掌握你的 SEO 資料,別讓大型語言模型使你的網站過時


摘要

在當前數位時代,大型語言模型正迅速改變搜尋引擎優化的遊戲規則,因此掌握SEO資料對於維持網站競爭力至關重要。 歸納要點:

  • 探索大型語言模型(LLM)的影響,使用Astrafy SEO分析套件調整網站策略以適應新的搜尋行為。
  • 利用AI生成個人化內容,提升網站使用者參與度,打造更吸引人的互動體驗。
  • 整合Google Analytics 4和Google Search Console數據,深入了解使用者行為及優化關鍵字和內容的機會。
透過有效運用數據分析與AI工具,你可以不斷調整策略,以確保網站在未來不被淘汰。


隨著 Google 逐步演變為一個以先進的 LLMs(大型語言模型)和檢索增強生成技術(Retrieval-Augmented Generation)為基礎的新標準,了解搜尋引擎如何對您的網站進行排名變得越來越重要,這不僅關乎保持穩固的線上存在感,也確保 LLMs 在檢索資訊時考量到您的網站。儘管生成式 AI 技術持續演進,人們自然會問,這些技術是否最終將取代傳統搜尋引擎,成為尋找網上資訊的主要手段。這就引發了一個問題——在 LLMS 和 RAG 系統成為數位內容新守門人的世界中,您如何能確保您的網站仍然可見且相關?
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
  • 整合大型語言模型(LLM)可優化搜尋演算法,提升SEO成效。
  • 以使用者體驗為導向的內容能提高網站轉換率。
  • 關鍵字研究和文章大綱生成是利用LLM的主要任務。
  • SEO的成功依賴於反向鏈接、網址權威值及網站加載速度等關鍵因素。
  • 掌握200多個排名因素中的13個關鍵要素至關重要。
  • Yahoo的關鍵字分析對於提升搜索引擎排名非常有效。

在當今數位時代,善用大型語言模型和數據分析來優化SEO策略,已成為企業成功的重要一環。透過深入的關鍵字研究與內容規劃,不僅可以提高網站曝光率,也能改善使用者體驗,進而增強轉換率。面對不斷變化的搜尋引擎演算法,我們需要靈活地調整策略,以便在競爭激烈的市場中脫穎而出。


在 Astrafy,我們邁出了一步前進。這個加速器的核心在於採取主動的方法來進行搜尋引擎最佳化(SEO)和網站分析。透過整合 Google Search Console(GSC)資料和 Google Analytics 4(GA4)資料,您可以全面了解網站的表現,追蹤關鍵績效指標(KPI),並根據資料做出決策,以提升您的 SEO 策略。


Astrafy SEO 分析套件:洞察 LLM 的影響,並最佳化以取得成功

本文將引導您了解我們如何利用 dbt 轉換管道,將這些強大的工具整合在一起。這將幫助您解鎖可行的洞察,並在搜尋環境持續變化的情況下保持領先地位。理解搜尋引擎結果背後的運作機制,以及隨著大型語言模型 (LLM) 的興起它們可能如何演變,是實現您期望成果和確保您的網站對目標受眾仍然是有價值資源的關鍵。

Astrafy 的競爭優勢在於我們對 SEO 分析兩個重要範疇的全面覆蓋:績效評估與排名原因解析。傳統工具往往無法彌補這些方面之間的差距,而我們的 SEO 分析套件則透過整合來自 Google Search Console (GSC) 和 Google Analytics 4 (GA4) 的資料而表現卓越。這種整合不僅能夠幫助我們診斷問題、識別根本原因,還可以提供量身訂做的解決方案,以確保您的網站保持良好的能見度和相關性。

**趨勢洞察:LLM 如何改變搜尋引擎結果**大型語言模型 (LLM) 的興起正在改變搜尋引擎結果的運作方式,它們能夠理解自然語言、生成文字並提供詳細的資訊。這對搜尋引擎最佳化 (SEO) 策略提出了新的挑戰和機會,我們必須適應新的排名因子並使用 LLM 增強我們的內容。

**深度要點:Astrafy SEO 分析套件的優勢**Astrafy SEO Analytics 套件透過整合來自 GSC 和 GA4 的資料,提供強大的優勢。我們透過將效能評估與排名原因見解相結合,可以深入了解網站在搜尋引擎中的表現,診斷問題並制定量身打造的解決方案,使企業能夠保持其網站高能見度和相關性,從而確保其在激烈競爭中始終處於領先地位。

