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用 Google Trends評估網(wǎng)站吸引力

來源：m.739815.com 發(fā)布時間：2015年11月19日

很多時候我們只會用alexa來分析對方網(wǎng)站情況，本文介紹了用 Google Trends如何評估網(wǎng)站。

Andrew Chen在其博客上說：目前最簡單、快速、免費的評估一個新創(chuàng)公司的方法是使用Google Trends。出自 Google 實驗室的 Google Trends 用圖表呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞的熱門程度，這正是了解消費者需求變化的好方法。

為什么用Google Trends評估網(wǎng)站

Google Trends 圖表之所以具代表性的原因在于，能部分排除來自下列三種情況的流量：

· 非持續(xù)性的付費廣告：例如在營銷市場中，大量購買 App 關(guān)鍵詞以沖榜的行為，進而造成其關(guān)鍵詞在短期內(nèi)相當熱門的現(xiàn)象。

· 內(nèi)容農(nóng)場：根據(jù) Google 關(guān)鍵詞，在網(wǎng)站內(nèi)制造許多垃圾網(wǎng)頁，許多使用者在不知情的情況下造訪這些網(wǎng)站，進來后才發(fā)現(xiàn)這不是他們要的內(nèi)容并隨即離開。

· 流量驅(qū)動：多是從 Facebook、Twitter 等社群網(wǎng)站看到有人分享熱門照片和影片，進而受到吸引并點擊連結(jié)至另一網(wǎng)站，然而使用者是為了熱門照片或影片才停留，因此觀看內(nèi)容后就離開。

雖然Google Trends 并無法完全移除上述三種情況對整體熱門度的影響，但這仍是需要長期作戰(zhàn)持續(xù)改善的問題。Google Trends 與消費者需求息息相關(guān)，Andrew Chen 表示，當他看到圖表呈現(xiàn)上升時，會認為這個產(chǎn)品或公司有相當好的前景，若圖表呈現(xiàn)平坦或下降，無論媒體報導(dǎo)如何他都會抱持懷疑態(tài)度。

放大檢視流量的季節(jié)性變化

Google Trends 能從不同的時間長短、地區(qū)觀察特并字詞的熱門度變化，從中可以發(fā)現(xiàn)兩種明顯的網(wǎng)站類型：

· Time-saving：于工作日時造訪的網(wǎng)站。

· Time-wasting：通常是晚上在家或周末時打發(fā)時間造訪的網(wǎng)站，周間則呈現(xiàn)持平的狀態(tài)。

以下是 LinkedIn 在過去 30 天的搜索熱門度變化，可以看出在周間的熱門度相當高幾近 100%，但在周末時則衰退至 50% 左右，屬于典型的 Time-saving 網(wǎng)站。

上圖為 Yelp 自 2004 年起在 Google 搜索的熱門度變化，從圖表可以發(fā)現(xiàn)一些季節(jié)性變化，像是在 8 月時會到達尖峰，接著在第四季衰退，到了第一季情況又會開始好轉(zhuǎn)。

過不同分析網(wǎng)站多方驗證

目前有許多網(wǎng)站同樣提出類似 Google Trends 的服務(wù)，多方使用能獲得更具代表性的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)。像是手機 app 在 Google Trends 可能無法準確衡量其熱門程度，這時可利用 App Annie 進行分析。另外還有 Quantcast、Compete等網(wǎng)站。

最后，Andrew Chen 分析了幾個目前全球知名的網(wǎng)站自 2004 年以來的熱門度變化，來看看 Google Trends 是怎么說的吧!

Airbnb

從圖中看來成長表現(xiàn)相當好，同時可以看到一些季節(jié)性的尖峰出現(xiàn)，像是在 8 月暑假旅游旺季的表現(xiàn)特別好，看來還會有相當強勁持續(xù)的成長。

的Google Trends

Foursquare

知名 LBS 服務(wù) Foursquare 的 Google Trends 在媒體大量曝光前的熱門度低呈現(xiàn)平坦趨勢，但由于它以行動服務(wù)為主，很難判定用 Google Trends 進行分析的準確度。

Yahoo!

可以看到 Yahoo! 的 Google Trends 截至 2010 年時大致呈現(xiàn)成長趨勢，而后則趨于平坦，近來則有些微下降的趨勢。Andrew Chen 表示對 Yahoo! 旗下不同部門(信箱、新聞等等)的 Google Trends 感到好奇，相信若能對不同部門個別分析，對 Yahoo! 的整體表現(xiàn)會有更精辟的理解。

本文譯自 Andrew Chen 一文「Ignore PR and buzz, use Google Trends to assess traction instead」

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