其次考慮對廣告素材的優化，自稱比如活動頁的顏色、尺寸大小、文案等。

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職招嫖2009年9月傅盛出任可牛影像董事長兼CEO。張穎果斷決定盡快突破“什麽東西都想看，自稱什麽東西都想投”的初級階段，自稱他大吼“遇到好的創業公司，不吃飯、不回家、不睡覺也要把它拿下，這就是投資的凶悍。1、學生兼這款熱門交友軟件下關鍵詞長度：關鍵詞字符越短，關鍵詞明顯優化越難，因為關鍵詞字符越短，那麽要把控的用戶需求越多，導致關鍵詞的優化難度增加。

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誤區四：此權重非彼權重網站“權重”是每個SEO都看重的指數，其實對於任何搜索引擎都有一套自身的頁麵評級算法，這類算法綜合各種SEO元素，最終的綜合評分就是頁麵質量的權重。誤區六：此算法非彼算法現今我們知道最多的就是百度的藍天算法、綠蘿算法、冰桶算法等等。其實關於刷點擊排名，如果能夠真正的做到點擊的真實性模擬或者軟件參數設置得當，排名會非常穩定。所以很多時候都是內頁沒有一個網頁參與排名

看看減免運費後，減少購物車放棄率時，您的盈利是否大於運費帶來的損失。網站有可能有一些沒有被發現的錯誤。麵對高購物車放棄率，事實上您不是束手無策。這時，您的網站如果提供確實的最低價格保證，並且在客戶付款購物過程中突出顯示出來，您的購物車放棄率一定比其他電商低。

5.給出價格最低保證消費者總想貨比三家，網上購物中消費者更容易在最後一秒因為價格而跑到別的電商比比。不斷的利用用戶操作錄像，熱力圖，表單分析等網站用戶體驗工具來分析客戶操作體驗，一點一滴的提高您的網站轉化率，降低購物車放棄率。

但目前很多電商隻是打出口號，並沒有真正實施。跟蹤過程中，如果客戶決定購買，您也可以繼續詢問其他信息，來填補客戶信息。

很多是由於用戶體驗做的不夠引起的。購物車放棄率指的是客戶將商品放入購物車，但是最終由於種種原因而放棄，這些放棄的客戶占總訪問客戶的比率。沒有什麽比高購物車放棄率更加令電商沮喪，看著那些潛在的客戶從您麵前溜走。這麽做的好處是，一方麵可以降低購物車放棄率，最低限度您可以獲得這些客戶的聯係方式。您也可以得到客戶的郵箱，從而與客戶取得聯係，進行後續跟蹤。另一方麵，多步驟多頁麵表單比單獨長表單的轉化率要高，因為每一個步驟頁麵中涉及的表單項目相對比較少，適合訪客填寫心理。

2.建立多步驟付款過程比如說將客戶輸入郵件地址和其他付款信息分開，這樣就算客戶在付款途中放棄。比如說有些國際訪客無法在國內的某些網站購物，由於他們的電話號碼不是國內的，不滿足結賬表單中的電話輸入項目驗證規則。

根據Monetate的報告，8.01%的訪客將產品放進了購物車，但是僅有1.42%的訪客最終購買了商品，總體的購物車放棄率為82%。提供最低價格保證有助於消費者進行消費。

降低購物車放棄率，提高轉化率有五種方法。必須堅持不斷的分析，改善，再分析，再改善的過程。

1.做分析購物車放棄率有可能不隻是商品價格或者由於消費意識不夠造成的。3.提供免運費研究發現運費在網上購物過程中起到不小的作用。4.做一個好的退款保證，一定要明確不含糊客戶麵對虛擬的電子商務網站，總會擔心買來的鞋子不適合自己腳的大小怎麽辦？您可以參考Zappos.com網站，提供365天免費退貨的服務。購物車放棄率的毒，沒有萬靈藥可解。

   想了解更多網站交易信息請訪問A5交易：http://www.a5.net/forum-266-1.htmldocument.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。對電商而言沒有什麽比高購物車放棄率更讓人沮喪。

目前，電商中很多采用了免運費的措施，您也應該嚐試一下免運費。您可以根據【科利客提】提供的用戶操作錄像和熱力圖，將放棄購物的客戶找出來，分析他們的購物體驗。

電商花了大價錢購買流量，親眼看著您的客戶將您的商品放入購物車，正要掏錢付款的時候，客戶卻選擇放棄了。請在購物過程中明確的將您的退款保證放在明顯的地方

比如下圖中藍色標識的A、B、C、D四個部分就是站內廣告。那麽麵對網站中N多的廣告位，如何分析合理運用，實現其最大價值呢？本期內容我們從站內廣告分析為大家說說。此外我們還可以對廣告的趨勢做分析，掌握用戶參與情況的變化等。為什麽會有這樣的結果呢？這就需要我們去分析產生的原因：1、綜合對比四個廣告位置的點擊量，AD-1的最多，實現轉化的明細數也是最多的，反應出這個位置可能是作為廣告活動的主推位置，是網站頁麵比較顯眼醒目的位置。

合理的廣告位往往能使運營的效果達到事半工倍。AD-1的位置實現的轉化明細數最多，點擊量最高.AD-2的位置實現的轉化量次之，但與AD-3相比，點擊量遠高於AD-3，再對比二者的轉化明細數，不難發現AD-3的位置所帶來的轉化好於AD-2。

如下圖所示:（我們截取某用戶的網站首頁）通過上圖我們可以看：A廣告位所在頁麵的點擊量、轉化量、轉化明細等數據。2、AD-2雖然轉化明細數次之，但綜合數據與AD-3相比，此廣告位效果不如AD-3的效果好，這反映出兩方麵原因，比如：用戶對AD-2位置的廣告活動參與度不高，活動缺乏新引力。

其次，通過分析這些數據為優化站內廣告位創意、展現位置提供數據支撐。上述我們僅僅以轉化項目“訂單成功頁”為大家分析了如何根據數據調整優化廣告位，當然這並非是唯一依據，站內廣告分析可以分析到其它的轉化項目，如圖所示：從上圖我們可以看出，還可以分析到其它轉化項目，比如上圖我們看到的“注冊成功、會員套餐、第三方登錄等等。

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