Nānā & hoʻāʻomaʻiʻo ke kūʻai akuʻanaCRM a me nā Paepae ʻIkepiliʻO Ecommerce a me RetailEmail Marketing & AutomationHoʻoikaika KūʻaiHuli i kaʻikePāʻoihana Pāʻoihana & Mea Hoʻolaha Hoʻolaha

Pehea e hoʻonui ai i kāu mau ʻaoʻao pae e hoʻonui i nā hoʻololi

Hiki i kekahi mau hana maikaʻi ke kōkua i ka hoʻonui ʻana i nā hoʻololi a hoʻomaikaʻi i ka hana holoʻokoʻa o kāu mau ʻaoʻao pae. Eia kekahi mau hana koʻikoʻi e noʻonoʻo ai:

  1. Nā koho i hōʻemi ʻia: ʻO kahi hana maʻamau i waena o nā ʻaoʻao pae ʻāina kiʻekiʻe ka wehe ʻana i ka hoʻokele ʻokoʻa, clutter, a me nā koho ʻē aʻe e hiki ke hoʻohuli i ka mea hoʻohana mai ka haʻalele ʻana i ka ʻaoʻao. ʻO ia ke kumu e hoʻohana ai nā ʻoihana he nui pae ʻaoʻao pae e kūkulu a kau i kā lākou ʻaoʻao pae ʻāina ma mua o ka hoʻokomo pono ʻana iā lākou i loko o kā lākou ʻōnaehana hoʻokele waiwai (CMS).
  2. Kānāwai kikoʻī: No ka huli pono ʻana a me ke ana ʻana i ka hopena o kāu mau hoʻolaha, ua hoʻohālikelike ʻia nā ʻaoʻao pae i ke kahawai āu e kūʻai aku nei. ʻO nā ʻaoʻao pae no ka ʻimi organik, no ka laʻana, hoʻohui SEO nā hana maikaʻi loa. Kālai nā ala ʻē aʻe i nā ʻenekini huli mai ka helu ʻana i ka ʻaoʻao.
  3. Hoʻohui ʻana i nā Analytics: Pono e ana ʻia kēlā me kēia ʻāpana o ka ʻaoʻao pae, no laila, ʻo ke ana ʻana i ka nui o nā ʻano kahua i ana ʻia, inā paha i ʻōwili ʻia e kekahi i lalo o ka ʻaoʻao, ʻo ka hoʻohana ʻana i ka nānā maka e ana i ko lākou komo ʻana he mea nui ia no ka nānā ʻana a me ka hoʻonui ʻana i ka ʻaoʻao. E hahai i nā anana koʻikoʻi e like me ka helu hoʻololi, ka helu bounce, ka manawa ma ka ʻaoʻao, a me ka helu kaomi-ma.
  4. Hoʻāʻo A/B: E hana i nā hoʻāʻo A/B e hoʻohālikelike i nā mea like ʻole o kāu ʻaoʻao pae, e like me nā poʻomanaʻo, nā pihi CTA, nā hoʻolālā, a i ʻole nā ​​kala. E ho'āʻo i hoʻokahi mea i ka manawa e ʻike ai i nā ʻano like ʻole o ka maikaʻi a e hana i nā hoʻoholo hoʻoholo i ka ʻikepili e hoʻomaikaʻi i kāu ʻaoʻao.
  5. Nā ʻōlelo paipai: Hāʻawi pinepine nā ʻaoʻao pae i ka manawa e koi ai i kahi malihini e kōkua i ka hoʻohuli ʻana. E hāʻawi ana kekahi mau kahua kamaʻilio i kahi lohi i ka wā e komo ai ka mea hoʻohana i ka ʻaoʻao, a laila e pahū koke a nīnau inā makemake lākou i ke kōkua. Piʻi nā mea ʻē aʻe ke manaʻo ka mea hoʻohana e haʻalele i ka ʻaoʻao (ʻike ʻia ʻo puka i waho o ka manaʻo).
