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建站知识

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网站设计的细节

网站设计要 让访问者

概述: 网页中的文字或图片颜色设计不能太突兀,一个网页内容最多不要超过三屏,企业站更要控制在一屏半之内,内容要进行明确的分类,方便用户查找想要的内容,在一个页面上出现太多的内容会让访问者感觉不知所措。   3、不要使用过多的动态效果,网站特效过多,即影响了网站打开速度,又会分散用户的注意力,更严重的是过多的应用特效(Flash、js)可能会影响网页的抓取。

1、风格根据网站的定位和受众群体的喜好,不同的访问者的欣赏品位是不同的,例如:娱乐站设计风格要轻快,让人看了后感觉愉快;政府网站设计要庄重,能体会到政府部门的威严;游戏网站设计要酷要炫,符合年轻人的口味;文章类网站设计要淡雅,让访问者可以静下心来阅读。

 

2、避免不同寻常的令人眼花缭乱的设计、密密麻麻的内容,网页中的文字或图片颜色设计不能太突兀,一个网页内容最多不要超过三屏,企业站更要控制在一屏半之内,内容要进行明确的分类,方便用户查找想要的内容,在一个页面上出现太多的内容会让访问者感觉不知所措。

 

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3、不要使用过多的动态效果,网站特效过多,即影响了网站打开速度,又会分散用户的注意力,更严重的是过多的应用特效(Flash、js)可能会影响网页的抓取。

 

4、内容安排要有逻辑性,不同的产品要进行分类,不同的文章也要进行分类,这样可以更好的让用户了解到自己的产品,产生更多的回头客,最终产生销售转换。

 

5、前后版面要一致、导航和设计风格要统一,让各个页面良好的衔接。

 

6、颜色设计要合理,一个网页中的颜色不能使用太多,否则会让访问者感觉零乱,产生视觉疲劳。

 

7、文字尽量使用宋体字,大小要适中,背景颜色切勿与文字颜色反差太小,通常白底黑字和白底蓝字是最常用的颜色搭配些。

 

 

符合用户需求的网站title与形容对网站优化排名的影响

  网站title和描述是网站的meta信息中最重要的内容,大部分网站会根据“四处一词”原则设置网站的信息。比如做减肥淘宝客的网站,会把“美容减肥”“减肥方法”等作为关键词。但是,站长选定的关键词中,常常是根据关键词流量为导向,而不考虑用户需要的具体信息,大家尝试搜索“减肥方法”,排名第一的网站如下:

  

  标题的内容是“【冬季减肥】冬季减肥瘦身方法,冬季减肥食谱,冬季减肥食谱大全”,虽然也是减肥方法的一类,但是非常具体,而且最大的一个特点是符合现在的季节,重点突出了冬季这个词,而减肥和方法这两个词在其中似乎只是百度分词后组合而成的,并不是网站刻意的关键词。

  从上述案例可以看出,网站标题的设置需要包含客户的直接需求与隐性需求。直接需求,同行业的站点基本都了解而且做到了,但是如果你能掌握用户的隐性需求,相比同行业网站,就有无可比拟的优势。再来看一个更详细的例子。大家搜下“云南旅游”这个关键词,百度提示如下:

  图中可以看出,在云南旅游中,最大的需求有三点,分别是:攻略、景点、地图,可以想象,如果你的title中包含了用户的这三点隐性需求,点击率是不是会更高些呢?下图是“云南旅游”排名情况。

  排名前三的网站,全部突出了云南旅游攻略这个词,相反,仅仅包含云南旅游的网站,排名都屈居于后。网站标题与用户需求的相关性在很大程度上觉得了排名的高低。但是这样的效果,一般只在前三页的网站有效。

  此外,标题与描述、内容三者的一致性,也是影响排名优劣的重要因素。何为标题党,就是专指那些骗取点击,没有实际内容却把标题写的天花乱坠的帖子。以笔者所在的行业为例,我们可以搜索下“清障车”与“清障车价格”这个词,出现的结果如下:

