数据驱动 seo,浅谈SEO的数据分析

seo基础     2020-12-29    浏览:0

浅谈SEO的数据分析

  SEO要数据化,目前在国平和光年论坛的推动下,已经有不少朋友开始开始认识到SEO数据分析的重要性。其实SEO的数据分析,并不是什么时髦新概念了,很早开始,就有一批“专家”们提倡,“我们要分析数据,分析对手来做SEO”。

  回头看看以前的那些SEO数据分析。有这么几个常见的条目

  1.首页PR

  2.Alexa排名

  3.site收录数

  4.首页快照

  5.外链数量

  6.核心关键词排名

  以及等等等…

  先来点评一下,为什么以往的SEO数据分析,不能做到从数据驱动SEO。我们逐条分析一下以往做条目。

  1.在其他因素不变的情况下,PR高,流量一定高吗?很显然不是,而且还只是首页的PR值,对于任意一个网站来说,首页的流量仅仅是一小部分,对于超级大站来说,首页的流量所占比例小到可以忽略。(由于基数大,小比例的数据也比很多网站可观了)。因为第一条的数据,完全没必要分析。

  2.alexa的数据还有一定的参考性,但是对国内网站来说,几乎可以无视,除了搞IT的,基本没人会装这货。Alexa统计的流量是所有流量,并非单纯的SEO流量,所以对SEO没太大关系,不过alexa的数据获取比较容易,就作为一个参考吧。

  3.site收录准不准先不说。问题是,site出来的数据有什么意义呢?如果我一个网站有1个亿的页面,我site出来100万,是好还是坏?我一个网站有1万个页面,我site出来是1万,是好还是坏。因此,除了site的数据,你至少得知道这个网站有多少页面量,否则site的数据毫无意义。

  4.首页快照,网页有更新了,爬虫可能拍个照,快照时间更新一下。更多时候你页面动都没动。你指望快照变化对你SEO有什么影响呢?而且和首页PR同理,首页只是一个页面而已,没那么特殊。

  5.外链数量,OMG,外链为王,外链数量肯定是重要的。外链真的是越多越好吗?有的query很明显排名第1的比排名第10的外链少得多的多。其实外链的整体质量很难衡量,反正你也统计不全,何必要用这个数量作为一个结果,如果相关外链多,则排名会提高,这不是我说的,是Google,百度说的。所以我们统计排名这个直接因素就好了。

  6.说到排名,这边说说核心关键词的排名与网站整体排名的问题。相信各位站长手头都有自己的网站,看看流量报告吧,那些核心关键词能带来的流量占所有流量的比例是多少?但是一般做SEO优化的时候,大家都习惯于把资源集中在几个核心词上,而大量的关键词流量,都是属于没人要的,随便分配一些资源过去,流量就上来了。只看核心词的排名做SEO,属于捡了芝麻,丢了西瓜。两手都要抓,两手都要硬,平均分配资源,才能收益最大化。

  从上几个数据我们可以看出,过往的SEO数据分析,分析的数据大都是不靠谱,不准确的。自然对SEO没什么影响,而且从这些数据中,也很难发现核心问题。SEO数据分析,往往就成了一个“噱头”,花了大量时间精力,却连一点效果和指导也没有。

  那如何做SEO的数据分析,我这边先推荐一些前人的智慧:

  (前阿里巴巴SEO人员)国平:网页加载速度是如何影响SEO效果的

  (前天极网SEO人员)废小米:百度收录抽查

  虽然有些文章很老,但是到现在已经很有指导性作用。我这边也先不借用谁的理论,我们从事实出发,好好回想一些用户是如何通过搜索引擎来到我们网站的?

  1.用户在搜索框中输入一个关键词

  2.用户在搜索结果页面中阅读大量结果

  3.用户点击进入某个它满意的结果

  OK,这是最简单的一次用户访问,事实上用户还有一些其他情况,本文先不展开讨论。

  我们还是针对每一条用户操作,设定一些问题,然后再对应的问题,我们来找一些数据出来解决这个问题。

  1.我们想知道用户搜索了什么关键词?这个关键词的目的是什么?我们的页面能不能满足用户的这种需要呢?

