Nigel Stevens談SEO數據、預測和代理商價值

目錄

1. 什麼是有機增長營銷
2. Nigel Stevens的專業背景
3. SEO預測的概念和意義
4. 區分好與壞的SEO數據
5. 如何幫助公司管理預期
6. 使用數據來思考和決策
7. 了解潛在流量的價值
8. 量化潛在流量轉化率
9. 建立信心區間和假設模型
10. 不完美數據的常見挑戰

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在這一期的《TechBomb Podcast》，我們有幸能夠邀請到Nigel Stevens，Organic Growth Marketing的創始人和CEO，他也曾擔任Big Commerce的首席SEO和增長及社區推廣經理。這是一次關於SEO預測的深入討論，我們將探討SEO數據的可靠性，以及如何在諮詢過程中管理客戶的期望。

🎙️ 主持人：歡迎Nigel Stevens來到節目，很高興有你的參與。

👨‍💼 Nigel Stevens：謝謝你的邀請，很高興能夠和你一起討論這個議題。

🎙️ 主持人：我想首先問一個很基本的問題，就是關於數據在SEO中的作用。你認為SEO專家應該如何運用數據？

👨‍💼 Nigel Stevens：我認為在SEO中，數據有著至關重要的作用。然而，我們需要注意不要過分依賴數據。我們知道，SEO是一個非常複雜的領域，有太多變量無法預測。有些人認為SEO是不可預測的，因為變量太多，我不同意這種觀點。但也有一些人認為我們可以準確預測SEO在第一個月的收入和流量。我認為真相是介於兩者之間，我們需要辨識數據能夠告訴我們什麼，以及不能告訴我們什麼。從我的觀點來看，數據可以幫助我們找到一個機會的潛力和規模，然後在更長的時間段內實現這一機會。

🎙️ 主持人：我對你剛才提到的預測SEO收入和流量的方法非常感興趣。你可以分享一些相關的策略和模型嗎？

👨‍💼 Nigel Stevens：當然可以。我通常會首先評估市場空間的潛力和現有的基礎狀況，然後了解流量的價值。這是非常重要的一步。此外，我還會考慮時間跨度，並思考數據能夠告訴我們哪些信息以及不能告訴我們哪些。我曾經建立過模型，比如保守地估計我們在10個月內可以獲得5萬次流量，然後在前三個月，我們的增長速度較慢，但在八個月內達到了10萬次。這是因為在長期考慮下，我做出了比較保守的預測。因此，關鍵在於思考時間跨度以及數據可以告訴我們什麼和不能告訴我們什麼。

🎙️ 主持人：非常有趣。我最近寫了一篇文章，也談到了SEO預測和數據。其中一個重點是在SEO預測中的不確定性和波動性，你怎麼看待這一點？

👨‍💼 Nigel Stevens：我認為不確定性和波動性在SEO預測中非常重要。我們不能過度依賴單一數據點，而是要綜合考慮各種因素。當我們建立模型時，我們必須考慮未知的變量和未來的改變。這是非常困難的，但這也是SEO預測的挑戰所在。我們需要在保持具體和上下文的基礎上，提高困惑度和波動度的高水平，而不損失特定性或上下文。

🎙️ 主持人：你提到了預測模型的具體性和上下文的重要性。你如何在模型中將這些元素納入考慮，同時確保準確性和可靠性？

👨‍💼 Nigel Stevens：這是一個很好的問題。在建立預測模型時，我們首先評估流量的潛力和現有的基礎狀況。然後，我們需要了解流量的價值。這是我們的重點，並且是最重要的。然後，我們考慮時間跨度和模型的局限性。我們不斷地謙卑地處理這些問題，並提供多個不同的場景。這樣，即使最壞的情況下，我們也至少能夠達到一個目標。同時，我們還可以提供更高的目標，而在其中存在更高的上限。這樣，我們可以在不確定性和具體性之間找到平衡。