透過分析搜尋引擎排名的「為什麼」和「怎麼做」,我們提供一整套完整的有機搜尋 KPI 分析工具,讓您能夠做出明智的決策,並在快速變化的數位環境中保持領先。

當使用者提交搜尋查詢時,這些人工智慧模型會分析請求背後的意圖和上下文,隨後在網際網路上搜尋,以識別最相關且引人入勝的內容來呈現給使用者。在此過程中,SEO便扮演了關鍵角色。透過使用目標關鍵字、元標籤以及結構化資料來最佳化網頁,內容創作者可以提高其資訊被大型語言模型(LLMs)認可和優先展示的可能性。SEO的真正力量在於它能促進使用者參與度。


大型語言模型(LLMs)旨在優先考量那些不僅符合搜尋查詢且能提供無縫且引人入勝的使用者體驗的內容。具備良好寫作、資訊豐富及視覺吸引力的網站,更可能吸引大型語言模型的注意,並被選為使用者查詢的首選來源。透過融入提升使用者參與度的搜尋引擎最佳化(SEO)策略,例如建立互動元素、最佳化頁面載入速度和提供適合行動裝置的使用體驗,內容創作者可以向大型語言模型傳達其網站是一個值得信賴且有價值的資源。

掌握 LLM 時代的 SEO:善用 AI 提升使用者參與度

在以 LLM 驅動的數位世界中,吸引和維持使用者參與的能力至關重要。透過將您的 SEO 努力與這些先進 AI 系統的偏好及行為相一致,您可以釋放線上存在的全部潛力,使您的內容成為目標受眾首選的資訊來源。在 LLM 時代,將 SEO 視為推動使用者參與的重要驅動力對於成功至關重要。

整合 Google Search Console 與 GA4 使您能夠將搜尋引擎資料與使用者行為分析結合起來,提供網站表現的全方位視角。這項整合讓您可以:

**追蹤關鍵字效能與使用者行為關聯性:**透過整合 Google Search Console 與 GA4,您不只能追蹤傳統的 SEO 指標(例如排名、點選率),還能深入了解使用者在點入您的網站後採取的行動。這項資訊可幫助您最佳化網站內容和使用者體驗,以提高關鍵字效能和整體使用者參與度。

**增強資料細緻度:**獲得有關使用者如何在搜尋引擎找到您的網站後互動的詳細見解,使得更精確的最佳化策略成為可能。

**採用 AI 驅動的見解來精進 SEO 策略:**與 LLM 的整合讓您能存取 AI 驅動的見解和建議,協助您識別最佳化機會並提高 SEO 策略的成效。這些見解可提供有價值的資訊,例如建議關鍵字、內容主題和技術改進,讓您的網站更符合使用者和搜尋引擎的要求。

**識別並解決問題:**檢測可能影響搜尋排名及使用者體驗的技術問題和內容缺口並實施針對性的改善措施。

分析資料以識別熱門關鍵字

品牌流量與非品牌流量:區分品牌知名度與一般搜尋可見度。印象數:您的網站在搜尋結果中出現的次數。平均排名位置:您網站在搜尋引擎結果頁(SERPs)中的平均排名。關鍵字排名:針對目標關鍵字的定位追蹤。

參與度關鍵績效指標(KPI):點選數:從搜尋結果中點選您網站的使用者數。點選率(CTR):轉化為點選的印象百分比。轉換率:完成所需行動的訪客百分比。會話持續時間:使用者在您網站上花費的平均時間。

進行全面分析時,檢視不同層級資料至關重要:
頁面層級分析:追蹤單獨頁面的 KPI,以識別表現優異的內容及需改善的頁面。這種細緻性有助於精確找出影響您網站整體表現的具體領域。
網站層級分析:評估您的整個網站效能,以了解廣泛趨勢及各個頁面表現累積效果。這一視角對於策略規劃和全面 SEO 審核至關重要。
關鍵字層級分析:監控特定關鍵字的 KPI,以評估針對目標術語所做的搜尋引擎最佳化努力。了解哪些關鍵字驅動流量和轉換,能讓您更有效地進行關鍵字定位和內容策略開發。

透過將 Google Search Console 和 GA4 的資料合併,您可以建立一個統一儀錶板,使分析和報告流程更加簡便。這種整合使得識別趨勢、跟蹤進展以及展示 SEO 成果變得更加容易,最終促使更明智決策並提升搜尋引擎效能。

**機器學習驅動的洞察**:結合機器學習技術分析搜尋資料,自動找出影響網站成效的關鍵因素。透過預測分析,可協助最佳化搜尋策略,並預測未來搜尋趨勢。
**跨頻道歸因**:整合不同渠道(如社群媒體、電子郵件行銷等)的資料,追蹤使用者從不同管道到達網站的歷程。這能提供更全面的使用者行為洞察,協助評估每個渠道的影響力和最佳化行銷策略。