  搜索结果中,前三的网站都包含价格字眼,可见用户对价格是非常敏感的,这也符合企业网站产品特点。但是点开网站内容,基本上都没有关于价格的介绍,典型的在忽悠用户,感觉被耍了。好的网站,需要内容与标题具有一致性,这些站点虽然没有在近来几次的升级中被处理,估计好景也不会太长。

  总结:标题与描述以及内容的都需要围绕用户需求进行,做seo的追求排名,但是大家也需要考虑到用户的想法,搜索引擎的想法,网站唯有坚持从用户需求出发,才能做好排名。

拿什么去吸引粉丝

  粉丝,是吸引来的,不是自己主动加来的。

  所以我从来不做批量加好友的事情,即便是自己主动加了一大批的好友,很大一部分也是不活跃的,难以产生价值。

  因为不知道他们的喜好,不知道他们的兴趣点,无法留住他们。

  当然,如果是加一批过来看看我们的广告,快速卖出产品变现,那另当别论,跟群发广告差不多,有需要的下单买,没需要的走掉。

  说起吸引粉丝,很多人就想到,头像弄个美女或大胸照,诚然,这个技巧可以吸引到粉丝,甚至一天几十个都没问题,但有什么用呢?吸引来的是一群图美色、想约炮的色之恶鬼,指望他们给我们创造价值,那是想太多了。

  类似与美女头像之类的吸引粉丝方法,还有一大堆,但都没什么用,引来的是垃圾流量,对我们毫无增益,反倒是要浪费宝贵的时间去应对。

  废话不多说,要吸引粉丝,最起码要做多以下三点:

  一、真实的人

  吸引粉丝,自己首先必须是真实的,那么头像就不要用小猫小狗,美丽风景之类的,用真人头像吧,真人头像可以给人亲切感,给人真实的感觉,也非常有利于建立信任关系,尤其是一些面相非常友好的朋友。我们可以看一下微博上的大V,基本上都是真人头像。

  如果跟我一样,觉得自己不帅,不想展露完全真实的头像,那可以展示部分,侧脸、背影都可以,或者可以去找人画一个画像,淘宝几十几百的价位都有。

  实在不想让别人知道自己的模样(说了太多得罪人的话?),那就设计一个属于自己能够代表自己的唯一logo,作为自己的唯一标志,个人品牌。

  以上的几种头像,都是唯一的,有一定识别度且能代表自己的,让粉丝快速记住,认准品牌。另外,头像不要频繁变换。

  二、释放自己的价值

  这一点,是吸引的关键。

  回答三个问题:我是谁?我是干什么的?关注我能得到什么?

  我是谁,我是干什么的,这两个问题不需要直接回答,但要自己时刻谨记,尽量不要做太偏离角色本身的事情。如本来分享营销知识好好的, 突然分享其菜谱,教起做菜来,有点离谱了。另外,不要自吹自擂,自封头衔,如xxx领域第一人,xxx创始人之类的……我们牛不牛,不是自己说的,别人觉得牛才是真的牛;不封头衔,能给人更加实在、更加靠谱、不装的感觉,是个很好的加分项。

  关注我能得到什么?这是最关键的,是吸引粉丝的核心。

  人是趋利的,要吸引别人关注,必须许以利益,如,能得到什么东西?能学到什么?能扩大自己的视野?能天天很开心?等等。

  所以我们分享的内容最好是为这个粉丝群体量身定做的,也就是专业化,让他们觉得关注我们的价值非常高,回报很大,很值得。如,要吸引淘宝卖家为粉丝,就必须分享这个行业内的一些好的内容,直通车技巧、淘宝引流、转化率、美工、客户管理,等等相关知识技巧。

  这里,必须要有一定的料,分享出一些好的东西,同样,不要吹牛。

  三、扩大自己的知识面

  粉丝多了,会遇到各种各样的问题,质疑、谩骂、挑衅是少不了的。另外也会有很多人来问问题,那么自己必须要有一定的应答能力,这就要求不断的增加知识面,如果应对不了,就不要理,不能出错。