🎙️ 主持人：這真是一個很好的方法。你對於SEO預測和數據方面有其他的提示或建議嗎？

👨‍💼 Nigel Stevens：是的，我認為在SEO預測中，考慮時間跨度和具體性是非常重要的。我們不應該僅僅依賴單一數據點或單一方法來預測未來。我們應該採用一個更全面的方法，並綜合考慮各種因素，包括信心區間、假設模型和具體情景的評估。這樣，我們可以更好地了解未知變量和波動性對預測結果的影響。

🎙️ 主持人：非常感謝你的分享。你有沒有其他關於SEO預測和數據的建議嗎？

👨‍💼 Nigel Stevens：是的，除了以上提到的要點，我認為在SEO預測中還有一個重要的因素是持續的優化。我們不應該僅僅停留在預測和計劃的階段，而是要不斷進行實踐和優化。只有這樣，我們才能不斷改進和提高預測的準確性和可靠性。

亮點

• Nigel Stevens介紹了有機增長營銷的概念和其在公司擴展企業業務方面的作用
• Nigel Stevens解釋了好與壞的SEO數據的區分方式，並提供了解決相關問題的建議
• Nigel Stevens分享了如何幫助公司管理預期並進行合理設定，以最大程度地提供價值
• Nigel Stevens詳細描述了如何使用數據進行思考和決策，並強調了數據在SEO中的重要性
• Nigel Stevens提供了關於潛在流量價值以及如何量化轉化率的實用洞察
• Nigel Stevens介紹了建立信心區間和假設模型的步驟，以提高預測的準確性
• Nigel Stevens概述了不完美數據的常見挑戰以及如何應對這些挑戰

常見問題解答

問題：SEO預測的準確性如何？

答案：SEO預測的準確性取決於數據的完整性和質量，以及預測模型的複雜性和可靠性。由於SEO涉及到很多不確定因素，因此無法提供100％準確的預測。然而，通過運用合適的數據和模型，以及不斷優化和調整預測，可以提高預測的準確性。

問題：如何將SEO預測應用於實際業務中？

答案：將SEO預測應用於實際業務中需要綜合考慮各種因素，包括市場趨勢、競爭狀況、內部資源和目標等。通過建立合理的預測模型，制定相應的SEO策略和戰略，並不斷追蹤和評估預測結果，可以實現持續的優化和提高業務成果。

問題：如何處理SEO數據的不確定性和波動性？

答案：處理SEO數據的不確定性和波動性需要採用一種綜合考慮的方法。這包括對數據的信心區間和特定情景的評估，建立假設模型，並持續優化和優化預測。通過這種方式，可以綜合考慮各種變量和不確定因素，提高預測的準確性和可靠性。

常見問題與答案

問題：SEO預測的準確性如何？

答案：SEO預測的準確性取決於數據的完整性和精確性，以及預測模型的複雜性和有效性。由於SEO涉及到很多變數和不確定因素，因此無法提供100％準確的預測。然而，通過使用可靠的數據和優化算法，我們可以提高預測的準確性。

問題：如何應用SEO預測到實際業務中？

答案：將SEO預測應用到實際業務中需要綜合考慮各種因素，包括市場趨勢、競爭狀況、目標和資源等等。通過建立合理的預測模型，制定相應的SEO策略和戰略，並不斷監測和評估預測結果，我們可以實現持續的優化和業務增長。

問題：如何處理SEO數據的不確定性和波動性？

答案：處理SEO數據的不確定性和波動性需要更全面的方法。我們可以使用信心區間和假設模型來量化和評估不確定性。同時，採用敏捷的方法來不斷優化和調整預測，以提高準確性。這樣，我們可以更好地應對數據不確定性和波動性，並做出更明智的決策。

問題：如何解決SEO數據的不完美性和不準確性問題？

答案：解決SEO數據的不完美性和不準確性問題需要多方面的努力。首先，我們應該識別和理解數據的來源和局限性。然後，我們可以使用多個數據源進行比對和驗證，以獲得更準確和可靠的數據。此外，我們應該持續優化和校正模型，並不斷追蹤和評估預測結果。這樣，我們可以不斷提高數據的質量和可靠性。