同。 go 中对某个 Type 的对象 obj 排序, 可以使用 sort.Sort(obj) 即可,就是需要对 Type 类型绑定三个方法 : Len() 求长度、 Less(i,j) 比较第 i 和 第 j 个元素大小的函数、 Swap(i,j) 交换第 i 和第 j 个元素的函数。sort 包下的三个类型 IntSlice 、 Float64Slice 、 StringSlice 分别实现了这三个方法, 对应排序的是 [] int 、 [] float64 和 [] string 。如果期望逆序排序, 只需要将对应的 Less 函数简单修改一下即可。

go 的 sort 包可以使用 sort.Reverse(slice) 来调换 slice.Interface.Less ,也就是比较函数,所以, int 、 float64 和 string 的逆序排序函数可以这么写:

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. funcmain(){

  7. intList :=[]int{2,4,3,5,7,6,9,8,1,0}

  8. float8List :=[]float64{4.2,5.9,12.3,10.0,50.4,99.9,31.4,27.81828,3.14}

  9. stringList :=[]string{“a”,“c”,“b”,“d”,“f”,“i”,“z”,“x”,“w”,“y”}

  10. sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(intList)))

  11. sort.Sort(sort.Reverse(sort.Float64Slice(float8List)))

  12. sort.Sort(sort.Reverse(sort.StringSlice(stringList)))

  13. fmt.Printf(“%vn%vn%vn,intList,float8List,stringList)

  14. }

深入理解排序

sort 包中有一个 sort.Interface 接口,该接口有三个方法 Len() 、 Less(i,j) 和 Swap(i,j) 。 通用排序函数 sort.Sort 可以排序任何实现了 sort.Inferface 接口的对象(变量)。对于 [] int 、[] float64 和 [] string 除了使用特殊指定的函数外,还可以使用改装过的类型 IntSclice 、 Float64Slice 和 StringSlice , 然后直接调用它们对应的 Sort() 方法;因为这三种类型也实现了 sort.Interface 接口, 所以可以通过 sort.Reverse 来转换这三种类型的 Interface.Less 方法来实现逆向排序, 这就是前面最后一个排序的使用。

下面使用了一个自定义(用户定义)的 Reverse 结构体, 而不是 sort.Reverse 函数, 来实现逆向排序。

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. // 自定义的 Reverse 类型

  7. typeReverse struct{

  8. sort.Interface // 这样, Reverse 可以接纳任何实现了 sort.Interface (包括 Len, Less, Swap 三个方法) 的对象

  9. }

  10. // Reverse 只是将其中的 Inferface.Less 的顺序对调了一下

  11. func(r Reverse)Less(i,j int)bool{

  12. returnr.Interface.Less(j,i)

  13. }

  14. funcmain(){

  15. ints :=[]int{5,2,6,3,1,4}// 未排序

  16. sort.Ints(ints)// 特殊排序函数, 升序

  17. fmt.Println(“after sort by Ints:t,ints)// [1 2 3 4 5 6]

  18. doubles :=[]float64{2.3,3.2,6.7,10.9,5.4,1.8}

  19. sort.Float64s(doubles)// float64 排序版本 1

  20. fmt.Println(“after sort by Float64s:t,doubles)// [1.8 2.3 3.2 5.4 6.7 10.9]

  21. strings :=[]string{“hello”,“good”,“students”,“morning”,“people”,“world”}

  22. sort.Strings(strings)

  23. fmt.Println(“after sort by Strings:t,strings)// [good hello mornig people students world]

  24. ipos :=sort.SearchInts(ints,1)// int 搜索

  25. fmt.Printf(“pos of 5 is %d thn,ipos)// 并不总是正确呀 ! (搜索不是重点)

  26. dpos :=sort.SearchFloat64s(doubles,20.1)// float64 搜索

  27. fmt.Printf(“pos of 5.0 is %d thn,dpos)// 并不总是正确呀 !

  28. fmt.Printf(“doubles is asc ? %vn,sort.Float64sAreSorted(doubles))

  29. doubles =[]float64{3.5,4.2,8.9,100.98,20.14,79.32}

  30. // sort.Sort(sort.Float64Slice(doubles)) // float64 排序方法 2

  31. // fmt.Println(“after sort by Sort:t”, doubles) // [3.5 4.2 8.9 20.14 79.32 100.98]

  32. (sort.Float64Slice(doubles)).Sort()// float64 排序方法 3

  33. fmt.Println(“after sort by Sort:t,doubles)// [3.5 4.2 8.9 20.14 79.32 100.98]

  34. sort.Sort(Reverse{sort.Float64Slice(doubles)})// float64 逆序排序

  35. fmt.Println(“after sort by Reversed Sort:t,doubles)// [100.98 79.32 20.14 8.9 4.2 3.5]

  36. }

sort.Ints / sort.Float64s / sort.Strings 分别来对整型/浮点型/字符串型分片或是叫做片段,或是不严格滴说是数组,进行排序。然后是有个测试是否有序的函数。还有分别对应的 search 函数,不过,发现搜索函数只能定位到如果存在的话的位置,不存在的话,位置就是不对的。

关于一般的数组排序,程序中显示了,有 3 种方法!目前提供的三种类型 int,float64 和 string 呈现对称的,也就是你有的,对应的我也有。

关于翻转排序或是逆向排序,就是用个翻转结构体,重写 Less 函数即可。上面的 Reverse 是个通用的结构体。

上面说了那么多, 只是对基本类型进行排序, 该到说说 struct 结构体类型的排序的时候了, 实际中这个用得到的会更多。

结构体类型的排序

结构体类型的排序是通过使用 sort.Sort(slice) 实现的, 只要 slice 实现了 sort.Interface 的三个方法就可以。 虽然这么说,但是排序的方法却有那么好几种。首先一种就是模拟排序 [] int 构造对应的 IntSlice 类型,然后对 IntSlice 类型实现 Interface 的三个方法。