  扩大知识面,可以选择读书、看电影、四处游历、拜访高人,做一些其他人平时做不到的事情,可以增加自己的价值,魅力,让更多的人关注,把自己经历中的写出来,可以增加粉丝粘度。

  美女,依靠美貌可以吸引别人关注,但那种关注是外在的,会随着美貌的消失而消失。

  一个人被人关注,绝对是基于他本人的魅力,内在的东西:深度、宽度、高度。大家着重研究这三点,慢慢增值,把自己变成具有吸引力的磁铁。

  不怕起点低,就怕努力不彻底。

在线广告提升销售业绩了吗

编者按:在线广告更应该注重哪个方面,是提升品牌知名度还是提升销售业绩?这个问题自在线广告诞生以来就一直没能有个结论。但从实际情况来看,已经有越来越多的厂商与广告商开始注重在线广告在提升销售业绩方面的作用。正如Double Click的首席执行官Kevin Ryan所说,如果不能协助厂商提升销售业绩,在线营销公司注定将最终失去这些客户。

  自从互联网诞生以来,大多数有远见的厂商都开始利用互联网做广告。一时间,在线广告成为各厂商争夺客户的一种新手段。然而,在线广告运营几年以来,其效果并非如人们刚开始所想像得那样好。不仅如此,厂商和广告制作商在在线广告的侧重点上也各持己见、争执不休,前者看重的是如何通过在线广告以提升销售业绩,后者则强调提升品牌的知名度。双方各有所长各有所重,孰是孰非很难做一定论,但不少有识之士认为至少在现阶段二者应该兼顾。

  部分在线广告商开始向注重销售业绩转变

  当在线广告第一次出现在人们的视野中时,很多人都在讨论和比较它与电视广告的相似程度。迈克尔.沙是在线旅游服务公司Orbitz的市场总监,他对这种无聊的争论已经从厌烦发展到不屑一顾。他认为在线广告将给人们带来无限商机,并在所有自己参加的大大小小的会议上,都试图向人们传达这个观点。针对近来在线广告业绩不尽如人意的状况,他解释说,这是由于很长时间以来广告制作商都在向人们灌输一种错误的思想,即在线广告只是为了提升品牌的知名度,而并不是为了提升销售业绩。受这种思想的误导,并非所有的客户都愿意进行在线购买,这才造成了在线广告业绩不明显(因为业绩最终还是要通过销售额才能体现出来)。斯科夫.山德则补充说:“在线广告只注重品牌的塑造而不重销售业绩,这是一件非常可怕的事情,说得更为严重一点,在线广告将因此而自取灭亡。”

  由于在线广告的制造商只是一味地强调品牌的塑造,而不重视销售业绩,使得在这方面花费巨资的厂商对结果大为失望,于是他们开始削减用于在线广告的预算。这些厂商不在少数,Jupiter Media Metrix就是其中之一,该公司已经将其2002年在线广告的预算削减了 1/3。随着这种趋势的愈演愈烈,在线广告商的生意大为缩减,很多网站由于接不到生意而日趋衰败。为了渡过难关,很多广告商也开始注重销售业绩了。Ogihy&Mather公司的广告部主任助理Andnea Ching这样评论说:“时代变了,原先从不考虑销售业绩的广告商现在竟然也开始注重销售业绩了。”

  更多的在线广告商仍然坚持以提升品牌为重点

  Orbitz与全美几家最大的航空公司都有长期的业务往来,其对网上广告有自己独到的理解与方法。该公司每年的广告费用是1亿美元,其中有50%是与互联网相关的投入。Orbitz公司在与广告商签约之前,总是要经过一个24小时至一周的试用期,在这期间,如果业绩不理想,公司将放弃整个广告计划。沙说:“我们不得不这样做,因为广告是一项极耗费资金的活动,我们必须考虑投资回报率。”对于品牌的塑造,他认为可以暂时不去考虑它,任何一家能够满足Orbitz要求的在线广告商都可以与之签约。因为不管怎样,销售业绩远比品牌重要,至少在短期内是这样。