GA4 與 GSC 資料整合:深入剖析網頁效能

所提議的模型使用原始的 GA4 和 GSC 資料,以建立詳細的關鍵字和網頁概覽,最終生成全面的網頁概覽。讓我們深入探討這些資料聚合和分組背後的邏輯,專注於 page_overview 和 keyword_overview 階段。

**專案1:整合 GA4 和 GSC 資料,深化網頁洞察**
page_overview 檢視從 GA4 和 GSC 聚合資料,以提供每個網頁的詳細效能摘要。此整合將 GA4 的參與度指標,如預約會議次數、瀏覽次數、跳出率和進入率,與 GSC 的指標,如曝光次數、點選次數和總排名結合起來,使我們得以更深入地分析特定網頁的表現,並了解使用者如何與這些網頁互動以及它們在搜尋結果中的表現。

**專案2:彈性分組,滿足特定需求**
聚合邏輯方面:
- **GA4 資料**:聚合參與度指標,例如預約會議人數、會話計算、跳出率及進入率。
- **GSC 資料**:聚合如曝光次數、點選次數以及總排名等指標。

分組準則可依照 page_url(網頁網址)、data_date(資料日期)及 country(國家/地區)進行靈活調整。這種分組方式使我們能夠將使用者行為指標與每個頁面的搜尋效能指標對齊,使 Astrafy 的市場行銷團隊能夠根據日期和國家/地區進行篩選,滿足其特定需求。這項創新的分組功能提供更高的客製化和靈活性,以協助決策者深入探討特定的網頁和市場區隔。

以下是 SQL 轉換的實作方式:

{{ config(   materialized="view",   alias= "page_overview" ) }}  WITH ga4 AS (   SELECT     page_url,     date_date,     country,     SUM(book_meeting) AS count_book_meeting,     COUNT(ga_session_id) AS count_session_id,     SUM(is_exit) AS total_exits,     SUM(is_entrance) AS total_entrances   FROM {{ ref('enhanced_ga4')}}   GROUP BY date_date, country, page_url ),  seo AS ( SELECT   page_url,   data_date,   country,   SUM(impressions) AS impressions,   SUM(clicks) AS clicks,   SUM(sum_position) AS sum_position FROM {{ ref('enhanced_seo')}} GROUP BY data_date, country, page_url )  SELECT   ga4.*,   seo.impressions,   seo.clicks,   seo.sum_position FROM seo LEFT JOIN ga4 ON seo.page_url = ga4.page_url

聯絡 GA4 與 GSC 資料,深入了解關鍵字效能

資料聯結:LEFT JOIN 將 GA4 與 GSC 的資料根據 page_url 進行合併,確保所有具有搜尋資料的頁面都被納入考量。關鍵字概覽報表總結了網站上關鍵字的效能。本階段重點在於不同查詢如何驅動流量至您的頁面。

聚合邏輯:
點選次數與曝光次數:將這些指標進行加總,便可提供來自搜尋查詢的整體可見度與互動性。
平均排名:累加後的位置用來計算關鍵字在搜尋結果中的平均排名。

分組標準:
資料依查詢、日期、國家及頁面 URL 進行分組。這種細緻度確保每個關鍵字的效能可在不同維度中準確追蹤。

以下是關鍵字概覽的 SQL 程式碼:

{{ config(   materialized="view",   alias= "keyword_overview" ) }}  WITH base AS (   SELECT     data_date,     query,     country,     page_url,     SUM(clicks) AS total_clicks,     SUM(impressions) AS total_impressions,     SUM(sum_position) AS sum_position,   FROM {{ ref('enhanced_seo') }}   GROUP BY data_date, query, country, page_url )  SELECT * FROM base

視覺化資料,洞察重點

彙總:點選次數、顯示次數和排名將被相加,以反映每個關鍵字的每日總體表現。分組:根據查詢、資料日期、國家/地區和頁面網址進行分組,以確保對關鍵字效能的詳細追蹤。我們都知道「一圖勝千言」這句話,但在 Astrafy,我們更喜歡將其升級為「一個儀錶板勝千言,還能幫你省下千歐元」。我們建立了一個全面的儀錶板,配備深入見解的圖形,有效地視覺化我們的資料。

