SEO數據分析的幾個要點

假如你長期從事SEO這個職業，你會發現有的時候，制定相關的優化策略，并不是一件非常困難的事情，它基本上都具有固定的套路，對于專業的SEO人員，難點在數據的敏感度上。

很少有SEO人員在建站初期尤其關注數據分析，而實際上，合理利用相關的數據分析方法，對站點每一項指標進行審查，顯得個格外重要。

那么，SEO人員做數據分析，到底有哪些要點？

根據以往對SEO數據監控的經歷，工程師將通過如下內容，闡述關于SEO相關的數據分析方法要點：

1、內容：數量與質量

持續的做網站內容更新，實際上是一個相對具有挑戰性的工作，在以往針對每個網站內容做數據分析的時候，我們驚異的發現，偽原創內容，幾乎站大量網站70%以上的內容，而這里并非包括100%的采集。

早期：我們通常審查特定關鍵詞TOP50的內容，進行逐一匹配，對比，假如一篇內容中，2-3段文字，在搜索結果中，多篇文章存在，我們簡單判定其具有偽原創特性。

現在：判定內容質量非常簡單，你只要匹配熊掌ID，就可以根據原創標簽，進行基礎性判定。

而我們通常建議以個網站原創的比率盡量控制在55%-60%，而即使是偽原創，很好標準對方的目標URL，而這里給出的建議是，盡量參考去具有一定權威度的站點。

2、排名：位置與點擊率

對于網站排名而言，針對不同的SEO人員，具有不同的數據分析策略，比如：有的側重于統計排名TOP1的關鍵詞，并且集中優化這部分內容。

而從SEO長期的發展而言，我們更傾向性的統計平均排名與平均點擊率，它反應站點整站內容基于搜索引擎的質量度。

通常，我們會采用如下數據分析方法：

①根據不同關鍵詞搜索文檔數量級別，統計分段式平均排名，它有利于制定優先排名策略。

②根據關鍵詞檢索量的級別，統計點擊率，從而更加精準的測算ROI與商業轉化率。

3、鏈接：總量與相關性

對于外鏈優化而言，精準統計外鏈數量，是一個相對困難的問題，通常我們會利用如下數據分析方法，進行測算：

①多平臺的站長治理工具，同步導出一個站點的外鏈數量（想要外鏈總量精準，就需要多花錢）

②而針對外鏈內容相關性，我們重點統計外鏈主域鏈接量占60%以上的獨立域名。假如其中40%以上的域名是非相關性內容，我們就認定外鏈主域與站內內容是弱相關。

而實際上，這個地方略矛盾，網站排名對于鏈接而言，高度相關在乎質量，而弱相關在乎數量。

結語：

對于SEO網站建設而言，我們要善于分析數據的特性對排名與轉化的影響，這樣才能夠進一步制定相關優化策略，而上述內容，只是一小部分，僅供參考。

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