  6. Poʻomanaʻo Mākaʻikaʻi: E hana i kahi poʻomanaʻo pōkole a hoʻopaʻa ʻia e hōʻike pono i ka manaʻo waiwai o kāu hāʻawi. E hoʻoikaika a hoʻowalewale i nā malihini e noho ma ka ʻaoʻao.
  7. ʻO ke kope pōkole a hoʻohuli: E mālama i kāu kope i ka pōkole, e kālele ana i nā pono o kāu huahana a lawelawe paha a me ka manaʻo waiwai kūʻokoʻa (UVP). E hoʻohana i ka ʻōlelo hoʻohuli a hōʻike i ka waiwai e loaʻa i nā malihini ma ka hana ʻana.
  8. Kāhea i ka hana ikaika (CTA): Pono kāu CTA e koʻikoʻi, e ʻoluʻolu i ka nānā ʻana, a e hōʻike maopopo i ka hana i makemake ʻia āu e makemake ai e lawe nā malihini. E hoʻohana i nā huaʻōlelo pili i ka hana e hoʻokumu i ka manaʻo wikiwiki a maʻalahi i ka poʻe malihini e hoʻomaopopo i ka mea e pono ai lākou e hana ma hope. I kekahi manawa, kōkua ka hoʻohui ʻana i kahi kelepona-i-hana ʻē aʻe inā manaʻo ka mea hoʻohana i ke koi.
  9. Nā hiʻohiʻona pili a hoʻopili: E hoʻohui i nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe a pili pono, e like me nā kiʻi, wikiō, a i ʻole nā ​​kiʻi, e kākoʻo ana i kāu leka a hopu i ka manaʻo o nā malihini. Pono nā hiʻohiʻona e hoʻonui i ka ʻike mea hoʻohana a hoʻoikaika i kāu manaʻo waiwai. Hoʻokomo ʻia nā pihi maoli a me nā mea waihoʻoluʻu e hoʻowalewale i ka mea hoʻohana e hana.
  10. Hoʻolālā ʻano maʻalahi: Inā loaʻa kahi palapala i kāu ʻaoʻao pae, e maʻalahi a noi wale i ka ʻike koʻikoʻi. Hiki i nā ʻano lōʻihi a paʻakikī ke kāohi i nā malihini mai ka hoʻopau ʻana i ka hoʻololi. E hoʻohana i ka hōʻoia palapala e hōʻoia i ka hoʻokomo ʻikepili pololei.
  11. Hoʻolālā Pilikino Mobile: He mea koʻikoʻi ka hoʻomaikaʻi ʻana i kāu mau ʻaoʻao pae no ka pane ʻana i ke kelepona me ka hoʻohana nui ʻana i nā polokalamu kelepona. E hōʻoia i ka hōʻike pololei ʻana o kāu ʻaoʻao ma nā ʻano nui o ka pale a maʻalahi ke hoʻokele ma nā polokalamu kelepona.
  12. Nā hōʻailona hōʻoia pilikanaka a me ka hilinaʻi: Hoʻohui i nā hōʻike hōʻike, nā loiloi, nā noiʻi hihia, a i ʻole nā ​​hōʻailona hilinaʻi e kūkulu i ka hilinaʻi a hilinaʻi me kāu mau malihini. Hiki i ka hōʻoia pilikanaka ke kōkua i ka hoʻohaʻahaʻa ʻana i nā hopohopo a paipai i nā malihini e hana.