  但很多广告商都对Orbitz的做法嗤之以鼻,他们认为广告并非是一门科学,而是一种艺术。索尼数字娱乐公司的市场部副总裁约翰.哈德森表示,经济的不景气使得很多厂商变得急功近利,更多地着眼于利润而不是品牌的塑造。而最近的一些调查结果也支持哈德森的这一论断。7月,互联网广告服务局、Double Click公司和MSN公司各自向公众公布了其最新的调查结果。调查表明,即使是网上最不起眼的标题,也能在一定程度上提高该品牌的认知度,那些拥有崭新的画面及更大的标题的在线广告效果会更好。统计数据表明,87%的网上冲浪者在看到大版面的网上广告后,会把这个商标记得更牢。

  在线广告如何才能吸引客户并留住客户?

  然而,很多专家警告说,如果在线广告不为客户考虑销售业绩,从长远来看最终会损害因特网自身的利益。专家们认为,在线广告与离线广告之间最大的区别就在于对最终销售额的关注程度。如果在线广告商告诉它的客户,他们只能在提升品牌知名度方面对其有所帮助,那么在短期内,很多厂商会觉得与之相比选择在其他媒体做广告会更加划算。Forrester公司的Jim Nail则认为,随着在线广告与传统媒体的作用逐渐趋同,网上广告对客户的管理以及如何在线完成大宗交易将成为更尖锐的焦点问题。

  这样一来,在线广告如何才能吸引客户并留住客户呢?专家们认为,关键是要开发一个更合理的系统。这个系统应该能够精确地统计、分析来自厂商网站的有关数据,包括哪些网页被访问过、卖出了哪些产品、消费者是新用户还是回头客等。根据以上这些分析结果,厂商就可以知道自己到底需要哪些特定的广告以吸引客户的注意力。一旦有足够的样本数据并能够有效地进行分析,厂商就可以推断出哪些人才是对企业最有价值的顾客,然后就可以有针对性地增加相应的广告投入。Avenue公司主管数字广告媒体的副总裁Maggie Boyer说: “在线广告的最佳经济效果就是能获得客户的大宗订货,而不是零星的订单。所以,识别哪些人才是潜在的大宗客户就是在线广告成功与否的关键。”Nextcard是一家在这方面做得非常好的在线营销公司。该公司建立了一套数据库系统,可以跟踪其在线广告的业绩。Nextcard客户管理部的David Dowhan认为作为一个营销公司这是最基本的工作。而令Dowhan惊奇的是,很多类似的公司却不这样做。他表示很多公司在没有建立最基础的跟踪系统前就去做市场营销,这才是他们失败的原因所在。现在,Nextcard的系统能够告诉公司的管理人员有多少客户在看了在线广告后产生了购买行为,购买量有多大,以及厂商能够从这些购买行为中获利多少等具体细节。

  最后,诸如此类的系统能帮助厂商在访问率与品牌间做一个最好的选择,但对这个问题的回答只能取决于在线广告商跟踪与分析系统的精确性和完整性。 前段时间在纽约举行的Jupiter在线广告论坛中,Double Click的首席执行官Kevin Ryan在发表演说时强调,“在线营销公司并没有满足厂商对销售业绩提升的需求,这注定他们最终会失去这些客户。”然而,令人遗憾的是Kevin Ryan的这番话来得太迟了,如果早一点的话也许会给还在一味强调品牌塑造的在线广告商们泼上一盆冷水。

怎样去理解一个网站最基本的盈利技巧

  做站的最终目的就是为了赚钱,没有收入的网站是运营不下去的,很多大站因资金问题而不得不关站,网站如何赚钱确实是一个让人很头疼的事情,随着个人网站爆发式的增加,给这个本来就不容易赚钱的行业增加不少难度。自己做站也有好几年了,做的是行业站,服装设计类的论坛,这也是我做站的第一份收入,我就网站收入的事总结一些经验,总共为为3种,这3种也是我站的盈利方法,如果你还有更好的方法欢迎一起交流。

