Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

SEOmoz rangsorolasi tényezők US vs HU

SEOmoz rangsorolási tényezők vizsgálata és összevetése -amerikai vs magyar piac
SEOmoz ranking factors and correlation analysis comparison of US market vs Hungarian

  • Als Erste(r) kommentieren

SEOmoz rangsorolasi tényezők US vs HU

  1. 1. SEOmoz kutatás - rangsorolási tényezők hatása 2011-ben Fülöp Imre Levente WebAge Media Group Kft. (SEOaudit.hu)
  2. 2. Rövid betekintés a Google algoritmus fejlesztésébe http://www.youtube.com/watch?v=J5RZOU6vK4Q
  3. 3. Véleménykutatás (helyi szakemberek) Tevékenységi kör: SEO, PPC, Analytics, Social Media Kitöltött kérdőívek száma: 21 (19 feldolgozott) - (US ~120) Munkahely típusa: 11 - Digitális ügynökség 4 - In-House szakember 6 - Szabadúszó, tanácsadó Módszertan, forrás: SEOmoz
  4. 4. Milyen témákat érintő kérdéseket vizsgáltunk? 1. Domain elnevezésben használt kulcsszó szerepe 2. Domaint érintő hivatkozási tényezők szerepe 3. Domaint érintő tulajdonságok szerepe 4. Domain és brand szerepe 5. Közösségi oldalak hatása az oldal helyezésére 6. Egy adott oldalt érintő hivatkozási tényezők szerepe 7. Kulcsszó használatának szerepe az oldal tartalmában 8. Oldalt érintő forgalmi adatok szerepe 9. Oldalt érintő tulajdonságok 10. Találati oldal torzítás 11. Rangsorolt oldalra befolyásoló tényezők szerepe 12. Negatívan értékelt hivatkozásokra vonatkozó szempontok 13. A jövő keresője 14. Az oldalra ható negatív rangsorolási tényezők szerepe 15. A domainre ható negatív rangsorolási tényezők szerepe
  5. 5. 1. Domain elnevezésben használt kulcsszó szerepe Domain level keyword usage
  6. 6. 2. Domaint érintő hivatkozási tényezők szerepe Domain level link authority features
  7. 7. 3. Domaint érintő tulajdonságok szerepe Domain level keyword agnostic
  8. 8. 4. Domain és brand szerepe Domain level brand metrics
  9. 9. 5. Közösségi oldalak hatása az oldal helyezésére Page level social metrics
  10. 10. 6. Egy adott oldalt érintő hivatkozási tényezők szerepe Page level link metrics
  11. 11. 7. Kulcsszó használatának szerepe az oldal tartalmában Page level keyword usage
  12. 12. 8. Oldalt érintő forgalmi adatok szerepe Page level traffic data
  13. 13. 9. Oldalt érintő tulajdonságok Page level keyword agnostic features
  14. 14. 10. Találati oldal torzítás
  15. 15. 10. Special casing prominance
  16. 16. 11. Rangsorolt oldalra befolyásoló tényezők szerepe
  17. 17. 11. Special casing influence
  18. 18. 12. Negatívan értékelt hivatkozásokra vonatkozó szempontok
  19. 19. 12. Link devaluation metrics
  20. 20. 13. A jövő keresője
  21. 21. 13. Future of search
  22. 22. 14. Az oldalra ható negatív rangsorolási tényezők szerepe
  23. 23. 14. Negative page level factors
  24. 24. 15. A domainre ható negatív rangsorolási tényezők szerepe
  25. 25. 15. Negative domain level factors
  26. 26. A kérdőív kitöltéséhez hozzájáruló személyek: Berecz Sándor @sandorber Boros Norbert Neo Interactive @norbibo Duli Gábor linkepites.hu Énekes Barbara Weboriginal @weboriginal Eugen Takács @l0rd76 Szilágyi Szabolcs Web-Server Fehér Szilamér Duodecad Ltd DoclerHolding Fülöp Imre SEOaudit @fimre Katona Zsuzsa Hírek Média @kisvirag Kohner Attila Ferling Webline Szűcs Attila ingatlan.com @szucs_attila Lukács Krisztián Whysoft @lukacskrisztian Miskolczy Zoltán Avasweb Németh Attila SEOaudit @n_attila Novák Magdolna @zencsaj Türk István iProspect Hungary @atomvillanas Prunk-Éger Edgár EdgarPE @EdgarPE Puskás Ferenc Puskás és Tsa Bt. Sallai Dániel iProspect Hungary @sallaidani Stefan Weinenberger @weinenberger Bányász József Honlapsiker @banyaszjozsef
  27. 27. Köszönöm a figyelmet! Elérhetőség: fulop.imre@seoaudit.hu @fimre LinkedIn

×