主页-博客-停留时间真的很重要的SEO?【数据】
机器学习对SEO的真正影响是什么?这是去年SEO领域最大的争论之一。我不会撒谎:我对机器学习有点着迷了。我的理论是，RankBrain和/或谷歌核心算法中的其他机器学习元素正在越来越多地奖励用户粘性高的页面。基本上，谷歌想要找到“独角兽”——拥有非凡用户粘性指标的页面，如有机搜索点击率(CTR)、停留时间、跳出率和转化率——并以更高的有机搜索排名奖励这些内容。更快乐、更投入的用户意味着更好的搜索结果，对吗?所以，本质上，机器学习是谷歌的独角兽探测器。许多SEO专家和有影响力的人都说过，在野外完全不可能找到谷歌RankBrain的任何证据。
那太荒唐了。你只需要运行SEO实验，并在如何进行这些实验上更明智。这就是为什么，在过去，我运行了一个搜索引擎优化测试，观察了CTR随时间的变化。我希望能找到机器学习的证据。我发现:有机搜索CTRs较高的结果被推到serp的上方，获得更多的点击:
点击率只是看到机器学习算法影响的一种方式。今天，让我们看看另一个重要的用户粘性指标:长时间点击，或离开SERP后在网站上停留很长时间的访问量。你不相信长时间点击会影响有机搜索排名(直接或间接)吗?好吧，我想出了一个超级简单的方法，你可以证明长时间的点击很重要，同时也揭示了机器学习算法的影响。在今天的实验中，我们将测量页面上的时间。需要明确的是:在页面上停留的时间并不等同于停留时间或长时间的点击(或者，人们在你的网站上停留的时间，直到他们点击返回他们找到你的搜索结果)。我们无法在谷歌Analytics中测量长时间点击或停留时间。只有谷歌可以访问该数据。页面上的时间对我们来说真的不重要。我们只关注页面上的时间，因为它很可能与这些指标成正比。
在网站上的时间和有机流量(在RankBrain之前)要开始，进入你的分析帐户。选择一个新算法开始使用之前的时间框架(即2015年)。
分割您的内容报告，只查看您的有机流量，然后按页面浏览量排序。然后你想运行一个比较分析，比较你的页面浏览量和平均停留时间。你会看到这样的东西:
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这32个页面在2015年推动了我们最有机的流量。大约三分之二的网页停留时间高于平均水平，但其余三分之一的网页停留时间低于平均水平。看到那些红色箭头了吗?这些都是“驴”——在有机搜索中排名靠前的页面，但说实话，至少对那些带来最多流量的搜索查询来说，排名靠前的页面可能没有什么意义。他们不是他们能胜任的。浏览网页的时间是网站平均时间的一半或三分之一。
在网站上的时间和有机流量(在RankBrain之后)
现在让我们做同样的分析。但我们将使用一个更近的时间段，当我们知道谷歌的机器学习算法在使用时(例如，最近三四个月)。
执行相同的比较分析。
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看看现在当我们分析有机流量时发生了什么。除了两个页面外，我们所有的顶部页面都超过了平均的页面时间。这真是太神奇了g。那么发生了什么?
停留时间越长=搜索排名越高吗?
看来谷歌的机器学习算法已经看穿了所有那些在2015年排名不错，但真的不值得排名好的页面。而且，对我来说，谷歌显然是奖励更突出的搜索位置，停留时间更长。
谷歌发现了大部分的“驴子”(大约80% !)，现在几乎所有拥有最多有机流量的页面都是时间现场的“独角兽”。我不会告诉你这些驴是WordStream网站上的哪些页面，但我可以告诉你，其中一些页面的创建只是为了带来流量(任务:成功)，与搜索意图的一致性并不好。也许有人创建了一个更符合意图的页面。
事实上，这里有一个例子:我们的AdWords评分器曾经在查询“谷歌AdWords”的第1页上排名(它有巨大的搜索量-每月超过30万次搜索!)这里的意图匹配度很低——大多数搜索这个短语的人只是把它作为导航关键词，以进入AdWords网站。其中一小部分搜索者可能只是想更多地了解谷歌AdWords和它是什么，有点像使用谷歌作为一种查找维基百科页面的方式。从查询中没有任何迹象表明他们可能正在寻找一个工具来帮助他们诊断AdWords问题。你猜怎么着?2015年，Grader页面是排名前30的页面之一，但它的上线时间低于平均水平。因此，在某个时刻，谷歌测试了一个不同的结果来代替评分器——我们的谷歌AdWords如何工作的信息图。它仍然在搜索查询的第1页上排名，它与关键字的信息意图匹配得更好。需要说明的是，我知道这些分析报告并没有直接显示排名的下降。对于报告中的差异还有其他可能的解释——也许我们创造了很多新的、超级棒的内容，这些内容在更大的关键词中排名，它们只是取代了2015年的“驴子”。此外，有些类型的页面可能因为完全可以接受的原因而在站点上停留的时间较短(例如，它们可能非常快速地提供用户想要的信息)。但在内部，我们可以肯定的是，在过去的几年里，我们的一些页面在网站上停留的时间低于平均水平，排名下降了(至少对于某些关键字是这样)。不管怎样，非常引人注目的是，驱动最有机的整体流量的页面(WordStream站点有数千个页面)在站点上的时间远远高于平均水平。它强烈表明，具有优秀的独角兽级粘性指标的页面将对你的业务最有价值。这份报告还揭示了一些对我们来说非常重要的事情:在网站上停留时间低于平均水平的页面是我们在SEO方面最脆弱的页面。换句话说，上面第二个图表中剩下的两个页面在网站上停留的时间仍然低于平均水平，这是在新的机器学习世界中最有可能失去有机排名和流量的页面。这个报告的好处是你不需要做很多研究，也不需要雇一个SEO来做广泛的审计。打开你的分析，自己看看数据。您应该能够将很久以前的更改与最近的历史(最近三四个月)进行比较。
这是什么意思?这个报告基本上就是你的驴探测器。它将向您展示可能最脆弱的内容，未来增量流量和搜索排名损失从谷歌。这就是机器学习的工作原理。机器学习不会在一夜之间消除你所有的流量(像熊猫或企鹅)。这是渐进的。如果你有很多驴内容，你应该怎么做?
优先考虑风险最大的页面- th低于平均水平或接近平均水平的学生。如果没有真正好的理由让这些页面在网站上停留的时间低于平均水平，那么就把它们放在重写或修改列表的首位，以便更好地与用户意图保持一致。现在去看看你自己的数据，看看你是否同意时间在线在你的有机搜索排名中起着作用。别光听我的话。去看看，自己写报告，有发现就告诉我。Larry Kim是WordStream的创始人和聊天机器人构建平台MobileMonkey的首席执行官。
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