什麼是 Seo? 多達 40 位權威專家完整定義 Whoops Web Optimization 搜尋引擎最佳化是指在了解搜尋引擎自然排名機制的基礎上，對網站進行內部及外部的調整優化，改進網站在搜尋引擎中關鍵字的自然排名，獲得更多流量，吸引更多目標客戶，從而達到網絡行銷及品牌建設的目標。 搜尋引擎檢索原則是不斷更改的，檢索原則的更改會直接導致網站在搜尋引擎上排名的變化，所以搜尋引擎優化並非一勞永逸。 web optimization 能夠幫助你提升在 Google、Yahoo、Bing...等等熱門的搜尋引擎當中的自然搜尋結果排名，使你的網站能夠出現在特定關鍵字的搜尋引擎結果頁（SERP）當中。 因此，SEO 最重要的目的就是為了「提升排名」、「增加曝光量」以及「獲得流量」。 灰帽 SEO 是指介於白帽 SEO 和黑帽 web optimization 之間的優化方法。 這些方法通常不完全遵守搜尋引擎的規則和指南，但又不會明顯違反它們。 灰帽 search engine optimization 的技術和策略通常比較複雜，且可能會有一定的風險。 透過 HubSpot 的軟體，你可以輕鬆管理上百個不同的 CTA 按鈕，並且隨心所欲的將他們加入網站、email 或 landing web page 裡面。 透過 HubSpot 的 CRM 系統，你可以過濾出最重要的客戶，並且用 email、 Facebook、 Google、 LINE 等各種渠道來與他們互動。 你也可以用 HubSpot 的行銷自動化工具來發送「客製化」的訊息給這些重要的客戶。 透過 HubSpot 的強大行銷自動化系統，你再也不用透過人力來發送 email 或推播廣告訊息。 只要透過 HubSpot 的後台邏輯設定，你可以在最適合的時間發送最適合的內容給潛在客戶。 因此，在建議外部連結上（有效的高品質外部連結），是做白帽搜尋引擎優化最困難的一件事情，也就是透過最低成本找到最優質的外部連結。 search engine optimization 就像是「不用錢的廣告」，讓你的網站出現在受眾目標的眼前，你不用花一分一毫就能取得海量的點擊與瀏覽數，在行銷尤其是網路行銷當中，這是多麼難能可貴的一件事。 搜尋引擎行銷和搜尋引擎優化時常會被搞混或誤用，搜尋引擎優化在台灣都已經不算是非常普及的名詞了，更何況是搜尋引擎行銷更是沒有人能夠輕易地分辨。 SEM是搜尋引擎行銷 的簡稱，意思是針對搜尋引擎而進行的行銷活動。 SEM 的目的是為了讓網站獲得在搜尋引擎的曝光與點擊所進行的各種行銷行為。 The Carter Group 的 Brian 認為，SEO 是搜尋引擎優化，當人們搜尋你或你提供什麼的時候，你的排名如何？ 而其他每一項功能都是重要的器官，就好像是我們的手腳一樣重要。 如果你有上千位、上萬位的客戶，而你擁有上百項商品，你就能利用 HubSpot 來經營回頭客，提升客戶的消費次數或提升客戶的 LTV . 搜尋引擎已經融入人們的生活，有任何需求都是先想到上網搜尋。 主動搜尋關鍵字，也代表感興趣甚至很大機會是想購物，而人們往往只點擊前幾項搜尋結果，因此搜尋結果第一名可以說是兵家必爭之地。 本公司收到您所退回的商品及相關單據後，若經確認無誤，將於7個工作天內為您辦理退款，退款日當天會再發送E-mail通知函給您。 因此，盲目的在頁面當中添加無意義的文字並不會讓你的排名變得更好。 Google 演算法並不單單只依據網站當中的字數來決定排名的高低，而是會透過尋找和關鍵字具有高度相關性、高原創性以及具有解決使用者問題能力的內容，那才是 Google 取決於你的排名是否能夠較高的其中一種方法。 灰帽優化不像白帽優化那樣純淨無瑕；同時又並非黑帽優化那樣作弊連連，更多時候，我們認為大部分的優化專家們所使用的優化技巧與策略，大致上都是屬於灰帽優化的範疇當中，因為 Google 所定義的 search engine seo optimization 標準，根本沒有實際上這麼的明確。 你很難可以找到標準化方式來使網站排名獲得保證提升的技巧。 web optimization 一路上牽涉了許多領域的專業，但最簡單的解釋就是，我們確定某人正在尋找某個關鍵字，而我們優化是為了能在這關鍵字搜尋結果中出現。 RustyBrick 的創辦人 Barry Schwartz 認為，SEO 是在 Google 與其他搜尋引擎當中，讓內容被抓取、索引和得到更好的排名當中的過程。 從搜尋引擎問世以來至今 2019 年也有 30 年左右了，但是網路當中所討論的 web optimization 大多仍然都是停留在以往的傳統 web optimization 優化，因此在這幾年搜尋引擎演算法不斷更迭之後，才會不斷聽到大量的人在說「搜尋引擎優化已死」。 對於許多新手來說，在還沒完全搞懂 search engine optimization 之前，可能就已經不小心誤入歧途或是覺得太艱深困難而放棄了。