  第一种:包月广告

  这种盈利方式需要网站有一定的知名度,网站流量要大,最主要的是网站的专业性,专业于某个行业来吸引商家来包月广告,(我的网站广告都是商家自己找来的)您可以自己寻找包月广告了。包月广告要注意价格,价格跟网站的展示能力是成正比的。最好能搞活动,比如购买某个广告位送一个文字广告等等。

  第二种:广告联盟

  广告联盟有很多家,如:百度,谷歌,淘宝,今日推荐网等等,我用的是百度与谷歌,听说今日推荐网的也不错,我没用过,有机会一定要试下看看,广告联盟是网站最简单的一种盈利模式,只要您有流量,你就可以赚钱。每个联盟的广告单价也不一样,有的联盟扣量比较严重、有的联盟单价比较低,选择联盟时一定要选到合适的来。用广告联盟要注意:不要自己去点击,也不要叫朋友去点,联盟都是自己的一套仿作弊机制,如果点击出现异常的话会直接封ID的,得不尝失的,提升自己网站的流量最重要。

  第三种:收费服务

  1,卖链接,就是别人出钱在你网站挂超文本链,以达到网站的排名效果。这个赚钱模式需要您的网站收录量大,而且pr值高,否则没有人愿意购买您的链接。

  2,会员收费模式,就是你如果要完全使用无限制功能就必须要收费,您的会员收费之后能享用特权,这些特权是他们迫切需要的。比如今日推荐网,今日推荐网就利用了这点,成为认证会员之后就可以享用今日推荐网的高权重外链了,这就是今日推荐网的优势。(这种目前我没用过)

  这些是比较常用的盈利方法,至于赚多赚少就靠自己如何运营网站了,八仙过海,各显神通吧。

为何企业无法从数据科学中真正取得价值

当今企业拥有越来越多的数据,但这些数据并没有完全被转化成可操作的信息。在过去的几年里,我和我的MIT调查小组一直在寻找一个基本问题的答案:如何让企业通过机器学习,将蕴藏于其数据储存内的潜能全部释放出来。

当我们与不同行业的合作伙伴一起设计基于机器学习的解决方案时,我们发现已有的解决方案通常情况下是不适合的,这是为什么呢?

首先,每当我们问到机器学习专家们(专长于预测模型训练和测试的数据科学家们),在工作中最困难的部分,被一次次提及的答案是——“数据杂乱无章”。一开始,从字面意思上理解,我们认为这是一个经典的数据问题——数据缺失或者数据库之间缺乏一致性。随着我们的进一步挖掘,我们意识到该问题和经典的数据问题略有不同,两者面临的数据形式有一定的区别。企业的原始数据(Raw data),甚至是干净数据(Cleandata:在Raw data的基础上,进一步处理后得到的数据)量多且复杂,即使是专家,第一眼也很难理解这些数据。因为这样的数据有太多的数据表和字段,同时数据的粒度又非常高(例如,在线点击流每一次点击都会生成新数据、传感器每秒会进行125次的数据收集)。而机器学习专家们通常习惯使用聚合过后的,有用的数据,例如一个用户访问过的网站数目,而不是用户在某个网站上的行为数据表。

与此同时,我们经常听到商业专家抱怨“我们有大量的数据,但没有通过这些数据做成任何事”。更深入的调查显示这种说法也不完全对。

一方面是由于时间问题。由于机器学习中,理解、规划及处理数据等一系列过程所需要花费的时间,机器学习专家常常更加关注流程的后面部分——尝试不同的模型或者在问题制定完成后,调整模型参数,而不是针对不同的商业问题制定新的预测模型。因此,当商业专家想到某个新的问题时,机器学习专家无法做到总是及时跟上他们的步伐。