  2.我们的页面,如何出现在搜索结果页面中?

  3.如何在搜索结果页面中脱颖而出,让用户点击你?

  如果把这三点做好,我相信一个网站的SEO流量绝对不会低。我们如何开始做?(夜息注:本文没有一步速成的方法,如果想一步登天可以绕道)

  就拿第二个问题来看,我们的页面,如何出现在搜索结果中?

  这是一个看似很愚蠢的问题,“哈哈,不就是收录的问题吗?”,有人会说,“我的网站早就被百度收录了,但是什么流量也没有”。我们来看看下面这个例子。

浅谈SEO的数据分析 三联

  这个网站百度收录有7百多万页面,看起来不错,我们到这个网站上去看看。

  有一个叫“国际酒店”的频道,上面写有13万酒店预订服务信息。换句话说,我至少有13万个不重复页面,来描述这些酒店信息。

  百度收录1770,Google收录18200,如果算上一些索引页,那总体收录比率只有1%,甚至更少。(夜息注:inurl的查询方法并不是很准确,所以还有待考证,本文只是做一个例子)

  再换言之,如果我在百度,Google上搜索大部分的国际酒店预订信息,这个网站的页面可能不会出来在搜索结果中。因为根本还没被收录。

  看到一个10年的数据,说中国10年的时候有5000多万人次出境。如果估算30%人需要订酒店入住,那这就是一个巨大的流量机会了。很显然,这个网站这这块细分蛋糕上还有很大的提升空间。如果作为SEO集中精力解决这个频道的收录问题,相信对网站业务有很明显的提升。

