知乎引流攻略技巧!(2000W流量机会掘金指南)

朋友你好,我是CashWar,5年个人站长,创业在路上,下面我用5000字的长文告诉你,获取知乎流量的正确姿势,思路 + 实操知行合一,纯正干货细节满满,请尽情享用

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  根据我本地数据的不完全统计(知乎百度top3关键词)

  百度PC端关键词总流量为:1亿2743万

  知乎实际获取总流量为:1亿2743万 x 0.15(平均点击率) = 1911万

  这只是单看PC端,一个超过2000W的流量机会摆在我们面前

  一切依靠互联网赚钱的前提,就是必须先获取流量,而现在流量比黄金还宝贵

  真实情况是,我身边已经有5+位的朋友,在近半年内,依靠此次机会获得了6W~25W不等的收益

  而我们只需要一双勤劳的双手和一个思维清晰的大脑

  那么

  • 为什么会有这个流量机会?
  • 流量机会具体指的是什么?
  • 我们如何从中获取流量?

  …..

  下面,让我来为你打开这扇流量的大门

  阅读指导:不同于市面上的各种“爽文”,本文按照我的实际思路,使用了正叙的方式讲述如何“从0到1”,需要朋友一边阅读一边思考,建议拿出一整块的时间(10-20分钟)进行阅读。

1. 资本的游戏

  在“江湖”上流传着这么一段话,大致内容是:

  站长收割机,流量截胡达人百度daddy在2019年8月跟投知乎,快手领头,随后,百度对知乎提权,流量表现节节攀升

  当时我看到这段话的时候,对接受的信息量打了一个问号,为什么?

  熟悉传播学的朋友应该知道一条基本原则:

  对于任何事情,我们要尽量关注事实判断,而非价值判断

  因为事实判断是确凿的,能够达成共识 ;而价值判断是依赖于视角和立场的,可以有多种解读

  这里的投资事件为事实描述,后面产生的影响为价值描述

  然而就这么一个简单的事实性描述网上却有N个版本,有说错时间点的,还有说错投资方的

  进行验证后,你还会发现百度也投资过快手,可能是另外一个机会?

  有时候思路就是根据事实发散出来

  那么关于价值判断,是不是真的有流量增长?是不是真提权?

  直接上数据验证(这里从投资时间点2019.8分段取爱站半年的数据,稍有误差并无大碍):

词量数据

词量数据

  通过词量数据我们可以观察到以下2点:

  从2019年11月中旬开始,流量跳跃式增长,词量从30W涨到270W,近10倍!

  从2020年7月开始,流量增长放缓,但仍保持增长趋势

  那么,这些流量是以何种方式增长的?

收录数据

知乎的收录

  通过收录数据我们可以观察到以下两点:

知乎情况分析

  • 虽然数据口径不同,但在流量跳跃式增长期间,收录量并无增长趋势,也就是说,原收录页面在对应搜索词下的排名提升了,提权实锤。
  • 当已收录的页面不能覆盖更多搜索词的时候,百度给知乎的定向流量将到达临界值,嗝~

  上面的分析很容易造成一种“废话感”,因为分析结果跟首次接收的信息基本相同,我们的大脑不能处理相同的信息

  这恰恰是两个思维方式“归纳法”和“演绎法”的不同之处

  如果不做验证,归纳思维隐含假设了百度提权是真实的,导致后面的动作全部基于一个假设

  而演绎思维的每一步完全基于条件为“真”的前提,想想看,如果分析结果相反会导致什么结果

  在这个信息爆炸的时代,我们实在太需要筛选信息的能力,其中保持独立思考显得尤为重要,但独立思考并不是针对everything都要提出不同观点

  有效思考是必须建立在足够的知识积累之上,不然就是盲目思考

  如果身处陌生领域,学习同行仍然是不错的选择

  那么虽然流量增长放缓,但如此巨大的流量知乎并没有全量“吞下”,现在仍然有且肯定有机会来利用这个红利期获取流量并且赚钱

  Let’s keep going !

2. SEO?

  收录?排名?提权?如果你产生了疑问,那你可能还不太了解SEO这个领域,下面简要描述

  SEO即通过了解搜索引擎(以下简称SE)的规则来调整网站,使其在目标搜索引擎上的排名提高,达到获取流量的目的

  • 收录:SE的爬虫系统抓取网页后,缓存在服务器上的行为
  • 权重:SE对站点的综合评分,排名的主要依据
  • 排名:页面缓存在搜索结果中的排列位置

  以上3点均为动态变化

  那么,一个搜索流量是如何产生的呢?

