seo网站的数据分析（seo数据的重要性和意义）

SEO统计分析数据的重要性

网站收录、外链增减、更新是否当天收录、站内文章更新数量和外链当天发布数量、百度索引数量、网站日志、友情链接和关键词排名。

每个因素对网站都有影响。通过对表格数据的分析，可以看出这些网站在优化方面的不足。当收藏不断减少时，就需要添加高质量的内容。

当外链持续减少时，需要检查发布外链的账号是否有问题，以便对网站进行汇总。

首先，网站收录

收录量是所有SEOER关注的问题，也希望能直线上升。每天，我们在SEOER上班后做的_件事就是打开网站管理员的工具，查询我们的网站是否包含在搜索引擎中。

之后，我们需要做一个统计。如果你的网站定期更新，原来的内容每天都会收录，但是第二天我们发现收录的内容量又回到解放前，可能是你的文章质量不高，所以会100%删除；有时候当网站出现问题时，我们可以分析一下网站要迅速找出根本原因。当然，还收录百度统计后台显示的网站数量和索引数量。

二、外链质量

据记录，每天都有优质的外部链接被收录，收录速度快，需要审核的要逐一记录。

有很多朋友在一些比较流行的SEO论坛做外链签名，其实这时候你应该注意外链的质量，因为搜索引擎是根据相关性来确定网站关键词排名的，所以外链的相关性是一个高质量的外链。

第三，友谊纽带

每天都要查看网站的链接和网站上是否有处罚的迹象，并做好记录。一旦出现问题迹象，我们可以立即撤销链接，以确保我们的网站是正确的。

四是外链波动次数

虽然百度对外链的算法进行了更新，这也使得外链的操作变得困难，但是外链反映了一个网站的曝光情况，这对网站的排名有很大的影响。收录所包含的贡献或推断的数量，以及释放与包含的比率。

要检查网站连锁的数量是太多还是太少，很多朋友对SEO不是很了解，所以当你开心的时候，你应该多做连锁，当你不开心的时候，你应该少做。事实上，连锁店的数量每天都需要保持稳定。

此时，_做一个数据统计，以检查您的链是增加还是减少。这样有利于防止链接喘振的发生，有效地控制过优化。

五、关键词相关因素

做好关键字排名统计报表和相关关键字分析报表，查询哪些关键字客户主要进入网站，并及时调整关键字以改进网站。

通过排名的变化，我们可以看到网站的整体关键字排名，从而筛选出哪些关键字可以给我们带来流量。我们可以把重点放在这个关键字上，让单个关键字排名带动整个网站。

第六，分析网站日志

蜘蛛什么时候来，它们在哪个页面停留多久，分析大量流量的登录页面，网站流量分析细节，高转换率，用户直接交易页面等。

第七，网站更新频率和历史数据

收录当天更新的文章数和收录的文章数，以及发表和收录文章数的比例。历史数据不仅可以看到一段时间内网站的情况，还可以通过这个看到百度更新的时间和力度。

第八，网站访问量和流量

流量，PV，UV这些每天都要查询。虽然百度流量预计将是一种非官方的计算方法，但它也是根据网站管理员工具数据的整体搜索引擎算法进行合理计算的，也能反映一段时间内网站的运行情况。如果你的网站排名一直稳定，而百度流量预计将大幅下降，那么你需要小心。

第九，面试页

访问者从客户端输入您的域名并成功访问站点的一个或多个页面。此页面是当前网站访问者的已访问页面。看看哪些页面_，以后再写更多的文章，对网站没有坏处。

10、访问时间

访问者询问您的站点在站点上停留多长时间。时间的长短可以解释许多问题。例如，您发现某个页面的所有访问者都留在这里。这时，你应该看看这一页。

是这个页面的内容很难理解，还是这个页面很受欢迎，然后做出相应的解决方案。

11、 源头分析

一个网站在一天或一段时间内，统计访问者都是从那里到你的网站的。根据这一点，你可以把注意力放在你应该注意的地方。哪些网站来源高，可以继续在该网站上做文章，达到增加网站访问量的目的。

网站seo优化怎样进行数据分析

网站seo优化过程中，网站数据分析的重要性对于很多站长来说是不言而喻的。俗话说得好，知己知彼百战百胜。我们不仅要分析自己网站上的数据，还要分析竞争对手的数据。对于您自己的网站，您需要确切地知道用户的动态，以获得高转化率。所以，为了提高网站seo排名以及提升网站用户转化率，有必要知道如何进行数据分析。

1、前后对比

大多数分析数据的人关心的是每天的ip、pv、uv的数量，但是他们忘记了比较前后的变化。例如，跳跃率在本周或今天有所上升。我们的优惠页面可能发生了变化，或者我们在主页上推荐的内容质量很差。质量可能会更好，但用户可能对内容不感兴趣。一旦确定了用户最感兴趣的内容，我们建议在用户最容易看到的地方提供相应的内容，然后继续查看。另一个需要注意的问题是在站点的不同位置发现的单击之间的区别。如果网站底部的一个链接的点击量与顶部的一个链接的点击量相同，那么建议使用底部的链接。

2、逻辑分析

网站seo优化过程中看完数据后，最明显的是跳跃率，ip， pv，它们通常有一个近似的值范围，但是来自不同部门的数据是不一样的。例如，在机械行业，论坛的时间会更长，跳高率会低，跳高率会高。我们如何分析自己的行业?所以有必要学习逻辑分析，这就是为什么这个数据是这样的，它仍然可以被提升吗?你是如何提升的，或者这些信息对我们有用吗?为什么机械站的停留时间是2分钟?影响停留时间的因素是什么?你如何改善或达到最佳状态?每一项数据都必须认真考虑其原因和影响因素，这样在分析和阅读数据时就不会混淆。

3、综合对比

做好网站数据的前后对比以及逻辑分析之后，我们还要对网站数据进行综合对比分析，重点放在关键词搜索、用户访问的页面、用户找到网页的方式等方面，详细分析这些数据，并将分析结果运用到网站优化中。只有这样，我们才能做好网站首页、网站内页等各部分优化的细节部分，有利于网站优化取得非常好的效果。

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