影响百度指数的因素有哪些? 如何提升百度指数?

百度指数作为一款根据百度网民查找行为的数据剖析东西,一方面能够对百度收录域名关键词查找趋势进行剖析,另一方面能够深度发掘舆情信息、市场需求、用户画像等多方面的数据特征。那么, 影响百度指数的要素有哪些? 怎么提高百度指数?

影响百度指数的要素有哪些?

一.用户查找行为

二.新闻头条

三.百度营销产品

四.需求相关词

五.渠道要素

一.用户查找行为

1、查找引擎用户规划

截至 2019 年 6 月,我国查找引擎用户规划达 6.95 亿3,较 2018 年末添加 1338万,半年增长率为 2.0%,较同期网民规划增速(3.1%)低 1.1 个百分点;查找引擎运用率为 81.3%,较 2018 年末下降 0.9 个百分点。手机端查找引擎用户规划达 6.62 亿,占手机网民的 78.2%,较 2018年末下降 1.8 个百分点。

查找引擎用户年纪机构

中青年是查找引擎的首要用户群体。数据显现,50 岁以下用户在查找引擎全体用户中的占比为 90.3%,较全体网民中该年纪段的占比(86.4%)高 3.9 个百分点。与查找新闻和文娱内容等场景相比,查找引擎在作业、学习和查询医疗/法律等专业场景下的运用率更高,表明该使用的东西属性强于文娱属性,现在已成为网民查询专业信息的重要东西。数据显现,用户在作业、学习场景下运用查找引擎的份额最高,到达 76.5%;其

次为查询医疗/法律等专业知识场景,运用率为 70.5%;运用查找引擎收看新闻、查询网上文娱内容和下载软件的份额在 60%-70%之间;遭到手机端餐饮和文娱类专用 APP 的分流影响,用户经过查找引擎查找线下文娱和餐饮服务的份额显着偏低,分别为 38.5%和 36.9%。

3.手机单各类浏览器浸透率

数据显现,在手机端查找引擎的三类首要入口中,经过浏览器类使用4运用查找引擎的用户份额最高,到达 74.1%;运用手机自带浏览器5登陆查找引擎的用户占比排名第二,为72.1%;运用查找引擎类手机使用6的用户份额最低,但也到达 66.8%。浏览器是手机端运用查找引擎服务的首要入口。数据显现,在经过手机浏览器类使用运用查找引擎的用户中, 浏览器的浸透率显着高于其他品牌,分别到达 56.9%

和 46.7%,而其他品牌浏览器浸透率均未超过 30%。

小结:

经过2019 年中国网民查找引擎运用情况研究报告剖析得出:

1.查找用户行为由PC查找转向移动端。

2.查找引擎为百度收录域名网民查询专业信息的重要东西。

3.手机端浏览器查找入口较多,浏览器最多。

二、新闻资讯

新闻头条

1.新闻头条:提供趋势图峰值对应日期的相关新闻,协助用户了解相关新闻热点。

2.百度指数峰值到达最大值时,出现新闻热点文章,能够得出新闻头条在一定程度上会促进百度指数的上升。

资讯指数

1.资讯指数以百度智能分发和推荐内容数据为基础,将网民的阅览、评论、转发、点赞、不喜欢等行为的数量加权求和得出资讯指数。

2.百度指数峰值到达最大值时,出现新闻热点文章,能够得出新闻头条以及资讯指数在一定程度上会促进百度指数的上升。

三.百度营销产品以及营销活动

百度指数官方说法:

百度指数反映网民的自动查找需求,一切影响网民查找行为的活动都可能影响百度指数。您能够经过更有效地运用百度营销产品,及其他营销活动,进步您的品牌、产品在网民中的知名度和购买需求,然后进步网民对您的品牌、产品的查找指数。

需求相关词

需求分布:提供中心词查找需求分布信息,助您了解网民对信息的聚焦点和产品服务的痛点。比如“化妆”的抢手需求词包含“办法”、“产品”、“眼妆”等,这阐明网民在查找化妆前后的相关关注首要体现在这些方面。

渠道要素

1.2019年7月媒体发布:

海淀法院会集宣判了搜狗输入法劫持北京奇虎科技有限公司、百度网讯科技有限公司及广州动景计算机科技有限公司和神马公司流量的不正当竞争案,法院认定搜狗公司构成不正当竞争,应分别向上述公司进行赔偿。

2.阐明搜狗输入法会在一定程度会直接截取用户查找时的流量,直接会跳转至搜狗浏览器。

怎么提高百度指数吗?

(1)结合网络热点,经过新闻中的品牌宣传及引导查找,添加品牌词的百度指数;

(2)全网布局品牌词,职业词,添加品牌词曝光度。

(3)结合百度产品,提高品牌口碑,然后引导查找。(百度知道,百家号等产品)

(4)细分市场,精准人群发布新闻软文。(能够找新闻代发渠道)

(5)每月做线上小活动,提高品牌认知度。

总结:

根据百度指数,咱们能够大体了解关键词的查找热度,从而剖析关键词背面所代表的产品、职业、事情等一系列查找的用户行为、用户需求、用户画像等。然而百度指数大众版的数据较为宏观,查找趋势也仅仅是根据用户在百度查找框内的查找行为,想要更深层次地了解行为背面的原因、数据改变的要素,则需要更全面的数据来历和更精细的数据统计剖析。

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