  首先用户输入搜索词(query),向SE发起搜索请求,SE将已缓存的页面通过算法进行排名计算,然后返回给前端(浏览器),用户观察搜索结果,根据自己的喜好从搜索结果中点击页面

  一个页面要想有流量,就得先有收录(被SE缓存),然后还得排名靠前(top10),然后还得有人搜(搜索量),最后还得看了让人想点击(标题+描述)

  在点击的环节,知乎具有重要的先天优势,经过多年“知识型”平台的定位与发展,用户对知乎品牌建立起天然的信任感,可能导致即便排名不在前3名,但仍然能获得超过同位大盘的点击率

  此次双剑合璧,百度给知乎做定向流量,而知乎又将流量效率提升了一截,美哉美哉。

3. 蓝海问题 + 蓝海流量

  那么我们的机会在哪呢?

百度搜索

  宏宏最近缺钱,于是去百度上搜了“怎么来钱快”(真实数据,仅做示例),发现知乎某个页面排名第1。

  然后小手一抖点击进入,望着空荡荡的页面,面部表情发生了细微的变化。

问题界面

  坑爹呢这是!

  5年的网赚经历给了我敏锐的嗅觉,这是机会

  于是我拿到了百万级关键词+知乎数据,筛选分析后发现,有相当一部分问题页面有搜索流量但是存在以下情况:

  • 回答未解决搜索需求
  • 回答质量低
  • 回答少
  • 回答前N名赞少
  • ….

  那么我们能不能找到这类问题,自己编写答案,然后使得排名靠前,向我们自己的载体(微信 / 公众号等)导流?

  答案是肯定的!

  综上所述,有搜索流量并且竞争低的问题,我们统称为“蓝海问题”,这些问题流量的集合,我们统称为“蓝海流量”。

  下面来个小炸弹,朋友们体验先~(SE排名是动态的,大家实际搜索可能略有出入,另外考虑到公开性,大概选了一个例子)

PC搜索

  BOOM!没错就是gay,同一个问题PC和移动端排名都是第2,移动月均搜索量44.7W,PC月均搜索量9.5W,加起来50W,排名第2的点击率为20%左右,也就是说这个问题一个月有10W的SEO流量,里面的回答呢?

移动搜索
问题

  第1名只有58个赞,有机会上去吗?有!有方法变现吗?

新闻

  国产,社交,纳斯达克,嗯(不得不感慨,闷声发大财的人实在是太多了…)

4. 突破认知局限

  有些朋友们可能到这里就坐不住了,脑子里开始构思所在行业应该如何操作

  可是,万一你所在的行业没有蓝海流量呢?为什么一定要在你熟悉的领域做呢?

  流量高手的思维,从来都是大盘思维,即以全局的视野来思考问题

  而此次,我们要分析知乎整体搜索流量的分布,哪里有蓝海流量,我们就去到哪,而不只局限于某个问题,某个行业

  甚至知乎好物完全可以基于蓝海流量的思维

  始终记住我们的目的只有一个,那就是赚钱。

  前面讲了不少内容,那是因为我想把“道”这个层面讲清楚,即为什么这么干;而“法”是死的,规则发生变化,方法立即失效。

  举个例子:特斯拉诞生之初,电池成本比当时市面上低了10倍,CEO马斯克为什么能做到?

  那是因为他的道是“物理学思维”,把事物拆解成最小单元寻求解决方案(TED有演讲)

  但是,80%的人都喜欢直接得到方法,why?

  爸爸说他听爷爷的姥爷说过,在几十万年前,人类还在狩猎阶段的时候,为了存活下去,才诞生了大脑。

  而大脑的进化需要上百万年,人类诞生历史不过才二十万年左右,也就是说现在我们还是用着“旧脑子”。

  其中“旧脑子”一个显著的特点是最小作用力原理,人类天生会默认做出消耗脑力低的行为,即能不用脑就不用脑,而道理的学习用脑程度较高

  包括我,每当自己懒得动脑的时候,我就嘲讽自己是个原始人,咳咳…

  那么下面,就让我们一步步的进入“战场”

5. 打造百万级词库

  词库是用户搜索词和词属性的集合

  我们尽可能的收集N个渠道的关键词,因为每个渠道或第三方平台都有他的局限性

  在流量高手眼里,词库里躺的不是一个个的关键词,而是一张张的RMB

  以搜索流量的视角来看,在大多数情况下,加词等于加流量

  你能找到别人找不到的词,你就能拿到别人拿不到的流量,从而赚到别人赚不到的钱。

  关于数据的储存格式,个人建议直接使用csv形式,以逗号为分隔符的本地文件储存,相比于mysql类的数据库,用Bash shell来查询和分析不要太方便。

  拿词渠道:

  • 5118
  • 爱站
  • 站长之家

  下面我用5118举例

5.1 母词获取

1)5118

  分别下载百度PC关键词和移动关键词,分开处理

5118关键词

  没有会员的朋友自行淘宝,有企业版的朋友建议全量导出

  接下来的步骤,我们会开始涉及一些编程知识:

  Bash shell(Linux) + Python

  因为此次数据计算的需求常规工具已经不能满足,所以我们要动用“神秘”的编程力量。

  我自己已经全部开发完毕,部分简单的Bash shell命令行直接在文章内给出。

  但是我相信就这一点会让80%的人知难而退,可是包括我,谁又不是从小白一步步走过来的呢?

  编程真的没有那么难,trust me!如果可以,告诉自己做那20%

  另外请记住,我们不是要成为一个专业的程序员,编程能力能满足我们当前所需就好。

2)初始处理

  • 转码(GBK > UTF-8),因为5118给出的数据编码是GBK,而Linux里需要UTF-8。
  • 只输出关键词,不使用其他数据,因为第三方数据的准确度实在差强人意,像5118这种量级每天的更新量少说也要1亿,成本摆在这。
  • 获取前100名

  第一因为数据准度低,后面我们要自己验证数据。

  第二前面提到过动态排名 & 百度提权,在你获取数据和验证数据中间存在时间差,在时间差里排名可能已经发生了变化。

  bash shell:cat 输入文件名| iconv -c -f GB18030 -t utf-8| grep -Ev "整域百度PC关键词排名列表|百度指数|100以外"|awk -F, '{print $1}' > 输出文件名

3)关键词清理

  特殊符号

  [\s+\.\!\?\/_,$%^*()+\"\']+|[+——!,::。√?、~@#¥%……&*()“”《》~]

  非常容易忽视的一步,很多人天然信任不同渠道产出的关键词数据(包括百度),但是“流量高手,”与“流量高手”的搜索量数据差了十万八千里

  网址

  www|com|cn|cc|top|net|org|net|cn|rog|cn|tv|info|wang|biz|club|top|vip

  年份替换,例如2010年替换为2020年

  中文长度 >=2 (可选)

4)去敏感词

  非法词汇你懂得,这里我们使用了DFA算法,平均处理一个关键词不到0.1s

5) 去重

  去重是非常重要的一步,但对内存要求比较高,也就是说你要去重的文件大小不能超过可使用内存大小。

  目前的解决方法是用sort + uniq,先用split将目标文件分割,然后用sort逐个排序,然后sort+uniq合并去重。

  虽然没有大幅减少内存使用大小,但提升了计算效率。

  bash shell 简版:

  cat 输入文件名 | sort | uniq > 输入文件名

  bash shell 大数据版:

  #!/bin/bash

  #命令行参数:

  #$1 输入文件

  #$2 输出文件

  basepath=$(cd `dirname $0`; pwd)

  echo `date` "[wordsUniq.sh DEBUG INFO] 开始文件分割…"

  split -l300000 $1 ${basepath}/words_split/split_ #文件分割

  echo `date` "[wordsUniq.sh DEBUG INFO] 开始单个排序…"

  for f in `ls ${basepath}/words_split/`

  do

  sort ${basepath}/words_split/${f} > ${basepath}/words_split/${f}.sort #单个排序

  done

  echo `date` "[wordsUniq.sh DEBUG INFO] 开始合并去重…"

  sort -sm ${basepath}/words_split/*.sort|uniq > $2

  echo `date` "[wordsUniq.sh DEBUG INFO] 删除缓存数据…"

  rm ${basepath}/words_split/*

  使用方法:

  储存为filename.sh文件,在当前目录创建words_split文件夹,然后使用如下命令行,输入输出文件均可指定路径。

  sh 脚本名称.sh 输入文件 输出文件

  OK,处理完毕,现在我们已经得到了两份非常“干净”的母词数据,即知乎百度PC关键词和移动关键词。

5.2 词扩展

  词扩展即对获得的母词进行扩展,因为一个页面可能命中多个相关的关键词

  进而我们可以假设,从第三方平台获取的词只是他们所能找到的,当前知乎所能命中的词的子集。

  我们要尽可能的把其他部分的词找出来,从而比较准确的预估一个问题页面的百度流量。

百度流量

  假设现在有A和B两个问题,在你的词库中,A命中50个关键词,总流量为1W,B命中10个关键词,流量为100

  那么你可能将B问题忽略掉,只处理A问题

  可是,B问题实际上命中了100个关键词,流量为10W

  这样由于数据的不完整性造成了信息差,进而直接错过了获取这些流量的机会

  举个例子:

  https://www.zhihu.com/question/35121845

例子

  经过扩展,这个页面共命中47个关键词,PC+移动总流量为132W,广告太多知乎被迫风控提醒,下面是展示该部分数据。

结果

  怎么样,是不是开始慢慢感受到数据的魅力了?打起精神,Let’s keep going!

  由于只做百度流量,下面只使用百度来扩展。

1)相关搜索 + 下拉框词抓取

  很多人只知道抓这两个渠道,并不知道这两个渠道的性质:

  • 相关搜索

  相关搜索为横向扩展,大部分为跨关键词主题的相关扩展,其中可能出现主题严重漂移的情况,为保证相关性,只抓取一轮

  • 下拉框

  下拉框为纵向扩展,大部分在关键词的结尾追加词缀

  阐明渠道性质的意义在于,关键词这种文本数据,扩展方向有且只有这两个,其他扩展渠道方法都是这两个基本方向的叠加或者变种

  因为不同端产出的数据可能不同,所以我们要把PC端和移动端的母词,分别进行同端口的扩展

  即PC母词抓PC相关搜索 + PC下拉框,移动母词抓移动相关搜索 + 下拉框。

2)百度推广后台词扩展

  路径为:注册/登录 > 进入搜索推广 > 推广管理 > 关键词规划师 > 关键词

关键词规划师

  注册免费,另外你还可以使用艾奇SEM工具/斗牛SEO工具等。

3)词处理

  先将各个渠道的词分端口合并

  bash shell:

  cat file1.txt file2.txt > all.txt

  然后重复【5.1母词获取】的关键词清理和去重部分

5.3 获取关键词流量

  同样使用到百度推广后台的关键词规划师,但使用的是“流量查询”的功能

  这是百度官方给出的流量数据,以前的数据口径是日搜索量,现在变成了月搜索量,不过并无大碍

  有的朋友可能产生疑问,为什么不先抓排名筛选数据,减轻下一步的数据量压力?

  因为关键词规划师一次能查询1000个!10W个关键词只需查询100次!

  并且实测证明获取一次cookie可跨天使用,并保持10+个小时的有效登录(答应我,请务必下手轻一点)

1)流量数据获取

  通过模拟登录的方式post关键词数据。

  2)数据筛选

  每个端只保留搜索量 >= N的关键词(数值自定义)

  你可以在数据获取的同时去做筛选,也可以拆开另做一个筛选步骤,这里个人建议后者,万一指标不合理还有重新筛选的余地。

  bash shell:

  cat file.txt | awk -F, '{$2>=100}' > file_new.txt

5.4 获取关键词排名

  分别获取各端的排名数据,只保留

  https://www.zhihu.com/question/{问题ID}

  这个url特征下,前10名的关键词,以及储存对应的问题url

5.5 可获取流量

  关键词流量并不等于知乎问题页面能获取的实际流量

  前面提到过,搜索流量在到达页面之前还有一个点击的步骤,所以我们应该把可获取流量计算出来,公式为:

  可获取流量 = 流量 X 点击率

  点击率根据排名估算,但是百度似乎从来没有发布过点击率数据,咳咳…

  但是我们找到了一份Sistrix在2020年7月14日发布的google点击率数据,该数据分析了超过8000万的关键字和数十亿的搜索结果

点击率

  虽然只是移动端的统计,但并无大碍

  每个关键词的可获取流量计算完成后,我们的词库就搭建完毕了,Niceee!

6. 知乎数据获取

  数据获取的目的是,我们能从这个N个维度的数据中,初步判断出某个问题的难易度(对应9.1数据筛选)

  数据在精不在多,过多的数据只会干扰判断

  • 问题浏览量
  • 问题关注量(知乎站内流量)
  • 问题创建时间
  • 回答数量
  • 第1名赞数量
  • 第1名回答字数
  • 第1名回答时间

  目前为止,我们需要的基础数据全部准备完毕,现在你应该得到了一个百度 + 知乎数据的关键词文件,good job!

