Seo搜尋引擎關鍵字優化 網頁設計公司推薦 意匠 SEO，即搜尋引擎優化，是指提高網站或網頁在搜尋引擎結果頁（SERP）中的可見性和排名的過程。 search engine optimization 的目標是通過在搜尋引擎結果中，使得我們的網站更加顯眼，藉此增加網站的流量與轉化。 因為大多數人在搜尋時不只是在找產品，而是找資訊，但藉此可以知道你的品牌、產品並信任你。 另外，隨著 UI 和 UX 日益受到重視 ，對於 SEO 優化來說雖然並沒有證實會直接的造成影響，但 TransBiz 認為透過 UI 和 UX 的概念去設計的網頁將更能滿足使用者的需要，自然而然也會帶動關鍵字搜尋逐步提升。 除了好的部落格內容行銷和關鍵字行銷外，對於網站架構的優化也是 web optimization 優化上十分重視的。 搜尋引擎找尋網頁的方法是演算法，因此依循演算法，讓自身網站更方便演算法讀取，也就能隨之提升關鍵字搜尋的排名。 雖然把握了幾個SEO的原則，但SEO工作必須持續、有耐心的進行，比方說定期發布文章、檢視網站的速度、調整網站標題、內容，發布連結讓更多人看到等，是相當消耗人力的工作。 如果您想要專心的經營事業，還是可以把這些工作外包給SEO廠商來代勞，可以更有規律、更有系統的完成SEO需要執行的工作。 內容面：內容是SEO佔分最大的區塊，搜尋引擎會優先排名符合「搜尋意圖」的文章頁面，只要你的網頁上有文章可以滿足使用者的搜尋意圖，自然就會被Google收錄。 標題是聳動了一點，但SEO真的需要寫文章，沒有定期更新內容的網站，是真的很難在SEO上長期且持續的成長。 網站Meta中的標題、描述是SEO的基本工作，雖然不是直接影響關鍵字排名，但是寫得好是可以提昇點擊率，所以是會間接影響的，所以務必要認真撰寫。 內容行銷不是B2C或是電子商務的專利，傳統產業也能利用內容行銷與客戶溝通，稍微調整一下受眾範圍，反而可以讓關鍵字排得更好，文章題材也可以更全面，Google也會更喜歡網站。 針對反向連結為主題而寫的文章，從反向連結的介紹，到反向連結要怎麼做，執行時有什麼事情要注意，要去哪些網站建置反向連結，本文都有介紹，有興趣的朋友可以來看一看。 連結分成內部連結、外部連結，外部連結又分成正向連結跟反向連結，連結要怎麼優化呢？ SEO是指在透過優化網頁內容、網站結構、網址、頁面標題等方式，來提高網站在搜尋引擎中的排名。 而 SEM則是透過廣告或其他推廣手法，來提高網站的搜尋引擎曝光度。 ，無論是「企業網站」、「購物網站」、「品牌網站」、「服務網站」、「影音網站」...，都應該設定目標，SEO的KPI怎麼訂？ search engine optimization 的實務操作上，很多人對關鍵字密度都會有一個迷思，認為只要在網頁文章中增加關鍵字密度，就能有效提升 Google 搜尋排名，這是對關鍵字密度最大的誤解。 這是網頁標題 Title ，網頁標題前後包覆的就是 HTML Title Tag。 Meta Title Tag 是非常重要的 web optimization 優化項目，除了文章標題會直接影響搜尋結果的外觀之外，也會影響到使用者的點閱率（CTR），因此 web optimization 標題的優化，是重點項目之一。 SEO 的英文全稱叫做 Search Engine Optimization（SEO 是個英文縮寫），中文意思又叫做「搜尋引擎優化」或是「搜尋引擎最佳化」。 search engine optimization 是一門關於如何提升你的網站網頁在搜尋引擎（例如：Google 搜尋引擎）裡面的關鍵字排名的技術知識，懂得透過 web optimization 獲取搜尋流量，可以替你節省很多行銷費用。 ，例如：臉書連到網站雖然沒有實質權重轉移效果，但是對網站有正向的流量效果，我們還是要在臉書曝光得到這些流量，網站宣傳不能只有沒有排名效果，網站更重要的工作是創造「流量的目標轉換」，社群是很重要的外部連結，千萬不要放棄。 它真的是一個超好用的分析工具，特別是可以用來分析競爭對手的網頁。 除了 Pogo sticking 之外，還有一個很重要的 search engine optimization 概念叫 Dwell time。 這句話用於搜尋引擎最佳化身上一樣受用無窮，因為你要做的事情往往跟競爭對手做了什麼、做得如何有極大關係。 製作網站時，一定要考量有利於被爬行、抓取，使搜尋引擎機器人（或稱為爬蟲）可以很容易理解網站內容和主題。 當你這麼做的時候，大多數情況之下，你已經可以領先許多競爭對手了，因為這是許多企業網站經常會有的問題來源之一。 seo TransBiz 品牌跨境電商顧問透過顧問教學及代營運雙模式，協助製造商與貿易商建立自有品牌在亞馬遜銷售，並獲得營收成長與可觀利潤。 雖然 Google 演算法的權重計算方式相對 Facebook 演算法的調整已經趨於成熟，但科技的推陳出新，跟使用者習慣的方式轉變，總是會不斷有新的演算方式。