结构体排序方法 1

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. typePerson struct{

  7. Name string// 姓名

  8. Age int// 年纪

  9. }

  10. // 按照 Person.Age 从大到小排序

  11. typePersonSlice []Person

  12. func(a PersonSlice)Len()int{// 重写 Len() 方法

  13. returnlen(a)

  14. }

  15. func(a PersonSlice)Swap(i,j int){// 重写 Swap() 方法

  16. a[i],a[j]=a[j],a[i]

  17. }

  18. func(a PersonSlice)Less(i,j int)bool{// 重写 Less() 方法, 从大到小排序

  19. returna[j].Age < a[i].Age

  20. }

  21. funcmain(){

  22. people :=[]Person{

  23. {“zhang san”,12},

  24. {“li si”,30},

  25. {“wang wu”,52},

  26. {“zhao liu”,26},

  27. }

  28. fmt.Println(people)

  29. sort.Sort(PersonSlice(people))// 按照 Age 的逆序排序

  30. fmt.Println(people)

  31. sort.Sort(sort.Reverse(PersonSlice(people)))// 按照 Age 的升序排序

  32. fmt.Println(people)

  33. }

这完全是一种模拟的方式,所以如果懂了 IntSlice 自然就理解这里了,反过来,理解了这里那么 IntSlice 那里也就懂了。

结构体排序方法 2

方法 1 的缺点是 : 根据 Age 排序需要重新定义 PersonSlice 方法,绑定 Len 、 Less 和 Swap 方法, 如果需要根据 Name 排序, 又需要重新写三个函数; 如果结构体有 4 个字段,有四种类型的排序,那么就要写 3 × 4 = 12 个方法, 即使有一些完全是多余的, O__O”… 仔细思量一下,根据不同的标准 Age 或是 Name, 真正不同的体现在 Less 方法上,所以, me 们将 Less 抽象出来, 每种排序的 Less 让其变成动态的,比如下面一种方法。

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. typePerson struct{

  7. Name string// 姓名

  8. Age int// 年纪

  9. }

  10. typePersonWrapper struct{

  11. people []Person

  12. by func(p,q *Person)bool

  13. }

  14. func(pw PersonWrapper)Len()int{// 重写 Len() 方法

  15. returnlen(pw.people)

  16. }

  17. func(pw PersonWrapper)Swap(i,j int){// 重写 Swap() 方法

  18. pw.people[i],pw.people[j]=pw.people[j],pw.people[i]

  19. }

  20. func(pw PersonWrapper)Less(i,j int)bool{// 重写 Less() 方法

  21. returnpw.by(&pw.people[i],&pw.people[j])

  22. }

  23. funcmain(){

  24. people :=[]Person{

  25. {“zhang san”,12},

  26. {“li si”,30},

  27. {“wang wu”,52},

  28. {“zhao liu”,26},

  29. }

  30. fmt.Println(people)

  31. sort.Sort(PersonWrapper{people,func(p,q *Person)bool{

  32. returnq.Age < p.Age // Age 递减排序

  33. }})

  34. fmt.Println(people)

  35. sort.Sort(PersonWrapper{people,func(p,q *Person)bool{

  36. returnp.Name < q.Name // Name 递增排序

  37. }})

  38. fmt.Println(people)

  39. }

方法 2 将 [] Person 和比较的准则 cmp 封装在了一起,形成了 PersonWrapper 函数,然后在其上绑定 Len 、 Less 和 Swap 方法。 实际上 sort.Sort(pw) 排序的是 pw 中的 people, 这就是前面说的,go 的排序未必就是针对的一个数组或是 slice, 而可以是一个对象中的数组或是 slice

结构体排序方法 3

me 赶脚方法 2 已经很不错了, 唯一一个缺点是,在 main 中使用的时候暴露了 sort.Sort 的使用,还有就是 PersonWrapper 的构造。 为了让 main 中使用起来更为方便, me 们可以再简单的封装一下, 构造一个 SortPerson 方法, 如下:

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. typePerson struct{

  7. Name string// 姓名

  8. Age int// 年纪

  9. }

  10. typePersonWrapper struct{

  11. people []Person

  12. by func(p,q *Person)bool

  13. }

  14. typeSortBy func(p,q *Person)bool

  15. func(pw PersonWrapper)Len()int{// 重写 Len() 方法

  16. returnlen(pw.people)

  17. }

  18. func(pw PersonWrapper)Swap(i,j int){// 重写 Swap() 方法

  19. pw.people[i],pw.people[j]=pw.people[j],pw.people[i]

  20. }

  21. func(pw PersonWrapper)Less(i,j int)bool{// 重写 Less() 方法

  22. returnpw.by(&pw.people[i],&pw.people[j])

  23. }

  24. funcSortPerson(people []Person,by SortBy){// SortPerson 方法

  25. sort.Sort(PersonWrapper{people,by})

  26. }

  27. funcmain(){

  28. people :=[]Person{

  29. {“zhang san”,12},

  30. {“li si”,30},

  31. {“wang wu”,52},

  32. {“zhao liu”,26},

  33. }

  34. fmt.Println(people)

  35. sort.Sort(PersonWrapper{people,func(p,q *Person)bool{

  36. returnq.Age < p.Age // Age 递减排序

  37. }})

