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数据分析和SEO分析
来源:昆明SEO优化 发布日期:2020-05-15 14:00:00

知识、产品、信息、工作场所和资源

纵观这个大数据时代,其中有一个有趣的例子:在美国流感爆发前,一家专业医疗机构采用传统的人口普查方法调查疾病的传播。这种方法有很多缺点,例如成本高,准确掌握疾病的传播需要几周时间。

同时,谷歌也采取了一种调查方法。它利用现有的搜索数据来查看哪个大陆的用户搜索疾病症状相关词汇的趋势发生了变化,从而估计疾病在哪里传播。

后,谷歌的估算方法也非常准确,没有任何成本。而重要的是它能及时了解疾病的传播情况,大大方便人们的防备。

书中没有提到的是谷歌可以做这样的分析。借助于搜索引擎的开放数据,比如典型的谷歌趋势和百度指数,几乎任何人都可以做这样的分析。的前提是要有数据分析的意识。

遇到很多PM,他们为了提高流量预期,向SEO寻求帮助。

其中,有一些非常明确的pm,它们在一开始就分割了业务线的源流量,比如多少百分比是自己的流量,多少是导航站的流量,多少是SEO的流量。在这一步中,他们已经明确了SEO对他们的重要性。

之后,他们继续分解有多少登录页面是列表页面,多少是细节页面,以及有多少页面/访问与SEO带来的流量相对应。在这一步中,他们已经明确了页面类型,他们想重点加强SEO和方向,他们期望流量被引导。

后,通过对数据的细分,将流量促销的抽象意图转化为明显的改善需求。特别是对于大公司的跨部门协作,需求越清晰,表示可靠性的概率就越高,模糊的需求就容易处理(当然,这只是总体的客观情况,不是我们的SEO部门)。

数据分割是一种强有力的手段,可以用来分析整个事情的哪个部分更重要,并使事情变得清楚。

数据比较分析也是一种常用的工具。

例如,招聘的需求是季节性的。春节前后,分别对应低峰。此时,百度招聘类的搜索量将大幅波动。因此,在正常情况下,这种SEO流量也会在节前节后跟进。

但是每个人都有一个坏习惯。很容易把好事想当然。当你看到一件坏事时,你会立刻感到紧张。节前,招聘SEO的流量会下降,肯定会有人紧张。即使考虑到了季节因素,看看流向图,你可能会想,是不是太多了?

好吧,为了缓解自己或他人的不安,需要进行数据分析,看看除了季节性因素外,是否还有其他因素。

有很多分析方法,比如排除搜索量因素后,看收录率、排名、点击率三个指标是否发生变化;或者分析大量行业词汇的搜索趋势。下面是我使用的简单的方法:

如果网站为智联智联智联智联智联,则以包含“智联”的源关键词为“品牌词流”,不包含“智联”的源关键词为“常规SEO流”。

因为:常规SEO流量=收录x排名x点击率x搜索量

但品牌词流量基本不受收藏的影响,排名靠前固定,点击率几乎固定,所以我们可以推出:品牌词流量=搜索量

因此,品牌词流量的变化可以用来衡量搜索量的波动。一般来说,如果常规SEO流量的变化趋势与品牌词流量的变化趋势相似,季节性因素往往是流量波动的主要原因。

当然也有少数情况,比如网站的大规模推广可能会大大增加品牌词流量;网站加入导航站、购买品牌词PPC等可能会导致品牌词流量出现一定程度的下降。在这些特殊情况下,上述分析方法不能使用,需要自行识别,也不能依赖于刚性图形。

只要有分析的方向,其他的问题就相对较小。虽然SEO涉及到不同类型数据的访问通道不同,这很麻烦,但毕竟它们也是确定性的技术活动。

思考我们需要解决哪些问题、需要切入哪些领域以及数据如何在整个过程中帮助我们,需要的时间多。

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