许多其他国家包括马来西亚菲律宾和新加坡

,在线用户渗透率超过 90% 。 孟加拉国、印度、印度尼西亚和巴基斯坦拥有超过1 亿互联网用户。 根据尼尔森的报告,2022年亚洲主要市场的广告支出增长了12% ,数字广告支出增长了64%。 新加坡和泰国等国家的支出也在增长,这表明这些国家也值得开展广告活动。   泰国、印度尼西亚、新加坡、马来西亚、菲律宾、韩国和台湾的广告支出 图片来自 Nielsen,2022 年 9 月 客户旅程 当您针对亚洲国家/地区投放广告系列时,我确信您会将大部分在线广告预算分配给通过  Ads 等搜索引擎平台进行的搜索和展示广告系列。 有些人可能还通过韩国 的 Naver、中国的百度 俄罗斯电话号码 或 Yahoo!投放广告。日本在日本。 您是否想知道您是否在市场上有效地吸引了目标受众? 如果有其他方法可以让您的业务在亚洲这些主要市场的受众面前展示自己,该怎么办? 根据 eMarketer 的报告,31%的受访者选择市场作为他们购物的第一搜索渠道,其次是店内浏览 (18%) 和搜索引擎 (14%)。 选择搜索引擎的受访者数量从2022年的30%下降到2023年的14%。 在印度尼西亚,渠道正在加速向社交商务转变,预计社交商务规模将从2023 年2023 年 9 月 坏消息是,如果不在搜索引擎以外的平台上做广告,您可能会错过重要的商机。 好消息是您可以在亚洲国家/地区的一些平台上做广告。显然,我无法列出所有这些,但这里有一些最受欢迎的网站和应用程序。 非常受欢迎的市场 市场 淘宝天猫 阿里巴巴旗下每个市场 立陶宛 电话号码列表 每月都有超过8 亿用户。 淘宝以C2C为主,而天猫则以B2C为主。 京东 中国另一个受欢迎的电子商务网站,拥有超过5.8 亿注册用户。 其服务模式与亚马逊类似。 乐天 […]

深度链接比率作为排名因素的证据 Google 搜索中心

SEO文档中有一个关于应避免的链接构建策略的页面。 但是,您不会在这里找到深层链接的提及。 以下是谷歌的建议: “让其他网站创建与您的网站相关的高质量链接的最佳方法是创建可以自然地在互联网社区中流行的独特内容。 创建好的内容是有回报的:链接通常是编辑投票选择的,你的帮助越多,其他人发现该内容对其读者有价值并链接到它的机会就越大。” 这种方法可能会导致深层链接,但没有提及深层链接或比率。 2004 年,您会发现链接建设机构首次提到深度链接比率。 它包括计算深度链接比率的示例 但没有证据表明它是排名因素。 2006年 俄罗斯电话号码 表了一个关于深度链接比率的问题。与 2004 年的文章类似,它提供了一种计算方法来确定深度链接的百分比,但没有进一步的证据表明它会影响您的排名。 2006 年一项关于基于链接的网络垃圾邮件特征和检测的研究将许多主页链接与“垃圾邮件”网站相关联。 为您的网站构建多样化的链接组合至关重要,其中包括主页和深层链接的组合。 但深度链接与主页链接之间并没有神奇的比例。 [推荐阅读] →排名因素: 系统信号和页面体验 深度链接比率绝对不是排名因素 让我们明 萨尔瓦多 电话号码列表 确一点:“深度链接比率”是一个过时的术语,也是 SEO 中应该避免的一种心态。神奇的数字和比率并不能赢得排名。 虽然链接是一个确定的排名因素,但深度链接比率并不是 Google 排名因素。 感谢谷歌的约翰·穆勒(John Mueller),我们确信的一件事是入站链接的总数并不重要。 关于网站页面的深层链接,唯一需要考虑的是用户体验。 如果指向除主页以外的页面的链接可以帮助用户以尽可能少的点击次数获得所需的内容,那么这是值得的。

相关的想法和主题分组为集群的做法

构建专题地图 主题映射以促进创建连贯且全面的内容。 这种方法不仅有助于以逻辑方式组织想法,而且还有助于识别现有内容中的差距。 主题图架构 主题和关键词的选择 选择一个利基主题并确定相关关键词。您可以从您选择的法学硕士开始,但我更喜欢一种方法。 第一个是使用的AI,例如PaLM 2,如果你熟练掌握的工具的话(供你参考,我已经设置了一个关于数据营销实验室的培训课程)。 以下是获取 ChatGPT 中存在的本体的非常简化的提示:  给我一个围绕“你的概念”的本体表列表。 ChatGPT 4 示例 2024 年 1 月 ChatGPT 4 的屏幕截图 头脑风暴 对于每个表达,您将要求法学硕士通过创建与该表达相关的多个段落来进行头脑风暴。 经常有人问我为什么要写几个段落 答案很简单,因为根据创造力阈值 俄罗斯电话号码 和谷歌索引中的答案,LLM可能会有稍微不同的答案,这使得可能性领域被包含在内。 在下面的图片中,我使用PaLM 2生成人工智能非常了解且网络用户搜索的主题。您询问的主题越多,主题的覆盖范围就越好。 SGE模拟器 SGE 模拟器的屏幕截图,2024 年 1 月 萃取 接下来,您可以提取与概念相关的所有实体。 一开始,我使用Python库,但现在你可以使用LLM,因为任务对它来说非常简单。 最后,所有的东西都存储在一个数组中,你可以统计一个概念出现的次数。我想更详细地解释这部分。 在此图中您可以看到 对于前面的每个主题,我都进行了五代尝试 奥地利 电话号码列表 以尝试恢复尽可能多的相关元素,这将帮助我生成思维导图。 对于每个生成的文本,我使用 PaLM 2 提取重要术语,并将所有内容存储在表中。 Palm2示例 PaLM 2 的屏幕截图,2024 年 1 […]