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SEO的数据分析及案例解析

作者:网站建设    来源:网站制作    发布时间:2013-11-16 01:45

  首先,计算得出25%的热点枢纽词,它们的流量下滑幅度为35%;而75%的非热词,它们的流量下滑幅度为30%。 。 ”
  当然这个结论未必是准确的。
  或许有人会以为这不可思议,由于从来没看到过这样的数据。
  一个常用且管用的思路是,取25%的热词,看它们带来的流量、与另外75%词分别的变化。
  SEO是一个非常不成熟的行业,能参考的资料极有限,大多数东西都要通过数据来试探,而试探的过程中,往往能揭露凭过往的直觉没有意识到的真相。
  尽管更严谨的数据分析(好比再将转载帖子与非转载帖子分组)更可能得出正确的结论,但这般严谨下去就没个头了,SEO究竟不是火箭科学,在某步的数据获取很有难度时,借助经验来预测下可能更划得来。
  所以可以先实施项目,然后再监控整个A板块相对B板块的页面质量是否有拉近,从而以终极效果来证明之前的预测准确与否。所以进一步的分析就去分析25%的热点检索词流量的变化。
  终极得出的数据是,包含25%热点检索词的枢纽词流量下降了40%,不包含热点检索词的词流量仅下降10%。
  好比流量再可以细分:流量 = 收录 * 排名 * 点击率 * 搜索量
  收录可以再细分:收录 = 抓取量 * 页面质量
  而好比抓取量,它的瓶颈依情况,可能是抓取时间封顶、可能是抓取总量封顶、可能是页面总量封顶。但这方面涵盖的太多,不可能三言两语就说尽,也不知可从哪里简朴概括。
  所以,有时听人说“SEO已死”,而我常常说“SEO还没活过”,一点也不强调。
  如何开始学习数据分析
  SEO的终极目的是给网站产生收益,因此核心指标有两个:转化、流量。之后对比网站近期的项目上线列表,没有涉及到这部门的修改,所以这是百度的算法调整所导致的。分别计算其页面质量。
  尽管这个例子完全为假设,我并不确定实际情况中,帖子到网盘的导出链接是否会影响到页面质量。所以数据化有时对于SEO长短常残酷的,往往一份简朴的数据就可以否定掉一群人数年的努力工作。
  由于枢纽词往往是可以被进一步分词的,如“SEO文章”可进一步分为两个检索词——“SEO”、“文章”,而且检索词才是搜索引擎真正在处理的。

常常有人让我帮忙简朴说说SEO相关的数据分析怎么做,甚至期望能几小时速成。
  一个进阶的实际案例分析
  (数字与实际数值不等,但大致比例相同)
  内页的流量在某一时间段大幅度下降,需分析其下降原因。对于大多数稍大的网站,绝大多数SEO流量都是由百度指数都没法看到的极其长尾的词带来的。
  之间涉及到的面则非常广——
  首先要了解搜索引擎的基础原理,这才能知道在什么情况下什么数据指标是有关的;
  之后需要对多种技术的入门级知识,由于各类数据的获取方式都不同,有些需要采集、有些需从日志提取、有些从数据仓库导出、有些从API获取等等,需要学习的方向不尽相同;
  单单的数据只是数字,还需要分析数据才能让它产生价值。
  一个基础的假想案例分析
  假设个较接近于实际应用的例子:
  一个游戏类论坛,A板块为网盘游戏下载,良多页面上有到X网盘的导出链接;B板块为BT下载,页面上有一个站内的种子下载链接,无站外导出链接。
  (有本热点的SEO书籍,花了很大的篇幅去写了对一个网站分析并操纵的实例,但最后那个网站的SEO流量却很低,没见多大效果。由于尽管其中有大量的“分析”,却多是在看没意义的数据。
  那么结论就很清楚了,热点检索词相关的流量产生了变化。更不提哪怕会纯熟用GA的SEO也甚少,因此SEO流量的真相几乎是从不被人看到的。假如得出的数据是热词的流量下降多,即多半为热词的排名有下降;假如下降程度相称,则为整体的影响。好比,aa组帖子具备的特征,除了具有X网盘的导出链接外,也可能具备的特征如转载帖子比较多(游戏资源贴很多会是转载),可能是后者真正导致了其页面质量的低下。但类似的例子平日能碰到良多,且此类分析的时候所需的数据收集起来利便,因此这是日常SEO数据分析最轻易遇到的一类情况。
  开始分析:
  统计页面的抓取数目与即时收录数目,并计算之后,发现A板块的页面质量显著低于B。尽管方案能执行与否尚取决于网站对SEO的正视程度,但至少不用借口于:“百度老是喜欢K我们的站”之类。 )
  当一个主要数据指标产生波动的时候(最常见的是总流量变动),就需要通过细分数据来分析详细的原因,后面有两个举例提及大致思路与步骤。
  这些至少要花个半年功夫才能学会,但并不算难,没有什么可畏惧的。但这数据是只有通过分析网站的原始日志才能得出的结论,而Google Analytics此类采样率极低的统计系统无法看到这样的数据。所以需将该类导出链接做特殊处理,好比由自己站内URL,301跳转到X网盘等。
知道了流量的变动原因后,天然也就可以有一些相应的改进方案了。
  就拿最常见的例子来说,SEO流量是怎么组成的?大多数人觉得那是靠热点枢纽词撑起来的,或者以为是大量的热点枢纽词撑起来的,于是以为热点词的排名上去流量肯定会涨,却不然。 (页面质量 = 收录数目 / 抓取数目)
  那么此时预测,是否是A板块帖子页面上,X网盘的导出链接导致了它的页面质量低?
  为了验证预测,再将A板块的帖子页面分为两组,其中aa组有X网盘的导出链接、bb组没有X网盘的导出链接。假如aa组帖子的页面质量显著低于bb组,那么可以得出初步结论:
  “X网盘的导出链接,使得自身帖子页面质量降低,影响到收录量,并终极导致SEO流量受损。就如学习1+1时都会觉得9*9是难的,但学会后再往回看,那就没什么了。各种情况都有不同的处理方式,需加入不同的数据指标。临时性的分析一般用到Excel,监控类的分析则需要自己做个能输出图表的报表系统。因此哪怕用再大的力气去做热点词的排名,它们贡献的流量依旧很有限。
  通过类似这样的分法,从终极数据指标(转化、流量)可以逐步细分出几十几百个数据指标,这些数据指标都是有用的,由于它们的数值变动以后,终极也会影响到转化或流量。
  但固然数据差了5%,但差距还不是特别显著,需要进一步分析才能确定。

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