点击影响的量化 & 分清SEO的不可抗力

 　　之前的文章提到了加#搜索的用途之一是可以量化用户点击对排名的影响

　　这篇文章基于上篇的理论知识，说个实际应用。

　　1. 取一定量的行业通用词，此处称为A类词（此处用的是“城市+招聘”，如“北京招聘”、“上海招聘”等几百个词）

　　2. 一一查它们的排名，将排名在前的根域名提取出来

　　3. 按照各排名位置的大致点击率，将排名位置换算成分值，如第一名5分、第二名3分……累加到各个根域名上

　　4. 计算出各网站于这些词的排名情况后，以排名分值倒序排列

　　5. 以加#的行业通用词（如“#北京招聘”），此处称为B类词，重复1-4步

　　6. 置入Excel表格，将各个网站的A类词排名分值，除以B类词排名分值，即可得到各网站受点击影响的程度（数值越高，点击对排名的提升作用越大）

　　下图为我计算的一个表格：

（第5列用到了Excel的vlookup函数）

　　图中可见，对于城市+招聘的词，加#搜索时（或说实际排名），赶集略好于58同城。而加上点击影响之后，赶集的排名远差于58同城。

　　这就是SEO无奈的典型不可抗力之一——用户喜欢竞争对手的网站而更多的点击，就算自己排名SEO做到好于竞争对手，最终结果却还是会很糟糕。

　　这种时候怎么办？答案很简单，战略上直接放弃这类页面，把精力放到SEO角度能提升流量的页面上面去。（当然发现此类页面可改进的细节，还是可以去做，但肯定只是插空做做）

　　抓容易抓的，放弃做起来麻烦的，说起来是个很简单的道理。但我很奇怪的是见到许多人都想不明白这点，有的说热门词的排名必须先重视，有的说只要是流量不做就是失职——哪怕损失大量的效果，就为了去保证形式化的东西。

　　又有个趣谈是，明明赶集在招聘领域的品牌效益强于58同城，为什么赶集在招聘类词的SEO点击情况还远差于58？。原因非常简单，赶集在招聘类的词投放了大量的百度竞价，还是样式突出的闪投（百度商业产品之一）。想到赶集找工作的人大多点击竞价结果，点击自然搜索结果的自然就少了，排名自然就差了。

　　百度是个很坑爹的东西，竞价与自然搜索的体系完全分开。竞价结果分流点击，必导致自然搜索中同一页面的点击大幅下降。也就是说竞价必负面影响自然排名，只是程度大小的问题。（对于流量而言，竞价对SEO流量更大的影响在于直接分流，此处不展开了）

　　清晰认识到SEO的不可抗力，尽量避免把精力放到无法确定效果的事情上面，这是保证SEO效果的最主要原则。