  38. fmt.Println(people)

  39. SortPerson(people,func(p,q *Person)bool{

  40. returnp.Name < q.Name // Name 递增排序

  41. })

  42. fmt.Println(people)

  43. }

在方法 2 的基础上构造了 SortPerson 函数,使用的时候传过去一个 [] Person 和一个 cmp 函数。

结构体排序方法 4

下面是另外一个实现思路, 可以说是方法 1、 2 的变体。

  1. packagemain

  2. import(

  3. “fmt”

  4. “sort”

  5. )

  6. typePerson struct{

  7. Name string

  8. Weight int

  9. }

  10. typePersonSlice []Person

  11. func(s PersonSlice)Len()int{returnlen(s)}

  12. func(s PersonSlice)Swap(i,j int){s[i],s[j]=s[j],s[i]}

  13. typeByName struct{PersonSlice }// 将 PersonSlice 包装起来到 ByName 中

  14. func(s ByName)Less(i,j int)bool{returns.PersonSlice[i].Name < s.PersonSlice[j].Name }// 将 Less 绑定到 ByName 上

  15. typeByWeight struct{PersonSlice }// 将 PersonSlice 包装起来到 ByWeight 中

  16. func(s ByWeight)Less(i,j int)bool{returns.PersonSlice[i].Weight < s.PersonSlice[j].Weight}// 将 Less 绑定到 ByWeight 上

  17. funcmain(){

  18. s :=[]Person{

  19. {“apple”,12},

  20. {“pear”,20},

  21. {“banana”,50},

  22. {“orange”,87},

  23. {“hello”,34},

  24. {“world”,43},

  25. }

  26. sort.Sort(ByWeight{s})

  27. fmt.Println(“People by weight:”)

  28. printPeople(s)

  29. sort.Sort(ByName{s})

  30. fmt.Println(nPeople by name:”)

  31. printPeople(s)

  32. }

  33. funcprintPeople(s []Person){

  34. for_,o :=ranges {

  35. fmt.Printf(“%-8s (%v)n,o.Name,o.Weight)

  36. }

  37. }

对结构体的排序, 暂时就到这里。 第一种排序对只根据一个字段的比较合适, 另外三个是针对可能根据多个字段排序的。方法 4 me 认为每次都要多构造一个 ByXXX , 颇为不便, 这样多麻烦,不如方法 2 和方法 3 来的方便,直接传进去一个 cmp ,然后 okay 。 2、 3 没有太大的差别, 3 只是简单封装了一下而已, 对于使用者来说, 可能会更方便一些,而且也会更少的出错。

关于 go 的排序还没有结束, 如果 u 已经累了, 就歇歇去吧, =_=

本文来自:陆仁贾个人站点

感谢作者:陆仁贾

查看原文:go语言的排序和搜索

浅析网站中搜索功能的重要性

几乎很多网站都有搜索栏,搜索功能可以让用户快速查找到自己想看的内容,节省用户的时间。但其实也并不是每个网站都需要搜索栏。

例如, 通常是展示企业的风貌和业务以及联系方式,这类网站重点是引导客户浏览我们的每一个网页熟悉企业本身,没有特别需要马上搜索想看到的内容。所以品牌网站不 做搜索功能也是可以的。但如果你的网站是偏功能性的网站,例如UGC社区,电商网站,资讯网站这类网站,那我们觉得搜索栏是必不可少的,因为这类网站的内 容与信息通常都比较多,栏目也比较多,很多用户在浏览这样的网站时通常喜欢通过搜索栏快速找到自己感兴趣的内容,例如电商网站,如果我们在浏览之前就已经 明确目的是要买一件商品,那就必然会去到某个电商网站直接搜索这个商品。当然,有的电商网站也没有搜索栏,例如唯品会,据说不加搜索栏是高层的决定,为的 是引导用户去浏览首页每一栏特卖的商品,让用户有逛街的感觉。我不想评价这个思路是否合理,但从一个用户的角度来说,对于电商网站没有搜索这个体验是很糟 糕的,因为搜索功能除了能让我快速找到商品以外,更重要的是一种数据的统计与对比,例如搜索一双鞋子,会出来很多鞋子,那么我希望能看到销量最好的或者人 气最高的那双,但唯品会既没有搜索又没有这些数据的统计与对比功能,在体验上是大打折扣的。

总而言之,我们觉得搜索功能对于一个网站是非常重要的,我们在建设网站时候,应该充分思考自己的受众群体和网站的业务体系,再来决定是否需要搜索功能。

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标签: 网站建设, 搜索栏

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开篇前,我们先了解下关键词数据和搜索词数据,这两份数据可以为我们分析到哪些有价值的东西?

1、关键词数据分析要点:展现量,点击量,消费,平均点击价格,点击率,平均排名,你会怎么去分析?

a>展现量分析要点:

我们以一个高展现的关键词来分析,你会这么去分析吗?这个关键词的匹配模式是否过于广泛所导致的展现量高,查看匹配模式之后,如果不是这个原因导致,那我们就要分析这个词为什么搜索的人多?是不是外界环境发生一些变化,一些热点新闻事件导致大的环境发生变化所导致最近网民的搜索量增多?还是百度凤巢系统一些策略调整,升级等等一些因素导致?只要我们能分析到的因素都可以列出来,在后面为我们分析账户整体展现量高低的时候是有很大的帮助。

b>点击量分析要点:

点击量这个环节是我们重点要去分析的,我们以一个高点击量的关键词来分析,首先为什么这个词点击高,是因为搜索的人多吗?是因为排名发生变化吗?创意吸引人而点击吗?搜索词分别又是那些?点击的ip是否重复还是单一?分别分布在那些时间段被点击,是否有产生对话?这些问题点都值得我们去深入了解。

c>消费分析要点:

消费作为一个总体的数,通常我们会把一个关键词的消费固定一个值,如果超出这个值,我们一定要做出相对应的调整,例如:”割双眼皮要花多少钱”这个关键词成本固定在600左右,也就是说这个词消费到600没有1个转化,那么我们必须要对这个词做出相关调整。

d>平均点击价格分析要点:

平均点击价格=下一名的出价×下一名的质量度/自己的质量度,从一个关键词的平均点击价格高低来看,可以看出这个词的竞争程度是怎样的,例如:“脑科”这个关键词的出价是3元,质量度是5分,平均点击价格是2.5,平均排名是3,我们先算出“脑科”这个词的综合排名分数是3×5=15分,上面两名竞争对手的综合排名分数是大于15分,才能排到我们的前面去,我们在进入后台查看这个关键词的质量度曲线图,了解下这个关键词质量度在这个行业之间平均是在几颗星之内,这个数据我们做个参考,如果质量度都是在5分之内。我可以尝试提高加价3元,那么出价是6元,综合排名分数是5×6=30分,在到推广实况查看一下这个词的排名是否超过前面两名竞争对手的排名,如果排名到第一位说明那两家的排名分数是低于30分的,他们的出价是低于6元以下。

e>点击率分析要点:

关键词的点击率是=点击量/展现量得出的,从一个关键词的点击率高低来看,直接反应到这个关键词的排名位置和创意吸引度,而且影响着关键词质量度的最重要一个因素,也就是关键词的点击率,例如:一个关键词展现1次点击1次,点击率就是100%,如果这个关键词长期这样保持下去,质量度一定很高,不相信这一定论的话,你可以去账户中下载一份一个月的关键词数据,查看点击率最高的关键词,你就会明白。

f>平均排名分析要点:

关键词平均排名是根据系统算出的,这个数据我们可以做个参考。关键词出价越高,并不代表排名也越高,关键词质量度越高,也并不代表排名越高,在关键词出价很高,质量度很高的情况下,排名肯定是很高的。

2、搜索词数据分析要点:展现量,点击量,创意标题,创意描述1,创意描述2,你会怎么去分析?

系统中提供给我们这些数据指标,展现量与点击量这两个数据指标和关键词的两个数据指标同属原理分析,但搜索词展现量和关键词展现量有很大区别,这点我之前问过百度推广客服,原因是系统对于搜索词的展现量过滤了一部分,算作是屏蔽一些垃圾展现吧。

从搜索词这份总体的数据来看,除了查看关键词对应的搜索词和对应的创意,这3者是否达到一一对应外,从中发现一些不相关的词需要进行否掉,或者发现一些有价值的关键词,待去添加,或者发现一些创意需要进行修改、更换。

此外,我们需要更加深一步的去分析,创意分析,展现出来的创意标题和描述是否真的达到网民的需求?搜索词分析,每一个不同属性的搜索词背后都反应了网民不同的搜索需求和心理活动,下面我们以”割双眼皮要花多少钱”这个关键词来透彻分析这个网民的搜索需求,根源目的,心理活动,社会层面,扩展需求,五个分析要点。如图:

a>“搜索需求”首先这个网民搜索这个词时是想知道割双眼皮要多少钱?

b>“根源目的”她是想求改变,想变得漂亮美丽,得到更多人的关注。

c>“心理活动”怕整形失败,所以想找一家好的医院,也很怕上当,很谨慎,又渴望改变,我们把能分析出来的都可以写上。

d>“社会层面”因眼睛小的原因对于她来说对生活方面失去信心,不自信,经济情况一般。

e>“扩展需求”这里当做是附加好处,能给她带来优惠,希望有活动参加。

我们分析完这些之后,那么接下来应该给她看到什么样的创意能达成这个客户需求,首先她是想知道割双眼皮要多少钱?那么创意标题内容可以加入“价格一览表”之类的信息,紧接着描述中要出现我们医院的实力,技术,疗法,案例来对应到这个网民心理活动这一块,最后是将我们医院的最新优惠信息和活动加上。如图;这条创意样式如下

通常我们在分析关键词数据和搜索词数据的时候,我们必须要清楚的了解到这四点是否达到一一对应,关键词被点击后对应的搜索词是什么词?这个关键词触发的创意是什么样的创意?看到创意之后点击进入我们的文章页是什么文章页?这四个环节有没有把它做到同一条线上,达到一一对应,如果一个患者搜索“割双眼皮要花多少钱”,触发到账户中“割双眼皮”这个关键词被展现出来,如图下:你觉得哪条创意是这个客户真正所需求的信息。

线下;可以结合这份动机分析表,自己尝试着去挖掘,分析。

2018年搜索指数爆表的8个年度人物

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小巴不太喜欢2018年,想必你们也一样。

这一年,经济不景气,我们控制消费的同时,依然刷新了双十一的纪录;这一年比特币暴跌,P2P爆雷,或许都与我们无关,但想到欠款,又默默打开了排队到了1000万人之后的ofo;这一年,从李敖到霍金,从金庸到斯坦李,朋友圈的蜡烛,一次又一次地被点亮。

2018年,是悲观的经济预期,是烽烟四起的贸易摩擦,是企业家个人形象的崩塌,是艺术前辈的告别,是全民求锦鲤的期盼,而在每一个故事的背后,关键人物的戏剧性几乎成为了全年不间断的焦点:

