大規模・中規模ウェブサイト向けSEO最適化プラン

大規模ウェブサイトの最適化は、主に検索エンジンと検索ユーザーという 2 つのユーザーを対象としています。検索エンジンは主にオンサイトですが、重み付けされた大規模ウェブサイトは、オンサイト最適化に重点を置いており、主に次の 3 つの側面が含まれます。

1. 各列の包含率と傾向。

2. サイト内の各リンクの接続率、例えば、あるページを参照している他のウェブページがいくつあるか、コラムページがいくつあるか、コンテンツページがいくつあるかなど、接続率と包含率を分析します。3. クローラーのアクセスパスと包含の関係を分析します。ユーザー側：

1. Houxi のキーワード最適化戦略として、キーワード分析をユーザー側に置き、コンバージョン率の高いキーワードと低いキーワードを分析し、キーワードを分類して共通点を見つけ、コンバージョン率が高い理由や低い理由を分析します。 2. ユーザーのアクセス パスを分析し、どのページの直帰率や最終トランザクションが高いかを調べ、ユーザーが直帰する理由を分析し、コンテンツの問題か製品の問題かを調べて最適化します。

夜の視点:
運用の観点から:

1. ウェブサイトの製品（サービスも製品の一種です）をよく理解し、知識が深まれば深まるほど良いです。

2. ウェブサイトのユーザーとその習慣を把握する（検索エンジンもユーザーの一種です）。

3. 保有するリソース（人材、コンテンツ、デザイン、テクノロジー）の数を把握します。

4. ユーザーの習慣とリソースに基づいて最適化を開発し、Web サイトの計画を記入して実行します。

技術的な観点から:

1. SEO に影響するすべてのものをデジタル化します。

2. データに基づいて計画を立案し実行する

追伸SEOに影響を与えるものは、外部リンクの数やオリジナル記事の数で決まるわけではありません。SEOに影響を与える要素がいくつあるかは、各人の思考力や各サイトの状況によって異なります。

劉環斌氏の意見：

大規模ウェブサイトの SEO システムはデータマイニングと分析に大きく依存しており、作業の 99% はサイト上の最適化で行われます。深く掘り下げたデータを効果的に分析し、実行プロセスに配布する方法。

検索エンジンのキーワードデータを分析することで、ウェブサイトの構造やコンテンツの構築方向を効果的に計画することができます。

サイト内検索のキーワードデータを分析することで、ユーザーのニーズに合ったコンテンツを迅速に公開できます。

効果的なターゲット キーワード データベースを作成し、キーワードのランキング パフォーマンスと競合他社とのギャップを定期的にテストします。

データマイニングと分析の作業は継続しており、SEO タスクの配分は基本的にこのチームが担当します。

次のステップは、コラム、特別トピック、またはページのリリースを含む製品リリースプロセスです。関係する側面は次のとおりです。1. タイトルの書き方基準。

2. SEO修正や内部リンク設定の仕様を踏まえ、本文のテキストを確認します。

3. 公開後のページと他のページの関係。

このプロセスを設定するには、実務経験のある SEO 担当者を見つけて計画を立て、各段階で作業を細分化し、効率的に実行できるように実装仕様を発行する必要があります。

異常事態への対応も非常に重要です。

ほとんどのウェブサイトは、ウェブサイトの改訂、ダウンタイム、異常な包含、異常なトラフィック、偶発的なペナルティなど、突然の異常な問題に直面します。重要な瞬間に下される決定は非常に重要であることが多く、損失を最小限に抑えるためには、処理方法を迅速に行う必要があります。

低レベルでは、外部との交流や協力によって、外部リンクの構築が多少なりとも促進される可能性があります。外部との協力とコミュニケーションにより、情報の更新や戦略の変更など、最新の外部情報を常に把握できるため、チームは学習を継続できます。

さらに、特に大規模なウェブサイトの場合、検索エンジンメーカーとのコミュニケーションメカニズムを確立する必要があります。

ZERO経験共有（Ganji、Zhihuなど、毎日のUVが10,000を超える10以上のWebサイトを運営したSEO）大規模なWebサイトでは主にGoogle Analyticsを使用していますが、トラフィックが増えると、分析の期間が延長されると、サンプリング率が0.1％未満になることがよくあります。このデータは本当にひどいです...全体的な傾向は時々正確ではなく、セグメンテーションとスクリーニングは言うまでもなく、常にひどいです。

