资回报率计算 在营销领域投资回报率占

问题是某个页面在桌面版本中可以获得很好的排名但在移动版本中表现不佳因此需要进行特定的优化。 简而言之   的目标不是发起最佳评级竞赛而是鼓励网站站长提高页面加载速度以优化用户体验。这些行动的优点是对互联网用户和索引机器人产生积极影响。因此加载速度更快的页面往往会最小化跳出率提高转化率提高机器人的爬行速度和索引率并最终提高自然引用。 什么是营销投资回报率以及如何计算? 发布于  年  月  日 – 更新于  年  月  日 经过安德里亚·本赛德

不是让谷歌相信页面的性能水平而是通过提高实际

结果会影响  吗? 当您了解    的工作原理后您可能会问自己这个问题这些数据在多大程度上影响您页面的  定位 ? 答案必须分两个阶段完成 加载速度是  上的一个排名因素这意味着引擎部分依赖于    审核的结果来对  中的页面进行排名。 但与此同时性能得分本身并不是一个天然的  杠杆。页面的加载时间很重要因为它会影响用户体验。因此   中的“绿色”评级并不能以任何方式保证在搜索结果中的较高位置。

靠这是至关重要的真实的互联网用户数据

这些信号使    能够依来详细分析与特定网页相关的用户体验。这些信号是什么? 显示页面的第一个元素   页面上最大元素的显示   交互和浏览器响应之间经过的时间首次输入延迟 页面元素显示时的视觉稳定性累积布局偏移 基本网络信号 这里使用的值来自 用户体验报告它提供有关用户在过去  天内实际使用网站的指标。当无法获得此数据时   报告会明确说明这一点。 因为它们尽可能接近 现实所以这些信息有助于了解互联网用户如何与页面交互并最终衡量其技术性能水平。这更有趣因为谷歌是世界领先的搜索引擎可以利用大量 波兰

丰富​​的绘画 互动时间 速度指数 总阻塞时间 最大

性能得分  速度洞察得分 该分数采用    根据网页的技术性能对网页进行评分的形式介于  到  之间。该分数是根据该工具的统计数据确定的。灯塔。读取分数尽可能简单与颜色代码相关联 绿色分数范围从  到 令人满意的速度。 橙色表示分数范围为  到 可接受的平均速度。 红色分数范围从  到

单的方程式提供最相关的答案同时需要

谷歌在年进行的一项研究表明页面加载时间的增加伴随着跳出率的成比例增加 跳出率加载时间 就其本身而言 年后链接分析了  万个页面桌面版和移动版得出以下统计数据平均显示一个桌面版页面需要  秒而移动版页面需要  秒。 然而一切都表明自这些研究以来互联网用户对速度的需求有所增加特别是随着移动互联网的发展。事实证明移动用户比互联网用户更没有耐心% 的人希望页面在移动设备上的显示速度比在台式电脑上更快。 英国的一项研究甚至表 明% 的买家希望看到页面立即显示在移动设备上!你可以找到这些数字在本文中) 这还不是全部除了对用户体验的影响之外页面的加载速度还 俄罗斯

动页面分析以了解其桌面或移动版本

除此之外网页的加载时间不仅是一个偏好问题它也是一个性能问题。因为页面显示的时间越长互联网用户的挫败感就越多跳出率也越高——加载  秒时高达 +%——这对其在市场中的定位产生了直接影响尽管影响很小。搜索引擎结果页面。可以说这个指标对于网站的成功起着至关重要的作用。幸运的是有一个工具可以测量这个速度并获得改进建议  。它到底是如何运作的? 什么是   ?   是  于  年推出的一款工具完全免费适合任何开发、管理或优化网站的人。 通过在专用字段中指示所需 的 可以启的加载速度。目标是能够纠正阻塞点以提高相关页面的显示时间。    并不是网络上提供此类审核的唯一工具许多其他解决方案都遵循  日本

这并不新鲜因为今天的谷歌能够考虑几个参数来显示相关

旨在引导互联网用户使用其使用的  种语言中的任何一种语言找到优质资源。具体来说该算法能够解释以不同语言生成的资源的结果甚至可以通过立即将资源翻译成用户最喜欢的语言来生成内容本身。 目标 ?在呈现最相关的研究结果时打破语言障碍。回到我们有关欧洲首都的查询示例谷歌将能够通过即时翻译显示以每个目标国家地区的语言编写的页面中的信息。足以发现极其完整的结果除了查阅相关语言的页面之外我们无法获得这些结果。   一种多任务算法 最后 知道如何同时处理多个任务。当然结果例如使用的语言、内容的格式、互联网用户的位置或其历史记录。 在这里 的目标是更进一步同时执行更 韩国 Whatsapp 号码 多任务关键词分组、多语言分析、不同内容格式的结果解释、即时翻译等。这个过程可以让算法更快地工作并减少互联网用户的等待时间同时提供更完整、更接近搜索意图的结果。  

思是 能够同时从多种类型的内容中理解和

本质上任务在很大程度上是以使用文本作为输入和输出的格式来制定的。 谷歌和对搜索意图的深入理解 上图展示了  的工作原理。我们看到所考虑的每个任务都采用文本条目的形式。该模型经过预先训练可以从初始“输入”文本生成目标“输出”文本。这些任务包括翻译绿色、语言可接受性红色、文本相似性黄色和信息合成蓝色。如果这个主题让您着迷并且不会吓到您那么这里是 制作的资源关于  的迁移学习。  简而言之  是  的扩展它 进一步推动了机器学习机制的发展。这种改进来自三项新技能 是多模式、多语言和多任务处理。  多模态算法 “多模态”的意提取信息。如果当前测 沙特阿拉伯

缺乏足够的优化或缺乏权威优质资源可

因此由于能会被归入的深渊。想象一下与您的问题最相关的答案位于  第  页您永远找不到它! 因此谷歌越来越多地寻求根据结果与所提问题的相关性来突出显示结果而不仅仅是奖励他们的良好优化。   似乎也在朝着同样的方向前进。同时考虑更多的参数、了解多种内容格式以及该工具以大多数语言检索信息的能力这些都是有助于提供与互联网用户更相关的页面的杠杆。 为什么不鼓励他们寻找第 页之外的结果特别要感谢  这也是  移动应用程序上实现的“无限滚动”的雄心。 致力于  以满足用户需求 因此  的部署不会从根本上改变那些已经实  韩国

目标是访问欧洲所有的首都并且您正在准

  让我们想象一下您的备下一次旅行。一个简单的查询是“去欧洲参观哪个首都?” ”。谷歌会为你提供大量的结果特别是描述城市的几种可能性的页面你可以搜索这些信息然后制定越来越精确的查询。 但事实是您已经访问过相当多的欧洲国家首都并且您希望通过排除那些您已经知道的国家来确定您的搜索目标。今天唯一的方法就是逐个资本地寻找资本看看哪些资本适合你的愿望。   要做的就是将所有这些需求 压缩为一个完整的查询例如 “我喜欢巴黎和布拉格但不喜欢柏林。哪个首都适合我的口味?» 就像您与旅行社代表交谈一样他们一口气给了您明 老挝 Whatsapp 号码 确的答案。 谷歌和对搜索意图的深入理解