Post by account_disabled on Jan 6, 2024 5:10:12 GMT 1
的高级自定义字段：新的 WordLift 扩展的工作原理 通过连接到 ACF（高级自定义字段）（一个WordPress插件，允许您创建高级字段来指定表征内容的属性），WordLift 映射允许您从已使用 ACF 配置的字段或从基于 分类法的新字段。 可用于将相关详细信息添加到知识图谱中，并以不同的配置进行塑造，以改善用户体验。 在本次网络研讨会中，Andrea Volpini 和Jason Barnard解释了他们如何使用 WordLift 映射来改进 Jason 的内容模型和知识图。Jason 展示了他如何获得知识图，其中只有最相关的数据才能创建独裁且连贯的品牌 SERP，才能在搜索结果中脱颖而出。 Kalicube（Jason Barnard 的网站）与全球一些最优秀的 SEO 专家合作制作了 100 多个播客，拥有令人羡慕的丰富内容，与整个数字营销领域相关。借助 WordLift Mappings。
我们帮助 Jason通过遵循专注于内容、事件和人员的模型来构建此内容。因此，Jason 播客的每 手机号码数据 位客人都有自己的页面，该页面与他参与的播客以及录制该播客的事件相关。 这样，知识图谱的架构是在内容模型的基础上定制的，内容之间链接的“网络”成为了意义的承载，并可以让你预测进一步的联系。下面您可以看到通过 WordLift 映射应用于 Kalicube 的基于实体的内容模型。 您对流量的实际期望是多少？多久时间？ 最近几周，我们的 SEO 团队在一家美国客户的网站上实施了新的内容模型，该客户负责大规模拆解和重新评估二手硬件。 结果？第一周后，流量增长了14.6%，增长曲线似乎并没有停止。为了分析影响，隔离可能影响网站 SEO 的其他因素，我们开发了一个基于贝叶斯网络的预测模型，该模型分析了引入 WordLift 映射之前一个月的流量，使我们能够将好处隔离出来其他排名因素的净值（称为因果推理分析）。
想了解如何分析流量数据以优化 SEO？ 联系我们的专家！ 这里我们看到黑色的是真实的点击量，蓝色的是我们本来应该有的流量（即数学模型预测的流量），然后在下面的图表中看到了实际流量和估计流量之间的差异，最后是增量增加。这样，我们可以确定，经分析，它具有统计相关性，并且与新内容模型的引入有关。？ 数据来源：谷歌搜索控制台 总之，WordLift 映射允许您： 根据您的内容模型构建自定义知识图 通过结构化数据改善网站的搜索引擎优化 塑造内容结构以改善用户体验 通过不同的配置重用内容块来响应不同的研究目的 增强由可重用元素组成的任何类型的内容（文章、课程、活动、操作方法等） 通过 WordLift 映射实施自定义知识图对流量具有积极且可衡量的影响。
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