另一方面,经常来说,机器学习专家并没有围绕着“产生商业价值”,这一建模的最终目标,来展开工作。在大部分情况下,预测模型旨在提高效率、增加收益或者减少支出。但实际上,建立模型的工作者却很少问这样的问题“这个预测模型提供的价值是什么?我们又该如何去量化其价值?”。思考这一价值导向的问题常常会改变最初的问题规划(problem formulation),通常情况下比建模后期再进行过程调整更加有用。最近在一个机器学习爱好者小组中,我向约150名观众进行了调查,当问到“有多人建立过机器学习模型?”大约有三分之一的人举了手。紧接着,当我问到“有多少人真正应用自己建立的模型产生价值,并量化模型产出价值?”时,所有人的手都放下了。

换句话说,机器学习专家更倾向于将时间花在构建模型上,而不是处理海量数据集或者将商业问题转化为预测问题。无独有偶,当前的技术环境,无论是商业还是学术,关注点都在实现更加复杂的模型(LVM潜变量模型)、模型学习算法(分布式计算),或者微调(贝叶斯优化)。本质上,这些都属于数据科学项目后期的过程。然而,按照我们的经验,我们认为这些关注点并不是最恰当的。

如果公司想要从数据中获得价值,需要将重点放在加速对数据的人为理解,在短时间内调整可构建的模型问题数量以及预测这些模型所的成效。在与公司的合作中,我们得出结论,想要通过机器学习带来真正的改变,需要将重点放在以下四个方面:

坚持简单的模型

简单的模型,例如逻辑回归、基于随机森林或者决策树的模型。这些模型已经足够解决手头上的任务。关键是减少数据采集时间,尽早进行第一个简单预测模型的开发。

探索更多的问题

数据科学家需要有能够快速而简单的定义和探索多个预测模型的能力。公司应该探索更多的商业问题,为每一个商业问题建立一个简单的预测模型,并评估其价值,而不是用超级复杂的机器学习模型去探索仅仅一个商业问题。

从数据样本中而不是全部的数据中学习

不要过多的关注如何使用分布式计算让任何一个处理模型都能进行大数据处理,而是在能够从子样本数据中导出相似结论的技术上进行投资。规避大量计算资源的使用,将会给予我们更多的空间去探索更多的假设。

关注自动化

为减少第一个预测模型产生的时间和加快探索的速度,公司必须能够自动化处理在正常情况下需要人工完成的过程。通过在不同数据问题上的反复探索,我们发现很多时候都在使用相似的数据处理技术,无论是将数据转化为有用的聚合数据,还是为预测模型准备数据。是时候流水线化这些任务,开发算法和软件,使这些过程能够自动化完成。

专注于上述四个目标,准确理解数据科学家如何与数据交互,以及项目瓶颈之所在,帮助我们成功启动了MIT的“TheHuman-Data Interaction Project”项目。

我们的目标是快速探索预测模型,并将这些模型应用于解决真实企业中的实际问题。这些模型简单,同时自动化让非专业的用户也能够在几个小时内建立成百甚至上千个预测模型。而这在今天,通常需要花费专家们一整个月的时间才能做到。

 

http://www.kvov.com.cn/jzxx22470.html

成功的男人:把事故变成故事。失败的男人:把故事变成事故。精彩的男人:既有故事也有事故。平庸的男人:既没有故事也没有事故。
有了梦想,就应该迅速有力地实施。坐在原地等待机遇,无异于盼天上掉馅饼。毫不犹豫尽快拿出行动,为梦想的实现创造条件,才是梦想成真的必经之路。
湖光秋月两相和,潭面无风镜未磨。遥望洞庭山水色,白银盘里一青螺。(山水色 一作:山水翠)
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晓春时,早晨一觉醒来,这时的风是快乐的,是美丽的。贺知章写的那首《咏柳》多好呀:碧绿妆成一树高,万条垂下绿丝绦。不知细叶谁裁出,二月春风似剪刀。这首诗虽然是赞美春天的,但同时也赞美了是春风把柳叶剪得如此绝伦的。看,那柳树的枝条真长呀,还有那纤柔的腰肢,就是春风装扮出来的。