为了更轻松地追踪与平均位置相比点击次数较少的按键,我们可以使用本例中的 CTR(Y 轴)和 Position(X 轴)来修改在轴上输入的数据。
我们勾选“显示回归”,即线性回归,以创建两个宏集群,以更好地可视化哪些页面与其位置相比吸引了很少的点击。通过选中“显示回归线”,可以绘制一条直线来划分计划和结果。
简而言之,低于该线的所有键都将 澳洲电话号码格式 是那些表现低于平均水平的键,并且项目离该线越远,改进的空间就越大。
尽管直线不是代表相对于位置的平均点击率的最佳图形(趋于指数的函数更合适),但它仍然允许我们正确识别要处理的所有元素,即下面的点以及远离直线的上方。
点击图
分析的输出
通过这种分析,我们可以初步选择工作重点,重点关注 干预的优先顺序。
显然,为了确定具体的优化活动,需要在单个页面级别进行更准确的分析。
以下是该过程的输出可能是什么。
过程的输出
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结论
这种类型的分析当然不同于经典方法,并且特别适合大型站点。事实上,它可以快速创建干预层次结构,并在适应情况方面提供极大的灵活性,只允许插入认为有趣的数据。
在 X 和 Y 轴上显示的数据组合以及颜色和大小等特征之间快速切换的能力,以及过滤流中数据的机会,进一步增加了流程的多功能性。
创建后,分析树可以重复用于任何传入的数据集。
您如何看待这种用于网站定位的图形分析解决方案?