トラフィックが変化したことに気付いた場合、それは自分自身や Baidu の問題ではなく、統計的なエラーである場合があります。ログから、クローラーと SEO 訪問者を分離し、データを分析するためのシンプルなプラットフォームを構築します。システムに関しては、まず日付の傾向を確認できることを確認してください。私の開発の主な動機は、ひどいレポート システムでは当日のデータしか表示できないことです。1 か月の変化を確認したい場合は、データを約 30 回インポートする必要があります。GA では 30 秒しかかからないのに、これにはおそらく 30 分かかります。

また、URLの定期的なフィルタリングも必要です。個人的には、これがGAのような統計ツールと中国の一般的な統計ツールとの最大の違いだと思います。

トラフィックを正確にセグメント化できれば、SEO 効果をある程度測定でき、感覚に頼らなくなります。その他の補助項目は相対的に遅延される可能性があります。

補助項目には、さまざまな種類のページのクロール内訳、ページの読み込み速度の内訳、包含率の内訳、全体的なランキングの内訳などが含まれます。流れをより正確に制御したい場合、できることはまだたくさんあります。

Guoping 氏は次のように語っています。「SEO トラフィック = インクルージョン * ランキング * クリックスルー率というのは、実際には現実的ではありません。」多くの種類の Web サイトでは、関連キーワードの検索ボリュームの季節的な違いは明らかであり、これが SEO トラフィックに影響を与える最大の要因となることがよくあります。したがって、検索ボリュームを監視して、上記の式に当てはめるのが最適です。たとえば、リストページを 100 個含めることと、内部ページを 100 個含めることによってもたらされるトラフィックはまったく異なるため、上記の式は、ページをセグメント化した後、ページの種類に応じて個別に計算することしかできません。一度にたくさんの単語を入力しましたが、簡単にできるものもありました。言うのは簡単ですが、実行するのは難しいです。実際には、セグメントごとにコードで実装する必要があります。これまでのところ、コード化されたのはほんの一部だけです...データ統計の用途は何ですか?たとえば、2 つの列を比較した場合、包含率が高い列には必ず理由があります。それを分析できれば (検索エンジンの原理に対する理解の深さなどによって異なります)、低い列を改善することができます。

データが完全であれば、一部のデータを見るだけで変更できるものもあります。しかし、データ改善への道はかなり困難です...包含率を計算するために、私はかつていくつかのサーバーでシェルスクリプトを実行してデータをクロールし、Baiduウェブマスタープラットフォームでインデックスボリュームを手動でコピーし、最終的に画面上のExcelテーブルに数字を入力しました。

いくつか貴重な疑問を見つけましたが、このような絡み合いはやはり人々を狂わせます... Tian Fenglin さんは自身の経験を語ります:

ウェブサイトの規模に関係なく、SEO の方法は同じです。大規模サイトの方が制御可能なリソースが多いというだけのことですが、実行時には分割することもできます。大規模サイトのさまざまなチャネルは分割でき、各チャネルは中規模または小規模のサイトです。内部リンクは、注力する必要があるリンクです。タグ、キーワード、URL、コンテンツの質なども比較的基本的なものなので、ここでは詳細には触れません。

物事は同じものであり、方法も同じ一般的な方法です。規模が大きく、チームが大きいため、分業がより細かくなっています。主な要件は、管理能力、チームワーク、プロジェクト管理能力です。したがって、SEOシステムの構築は主にこれらのことを行います。

以下では、SEO チームの管理に関する私のこれまでの経験をいくつか紹介しますので、皆さんの参考になれば幸いです。 (以前、Zhihu で誰かが私にこの質問をしたので、ここに貼り付けて、皆さんの参考になればと思います。) 人材管理の方法は、実際には次のような一般的なチーム管理の経験にも適用できます。

