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知乎蓝海2000W流量机会掘金指南 获取知乎流量的正确姿势

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发表于 2020-11-19 11:15:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
      朋友你好,作者,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
      
      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x0.15(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
      
      一、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
      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
      通过收录数据我们可以观察到以下两点:
      
      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 !
      
      二、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
      
      三、蓝海问题+蓝海流量
      

      那么我们的机会在哪呢?
      
      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
      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)
      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?
      第1名只有58个赞,有机会上去吗?有!有方法变现吗?
      
      四、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
      
      同时,这也是我写【TACE】(TrafficACE,流量高手)这个公众号的主要思想,只不过后来去折腾项目,很少发文,咳咳….
      
      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”
      
      五、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Bashshell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
      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Bashshell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,trustme!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>),因为5118给出的数据编码是GBK,而Linux里需要
      
      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/`dosort ${basepath}/words_split/${f} > ${basepath}/words_split/${f}.sort #单个排序doneecho `date` "[wordsUniq.sh DEBUG INFO] 开始合并去重..."sort -sm ${basepath}/words_split/*.sort|uniq > $2echo `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
      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:
      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
      
      知乎蓝海:2000W流量机会掘金指南知乎流量经验心得第16张
      
      怎么样,是不是开始慢慢感受到数据的魅力了?打起精神,Let’skeepgoing!
      
      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
      
      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
      
      虽然只是移动端的统计,但并无大碍
      
      原文(英文):
      
      https://www.sistrix.com/blog/why-almost-everything-you-knew-about-google-ctr-is-no-longer-valid/
      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!
      
      六、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,goodjob!
      
      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^_^
      
      七、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:
      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
      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
      
      八、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Bashshell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
      
      第1名回答字数
      
      第1名回答时间(辅助)
      
      可获取流量
      
      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
      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
      
      Stop!请立刻停止你的上头行为,我们还有最后一步
      
      九、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
      
      SEO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
      
      十、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
      
      但是要将上面说的展开,又是很大一部分内容,受时间和精力所限,我们下次再讲
      









-END-

















作者:CashWar

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