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似乎现在是弹幕，市场而非视频本身，才是他们进入这个平台的真正原因。在2016年底的时候，动态到走niconico的日活跃用户是331万人，付费会员则是252万人。4、中企关键词指数：是优化关键词难度的最弱项，只能说关键词指数可以反应一个关键词的周期性指标。

而这类算法如果你可以把控的很巧妙，海外运用的自如，其实就不难发现搜索引擎的排名方向标。简单的理解domain就是一个站点的反链域，投资也可以叫做站点的反向链接域名，投资而查询出来的搜索结果就是与之匹配的反向链接域名的数量(同一个网站可以被多次计算)。嬗变很多在交换外链时都着重看待“权重”高低。2，从走出去搜索结果数量：一个关键词的优化难度很多时候可以由关键词的检索结果而决定。

我希望大家能明白，站长工具之类的平台所得出来的权重值只不过是通过有指数的关键词排名进行一系列的流量预估而产生的。误区六：此算法非彼算法现今我们知道最多的就是百度的蓝天算法、绿萝算法、冰桶算法等等。

如果你把domain查询出来的反向链接域名当作是自己网站的外链那你就对于SEO的基础性知识点了解的太片面了，因为如果我做的是锚文本外链，使用domain你根本检索不出来根据Monetate的报告，8.01%的访客将产品放进了购物车，但是仅有1.42%的访客最终购买了商品，总体的购物车放弃率为82%。对电商而言没有什么比高购物车放弃率更让人沮丧。4.做一个好的退款保证，一定要明确不含糊客户面对虚拟的电子商务网站，总会担心买来的鞋子不适合自己脚的大小怎么办？您可以参考Zappos.com网站，提供365天免费退货的服务。

这么做的好处是，一方面可以降低购物车放弃率，最低限度您可以获得这些客户的联系方式。但目前很多电商只是打出口号，并没有真正实施。降低购物车放弃率，提高转化率有五种方法。电商花了大价钱购买流量，亲眼看着您的客户将您的商品放入购物车，正要掏钱付款的时候，客户却选择放弃了。

目前，电商中很多采用了免运费的措施，您也应该尝试一下免运费。2.建立多步骤付款过程比如说将客户输入邮件地址和其他付款信息分开，这样就算客户在付款途中放弃。

必须坚持不断的分析，改善，再分析，再改善的过程。购物车放弃率的毒，没有万灵药可解。

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另一方面，多步骤多页面表单比单独长表单的转化率要高，因为每一个步骤页面中涉及的表单项目相对比较少，适合访客填写心理。面对高购物车放弃率，事实上您不是束手无策。

不断的利用用户操作录像，热力图，表单分析等网站用户体验工具来分析客户操作体验，一点一滴的提高您的网站转化率，降低购物车放弃率。购物车放弃率指的是客户将商品放入购物车，但是最终由于种种原因而放弃，这些放弃的客户占总访问客户的比率。

您也可以得到客户的邮箱，从而与客户取得联系，进行后续跟踪。这时，您的网站如果提供确实的最低价格保证，并且在客户付款购物过程中突出显示出来，您的购物车放弃率一定比其他电商低。

网站有可能有一些没有被发现的错误。3.提供免运费研究发现运费在网上购物过程中起到不小的作用。提供最低价格保证有助于消费者进行消费。请在购物过程中明确的将您的退款保证放在明显的地方。

1.做分析购物车放弃率有可能不只是商品价格或者由于消费意识不够造成的。5.给出价格最低保证消费者总想货比三家，网上购物中消费者更容易在最后一秒因为价格而跑到别的电商比比。

很多是由于用户体验做的不够引起的其次考虑对广告素材的优化，比如活动页的颜色、尺寸大小、文案等。

对于电商运营人员来说，最头疼的莫过于广告位的设置，尤其是每逢节日促销活动，如何合理运用广告位，这是每个运营人员不得不思索的问题。可以说这些数据为优化广告位提供了数据保障。

AD-2的位置虽然也在页面受关注的区域，可能是因为商品的原因导致，比如页面的广告内容吸引人，但用户打开后发现商品不是自己想要的，进而终止下一步操作。我们通过2张图为大家分析一下如何指导优化广告位。而这些数据直观的反映出广告位的效果如何，点击量、转化量越高一方面说明广告位的位置好，另一方面反映出用户对站内的广告是否感兴趣以及用户的参与度。比如下图中蓝色标识的A、B、C、D四个部分就是站内广告。

首先我们来看一下，站内广告分析能为我们分析哪些数据。如下图所示:（我们截取某用户的网站首页）通过上图我们可以看：A广告位所在页面的点击量、转化量、转化明细等数据。

通过分析，我们找出了各个广告位存在的原因，接下来就可以对广告位置进行调整，使之布局合理化。AD-1的位置实现的转化明细数最多，点击量最高.AD-2的位置实现的转化量次之，但与AD-3相比，点击量远高于AD-3，再对比二者的转化明细数，不难发现AD-3的位置所带来的转化好于AD-2。

在这里提一下一般来说正文区广告得到的关注最多，其次是导航区，而平时被认为是优质位置的侧边栏得到的关注度最小。其次，通过分析这些数据为优化站内广告位创意、展现位置提供数据支撑。