2024年制作网站的问题 篇1
你好，我来和你交流一下这个问题
所谓的自助建站嗯，其实呢，已经把网上面所有的功能都集成了一个模块，或者说是一个组件，我们在制作网站的过程当中是不需要敲代码，只需要将模块组件和积木一样给他拼凑到一起，这样的话就可以形成一个专业的网站。
现在所有的行业，所有的事情大家都追求速达，所以呢，有这种速达思维，就可以让我们做事情更加快捷，比如要装电脑装系统，这样的话呢，会很复杂，是专业人士才能完成的，但是现在有很多的一键安装，哪怕是电脑小白也可以自己安装系统
所以如果想制作一个自己的网站，又没有太多的时间去学习更多的网站知识，那么，选择自主建站，肯定是一种比较快捷的方式，我们是有自己的自助建站系统的，如果你想制作自己的网站，也可以联系我
上面的回答，希望能够帮到你，有任何问题都可以关注我，我们可以一起学习，一起努力，一起进步！
2024年制作网站的问题 篇2
题主没提自己是到底是说什么的，也没说到底是做B端的还是C端的，也没说自己进口商品到国内营销，还是出口商品到国外营销，就先假设题主是想做B端的出口外贸好了！
先介绍几个认为比较好的平台：
1.阿里巴巴国际站
阿里巴巴集团是中国最大的私营企业，国际站也是国际上排的上号。作为一个连接国内出口商和其他国家公司的B2B电商平台，目前拥有超过3500万的用户，精准好用，非常棒！
2. 敦煌网
敦煌网是一个B2B平台，可能国内的名气没那么大，但是它为众多中国中小卖家提供了一个B2B外贸平台。来自世界各地的进口商能以批发价格购买小批量的中国商品，包括电子产品、服装、装饰物品和运动配件等。而且，流量一点都不少！
3.中国制造网
中国制造顾名思义，主要卖家都是中国企业，B2B平台，流量同样不可小觑！
当然还有很多外贸平台，B2B、B2C的，比如亚马逊、环球资源、世界工厂、慧聪网，TRADEKEY、EC21等等，就不一一赘述了！
当然，除了加入这些平台宣传推广之外，强烈建议题主还是花点费用自建个官网吧。把企业形象品牌设计好、主要外贸产品是什么展示出来，联系方式一定要有。另外，根据主要用户所在国家，做出多语言版本。
毕竟，连个官网都没有，让客户怎么相信你？当然，如果把阿里巴巴国际站的店铺建站当主要官网也成，阿里平台的背书还是很厉害的！
如果是做B端的官网，相对流量不大，建网的成本并不高。服务器可以优先选择香港/美国的，那种一年一千多的估计完全够用了，如果以后流量大，再砸钱也不迟。
官网的话，可以找个专业做外贸网站的技术团队，他们手里都有模板，建站快，样式多！价格从几百到几万不等。记住域名一定要用自己的！根据自己的需求，选个适合自己的就ok！不见得几百的就不好，也不见得几万的就牛逼，重点在于适合自己的需求！
如果真的是主打出口外码，google的SEO做好、百度的SEO做好。google是重点，百度放到次要位置。
另外，国外人比较喜欢的facebook什么的，不要大意的上吧！
顺带说一句，不同于国内，国外人还是很喜欢邮件的，而且由于时差的关系，邮件营销真的是必备神器！
至于其他的优化推广营销，做外贸的小伙伴肯定有自己推广的目标客户，根据产品、区域等等因素，自己再综合考虑吧！
如果觉得纳兰说得有点意思，请关注！谢谢！
作者简介：纳兰说数码，工科毕业，爱玩爱搞机，也深爱写作。关注我，咱们一起聊点有趣的数码产品或者超酷有用的APP。专业建站，专业APP/网站/小程序制作，专业SEO。
2024年制作网站的问题 篇3
不是很少做，而是其中很多误区。
A/B 测试是一项很有趣的测试内容，使用者可以通过优质的工具去完成产品中的 A/B 测试。但其实，A/B 测试并不仅仅是建立一个测试，很多公司在使用 A/B 测试时都存在一定的误区，都在不经意间浪费着时间和金钱且不自知。下面，本文将为大家梳理一些运用 A/B 测试时常见的误区：
太早停止 A/B 测试
如果样本量足够大，统计显著性是版本 A 优于版本 B 的最好证据，50% 的统计显著性代表一种随机的结果。如果你只要求有 50% 的统计显著性，那么你可能要考虑离职了，因为其实这个数字达到 75% 也不能说明什么。任何一个经验丰富的测试人员都有过这样的经历，你通过 A/B 测试去检测你的产品功能，最终将一个置信度达到 80% 的产品推向各大市场，但最终发现，市场却并不买账。于是你想，那下次把数字达到 90% 怎么样？这样就会很好了吧？其实比达到 90% 更重要的是，你要找到其中的真相。 真相>胜利 作为一个专业的职场人士，你的工作就是找出真相。你必须先把自我放在一边，执着于你的假设或设计是人之常情，如果当你的假设没有出现显著的差异性时，这可能会对你造成很严重的打击。真理高于一切，否则一切都失去了意义。
这里有一个常见的场景，即使对于经常进行 A/B 测试的公司也是如此，公司进行一个又一个的测试，持续了 12 个月，好不容易挑选出“获胜者”，然后将它们推出市场。结果一年后发现，他们网站的转化率和刚开始时一样……
