分享如何正确分析和整理seo数据。
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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。
行百里者半九十,辛苦通过各种渠道观察搜集的seo数据,最精华的****价值的地方在于有人看,而且要会看,通过看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。
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。****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、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****类更加成了摆设。
3、会做数据但不会数据分析,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。
下面就说一说这些做好的seo数据如何分析?有关SEO的数据应该需要三方面:
一、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。这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。
1)、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。
2)、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。
3)、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。
4)、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。
5)、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,仍具有参考值。
6)、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。
7)、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。
8)、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。
9)、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。
10)、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。
11)、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。
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。
二、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。这块的数据分析也是最为复杂的。
1)、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。
2)、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。
3)、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。
4)、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。
5)、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。
6)、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。
7)、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。
8)、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。
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。
三、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。
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。
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