  如何解决收录问题,我相信很多人已经很有办法了。我也就不老声长谈了,很多东西都能在上面推荐的文章中找到,就总结一下我自己分析的SEO数据。

  1.某频道爬虫每日抓取量

  2.某频道爬虫每日不重复抓取量

  3.某频道爬虫单页下载时间

  4.某频道网页响应速度

  5.某频道每日爬虫到访次数

  6.某频道Top目录

  7.某频道收录比例抽查

  8.某频道响应代码统计

  依靠这些数据,我们很清楚的就能了解到某频道的网站收录情况如何,问题出在哪里。

  是压根没爬到?还是爬太少?还是爬不全?还是页面质量太低?还是服务器配置错了?还是服务器Down掉了?一切问题,都逃不出这些数据的法眼。

  作者:夜息 http://www.imyexi.com/?p=448 欢迎转载,请保留出处。


有什么免费软件是能?检查网站数据的seo方面的
旺道SEO能瞬间了解多个你所关注的网站的PR变化、收录页面变化、外链变化及快照情况。
作为一名站长需要分析哪些数据?
SEO数据分析。有这么几个常见的条目: 首页PR. 2.Alexa排名. 3.site收录数. 4.首页快照. 5.外链数量. 6.核心关键词排名 以及等等等…
先来点评一下,为什么以往的SEO数据分析,不能做到从数据驱动SEO。我们逐条分析一下以往做条目。
1.在其他因素不变的情况下,PR高,流量一定高吗?很显然不是,而且还只是首页的PR值,对于任意一个网站来说,首页的流量仅仅是一小部分,对于超级大站来说,首页的流量所占比例小到可以忽略。(由于基数大,小比例的数据也比很多网站可观了)。因为第一条的数据,完全没必要分析。
2.alexa的数据还有一定的参考性,但是对国内网站来说,几乎可以无视,除了搞IT的,基本没人会装这货。Alexa统计的流量是所有流量,并非单纯的SEO流量,所以对SEO没太大关系,不过alexa的数据获取比较容易,就作为一个参考吧。
3.site收录准不准先不说。问题是,site出来的数据有什么意义呢?如果我一个网站有1个亿的页面,我site出来100万,是好还是坏?我一个网站有1万个页面,我site出来是1万,是好还是坏。因此,除了site的数据,你至少得知道这个网站有多少页面量,否则site的数据毫无意义。
4.首页快照,网页有更新了,爬虫可能拍个照,快照时间更新一下。更多时候你页面动都没动。你指望快照变化对你SEO有什么影响呢?而且和首页PR同理,首页只是一个页面而已,没那么特殊。
5.外链数量,OMG,外链为王,外链数量肯定是重要的。外链真的是越多越好吗?有的query很明显排名第1的比排名第10的外链少得多的多。其实外链的整体质量很难衡量,反正你也统计不全,何必要用这个数量作为一个结果,如果相关外链多,则排名会提高,这不是我说的,是Google,百度说的。所以我们统计排名这个直接因素就好了。
6.说到排名,这边说说核心关键词的排名与网站整体排名的问题。相信各位站长手头都有自己的网站,看看流量报告吧,那些核心关键词能带来的流量占所有流量的比例是多少?但是一般做SEO优化的时候,大家都习惯于把资源集中在几个核心词上,而大量的关键词流量,都是属于没人要的,随便分配一些资源过去,流量就上来了。只看核心词的排名做SEO,属于捡了芝麻,丢了西瓜。两手都要抓,两手都要硬,平均分配资源,才能收益最大化。
从上几个数据我们可以看出,过往的SEO数据分析,分析的数据大都是不靠谱,不准确的。自然对SEO没什么影响,而且从这些数据中,也很难发现核心问题。SEO数据分析,往往就成了一个“噱头”,花了大量时间精力,却连一点效果和指导也没有。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析,yunmar很想知道
很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析,进而也就不清楚怎么去利用这些数据。所以,很多数据也就仅仅只是数字,无法去转化和为公司利益服务,成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。
  先来说说三类将数据做成摆设的类型:
  1、重视数据但不清楚如何搜集,这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态,由于生活在这个信息爆炸化时代,耳濡目染各种宣讲数据的重要性,自然也就重视起数据来,知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员,自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据,通过什么渠道来搜集整理,可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢,再加上咨询下同行,东拼西凑而成的数据,这样的数据自然就真的只是摆设了。
  2、云码了解所需数据但来源不规范,这是“误数据”类型。对数据了解比较了解,由于在互联网或者公司摸爬滚打多年,出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员,对于数据的来源和制作并不规范,数据采集也可能存在误差。所以,这些数据就可能失真,利用价值自然也不是很大。其实,这类数据比第一类更加成了摆设。
  3、云码会做数据但不会解读分析,这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解,并有准确的数据来源和较明确的数据需求,但是却等于入宝山而空回,坐拥金矿却不会利用,岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理,把数据形成可视化的报表,但是只是这些数据又能说明什么问题呢。
  数据背后的意义是什么,怎样去解读数据来为公司和个人创造价值,怎样去利用数据来规避可能存在的风险,怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析
  说的有点多了,其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式,笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。
  1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面:
  ①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据:这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于:
  网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外,也可以适当用来查询内页数据。
  可以把这些相关数据做成excel表格,以供定期查询,可按照实际需求增减相关数据的查询。
  查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析
  ②网站流量统计数据
  目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具,极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和百度统计。论专业性来讲,CNZZ比较不错,论百度流量的准确性和敏感度,笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙,流量数据主要包括但不限于:
  IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析
  同样建议做成excel表格,以供定期查询,按照实际需求增减相关数据的查询。
  查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析
 