崔永元戳破阴阳合同,范冰冰8亿处罚;MeToo 风起云涌,众多渣男被曝光;滴滴空姐遇害,昆山龙哥反杀;瑞典警察施暴,杜嘉班纳辱华……

即将过去的这一年里,究竟有哪些人物备受关注,小巴整理其中8个,通过他们去复盘2018年的曲折故事。

孟晚舟被羁押11天后,加拿大法庭终于同意了保释申请。很快,#孟晚舟一遍擦泪一边微笑#上了微博热搜。这位华为CFO,或者是更为人所“津津乐道”的身份——任正非的女儿,以其所遭遇的磨难和隐忍的表现,点燃了大众对5G背后的网络安全问题的兴趣和中美对弈、大国强权的情绪。

尽管特朗普拒绝华为通信网络设备进入美国市场,华为却接连拿下25个5G大合同,目前,全球大概有60个国家要打造5G网络,而华为已与50多个国家地区保持了合作。这家在行业内唯一能提供端到端5G全系统的中国企业,目前服务着170个国家、世界1/3人口。

孟晚舟保释后,发了一条简短的朋友圈,配上了2015年华为启动的全球性广告宣传活动时,任正非亲自选的一张海报:伟大的背后,都是苦难。关于个人、关于企业、关于国家,所遭遇的一切,大抵都在这九个字里面了。

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《为什么熵增定律被称为全宇宙最绝望的定律?》

在2018年即将结束的这10天里,发生了两件大事:ofo资金链断裂,北京总部大楼被围,退款人数逾千万,创始人戴威被执行“限制消费令”,而他的老对手摩拜单车创始人胡玮炜则发表公司内部信,宣布辞去摩拜CEO一职,摩拜的创始团队所剩无几。

至此,互联网创业脱下了“免费”这件外衣,一个跑了10年汽车新闻的记者,一个顶着“北大研究生”光环的青年学生,以他们的充满戏剧性亲身经历谱写了中国过去20年里“最值钱”的创业失败案例,改变了资本在未来数年的潮汐方向。

曾经对垒两年的敌手,在此刻以两种截然不同的方式迎来了自己的终局。他们所作所为,是骄傲、坚持,还是害怕、恐惧?是像胡玮炜一样拱手河山,挥手自兹去,抑或是像戴威一样螳臂当车,顽抗到底?时间是最大的敌人。

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《马云说ofo就败在一票否决?我看不止》

12月22日,经历了长达111天的风波后,刘强东终于松了口气,性侵案不起诉的判决宣告了他的无罪,但婚内出轨打破了他以往塑造的“草根企业家”的形象。人设崩塌,公司架构混乱,市值在三个月内损失千亿,京东过度依赖创始人的问题,在这次黑天鹅事件中一览无余。

自八月底爆出的“性侵”案件,刘强东意料之中地缺席了几乎所有的互联网盛会,以及公司第三季度的一系列会议。而刘强东手握79.5%的投票权,在没有他的情况下,京东董事会甚至不能做出决策。

或许如同微博的道歉词,刘强东已经做好准备重新开始,结案前8小时,他亲自签发了京东商城组织架构调整的公告,调整后,有多达10位高管将跳过他直接向轮值CEO徐雷汇报。

明尼苏达或许给刘强东上了一节“管理”的必修课。

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《电商建物流是个坑,京东为什么明知故犯?》

在改革开放40周年的表彰会上,柳传志被授予“科技产业化先锋”的称号,74岁的他,已是一位和蔼慈祥的老爷爷。

但就在今年五月,一则“在5G编码投票上,联想放弃了关键的两票,导致华为以一票之差输给了高通”的谣言,让联想背上了“卖国贼”的骂名。

柳传志怒了,联合杨元庆和朱立南发布了一封内部信——《行动起来,誓死捍卫联想荣誉保卫战》。尽管有近半数的企业家为联想发声,任正非与华为方亦进行辟谣,但大众似乎并不买账,舆论导向亦再无法挽回。

商业行为从来就是和民族情绪相互裹挟,拥有政府扶持与民族情怀的联想,在谣言的打击下受到重创。而已经退休的柳传志,或许也不得不像77岁侯为贵,在“中兴被禁”事件爆发后不辞万里,连夜出山,考虑如何带领中年危机的联想重拾青年梦想。

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《为什么柳传志、刘强东、董明珠都说自己是保守的人?》

“马老师”是阿里上下对马云的称呼,也是马云最喜欢的称呼。今年9月10日,马云在其公开信中表示,在阿里巴巴满20周年之际(明年教师节),将不再担任集团董事局主席,由现任集团CEO张勇接任。

阿里巴巴是中国最大的私营公司,也是中国最大的上市公司,一路走来代表着过去二十年里中国经济最有活力的那部分。而马云亦是中国企业家群体中最具“辨识度”(不仅仅是外貌)的一位。

马云出生于1964年,到明年也不过55岁,可以说还正当壮年,在中国私营经济处于最尴尬的时间点急流勇退,让许多人不解。但从阿里内部来讲,自从2010年试行合伙人制度,交接班其实已经迈出了关键一步。而宣布交接班之后,马云仍频频出现在各大国际场合,与很多其他国家的领导人会面、洽谈合作,似乎做起了阿里的外交工作。

这,或许正是马云的聪明之处。

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《继“新零售”后,马云又在云栖大会提出了“新制造”》

“我不嫁豪门,我就是豪门! ”——这句曾帮助范冰冰奠定其“话题女王”地位的言论,此刻却成了天大的讽刺。

崔永元的“阴阳合同”消息一出,范冰冰“消失”。123天后,税务部门公布范冰冰案情况,范冰冰被责令在今年年底前按期缴纳税款、滞纳金、罚款合计8.92亿元,而其对外公布的自2004年以来的总收入,不过11.9亿元。