为什么？基本是因为测试停止得太早或样本量太小。这里有一个关于何时停止 A/B 测试解释，简而言之需要满足这三个条件，才能说明测试已经完成：
1. 足够的样本大小。实验要有足够的被试参与，你需要为你的 A/B 测试预先估算出足够的样本量。
2. 要运行多个销售周期(通常为 2-4 周)。如果你只是在几天内就停止测试（或者在达到所需的样本量之后就停止），那么你获得的这个样本结果，并不具有代表性。
3. 统计学的显著性至少要达到 95%（p≤0.05）。值得注意的是，p 值没有办法告诉我们 B 比 A 的方案好。
这里有一个经典的例子来说明我的观点，下表为开始测试两天后的结果：
图 1. 图片来源于网络
我构建的新版本损失惨重，我构建的版本并没有太大的优势，而我的客户也已经开始准备停用这个方案。但是，由于样本量太小（每次变化只有 100 多次访问），通过我的坚持不懈，这是 10 天后的结果：
图 2. 图片来源于网络
你没看错，我制造的版本现在以 95％ 的置信率获胜。
有些A / B测试结束得过早，这就需要我们仔细检查各种数据。而最糟糕的事情就是，因为不准确的数据，让你损失了大量的时间与金钱。 需要多大的样本量？
通过上面的介绍，我们都不希望根据较小的样本量得出结论。理想的状态下，一个好的测试版本最好能发生至少 350-400 次转换数据。但是，这个数字不是定值。我们不要被一个号码困住，因为我们手中的是科学，而不是魔术。所以，你一定要提前估算出测试所需要的样本量。那么即使这样做了，但置信度还是低于 95％ 怎么办？那么可以从细分领域下手，但你仍需要为每个测试的细节提供足够的样本量。无论如何，你都需要不断修改你的假设并进行新的测试。
测试的单位不是“周”
假设你有一个高流量网站。你在三天内实现了 98％ 的置信度并且每次都发生了至少 350 次的转换数据。这样能算完成了测试吗？不。我们需要排除周期性因素并测试整整一周。如果你从上周一开始测试，那么这个测试需要在下周一停止。为什么？因为你的转化率可能会因“今天是星期几”而有很大差异。如果你一次不测试整整一周，那么你的结果就会出现偏差。 所以，你需要以“周”为单位，在你的网站上运行“ 每日转化次数”的报告，观察到底能产生多少波动。下面是一个例子：
图 3. 图片来源于网络
你看到上表中的内容了吗？星期四的收入比星期六和星期日的总和还多出 2 倍，星期四的转换率几乎是星期六的 2 倍。如果我们没有以“周”为单位进行测试，那么结果将是不准确的，所以，必须开始一次运行七天的测试。如果在这七天内没有出现差异显著的结果，则再运行七天。如果 14 天都没有达到，那么就运行到第 21 天。多数情况下，你需要至少运行两周的测试（我的个人最低时间是四周，因为两周通常是不准确的），然后，如果你需要延长测试时间，则应用七天规则逐步叠加。 注意外部因素 如果你在双十一等一些购物季获得了良好的测试结果，那么你一定要在购物季结束后再次进行重复的测试。另外，如果你的公司铺设了一些电视广告或者其他大型活动，都可能会影响你的测试结果。你必须要了解你的公司正在做什么，因为外部因素会影响到你的测试结果。
没有足够的流量也进行 A/B 测试
如果你每月只能完成一次或两次销售，然后进行测试，结果显示 B 方案比 A 方案的转化率高 15%，这样的结果准确吗？当然不。 许多人都喜欢用 A / B 测试来验证假设，但流量较小的情况下，即使版本 B 的效果再好，也可能需要数月才能达到统计显著性。
不基于假设就进行测试
我喜欢意大利面，但我对意大利面条柔韧度的测试却没多大兴趣，比如将它扔在墙上，看它是否粘住墙壁？这其实是一种随意的测试想法，而测试这种随机想法需要付出巨大代价，它会浪费你宝贵的时间和流量，所以永远不要那样做。你需要有一个假设。假设的提出要根据有限的证据，这个证据可以通过实验去被证明，并且作为一个新的研究起点。如果你在没有明确假设的情况下进行 A/B 测试，然后发现 B 方案的转化率高了 15％，可是你从中学到了什么？什么没有。我们需要了解我们的受众，获得合理的假设，这将有助于我们更好地改进贴合实际的测试。
不利用大数据分析平台
测试的平均值往往包含着谎言。如果 A 方案比 B 方案的转化率高出 10％，但也并不能代表全部。你需要将其中的指标再次进行分割测试，去分析其中的各项细分指标。你可以使用一些优质的大数据分析工具，利用各种分析模型，对数据进行细致地分析和处理。
图 4. 图片来源于神策数据
为了不值得的问题进行测试
你测试过用户喜欢什么颜色，对吗？请赶快停止吧。世界上哪里有最好的颜色，因为颜色始终与视觉层次结构有关。当然，你可以在网上找到有人通过测试颜色从而获得收益，但这些结果很多都是显而易见的，所以，不要把时间浪费在这些测试上。
余下的 6 个误区，未完待续，欢迎大家持续关注。
原文来源：https://conversionxl.com
原文作者：Peep Laja
编译过程有所删减
编译：研如玉，神策数据·用户行为洞察研究院 公众号（ID：SDResearch）