  ③可监控关键词数据
  关键词监控比较简单,没什么好说的,只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于:
  主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词
  同样建议做成excel表格,以供定期查询,按照实际需求增减相关数据的查询。
  查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析
  2、通过什么渠道来搜集数据
  互联网时代也是工具代替人工的时代,用工具办到的事既快又方便,何乐不为。
  ①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询,一般的站长类工具都可以去查询,笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。
  ②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了,并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。
  ③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小,那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询,最好是使用工具去查询,但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差,如果公司有能力,可以自己开发或编写这类功能的程序软件。
  3、如何分析搜集整理的数据
  成功者半九十,辛苦通过各种渠道观察搜集的数据,最精华的最具价值的地方在于有人看,而且要会看,通过这些数据为自己的网站得到一些启迪,并把它发挥出来为自身创造一定的利益。
  ①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。
  这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。
  百度快照:一个网站快照越新,起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的,百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的,换言之,快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。
  域名年龄:业界普遍认为,同等条件下,域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。
  响应时间:这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大,服务器性能越差,当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。
  同IP网站:可以查看该IP下有多少网站,可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP,如果是独立IP,顺便可以看出该所有者还有哪些网站,顺藤摸瓜查看其他网站情况,知己知彼。
  PR值:这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化,但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现,仍具有参考价值。
  百度权重:这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值,并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考,也对广大站长具有参考价值。
  反链数:通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确,尤其是百度反链,查询命令得出的结果很不理想,百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何,对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。
  收录量:各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数,也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况,从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。
  每日收录/24小时收录:反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。
  排名词量:通过查看自己和竞争对手网站的排名词量,可以寻找网站优化的之间的差距,进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。
  meta标签:查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的,尤其是查看竞争对手。分析为何这样写,会学到更多。
  ②网站流量统计数据
  自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况,并可以为网站以后运营提供很好的参考。
  流量的分析往往不是单一的,是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。
  IP:分析往往通过日期对比来进行的,比如本周三与上周三,本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况,可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑,比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。
  PV:数值往往与跳出率和IP进行对比,从而判断网站的用户体验和用户黏性。
  uv:独立访客量,可以反映出有多少台电脑,也可能接近于多少真实人在访问网站。
  人均浏览量、平均访问时长、跳出率:IP与PV的比值,反映出网站用户体验好坏。
  受访域名和页面:可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。
  来源:访客是通过何种渠道进入到网站的,从而判断网站的受众,再进一步分析受众相关属性,可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。
  关键词:用户是搜索何种关键词来到网站,为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。
  访客属性:通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析,可以更加详细的了解网站用户的情况,为以后网站的优化和运营提供参考。
  热点图:这个热点图功能,可以让站长看到页面内容被用户点击的情况,反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。
  还有一些就不一一介绍了。
  ③可监控关键词数据
  相对来说这块数据分析较为简单些,通过对关键词分类整理,然后查询在搜索引擎的排名情况,进而对比分析关键词带来的转化,可以看出优化情况。哪些还需要加强,哪些需要维护,哪些词高排名却没有带来实质的意义,进而调整网站优化策略。
  同时通过关键词带来的流量和转化,也可以对比分析其它流量贡献的转化,进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。
  备注:笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言,且由于精力有限,介绍内容也相对简易,望见谅。
  后记:关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明
  之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》,由于所写内容比较多,而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章,融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读,笔者在个人博客是分两篇发表的,《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》,除发表在个人博客外,把完整篇整合发表到了月光博客,标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用,可能由于本人表达有限,导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正:
  1.文章重点不在于“大数据”。为 避免引起误解,在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴,在开头已表达“首先声明,本文在数据高手面前,都有点多余,都是小儿科的班门弄 斧,故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味,妄谈了“大数据”,但是作为国内的广大中小型企业,big data和CloudComputing很难在公司中体现出来,但是伴随着big data和CloudComputing时代的到来,即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信,大数据的核心并非是死的数据,而是对数据分 析预测能力,所以本文的核心也在数据的整理和分析,而不是去谈对于中小企业不切实际的big data,更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业,产生不了海量数据,请别一味谈什么大数据,只会误人误己,更不要迷信大数据
  2.文章内容由于篇幅有限不能详细。笔 者在文章末尾已给出声明,限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作,有些内容却是介绍比较简单,而且我也没有打算把它写作一篇教 程。当然这些内容全是个人经验之谈,可能限于seo层面有些窄,但实属个人原创,至于说什么复制粘贴,或者说只是解释了一些名词,那么我无话可说。我相信 响鼓无需重锤,没必要手把手写一篇教程式文章,这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。
  3.为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很 多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据,其实虽然限于文章篇幅,但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了 为何要搜集这些数据,在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容,也简单说明了为什么搜集这些数据,因为知道如何来看这些数据 就明白了为何要搜集这些数据。
  4.excel表格只是起到简单说明,并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析,只好自己临时简单制作了几个excel表格,也限于篇幅缘故,详细说明或者提供案例都让文章显得更长,只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例,excel表格也只是简单说明,并没有参考价值。
  5.本文重在思路,而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论,没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释,因为多是外行。还是套用老话:响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路,以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望,因为没有想要的所谓干货,因为这不是。
  我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略,很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔,同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站,但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

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