為了符合我們主要目標——提供可衍生行動性洞察的資料,我們開發了一款 Looker 擴充套件,利用 AI 技術主動檢閱你的儀錶板,並根據你的特定需求提出改善建議。這款擴充套件於資料視覺化領域掀起了一股革命,透過由 AI 驅動的自動化建議,大幅提升資料分析的準確性與效率。

**最新趨勢:結合 AI 的資料儀錶板**Astrafy 儀錶板提供了多項強大的功能,例如按關鍵字、日期、國家/地區和頁面網址進行深入分組,確保詳細追蹤關鍵字效能。此功能對於識別影響因素和最佳化特定關鍵字策略至關重要。儀錶板還提供彙總資料的功能,例如按點選、顯示和排名總和計算各關鍵字的每日總體效能。結合這些功能,Astrafy 儀錶板成為一個全面的解決方案,可深入了解資料並制定資料驅動的決策。


頂尖關鍵字驅動流量:我們的儀錶板突顯出哪些關鍵字為我們的網頁帶來最多訪客。透過分析這些資料,我們能夠識別使用者搜尋中的趨勢,這對於最佳化我們的內容策略而言,是一個無價的觀察。主要查詢:了解推動流量到我們網站的主要查詢,有助於我們調整內容,以更好地滿足使用者需求。


最佳表現頁面
頁面效能監控:該儀錶板讓我們能夠無縫追蹤最佳表現的頁面,提供有關哪些內容最能引起觀眾共鳴的見解。
自訂化:個別頁面的見解:我們提出的儀錶板設計使我們能深入了解特定頁面,以理解驅動流量的主要關鍵字。


指標的演變:我們可以觀察關鍵指標隨時間的增長和變化,這將幫助我們為未來策略做出以資料為依據的決策。我們可以比較指標的演變,以了解它們如何相互補充並衡量整體背景。


維護網站可見度和相關性:LLM 和取回擴增生成技術的影響

隨著 LLM 和取回擴增生成技術進入搜尋引擎最佳化 (SEO) 的競爭中,維持網站的可見度和相關性變得比以往任何時候都更為關鍵。這些技術的演進可能會取代傳統搜尋引擎,因此了解您的網站如何被排名以及其可靠性至關重要。在 Astrafy,我們提供一個完整的 SEO 分析套件,整合了 Google Search Console (GSC) 和 Google Analytics 4 (GA4),讓您能夠全面掌握網站效能。我們透過使用 SQL dbt 轉換管線來合併 GSC 和 GA4 的資料,幫助您追蹤關鍵績效指標 (KPI)、診斷問題並實施量身訂做的解決方案,以增強您的 SEO 策略,並在快速變化的數位環境中保持領先地位。

專業知識、經驗和可信度 (E-E-A-T) 是 Google 評估網站品質與相關性的核心原則,對提升您的 SEO 排名至關重要。因此,建立高品質內容以展現您在專業領域內的知識是必不可少的。同時,也要努力構建可信賴的網站,讓使用者相信您的網頁能夠提供有價值且準確的資訊。與信譽良好的網站建立連結也將增強您網站的權威性,並進一步提升搜尋引擎排名。

利用關鍵字最佳化,優先考慮 LLM 識別

最佳化您的網頁,使用針對性的關鍵字、元標籤以及結構化資料,對於被大型語言模型(LLM)識別和優先考量而言至關重要。這些模型不僅尋求與搜尋查詢的相關性,也重視吸引人的使用者體驗。透過撰寫高質量內容、增加互動元素、最佳化頁面載入時間及提供行動友好的使用體驗,您向 LLM 傳達了您的網站是一個值得信賴的資源。

**專案 1:強化語意搜尋最佳化以提升 LLM 識別度** 語意搜尋著重於理解查詢背後的意圖,而非單純比對關鍵字。透過最佳化您的網頁內容,以涵蓋相關主題、同義詞和自然語言語句,您能提升 LLM 識別您的頁面為相關且有價值的訊息來源。

採納主動式的 SEO 策略並利用先進的分析工具,可以確保您的網站持續成為目標受眾的重要資源,在競爭激烈的數位環境中保障您的線上成功。

**專案 2:使用 Google Analytics 4 衡量 LLM 互動和效能** Google Analytics 4 提供進階功能,可深入了解 LLM 與您網頁的互動。透過追蹤關鍵指標,例如參與度、瀏覽時間和轉換率,您可以評估 LLM 是否有效協助使用者參與您的內容,並據此調整您的策略。

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參考來源

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總之,透過整合LLM 優化搜尋演算法、建立以使用者體驗為導向的內容,以及運用大數據分析與AI 技術,可顯著提升SEO 成效和轉換率。

來源: 品科技

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