“范冰冰事件”及其引发的税务制度变革,加上之前的市场瓶颈、融资环境,让早已处于多事之秋的影视圈急速进入冰点——烂项目无人问津,大制作暂停查账,资本圈外围观。

如今,范冰冰一改往常地低调。甚至大家都不知道范冰冰去哪了,有人说她被限制出境,有人说她被封杀,没个准信。但被资本长久裹挟的影视圈正在经历的劫难,既是必然,也是必要。

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《范冰冰被重罚8.84亿元,但地方政府的警钟也已敲响》

杨超越对大众说的第一句话是:我是全村人的希望。

这个1998年出生于江苏苏北农村的女孩,念完初中后做过缝纫机厂女工、餐厅服务员等,2016年参加某女团选拔赛也不过是为了赚2000元。

2018年,她在选秀节目《创造101》中,因为没唱功、没演技、没拿得出手的音乐作品以及没头没脑的言行举止,成功表现出一个与传统选秀要求全能选手完全背离的形象,而随之成为话题人物,过关斩将出道、参加综艺节目、步入巴黎时装周、接拍情感剧……网络上关于这个女孩“要风得风,要雨得雨”有太多传言,甚至有人将其奉为锦鲤。

有人说,在这个女孩身上,我看见了平凡而普通的自己,这或许是她成功的原因,这些年,经济增长趋于平缓,底层逆袭的机会不断变少。所谓的锦鲤,也不过是承载了一个时代普通人的奇迹与梦想的符号。

2018年11月26日,在一系列有准备的视频发布、接受采访后,全世界都知道了他的名字——贺建奎。

有证据表明,他知道“基因编辑婴儿”正在越过生命伦理的边界,“我知道自己的工作会引起争议,但我相信许多家庭需要这项技术,我愿意为他们承担批评。”但外部的冲击,明显比他预期的来得凶猛得多:南方科技大学与他划清界限,科技部禁止他进行后续研究,卫生部也发起相关调查……

两天后,在香港举行的第二届人类基因编辑国际峰会上,贺建奎如约出席。台上,他左手的拇指不断地掐着食指,从容、淡定地阐述着他研究的缘由。台下,站满了基因编辑领域的顶尖科学家、伦理学家,以及艾滋病患者,他们质疑、不解甚至有些愤慨地紧盯着贺建奎。

在编辑人类胚胎进行繁殖前,贺建奎拜访了麻省理工学院、加州理工大学伯克利分校的相关研究者,他们都曾给出警告。但他还是通过北京一个名为白桦林的艾滋病宣传组织招募到了7对夫妇进行实验,除了已诞生的一对双胞胎,还有另一位女性怀有基因编辑胚胎。

在事情发酵前,贺建奎了接受美联社采访,当时他:“我深感责任重大,不仅要开创先河,还要做出示范,社会将决定下一步该怎么做。”

很明显,社会已经给出了答案。

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本篇作者 | 媛眉 |诗琦| 当值编辑 |冯迪

责编|郑媛眉 |主编 |魏丹荑| 图片|视觉中国

2018年有新人设,也有新的经济形势。2019年会怎么样呢?我们先回答跟经济相关的问题。这份《2019经济大趋势》,从楼市、股市、税收、海外投资、投融资、消费等领域,帮大家看懂2019年的经济形势,做好投资决策

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神马搜索业务快速崛起 占据20%市场份额

神马搜索引擎在中国受到瞩目,JG Capital分析人士表示,“我们的报告结果显示神马搜索正迎头赶上,占据了搜索市场份额的20%-25%。”

一、2018年1月,搜索引擎市场占有率排行榜(中国)

2018年1月,神马搜索,市场份额为7.51%,位居市场前列;

搜狗搜索,市场份额为3.96%;

Google,市场份额为1.53%;

必应,市场份额为1.15%;

其他搜索引擎的市场份额为0.35%。

神马搜索稳步增长,从大趋势来看,神马搜索的搜索引擎市场份额正在逐步扩大

二、2018年1月,中国搜索引擎的移动端市场份额

神马:19.90%,位居市场前列;

搜狗搜索:3.86%;

360搜索:2.17%;

Google:0.50%

其他:0.47%

神马搜索为用户提供了为移动优化过更易于使用的搜索服务,用户不需要在小小的移动屏幕上来回滚动,查看长达数页的搜索结果。

而且神马搜索能更好地与阿里巴巴的网购服务结合。

神马搜索的自身优势,吸引了一大批忠实用户,并获得用户使用满意度第一的位置。

1.拥有大数据流量,让搜索更方便。

神马搜索依托强大搜索背景——UC浏览器,拥有大流量数据背景,每日亿级流量,用户渗透率超过,日均访问过千万,凭借无线端广阔的流量占据移动搜索大市场。

2.海量用户,把握移动搜索大市场。

搜索是移动互联网用户的第一接触媒体,手机上网用户比例已超过传统PC端,中国移动互联网用户平均每天利用手机和平板设备的时间远超PC和电视,移动搜索用户早已占居搜索大市场,神马搜索在移动搜索市场上,日活用户量惊人。移动搜索市场份额已达20%

3.优质数据资源,领跑移动搜索市场。

神马搜索拥有中国移动浏览器NO.1鼎力支持,实力助阵让神马搜索更卓越的发展,神马搜索包揽了全球“娱乐化、年轻化、有文化”的优质网民资源,高质量的用户,带来更直接的商机转化,引领移动搜索大市场。

4.联合打造,集最优资源。

神马搜索由全球用户量最大的移动浏览器优视与中国互联网行业领军企业阿里巴巴共同发起组建,并由来自微软、谷歌、360等国内外IT公司的资深员工组成,神马搜索坚信一定能让搜索更智慧,让生活更美好!

