幾乎所有的站長一致認為就是解決用戶需求，把網(wǎng)站做成一個用戶體驗好的網(wǎng)站，也只有這樣才能在搜索引擎獲得好的排名。但是如何才能做好網(wǎng)站的用戶體驗?zāi)?應(yīng)該如何理解搜索引擎認為的用戶體驗?zāi)?

有不少站長在做網(wǎng)站用戶體驗這一塊的時候理解出現(xiàn)了很大的錯誤，太主觀意識了。

誤導還是流傳的錯誤？

我想問大家，搜索引擎一直提倡大家寫原創(chuàng)，而所有的 SEOER 也幾乎都是在提倡原創(chuàng)內(nèi)容，只有原創(chuàng)的內(nèi)容才是搜索引擎喜好的，才能獲得好的排名。

但是當你這么做了之后，你有沒有發(fā)現(xiàn)很多時候你的網(wǎng)站內(nèi)容幾乎都原創(chuàng)，而且每天都堅持，原創(chuàng)內(nèi)容寫的文彩飛揚，精妙絕倫，排版也非常好；相對你來說對用戶的幫助可能也非常大，看似對用戶體驗極好，可好像對排名的意義不大，還不如一篇語句不通的標題黨排名來的好。

這個時候繼續(xù)原創(chuàng)的信心也倍減，問題就出在用戶體驗的理解上；把你認為的用戶體驗給表達出來了，但沒有去分析搜索引擎認為的用戶體驗，也許這篇文章可能對用戶非常有幫助…

但是搜索引擎并非這么認為，所以我們做 SEO 一定要從搜索引擎角度去考慮，并非站在用戶角度去考慮，更不能憑空想象用戶需要什么東西，這個理論和很多 SEOER 背道而馳，反過來能說明一點，你沒有對搜索引擎數(shù)據(jù)進行分析過，這也是很多新手站長 SEO 的通病。

從用戶體驗入手：

這里說的“用戶體驗”確切的說：應(yīng)該是搜索引擎的需求。在以前早期的時候可能說的用戶體驗會更靠近真實的用戶體驗，那個時候搜索引擎的數(shù)據(jù)庫還不夠全面，有些內(nèi)容還不夠全面，當你有新內(nèi)容產(chǎn)生時候搜索引擎會對數(shù)據(jù)庫進行補充給于優(yōu)先展示。

但現(xiàn)在的搜索引擎數(shù)據(jù)已經(jīng)非常全面，所以我們在做用戶體驗的時候可以從“百度數(shù)據(jù)分析”開始，百度提供給大家的數(shù)據(jù)接近用戶需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是用戶產(chǎn)生百度經(jīng)過篩選出來的數(shù)據(jù)，那么該如何做好用戶體驗?

第一步、關(guān)鍵詞質(zhì)量分析

關(guān)鍵詞質(zhì)量分析是決定你這個網(wǎng)站能否在百度獲得好排名的關(guān)鍵，假如給你一個關(guān)鍵詞讓你做一個網(wǎng)站，那么你該如何做呢?

比如“武漢裝修公司”這個詞，一般的站長看到這個詞以后他們會圍繞著裝修材料、裝修風格、裝修效果等這樣的核心來展開做一個網(wǎng)站，網(wǎng)站的內(nèi)容寫的非常漂亮，把某某裝修公司的裝修材料寫的非常詳細，裝修效果寫的非常漂亮。那么這樣的網(wǎng)站，肯定不是百度認為用戶體驗最好的網(wǎng)站。

做為一名合格的 SEOER，如果給你一個“長尾關(guān)鍵詞挖掘工具”這個詞，那么我們要先對這個詞進行分詞，分析詞中的重點詞，質(zhì)量詞；當我們在布局文章的內(nèi)容的時候抓住主題，圍繞主題來展開寫內(nèi)容，這樣的文章才能獲得更好的排名。

第二步、相關(guān)文章調(diào)用

不管是做內(nèi)頁還是做首頁還是欄目頁，相關(guān)文章的調(diào)用也將直接影響百度排名，有更多相關(guān)文章才能說明你的內(nèi)容全面，這也就是所謂的用戶體驗。

我們通過關(guān)鍵詞質(zhì)量分析就清楚的知道一個詞的核心詞，相關(guān)文章的調(diào)用就可以直接調(diào)用核心詞相關(guān)的文章，比如“長尾關(guān)鍵詞挖掘工具”，我們在調(diào)用相關(guān)文章的時候就可以調(diào)用包含長尾、關(guān)鍵詞和挖掘這個三個標簽的詞，可以讓包含“長尾”這個詞的文章多調(diào)用點。

總結(jié)：

其實搜索引擎優(yōu)化工作并不是很難，難在一定要動手去實踐，只要你學會了百度數(shù)據(jù)分析，關(guān)鍵詞質(zhì)量分析，那么優(yōu)化工作就變的非常簡單，一定不要被自己的思維給綁??；任何一個人的想法都不能覆蓋所有用戶的需求，只有百度給出來的數(shù)據(jù)才和所有用戶的需求最相關(guān)，因為百度的數(shù)據(jù)是經(jīng)過大數(shù)據(jù)驗證的結(jié)果。

文章題目：做好百度排名得從用戶體驗做起
文章位置：http://redsoil1982.com.cn/news/256474.html

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