  如果你坚持到了这里,我相信,我会非常愿意认识你这样的朋友^_^

7. 数据分析

7.1 关键词分组

  面对海量杂乱无章的数据,我们需要通过关键词分组的形式,将相关的关键词和其对应的问题页面聚集到一起

  1)jieba分词

  利用python-jieba模块,将每个关键词切分成N个词项(term),比如“流量高手”会被分词为“流量”+ “高手“,包含相同词项的词视为一组

  2)词项去重

  参考【5.1母词获取】的去重部分

  3)词项数据计算

  用每个词项去匹配关键词,并计算匹配结果的数量(词频)和可获取流量总和

  SEO的朋友们可能有种熟悉的感觉,这种方式类似于搜索引擎的“倒排索引”,我们实际上就是以term为索引,归类了知乎URL

  下面随便拿点演示数据:

结果

7.2 人工分类

  直接按词项分组是单纯从字符串角度上的分组,简单粗暴但缺乏语义关系

  比如“炒股”和“股票”这两个特征应该属于金融类,但按词项分组就会变成两组,所以最后应该人工过一遍

  分类完成后,将对应的词频和可获取流量总和相加,得到总数据

  然后用思维导图/表格的形式记录,下面用思维导图示例

思维导图

  但是记住,不要为了分组而分组,没有明显相关性的词项不应该被分到一组,否则那是在给自己找麻烦

8. 问题筛选

8.1 数据筛选

  现在我们可以从可获取流量最多的类别中选取一个词项,在我们完成【6-7】后的关键词文件里,使用Bash shell 或者 在Excel-csv里搜索“关键词列”,找出包含这个词项的关键词,然后用指标来筛选,下面给出几个筛选数值仅做参考

  • 问题浏览量(辅助)
  • 问题关注量(辅助)
  • 问题创建时间(辅助)
  • 回答数量 <=50
  • 第1名赞数量 <= 100
  • 第1名回答字数 <= 800
  • 第1名回答时间 (辅助)
  • 可获取流量 >= 100

  说一个场景,经过硬性指标筛选后,如果一个问题页面的浏览量远低于可获取流量,关注量少,问题创建时间为最近,第一名回答时间为最近,那么这类问题需要重点mark一下

  但是why?朋友们不妨自己思考一下

  好啦我来告诉你,每一类人群的数量是有限的,如果把上面的条件反回来,那么很可能你已经miss掉一部分流量,所以我们要有抢占先机的意识

  筛选完成后,可按照【可获取流量】或【第1回答赞同数量】等条件降序排序,蓝海问题一目了然。

8.2 人工筛选

  人工主要来解决数据判断不了的内容问题,即第1名的回答是否未满足问题需求,主要找以下2种类型:

  1)直接满足,但用户的隐含需求未被满足,存在扩展空间

  举例

  Q:“汽车多久保养一次”

  A:“我一般一季度保养一次”

  A(new):“不同品牌的汽车保养时间不同,我下面列出所有品牌xxx,保养项目xxx,机油选择xxx,保养什么坑xxx”

  2)间接满足

  正好翻到一个,上图

知乎问题

  回答说明了按键精灵,但并没有给出这个脚本怎么写

  相信到了这里,你已经找到了N个类别的N个问题,然后马上开始分析问题 > 列大纲 > xxxx…..

  Stop!请立刻停止你的上头行为,我们还有最后一步

9. 流量跟踪

  万里长征最后一步,非常重要,非常重要,非常重要

  我们前面提到2点:

  在百度推广后台-关键词规划师中,流量的数据口径是月,并且是预估值

  SE的网页排名是动态的

  这就可能造成结果的不稳定性,辛辛苦苦做了数据,写了回答,搞了排名,结果却没有阅读量?

  所以我们要监控页面的浏览量是怎样增长的,来确定这个页面是否真的获取了流量,能获取多少流量,最终判断要不要回答这些问题

  监控时间单位可以是天,细致点可以每N个小时,监控时长大家自己判断,当然越长越准确

  举个例子,假设某个问题的可获取流量为15W,那么平均每天的可获取流量为5000左右,那么3天(不考虑节假日)的可获取流量为1.5W

  记录该页面的浏览量并且对比,只要上下浮动不是特别大,那么就可以列入我们的回答清单。

10.最后

  我们将视角提升到整个营销的层面,会发现蓝海流量获取是整个营销环节的第一步,其他部分诸如回答排名 & 流量路径 & 变现等

  还有很多方法技巧类能帮助我们更好的利用蓝海流量,比如数据交叉计算,进阶玩法等。(文章转自微信公众号TACE)

原创文章,作者:忆夜,如若转载,请注明出处:https://98seo.com/zhihu/47.html

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