5.超多活跃用户,超高广告点击。

神马搜索广告产品基于用户和广告主双向需求,将接口开放给品牌广告主——独特信息数据拥有者,使数据传递更便捷。广告主提供结构化数据到神马搜索引擎,以便更强大、更丰富的应用,同时让用户获得更好的搜索体验,实现广告点击率超高。

6.投放多样,更具吸引力。

神马搜索拥有优质广告资源,创意新颖,样式齐全,多种形式结合,展示内容更为丰富,打破单一文字模式,更恰当的适应资源本身,使广告更具特色的展现,独具吸引力。

7.别样体验,更懂用户。

神马搜索内置了APP搜索、购物搜索、小说搜索等内容,广告结构更人性化、智能化,真正为用户提供想要的搜索结果。

8.目光集中,推广更省钱。

神马搜索作为移动搜索品牌,重点突出自己的搜索结果,无太多广告信息干扰,展示更便捷高效,抓住用户碎片化时间,让客户更容易找到企业。

神马搜索广告合理计费,企业投入成本少,效果立竿见影,真正让企业花的少,赚得多。

(cr.网络)

艾媒 2014-2015年中国移动搜索市场研究报告

近日,iiMedia Research(艾媒咨询)发布了《2014-2015年中国移动搜索市场研究报告》。报告显示,2014Q4,中国移动搜索应用用户规模达5.19亿;六成的手机网民同时安装了第三方手机浏览器与移动搜索应用,较2014Q3略有上升;各大互联网公司相继推出独立的移动搜索应用,作为争夺移动搜索市场份额的重要布局。

整体看来,移动搜索应用用户规模的迅速增长,意味着移动端将逐步分流PC端搜索量,到2015年,移动端搜索广告或将超越PC端。

在移动搜索应用用户规模方面,iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,2014年活跃用户规模正逐步提升,到2014Q4,已经达到5.19亿。

各移动搜索品牌使用频率分布方面,iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,2014Q4,安装了移动搜索应用的中国手机网民,百度搜索的使用频率仍高于其他移动搜索应用,“只使用”比例为38%,“经常使用”比例为42%;宜搜搜索“只使用”和“经常使用”比例为40%;搜狗搜索“经常使用”比例为29%;360搜索“经常使用”比例为30%。

2014年,中国各大移动搜索品牌用户搜索请求量分布方面,百度搜索的用户搜索请求量仍较高于其他品牌。而宜搜搜索的用户搜索请求量也有不错的表现,占比20.3%。

总的来说,便利和快捷是中国手机网民使用移动搜索应用的最主要原因,iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,便利和快捷两个因素分别占比53.2%和45.8%;33.0%的手机网民已习惯性使用移动搜索;16.7%手机网民因场景和条件限制而使用移动搜索服务。手机网民使用移动搜索应用查找的信息或服务类型主要集中在“新闻资讯”与“购物信息”方面,占比58.6%和45.8%;其次为“美食”和“知识解答”,分别占比36.9%和34.1%。

由上图可以看出,搜索新闻资讯类的占比最高,据iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,近六成的中国移动搜索用户使用微信阅读新闻资讯,凸显其渠道优势;其次为新闻客户端,占比38.9%。至于旅游住宿与机票订购,移动搜索用户仍倾向于首选相关垂直类服务应用,占比45.4%。

据iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,移动端购物信息搜索方面,中国移动搜索用户首选垂直类购物应用,占比43.6%;手机浏览器和移动搜索应用的搜索占比为21.2%和12.6%;微信购物环境尚未形成完善系统,使用微信搜索商品的比例仅为2.4% 。2014年,中国各大垂直类购物应用中,淘宝和天猫的用户安装率分别达72.6%、59.1%;京东紧随其后,占比40.6%。

据iiMedia Research(艾媒咨询)报告显示,2014年,中国移动搜索用户搜索餐饮美食时首选美食团购垂直类应用,占比30.6%;移动搜索应用的使用比例超过手机浏览器,分别为20.8%和19.2%。至于杂志小说类搜索应用选择上,移动搜索用户首选手机浏览器和移动搜索应用进行查阅,分别占比38.2%和26.7%,垂直类小说阅读APP占比20.1%

2014年中国移动搜索应用产品分析

(1)百度搜索应用

百度移动搜索采用“应用商店+移动搜索”的双核分发模式,聚合百度网页、新闻、图片、地图、知道、百科、视频、MP3、应用、本地十大类细分搜索服务,借助“移动搜索+轻应用+移动支付”格局为用户提供一站式的移动服务解决方案。此外,WebApp和移动搜索的结合也是百度移动搜索的一大特色,节约用户本地资源,同时有效提高使用体验。

(2)宜搜搜索

宜搜搜索多年来在渠道的布局一直表现稳定,现阶段,宜搜亦意在加强泛娱乐市场生态方面布局,即移动搜索为核心,以满足用户泛娱乐需求为导向,实现在数字娱乐市场的分发功能,实现新型搜索服务价值。宜搜“娱乐发现引擎”包括阅读、视频、综合搜索及新闻资讯四大方面。