Pehea e hiki ai i ka hoʻopilikino ke hoʻohuli i ka ʻaoʻao pae ʻāina?

ʻO ka pilikino kahi hana ikaika i hoʻohana ʻia e hoʻonui i ka helu hoʻololi ʻana i ka ʻaoʻao pae ma o ka hoʻopili ʻana i ka ʻike a me ka ʻike mea hoʻohana e hoʻohālikelike i nā pono kikoʻī o kēlā me kēia malihini, makemake, a me nā ʻano. Eia pehea e hoʻohana pono ʻia ai ka hoʻopilikino ʻana:

  • Maʻiʻo ikaika: ʻO ka hoʻopilikino ʻana i nā ʻaoʻao pae e pili ana i ka hoʻoponopono ikaika ʻana i ka ʻike ma muli o ka wahi, demographics, a i ʻole ke kumu kuhikuhi. Ma ka hōʻike ʻana i nā ʻike kūpono a i ʻike ʻia, e like me nā hāʻawi kūloko a i ʻole ka leka uila, ʻoi aku ka maikaʻi o nā malihini e hoʻopili me ka ʻaoʻao a hana i ka hana i makemake ʻia.
  • Memo i hana ʻia: Hāʻawi ka pilikino iā ʻoe e kamaʻilio pololei i ka malihini ma ke kamaʻilio ʻana iā lākou ma ka inoa a i ʻole ka hoʻohana ʻana i ka ʻōlelo e pili ana i kā lākou makemake a i ʻole nā ​​​​ʻeha ʻeha. ʻO kēia pae o ka hana maʻamau e kōkua i ka hana ʻana i kahi ʻike pilikino a me ka hoʻopili ʻana, e hoʻonui ana i ka manawa o ka hoʻololi ʻana.
  • Nā mea hoʻoulu i ka hana: ʻO ka nānā ʻana i ke ʻano o ka malihini a me ka hoʻohana ʻana i nā mea hoʻowalewale e hiki ai iā ʻoe ke hōʻike i ka ʻike pilikino e pili ana i nā hana kikoʻī a i ʻole nā ​​pae hoʻopili. No ka laʻana, manaʻo paha ua launa mua kekahi malihini me kekahi mau huahana a ʻaoʻao paha. I kēlā hihia, hiki iā ʻoe ke hōʻike i nā hāʻawi a i ʻole nā ​​manaʻo e pili ana i ko lākou makemake, e hoʻonui ana i ka pili a me ka hiki ke hoʻololi.
  • Huli ʻana ma muli o nā ʻāpana: Ma ka hoʻokaʻawale ʻana i kāu anaina e pili ana i nā pae like ʻole ka mea nāna i kūʻai, demographics, interests, or purchase history, hiki iā ʻoe ke hana i nā ʻano like ʻole o ka ʻaoʻao pae ʻāina i kūpono i kēlā me kēia māhele. Hāʻawi kēia iā ʻoe e hoʻopuka i nā ʻike pilikino a i ʻike ʻia, e hoʻonui ana i ka pili a me ka hoʻopiʻi o ka ʻaoʻao i nā hui kikoʻī.
  • Hoʻolaha hou i nā hoʻolaha: Hiki ke hoʻohana ʻia ka pilikino ma o ka retargeting campaigns, kahi āu e hōʻike ai i nā hoʻolaha kūpono a i ʻole nā ​​ʻaoʻao pae i nā malihini i kamaʻilio mua me kāu pūnaewele a i ʻole nā ​​​​huahana kikoʻī. Ma ka hoʻomanaʻo ʻana iā lākou i ko lākou makemake mua a hāʻawi i nā makana kūpono, hiki iā ʻoe ke hoʻopili hou iā lākou a paipai i ka huli ʻana.
  • Nā palapala akamai a me ka hopu ʻana i ke alakaʻi: Hiki i nā palapala pilikino ke hoʻopiha mua i kekahi mau kahua me ka ʻike ʻike e pili ana i ka malihini, e maʻalahi a maʻalahi hoʻi iā lākou e hoʻopiha i ka palapala. Hoʻemi kēia i ka friction, mālama i ka manawa, a hoʻonui i ka pau ʻana o ke ʻano, e alakaʻi ana i ka nui o ka hoʻololi ʻana.
  • Nā Manaʻo Paʻikino: E hoʻohana i ka ʻikepili-driven algorithms e hāʻawi i nā huahana pilikino a i ʻole nā ​​manaʻo ʻike ma kāu ʻaoʻao pae. Ma ka hōʻike ʻana i nā huahana a i ʻole ʻike e pili ana i ka mākaʻikaʻi ʻana o ka malihini a kūʻai paha i ka mōʻaukala, hiki iā ʻoe ke hoʻonui i ka ʻike mea hoʻohana a alakaʻi iā lākou i nā makana kūpono, e hoʻonui ana i ka huli ʻana.
  • Nā Hōʻike Pilikanaka a me nā Hōʻike: Hiki ke hoʻonui i ka pilikino i ka hoʻokomo ʻana i nā mea hōʻoia pilikanaka, e like me nā hōʻike a i ʻole nā ​​loiloi, pili pono i ka demografika o ka malihini, wahi a i ʻole ʻoihana. Hoʻokumu kēia i ka hilinaʻi a me ka hilinaʻi, e hoʻonui ana i ka hiki ke hoʻololi.

Ma ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana pilikino, hana ʻoe i kahi ʻike kūpono a kūpono hoʻi no kēlā me kēia malihini, hoʻonui i ka hoʻopili ʻana, hilinaʻi, a me nā helu hoʻololi i kāu mau ʻaoʻao pae.

