1. 企业网站怎么优化
随着网络时代的崛起，很多企业都建立了自己的官网，但是很多企业以为建立了官网，就会有很多的用户来到我们的网站，其实这是错的观点，如果你的企业没有品牌力度，别人怎么会去搜索你的网站并且点击进入官网呢？官网并不是说放着好看的。我们一定要做好后期的网站运营，即网站排名，带来流量与订单，让网站发挥出最大的价值！
一、网站诊断
二、网站诊断的必经步骤
1、自我剖析：网站的优势和劣势。
2、网站定位：定位，以及优劣势定位，哪种定位更有利于网站的发展。
3、模式分析：网站的模式，可采用的模式，哪种模式更好。
4、竞争对手：对竞争对手的发展状态做一个整体的评估，取长补短。
5、短期布局和长远发展： 盈利模式及实现的可能性，盈利基础工作及工作步骤，以及制约因素和应变对策。
三、关键词分析
四、站内优化
五、站外优化
六、网站内容建设方面的要点
七、网站外部的推广
八、丰富网站内容
九、网站内链的优化
2. 怎么利用网站推广增加用户对企业的粘性
企业都必然要做网络推广，在建设自己的网站后要对自己的网站进行推广，让更多的消费者和浏览者能更快更方便的找到我们的网站，找到他想要的信息。在这个市场不断的发展和完善的过程中，已有越来越多的企业将互联网当作销售的重要渠道，那么网站推广对于企业而言都有那些重要作用？
1、提高企业的知名度
在互联网发达的今天，虽说提升企业知名度的方式有很多，但是其中最有效最直接的方式还是网站推广，它能够帮助企业更好的提升知名度，让更多的人了解到企业的发展和前景，但是想要你的企业网站被众人熟知其实并不容易，而这就需要专业的推广团队，采用合理的推广方式，从而帮助企业更好的运行网站。
2、帮助企业吸引更多新的客户
企业想要在互联网中有更好的发展，不能完全依靠于老客户，必须要增加一定的新客户，没有新客户的企业是无法长久发展生存的。通常情况下，一个好的在线客服网站能够有效的帮助企业在众多同行中脱颖而出，成为其中的佼佼者，留住老客户，吸引更多的新客户，当然前提是你必须要为自己的企业建立一个成功的网站，如果企业连专属于自身的网站都没有，怎么利用网站推广吸引新客户？
3、锁住现有的客户
众所周知，在网站推广的过程中，好的推广方式能够帮助企业提升对客户的服务效率，可以随时回答大多数客户经常向您提出的问题，可以帮助与老客户建立及时联系，实现稳定的沟通交流以及长期合作，从而增加客户对企业的粘性，帮助企业更有效的锁住原有客户。
4、缩短了媒体投放周期
一般情况下，用户在传统媒体进行市场推广需要经过市场开发期、市场巩固期和市场维持期三个阶段，这三个阶段每一个阶段的开展都需要企业投入大量的时间，而互联网将这三个阶段合并在一次信息发布中实现：消费者看到网络宣传，点击后获得详细信息，并填写用户资料或直接参与用户的市场活动，大大降低了媒体投放的周期。
3. 电商企业如何吸引客户并增加粘性
随着互联网的高速发展,电子商务正以令人难以置信的速度蓬勃发展。新的商业环境在为企业提供新的商机的同时,也对企业提出了新的挑战。以客户为中心的客户关系管理是电子商务环境中企业吸引和提高客户粘性的关键。怎样在瞬息万变的电子商务时代吸引新的客户,并提高自己的用户体验,用足够吸引客户的产品或服务促使他们留下来,成为许多电子商务企业的主要任务。另一方面,客户面对如此众多的选择,要从中挑选出自己真正需要的东西也相当于大海捞针。近年来兴起的推荐系统成为解决这些问题的重要途径之一。 推荐系统就是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序。最初的研究动机来自于互联网带来的信息爆炸。通常人们借助于搜索引擎来寻找所需的内容,但大多数用户很难用几个简短的关键字来准确地描述自己的需要,其结果是要么得不到任何结果,要么不得不返回大量列表中逐个查看。于是设想让一个程序来推测用户的心意,观察什么是用户喜欢的,什么是用户不喜欢的,然后自动地为用户筛选出与喜欢的内容,过滤掉那些不喜欢的内容。在现在国际上的主流电子商务网站中,已有不少成功的推荐系统的例子,推荐的内容从新闻组的帖子到影碟,CD,书籍,各类商品等。 电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。推荐系统在帮助了客户的同时也提高了顾客对电子商务平台的满意度,换来对商务网站的进一步支持。一般说来,推荐系统对电子商务平台有以下积极的推动作用： 1)帮助用户检验有用的信息 2)促进销售 3)个性化的服务 4)提高客户忠诚度 目前虽然已有了很多推荐系统,但是它们都有各自的缺点或不足,或者只适用于自身的网站。推荐系统通常面临的挑战就是对于用户,如何让适合他们的产品或者潜在想购买的产品出现在他们的推荐栏中。对于产品,如何让这些产品能够准确的提供给需要它们的用户。针对这些问题,我们总结归纳已有的系统框架以及算法后,发现网站往往难以对一个较新用户提供有效地推荐,在用户的整体行为不足时,整体的推荐效果也会大打折扣。对于新的产品,它们也很难很快出现在用户的推荐列表中。所以这样就使得很多好的新产品错失了销售良机。综合这些问题,我们在主流的协同过滤算法上做了改进,提出基于特征的协同过滤算法。新算法会提取产品的属性特征,我们会针对各个属性分别计算他们的评分,并加权计算出最终的分数,通过实验我们归纳出在用户邻居数目较少时候,该算法有着较好的推荐效果。这也恰恰是网站发展初中期缺少的推荐模式。紧接着我们提出一个新的一整套推荐系统,并将其应用于新兴的保险电子商务平台。并针对保险电子商务提出基于内容的推荐算法,使得新产品的冷启动推荐问题得以解决。通过以上这些工作,我们希望可以让更多样的电子商务公司为它们的客户提供个性化推荐服务,提升用户的购物体验。