1. 定量化および測定可能な KPI 指標 (たとえば、会社の年間計画によると、今年は検索を通じて 100 万の自然トラフィックを達成すると予想されています。次に、この大きくて達成が困難に思える目標に応じてケーキを分割する必要があります。担当する各 SEO エンジニア間でケーキを分割し、特定のチャネルに実装します。各 Q で達成すべきトラフィック指標についてエンジニアと話し合います)。

2. 効果的かつ実用的なインセンティブ（目標が基本的に達成されたら、月次/四半期/年次ボーナスを昇給計画を含めて従業員と交渉する必要があります）。

3. 従業員の生活に配慮する。 （従業員の心理的問題、ガールフレンドの問題、両親の健康問題などを解決するには、時には挨拶だけが必要なこともあります）。

4. 個性を尊重する。 (エンジニアごとにアプローチが異なる可能性があるため、試す機会を増やしてください)。

5. チーム成長計画。 （これは部門リーダーの個人的な状況によります。私は2003～2004年からSEOに取り組んできましたが、最初はとてもワクワクしていましたが、後になってこの分野にはあまり将来性がないと感じるようになりました。せいぜい、ウェブサイトプロモーション、検索エンジンプロモーション、ウェブサイト運営の無料プロモーションの下にある小さな部門に過ぎませんでした。そこで私は後に製品ラインに切り替え、ウェブサイトが最初から検索エンジンフレンドリーになるように努め、後の段階でSEO担当者が何も変更する必要がないようにしました。そのため、後に会社がSEOチームの管理も手配するようになったら、私は従業員の長期的なキャリアプランを作成します。各人の状況に応じて、製品ラインまたは運営ラインの仕事をすることを勧めるか、最終的にはSEO、SEM、ソーシャルメディアマーケティング、メールマーケティングなどだけでなく、包括的な何かをやらせます。目標を達成できる限り、彼らに挑戦させます）。

上記はどのチームの管理にも当てはまると思われますが、SEOチーム独自の管理方法について言えば、チームの具体的な人員組織構造に応じて個別に管理する必要があります。

SEOは特に標準化された仕事ではないため、各社がSEOにどの程度重点を置くか、リーダーのやり方の違いも含め、人員体制は大きく異なり、個人の考えも関係します。私が個人的に過去に好んでいた人員構成と分業についてお話しします。

ディレクター - 一般的には、ディレクターは 1 人です (大きな責任を負い、戦略を策定し、作業を分割する人)。 マネージャー (エンジニア) - その下に、マネージャー レベルの SEO 担当者が数人います (作業を分割し、製品改訂のフォローアップ、ページの内部構造、内部リンク構造、キーワード レイアウト、URL 戦略などの改善を担当し、各チャネルを担当する編集者、ページ メーカー、デザイナーの基礎知識のトレーニングなどを担当します)。 これらの人がチームの中核であることは間違いありません。 リンク チーム - これは、すべてのエンジニアをサポートする統一された大規模なチームである場合もあれば、担当するチャネルとトラフィックの量に基づいて、エンジニアに異なる数のリンク担当者を配置できるチームである場合もあります。 （主に外部リンクの構築を担当）私はかつて会社で働いていました。一番忙しかった時はリンクチームが60人くらいいました。

データ アナリスト - 基本的にこのポジションには 1 人いれば十分です。データ アナリストはデータの統計と分析を担当し、データの問題が発見されたときにすぐに警告を発し、またデータ レポートなどを作成することもよくあります。

アシスタント - このアシスタントは、主に会議の手配、週次レポート、月次レポート、四半期レポート、年次レポートの編集など、部門の補助業務を担当します。つまり、アシスタントは、KPI を担当する他の人がデータ作業に集中できるようにし、物理的な作業を行う必要があります。

ここまで書いてきて笑いたくなりました。実際、SEOチームがある会社を見てみると、とても面白いと思います。SEOチームの中には、技術部門の下に置かれているものもあれば、運用部門の下に置かれているものもあります。この2つはまだ大丈夫です。私が聞いた中で一番面白いのは、BD部門やマーケティング部門の下に置かれているという話です。