Hoʻolālā ʻAoʻao Paʻa

Kēia infographic mai formstack he mea kahiko-akā-maikaʻi, e hele ana ma nā mea o kahi ʻaoʻao pae i hoʻolālā maikaʻi ʻia. Hiki iā ʻoe ke hoʻohui i ka ʻike i luna i loko o kēia infographic e ʻoki i nā hoʻololi hou aʻe!

ʻike kiʻi hoʻolālā ʻaoʻao pae

E hoʻomanaʻo, he hana mau ka hoʻopaʻa ʻana i ka ʻaoʻao pae. E ho'āʻo mau, e kālailai, a e hoʻomaʻemaʻe i kāu mau ʻaoʻao pae e hōʻoia i ka hana maikaʻi loa a hoʻokele i nā hopena i makemake ʻia.

Pehea ʻo AI impacting Landing Page Optimization?

ʻimi hoʻopunipuni manao ke pāʻani nei i kahi kuleana nui ma pae ʻaoʻao maikaʻi ʻana i kēia lā ma ka hoʻohana ʻana i nā algorithm kiʻekiʻe a me ka nānā ʻana i ka ʻikepili e hoʻomaikaʻi i nā helu hoʻololi a hoʻonui i ka hana holoʻokoʻa o nā ʻaoʻao pae. I nā makahiki i hala aku nei, koi ʻia ka loiloi ʻaoʻao pae ʻana i nā hola o ka nānā ʻana i kāu ʻano malihini kipa, ka hoʻohana ʻana i nā hoʻāʻo hou, a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā hopena. Me ka hoʻonui ʻana i ka ʻaoʻao pae ʻāina i alakaʻi ʻia e AI, ua lilo koke kēia mau hana i ka wā kahiko. Eia ka hopena o AI:

  • Hoʻoponopono ʻakomi: Hiki i nā mea hana i hoʻohana ʻia AI ke hoʻopaʻa 'akomi i ka ʻikepili mai ka launa pū ʻana o nā malihini, me ka helu kaomi-ma waena, ka bounce rate, a me ka huli hoʻololi ʻana, e ʻike i nā mamana a hana i nā manaʻo noʻonoʻo i ka ʻikepili. Kōkua kēia i nā mea kūʻai aku e hoʻomaopopo i nā mea ʻaoʻao pae ʻāina e hana maikaʻi nei a pono e hoʻomaikaʻi.
  • Loaʻa pilikino: Hiki iā AI ke hoʻopilikino ʻia ma nā ʻaoʻao pae. Ma ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili malihini kipa, hiki i nā algorithms AI ke hoʻololi i ka ʻike, ka memo, a me nā hāʻawi e hoʻohālikelike i nā makemake kikoʻī o kēlā me kēia mea hoʻohana, demographics, a me nā ʻano. Hoʻonui kēia ala pilikino i ka pili, ka hoʻopili ʻana, a me ka hiki ke hoʻololi.
  • Kokua kākau kope: Hiki i nā mea hana kope kope i hoʻoikaika ʻia e AI ke hana a hoʻopaʻa pono i ke kope ʻaoʻao pae. Hoʻohana kēia mau mea hana i ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe a me nā ʻenehana aʻo mīkini e kālailai i ka ʻikepili, hoʻomaopopo i ka manaʻo o ka mea hoʻohana, a hana i kope hoʻohuli a hoʻoikaika e pili ana i ka poʻe i manaʻo ʻia.
  • ʻO ka hoʻāʻo A/B a me ka hoʻāʻo multivariate: Hiki i nā algorithms AI ke hana maikaʻi i ka hoʻāʻo A/B a me ka hoʻāʻo multivariate ma o ka hana ʻana i nā ʻano like ʻole o nā mea ʻaoʻao pae ʻāina, e like me nā poʻo, nā kiʻi, a i ʻole CTA. Hiki iā AI ke kālailai i ka hana o kēia mau ʻokoʻa, ʻike i nā hui lanakila, a hana i nā hoʻoponopono manawa maoli e hoʻololi i nā hoʻololi.
  • Kāleka Predictive: Hiki i nā algorithm AI ke kālailai i ka ʻikepili mōʻaukala a me nā ʻano hana hoʻohana e wānana i nā hopena a me nā ʻano e hiki mai ana. Kōkua kēia i nā mea kūʻai aku e hoʻoholo i ka ʻike e pili ana i ka hoʻolālā ʻana i ka ʻaoʻao pae, ka hoʻolālā, a me ka ʻike, e hoʻonui i ka manawa o ka hana ʻana i nā ʻaoʻao hoʻololi kiʻekiʻe.
  • Hoʻokaʻawale kaʻaahi akamai: Hiki i nā mea kūkulu ʻaoʻao pae ʻāina ikaika ʻo AI ke hoʻokele i nā kaʻa i nā ʻano like ʻole o kahi ʻaoʻao pae e pili ana i nā ʻano malihini kipa, ʻano, a i ʻole nā ​​​​makemake. Ma ke koho ikaika ʻana i ka ʻano ʻaoʻao pae ʻāina maikaʻi loa no kēlā me kēia malihini, hoʻomaikaʻi ʻo AI i ka ʻike mea hoʻohana a hoʻonui i ka hiki ke hoʻololi.
  • ʻIke mea hoʻohana (UX) Hoʻonui: Hiki i nā algorithms AI ke kālailai i ka ʻano o ka mea hoʻohana, ka launa pū ʻana, a me ka manaʻo manaʻo e ʻike i nā pilikia hoʻohana a hoʻonui i ka ʻike mea hoʻohana o nā ʻaoʻao pae. Hoʻopili kēia i ka wikiwiki o ka hoʻouka ʻana i ka ʻaoʻao, ka pane ʻana i ka mobile, a me ka hoʻokele intuitive, e hōʻoia ana i ka ʻike maʻemaʻe o ka poʻe malihini.
  • Ka hoʻokolo ʻana a me nā ʻike: Hiki iā AI ke nānā a hoʻopaʻa i nā metric hana ʻaoʻao pae. Hiki iā ia ke ʻike i nā ʻano, nā anomalies, a me nā manawa kūpono no ka hoʻomaikaʻi ʻana, e ʻae ana i nā mea kūʻai aku e hana i nā hoʻoholo hoʻoholo i ka ʻikepili a hoʻopaʻa i nā ʻaoʻao pae no nā hopena maikaʻi aʻe.

