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　　關于SEO的數據分析，在網絡上可以看到很多的文章。有的文章以“SEO基礎數據”為分析基礎，包括收錄、外鏈等描寫SEO基礎數據等內容;有的則以”流量數據”為分析基礎，內容包括各渠道流量細分數據、各著陸頁頁面類型細分數據以及各種二維、三維細分流量數據等等。而鮮有文章能夠立體化去闡述SEO的數據分析體系。

　　SEO策略必經之路：數據分析先行

　　對于SEO來說， 數據分析先行是保證SEO策略不會有太大偏差的一個必經之路，甚至對于構建最優(yōu)化的營銷矩陣來說，數據分析也是驅動策略的一個先行工作。

　　所以，在分析之前，我們首先要明確，做SEO會涉及到哪些常用的數據。

　　SEO經常會分析的數據按兩種類型劃分： 一類按維度劃分為：SEO基礎數據、流量數據、運營數據。一類按對象劃分為：行業(yè)數據、競品數據、自身數據

　　首先先來介紹一下SEO基礎數據：

　　SEO基礎數據包括日志抓取數據、各頁面類型收錄數據、外鏈數據、PR、BR、獲取流量的關鍵詞數量、域名數等等，大部分數據可以從外部渠道獲取，所以這個部分也需要分析競品的相應數據與自身以及與行業(yè)的平均水平，并進行比較。

　　SEO基礎數據有一些特別重要的指標，比如收錄(整站的收錄率、某頁面類型的收錄率)，抓取頻率，內鏈數據等，這些數據需要與流量數據、運營數據和行業(yè)數據做一些結合分析，才能產生對SEO策略和操作有實際價值的結論。

　　接下來我們具體分析一下流量數據。

　　常見的分析指標比如Visits(或者UV、Daily UV)、轉化率、跳出率、停留時間等，這些是最基礎的指標，而我們需要重點認識的是流量結構。

　　從渠道角度來理解，流量結構指直接流量占比、搜索流量占比、引薦流量占比;從免費付費角度來理解，就是指免費流量占比、付費流量占比;從頁面類型角度來理解，就是指首頁占比、欄目頁占比、終端頁占比等。

　　以上可以做交叉分析，比如來自于自然搜索端的頁面類型流量結構，這個就是我們做SEO時需要重點做分析的。

　　那么，基礎數據與流量數據相結合，又如何具體分析呢?

　　比如基礎數據中的“收錄”。電商網站中商品詳情頁的收錄為1000萬，流量為10萬，在SEO流量中的占比為15%，而SKU相當的競品，商品詳情頁的流量為20萬，占比35%。

　　顯然，我們的流量結構可能有些問題，需要針對商品詳情頁做具體的分析，得出下一步優(yōu)化的重點，然后再具體分析下一步是調頁面內容質量、調入口、還是調技術結構。通過以上的分析和調整，以便提升商品詳情頁的流量，并調整各頁面類型流量結構到一個合理的區(qū)間。

　　以上闡述了SEO基礎數據與流量數據的關系，接下來將帶領大家來共同認識SEO基礎數據與運營數據的結合該如何分析。

　　運營數據在SEO方面，大體需要關注人和物兩個方面的數據。在物方面比如資訊網站的文章數、欄目數、頻道數，電商網站的產品數、品牌數、門店數、品類數，旅游類網站的景點數、可售門票數、目的地、攻略數、游記數等等。在人方面比如文章編輯數、產品編輯數、活躍用戶數、每天編輯上傳或下架的文章或產品數等等。物的方面是此時此刻的，人的層面決定了接下來的時間范圍內物的方面的變化。所以，我們重點分析物的層面及其變化，用來分析SEO基礎數據的表現是否與運營層面的數據相匹配，以及預測可能的SEO基礎數據的變化。

　　其它深度的用戶運營數據、產品運營數據、內容運營數據等，如果能在SEO基礎數據層面有體現的，也可以用來作為SEO方面的分析基礎。

　　下面舉例來闡述一下SEO基礎數據與運營數據的關系。比如SEO基礎數據中的收錄，如果產品或文章共10萬，收錄只有5萬，那么收錄率為50%。這時，我們需要分析抓取層面的入口、結構、返回碼等問題，內容質量層面的文章或產品編輯規(guī)范，外鏈層面的深層鏈接、鏈接質量等問題，然后決定從上述哪些方面進行優(yōu)化。并且在調整后，對相應的數據進行跟蹤分析，及時調整人員工作，以便更有增長潛力的運營數據能夠得到提升，從而提升SEO基礎數據方面的表現。