そのため、上記の分担はご自身の力量次第となります。最も基本的な構成は上記のような体制になるかと思います。具体的な人数はプロジェクトの規模や作業量によって決まります。コネクションがたくさんある場合は、トラフィックベースの製品（検索も含む）の開発を担当する技術担当者を部門に配置し、バッチリンクの連携をBDに具体的に割り当てることもできます。実際、これらすべては合理的です。

他のプロモーション方法と比較すると、全体的なコストは比較的低く抑えられます。一定期間内に、あなたのアイデアと方法が予算内で目標を達成できることを証明できれば、部門の組織や構造の変更など、会社に追加のリソースを申請できます。検索エンジンマーケティングの副社長などの役割になることもできます。これは単なる肩書きであり、チームメンバーもあなたとともに成長することができます。

大規模ウェブサイトの SEO のための 12 ステップ:

最初のステップは目標を設定することです。ウェブサイトのトラフィックを 2 倍、3 倍、さらには 3 倍に増やします。

2 番目のステップは、目標を細分化することです。たとえば、四半期ごとにトラフィックがどれだけ増加するかなどです。

3番目のステップはデータ分析です。たとえば、トラフィックを 100 万増やす必要がある場合、この 100 万のトラフィックはどこから来るのか、また、コンテンツ リスト、別のページ、特別ページ、質疑応答ページなど、Web サイトのどのページから来るのかを把握します。

4 番目のステップは、Web サイトの SEO の公開要素を適切に処理することです。共通要素とは、すべてのページが従うべき仕様を指します。つまり、ヘッダー、本文、フッターなどは一般的な仕様に従う必要があります。

ステップ 5: 短期的な成果を生み出すものを優先します。たとえば、現在、一部の単語やページが 2 ページ目、3 ページ目、または 4 ページ目にランクされている場合は、これらのキーワードを優先してトラフィックも増加させる必要があります。

6 番目のステップは、トラフィック構造データ プールを確立し、Web サイト全体のトラフィックを分割することです。スローガン、コンテンツ IP、リーダーワードに関する検索などのブランドワード。非ブランドワードは、Web サイトまたはページの基本的なトラフィックに分類されます。

7 番目のステップは、Web サイトの最も基本的な技術的な最適化を行うことです。たとえば、Web サイトの表示レイヤーでのデータ操作により、作成するコンテンツのライフ サイクルが維持されます。大規模な Web サイトでは、このステップを実行すると悪循環に陥ることがあります。製品が統一されていないか、テクノロジーが実行できないためです。そのため、このステップでは、独自の状況に応じて調整と適応を行うことをお勧めします。

ステップ 8. 標準的なものをいくつか作成します。例えば、PCやモバイル端末への適応、データの検証、ページの最適化など、Webページ全体の活力を維持するために必要な作業があります。

9 番目のステップは、多次元である必要があるデータ レポートをリアルタイムでクエリすることです。たとえば、eコマースのウェブサイトに100,000の詳細ページがあるとします。クエリを実行すると、実際に含まれているのは60,000ページのみであることがわかります。残りの40,000ページは、半分がPCでインデックスされ、残りの半分がモバイルでインデックスされます。データ レポートを通じて、短期的な調整が必要なもの、長期的な調整が必要なものを把握できます。

10 番目のステップは、すべての検索エンジン アルゴリズム (最新のものや過去のものを含む) を使用して最適化の調整を行うことです。検索エンジンのアルゴリズムには、コンテンツを対象としたもの、リンクを対象としたもの、ユーザー エクスペリエンスを対象としたものがあります。一般的なアルゴリズムには、ペンギン アルゴリズム、アイス バケツ認識アルゴリズム、グリーン ラディッシュ アルゴリズム、スカイネット ブルー スカイ ハリケーン アルゴリズムなどがあります。

11 番目のステップは、Web サイトのビジネスの開発方向に基づいて 1 つの側面に焦点を当てることです。たとえば、ウェブサイトでは、オフシーズンとピークシーズン中にいくつかのキーワードの選択に重点を置く必要がある場合があります。

ステップ 12: 時間内にスクリーニングまたはブロッキングを実行します。大規模な Web サイトに関して特に重要な点は、常に新しいコンテンツを生成し、古いコンテンツを常に削除することです。このようなデータについては、適時にスクリーニングまたはブロックを行う必要があります。