https://kuhung.me/tags/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%8F%AF%E8%A7%81%E6%80%A7/ Recent content in 搜索可见性 on Kuhung | 谷粒 Hugo -- gohugo.io zh-CN Sun, 23 Aug 2026 12:24:30 +0800 https://kuhung.me/posts/seo-in-practice-sop/ Sun, 23 Aug 2026 12:24:30 +0800 https://kuhung.me/posts/seo-in-practice-sop/ 在做 TrakToken 的过程中，搜索流量来得很快。这得归功于V站、知乎等地的高质量软文。想要有早期用户，你就必须得厚着脸皮介绍你的产品。有了用户之后，下一步怎么做？我的答案是，从凭借感觉做设计到系统化调整。 从结果来看，TrakToken 自然搜索已经成为主力获客渠道，但增长高度集中在首页和 Bing，查询层、归因和参数 URL 治理没有跟上流量增长。 本文试图介绍，从 SEO 相关角度，如何正确指导我们后续的产品迭代，如何持续构建数据驱动的产品迭代模式。并结合实际线上产品数据，给到说明。 TrakToken 是一个 LLM API 比价工具站，覆盖 60 家厂商 600+ 模型的定价数据，每日自动同步，提供价格对比、成本计算器、支出指数等功能。 一、数据能力 搜索可见性的数据分层 先看定义：搜索可见性实际上是一条管线。每一层回答不同的问题，对应不同的数据源。 层级 回答什么 数据源 需求/查询 用户搜了什么、展示了几次、点没点 GSC、Bing Webmaster 到站与归因 从哪来、落在哪个页面、渠道质量如何 GA4 行为解释 到站后做了什么、卡在哪、为什么走 产品分析平台 业务结果 是否完成决策、是否出站到厂商 同一平台的事件漏斗 这条管线的价值在于，将不同阶段的数据，拆成对应的数据指标和事件层级，高效定位问题，也方便作出取舍、屏蔽不必要细节。 工具选型的实际取舍 GA4 负责渠道归因。免费、接入门槛低、渠道自动分组。缺点是不收自定义产品事件，没法在 GA4 里看到"用户点了计算器然后出站到厂商"这个漏斗。 Vercel Analytics 负责页面和事件。零配置、自定义事件方便。问题是它和 GA4 的用户身份打不通。Vercel 里看到 509 个 calculator_result_viewed 事件访客，但没法知道这 509 人里有多少是从搜索来的。 PostHog 笔者还在尝试中。不过有些问题：一是服务器在海外，国内采集有延迟和丢失；二是功能和 GA4 + Vercel 高度重叠，基础分析和事件采集两边都能做；三是实际只覆盖了 8.25 天，数据量不够支撑任何结论。还有就是他们家的UI太反人性了，我曾经以为GA4的交互很垃圾，但没想到他们家更是。 不过 PostHog 代表的需求是真实的。需要一个单一平台串起落地页、行为动作以及站外动作的工具。 Bing Webmaster 是国内搜索的实际主力渠道。信息比 GSC 丰富，关键词报告直接能导出，排名、CTR、页面级数据一目了然。如果你的用户主要在国内，Bing 可能比 Google 更值得先看。