如何高效优化网站？电商平台的优化策略全解析
电商网站如何进行优化才更为恰当
电商网站的商品页面优化，需关注以下几方面：
1、商品分类需人性化
商品分类不仅要考虑专业分类，还需考虑用户需求分类。从用户角度出发，按需求和功能细致分类，不仅能吸引顾客，还能提升网站用户粘性。
2、为商品单独设立分类页面
对行业网站而言，最好为每个商品单独设立分类页面，便于用户查询和浏览，并对每个商品进行专业描述。产品描述不容忽视，若想在搜索引擎中取得好排名，需突出产品卖点，设计合理关键词，使之成为独特内容，具有竞争力，对搜索引擎友好。
3、建立产品相关知识介绍栏目，持续收集产品知识
丰富的网站内容不仅受搜索引擎喜爱，也是吸引用户的亮点，更重要的是降低跳出率，提升网站用户粘性。同时，使网站更具权威性。
4、为产品图片添加alt属性
产品页主要以图文形式展示，从SEO优化角度看，图片优化效果不明显，且搜索引擎对图片的识别度仍停留在alt标签。因此，在优化电子商务网站产品页时，需为每个图片添加alt属性。
5、内链结构需清晰
电商网站产品页只需设置相关产品、上下文衔接、推荐产品、热销产品、联系方式等版块即可，同时保持页面结构清晰。
如何优化电商网站
这是近期被问及最多的问题，有必要整理成文章分享。本文讨论的是接手一个已运营一段时间的电商网站，而非新电商网站。因此，网站默认为已运营一段时间，有历史数据可供参考。我一直主张基于数据分析的网站优化，尤其是电商网站。同时，做事时，可加入一点点直觉。直觉是什么？直觉是一个人学识与经验积累出的判断力。因此，有时要敢于相信直觉！（这是《读心神探》中姚Sir（林保怡）对直觉的总结，很有道理。）既然是优化电商网站，我们首先要从电商网站最基本的流程和功能入手：下单付款。电商网站的下单付款流程必须遵循两个基本原则：简单、灵活。简单指的是从进入购物车-确认商品-填写收货地址-付款，内容填写要简洁，步骤要最简化，能3步实现就不做成4步，因为每多一步，都会流失一部分用户。灵活指的是两点：一是要灵活对待用户，非注册用户也可直接购物；二是要灵活付款方式，支持多种付款方式，如支付宝、网银、财付通等。多一份选择，可能就少流失一些订单。对于下单付款这一基本流程，可通过数据有效监测效果，并进行优化。最典型的数据模型就是漏斗。购物下单付款流程是我们开始优化一个电商网站前，需要观察的第一个数据项和流程功能。用户都喜欢偷懒，如果你的网站操作效率很低，就会让用户烦躁，进而导致不良体验，甚至产生坏口碑。站内搜索功能就是用户偷懒的首选工具。对于进入电商网站的用户，我们大致将其分为两类：目的明确型和盲目闲逛型。站内搜索模块就是为第一类用户而生。搜索结果是否准确、是否全面，直接决定了用户是否停留及选购下单。因此，你需要仔细测试站内搜索功能是否好用，比如搜索LV，是否搜索结果中显示了全部的LV商品，如果同时也显示了Calvin等商品，你就要尽快优化了。除此之外，通过分析站内搜索数据，观察关键词搜索榜单，也将有助于你对用户心理有明确的把握，从而完成对网站结构、促销活动、以及商品等内容的优化。完成了对站内搜索功能的数据监测和测试优化，接下来要进行第三项优化：网站导航。网站导航主要面向的用户群是第二类盲目闲逛型。这类用户一般来说没有太明确的购物意向，最多有个大概方向，比如想买个背包或者靴子。这类用户的浏览轨迹一般是这样的：逛逛网站上的促销活动，看是否有中意的商品，如果有，下单，如果没有，则会转向网站导航，进入各个感兴趣的分类频道页面（比如箱包频道），耐心浏览。通过对同事、朋友和家人的观察，我发现女性的购物耐心是无与伦比的，不仅仅体现在商场中，网购时也是一样的。第四个关注点，我们转移到电子商务最核心的问题：商品。（以下部分内容来自宋星的网站分析在中国，借用一下，呵呵）通过分析网站流量数据和商品销售数据，我们能够知道一些可能没有察觉到的商品的特殊属性。具体的做法是，把商品按照两个维度商品被关注量（通过网站分析工具就能轻松获得）和商品的销售转化情况（即销量和关注量的比值，通过电子商务后台和网站分析工具能算出）进行细分。简单的计算之后，我们就可以得到一个下面的图：对于右上象限高销售转化和高关注度的商品，当然，保持现状即可，甚至适当给它们来点儿促销，以进一步刺激销售。对于右下象限关注度不足，但是销售转化却好的商品，显然是一些潜在的盈利增长点。有了这个情况，你可以立即着手做两件事情：1.立即研究它们为什么能有如此好的转化，是不是因为一些没有关注到的因素起到了作用大家都知道这种情况是经常发生的；2.立即给这些低关注度的商品更多的曝光机会，使他们能够升高关注度，进入明星产品（右上象限）之列。最后的这个左下角象限是大家都不喜欢的，既没有人关注，销售情况也不理想。那么，看看有没有机会增加曝光，或者来点儿促销？要么，少进点儿货吧。如果是撇脂型的商品，就让它呆哪儿也无妨。说了用户体验、购物流程，以及商品优化，再说最后一项：促销活动。亚马逊基于数据分析的智能化推荐，咱们做不了，在中国做电商，还是要依靠促销活动的刺激。所以，就要细心分析以往促销活动的各项数据，如活动页面浏览量、成单量、对整站的间接促进等，可以做一个详细的对比分析表，相信数据，一定能反映出一个趋势，告诉你什么样的活动最吸引人，效果最佳。得出结论，放手去做就好了。来源：张光明投稿
