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黄埔SEO蛋疼教程之数据分析从哪里开始学?

蛋疼的Question:听说SEO需要数据分析才能做好,怎么做呢?

Answer:

我的主管常说的话是,数据分析不能迷失在数字里。这是数据分析的最大原则。数据分析,不是单单把一大堆数字放在Excel表格里面,做个报表给别人看,尤其对于SEO,数据分析必须是为了解决实际问题才去做的。

很多大公司招SEO,对数据分析要求很高,个人对其很不以为然。因为很多公司的员工没有太多盈利意识,招人的时候,也只想太太平平招个人,不管他会给公司产生多大价值。那么就会对数据分析要求很高,每天做数据表,记录下做过的事情,万一网站的SEO流量出现负面波动时,能通过这些数据来执行相应措施进行挽回。

且不论那些SEO的能力是否真能每次找到问题并挽回,将更多时间花在维护SEO上面的网站,SEO效果不可能好到哪里去。有不少时候,有大量的SEO流量就是放在那里不要白不要的,但多数网站都会拱手送人——因为它们只想保持现状。

养老可以找这样的公司,不然还是找宁可找创业公司吧,虽然自己也相应冒更多风险,总比没任何出头希望的好,个人的建议。

当然,维护还是要做的,若突然SEO流量下降了以后,找不到原因的话总不是回事,但比重得放小点。需要记录的数据如:网站收录量、全站外链数、网站SEO流量、网站上面进行的大幅改动等。这些数据的来源按照不同情况是多样的,这时候就考验作为一个SEO的积累了。

如收录量,最简单但相对最不靠谱的方法是直接site一下,最靠谱但可能也最麻烦的是将一堆页面去抽样查询收录。而具体抽样哪些页面,又必须对搜索引擎收录网页的大致规则有所了解。

如外链,Google Webmaster Tool, Majestic SEO等都是可以用的数据。但百度domain什么的就请直接跳过吧(详细点的解释见:百度那个毫不靠谱的domain命令)。

除了维护,那么剩下的就是为了解决实际问题而做的数据分析了,可以做哪些呢?

我最常用的数据,就是看别人的SEO流量。

SEO流量数据从哪里来?最粗略的情况下,对于大网站,可以Google Adplanner获取流量基数,Alexa里面获取SEO流量百分比,以此推算SEO流量的多少。

另一种角度上,可以借助爱站和SEMRush的数据,它们是采集SERP,通过关键词的搜索量和网页的排名,来估算一个网站的流量的。

做得更好的话,自己从百度API(似乎只向大客户开放)或Google Keywords Tool里面找到关键词的搜索量,再去一个个的查询排名。原理上和前面一种一样,技术上难以实现很多倍,但数据的维度也可以多出很多。

再好一些,可以直接购买诸如Hitwise等数据公司的数据。因为它们的数据来源是ISP提供的,所以很全,但价格也极其之贵。

所以SEO某种程度上也不是那么好做的,尽管到最后执行的时候,始终只是对既有网站进行极小幅度的修改,但知道要改在哪里,需要看很多很多的东西。如果每天只是和一堆数字打交道,每周提交一份数据报表,自然是不会知道该如何去做的。

顺带一提,SEMRush的价格大致几百刀每个月(虽然价格对于个人很贵,还不是不可能承受,但对于其数据精度而言,可能还是不值),Hitwise的价格大概几千刀每个月(仅SEO这块的数据的话)。所以一直希望找有哪家网站能够每月付这么些钱,反正对于很多网站而言,通过SEO赚回这些只是小问题。可惜就算从Google Panda到现在,很多外贸网站大多数的SEO流量都送人还不肉疼,弄得我蛋疼了。

回到正题,除了这些,数据分析还能做什么?从理论上来说,任何事情都可以做到。结合统计学等等,是可以把搜索引擎的各个排名因素反推出来的(虽然至少在我目前看来,中小型网站没必要这么纠结,还有更多可做的事情)。

又比如举个实例,以前看一篇有关SEO的访谈看到的,一个挺有经验的SEO,提到电商网站有部分商品是有季节性的。那么通过数据分析,知道哪些商品有季节性,那么可以在站内调整给予淡季商品更低曝光率,来节省下更多的曝光率给当下热门的产品。

这样的数据分析,相比每天记录一堆数字,哪个更有意义呢?

明确了方向以后,具体做法不会是太大的瓶颈,初级的数据分析不过是小学生都会的加加减减,再学个半天的Excel就可以赶鸭子上架凑合去了。关键是,要知道应该去分析什么?这才是最重要的。

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