Ma ka hoʻohana ʻana iā AI i ka pae ʻana i ka ʻaoʻao optimization, hiki i nā mea kūʻai aku ke pōmaikaʻi mai nā ʻike i alakaʻi ʻia i ka ʻikepili, nā ʻike pilikino, ka hoʻāʻo ʻana, a me ka ʻikepili wānana. Ke alakaʻi nei kēia i ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā helu hoʻololi, hoʻonui i ka hoʻopili ʻana o nā mea kūʻai aku, a ʻoi aku ka maikaʻi o ka hana hoʻolaha holoʻokoʻa.

Inā ʻoe e hoʻohana nei i kāu ʻaoʻao pae e hoʻokele i ka ʻimi organik, eia kahi ʻatikala e hele ana i nā mea koʻikoʻi āpau no SEO a me nā ʻaoʻao pae:

Nā ʻōlelo aʻoaʻo SEO ʻaoʻao pae

Douglas Karr

Douglas Karr he CMO o OpenINSIGHTS a me ka mea nana i hookumu i ka Martech Zone. Ua kōkua ʻo Douglas i ka nui o nā hoʻomaka ʻana o MarTech, ua kōkua i ka hoʻomaʻamaʻa pono ʻana ma luna o $ 5 bil i nā loaʻa a me nā hoʻopukapuka kālā ʻo Martech, a hoʻomau i ke kōkua ʻana i nā hui i ka hoʻokō ʻana a me ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kā lākou kūʻai aku a me nā hoʻolālā kūʻai. ʻO Douglas kahi hoʻololi kikohoʻe i ʻike ʻia ma ka honua a me ka loea a me ka ʻōlelo a MarTech. He mea kākau ʻo Douglas i kahi alakaʻi a Dummie a me kahi puke alakaʻi ʻoihana.

nā Articles

E hoʻi i ke pihiʻaoʻao
kokoke

ʻIke ʻia ʻo Adblock

Martech Zone hiki iā ia ke hāʻawi iā ʻoe i kēia ʻike me ka uku ʻole no ka mea ke hoʻolilo nei mākou i kā mākou pūnaewele ma o ka loaʻa kālā hoʻolaha, nā loulou pili, a me nā kākoʻo. Mahalo mākou inā e wehe ʻoe i kāu mea hoʻolaha hoʻolaha i kou nānā ʻana i kā mākou pūnaewele.