(3)神马搜索

神马搜索是UC整合阿里搜索推出的,是基于移动Web端的搜索,未推出客户端。网络购物、游戏和移动阅读是神马搜索的强项和特色;网络购物方面,其拥有全网唯一的淘宝资源入口,同时也具有淘宝在商品类目和推荐机制上的大数据优势,并推出了“神马快爆”等特色产品;而在小说、游戏和应用分发方面,神马分别拥有UC旗下的书旗、九游和PP助手的独家资源支持,为用户提供优质的全面的用户体验。

(4)搜狗搜索应用

搜狗搜索是搜狗搜索与腾讯合作的产物,其发布了新的Logo以及APP,融入于腾讯各条产品线,包括QQ、Qzone、腾讯网、QQ浏览器和QQ网址导航、手机QQ浏览器等。受益与腾讯的合作,“微信搜索” 和“微信头条”是其独具创新的特色产品,强化了其移动搜索差异化优势。

建设企业的搜索品牌与口碑的基本套路

如果搜索引擎上有你企业的负面信息,那相信任何老板看着都非常别扭,难受。总会想各种办法处理掉。维护「企业品牌关键词搜索结果页」的信息,已经受到越来越多的企业或企业的品牌部门的其实重视。

搜索引擎上,企业的推广需求已经逐渐演变出产品或服务的推广和口碑的推广。所以,企业口碑推广,是独立于企业产品或服务推广的另外一个比较迫切的推广需求。因为有时候,只要出现几条关于企业产品或服务的负面信息,就能够让你的产品或服务的推广效果大打折扣。

另外一个背景大趋势,随着天朝经济发展从外需出口型向内需导向型转型。这波的消费升级大潮,会让国内企业不断加强营销推广。消费者的消费观念的升级,会倒逼企业的品牌与口碑的升级。所以,大部分的企业都会越加重视品牌形象的建设,企业口碑信息的建设。

关于企业的搜索品牌与口碑,以百度搜索为例,基本上必须要在以下几个方面做信息布局。

完善官网品牌标识:

首先完善官网的百度品牌标识,提升品牌的权威性。从品牌形象角度而言,还是有必要的。特别是在国内的这种互联网环境,各种咋骗信息,有这些品牌标识,也有助于提高网民信赖。

百度百科

百度百科,现在倒是非常多的企业非常重视。因为是百度旗下核心产品的原因,拥有极高的权重,搜索企业品牌时,就有排名。百度百科已经具备而且是很多企业的搜索展示形象。

不过,现在的问题倒是企业想编辑却编辑不了。原本百科已经开始商业化,后来估计因为315打了互动百科,估计百度百科的商业化进程又延后了。

百度知道:

百度知道是百度系产品中,百度给予搜索权重非常高的产品之一。百度知道的内容非常容易获得排名,因此是一个做品牌搜索信息建设,不容忽视的一个渠道之一。

如果正面的信息在百度知道上很少,那么一旦有负面信息出现就很容易展示在排名结果前面。而如果正面信息多,负面信息就不容易出现在搜索第一页。

百度知道这种,建议企业是每个月都得固定量的投入。而且百度知道没有量,是没有作用的。

百度文库:

百度文库的信息内容,也比较容易获得排名。不过,从排名现象上观察的话,百度文库不如百度知道。但作为百度系的产品,百度文库还是值得做信息布局的。

但一般,百度文库这种在投放量上,我估计整体投放个200篇。做基本的搜索品牌与口碑信息防御作用,就OK。

百度口碑:

虽然百度口碑评价的信息很少获得排名,但百度口碑评价的产品入口,非常明显。因此,也是品牌必须要重视的一块品牌信息阵地。

而且产品名称上直接叫百度口碑,这种产品的意义价值更大。虽然现在可能对口碑和品牌的影响还没那么大,但未雨绸缪,也是必须事先布局的方向之一。

知乎品牌口碑建设:

知乎平台上的问答信息,在百度拥有很高的排名权重,上面的内容非常容易获得排名。

而且,在国内来说,知乎代表着的是真正高端用户的问答。从内容的专业化程度上来说,知乎用户的问答的价值是非常大的。

如果百度能够收购知乎的话,对百度来说有极大的帮助。但知乎肯定是不愿意被收购。

知乎上的品牌口碑信息建设,也是需要企业长期投放问题,维护问题的。

新闻源品牌口碑建设:

这点的重要性毋庸置疑,借助百度新闻源的媒体优势来做品牌信息建设,品牌曝光,是业内比较常见的方式。

这个方面,也是建议企业长期,稳定的投放一定量的新闻稿件。

百度贴吧:

百度贴吧的排名价值,品牌口碑作用价值,我并不是很看好。贴吧在获得搜索结果排名方面比较弱,在搜索品牌建设中处于不是太重要的位置。

但如果从搜索品牌与口碑的防御角度而言,那就建议阶段性的做少量的投放建设。

百度相关搜索及下拉框:

百度的搜索下拉框提示词和百度搜索结果页的相关搜索词,这两处如果出现负面词的话,对企业的影响还是非常大的。

这两个虽然与主动的品牌口碑信息建设不同,但也需要企业密切关注的区域。

如果出现负面信息,还是需要及时处理的。

从基本套路上讲,如果一个企业真正针对以上几点做足信息布局的话,基本上这个品牌在搜索引擎,只要不爆发灾难性的负面信息的话,企业的搜索品牌口碑信息基本还是会积极发挥正向的营销作用。然后关于品牌的搜索信息建设,信息引导等,都是一个长期的工作。需要不断的投放和积累正面信息,才能够压制负面信息。建议规划上,都是需要按照一年一年的规划考虑。

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