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        淺談數據分析與SEO分析

        來源:精靈SEO 發布時間:2019-09-23

          看過本《大數據時代》,里面提到個很有意思的例子:以前美國爆發流感,一家專業的醫療機構使用傳統的普查方法,來調查疾病的傳播情況。這種方法有許多劣勢,比如成本很高,也需要幾周這么長的時間才能準確的把握疾病的傳播現況。


          而同時Google公司也采用了一種調查方法。它利用自己現有的搜索數據,看哪個洲的用戶搜索疾病癥狀相關詞的趨勢發生了變化,從而估算疾病已經傳播到了哪里。


          最終證明,Google的估算方法準確率也非常高,同時不需要什么成本。且最關鍵的是,它能及時性的了解疾病的傳播情況,大幅便于人們防范準備。


          該書中沒提到的是,又何況是Google公司才能做到這樣的分析,借助于搜索引擎的開放數據,比如最典型的Google Trends與百度指數,幾乎任何人都可以做到此般的分析。唯一的前提,就是具有數據分析的意識。

        淺談數據分析與SEO分析

          遇到過許多PM,他們為了流量的提升預期,找SEO尋求幫助。


          其中不乏一些思路很清晰的PM,一開始就把業務線的來源流量進行拆分,如多少百分比是自有流量、多少是導航站流量、又多少是SEO流量。這一步他們清晰化了,SEO對他們的重要性如何。


          之后他們繼續分解,SEO帶來的流量中,多少著陸頁是列表頁、多少是詳情頁,各自對應的訪問深度(Pages/Visit)又是多少。在這一步,他們明確了希望重點強化SEO的頁面類型,及期望流量被引導的方向。


          最終,僅是通過數據的幾次細分,他們就將抽象的流量提升意圖,具體成了明確改進需求。尤對于大公司的跨部門協作而言,越清晰的需求代表著越高的靠譜幾率,模糊的需求容易被應付了事(當然只是說整體客觀情況,不是說我們SEO部門)。


          數據細分,是分析一整件事情中哪塊更重要,并將要做的事情清晰化的有力手段。


          數據對比分析,也是一個常用的利器。


          比如說招聘,它的需求有非常明顯的季節性,春節前后分別對應低谷高峰,此時百度上面招聘類的搜索量也會隨之極大幅度的起伏。因此正常情況下,此類SEO流量也會跟著節前少、節后多。


          但是凡是人總有個壞毛病,看到好事容易覺得是理所當然的,看到壞事就立馬神經繃緊了。節前招聘類SEO流量下降,那絕對有人會緊張。哪怕可能已經考慮到季節性因素了,看著流量趨勢圖也挺可能會想,是不是降的太多了點???


          好吧,為了撫平自己或他人的不安情緒,就需要進行數據分析,看流量的下降是否除了季節性因素之外還有其他因素。


          分析的方法可以有很多,比如排除搜索量因素后,看收錄、排名、點擊率三個指標有沒有變動;或者分析大量行業詞的搜索趨勢變化。這里只說我常用的最簡單的方法:


          假如說網站是智聯招聘,取來源關鍵詞包含“智聯”的作為“品牌詞流量”,不包含“智聯”的作為“常規SEO流量”。


          因為:常規SEO流量=收錄x排名x點擊率x搜索量


          但品牌詞流量基本不受收錄影響、排名固定接近第一、點擊率也差不多是100%固定的,所以可以推出:品牌詞流量=搜索量


          因此品牌詞流量的變化,可以用來度量搜索量的起伏。通常情況下,如果常規SEO流量的變化趨勢和品牌詞流量差不多,那么季節性因素往往是引起流量波動的主要原因。


          當然還有少數情況,比如網站進行大規模推廣可能讓品牌詞流量大幅提升;網站加入導航站、購買品牌詞PPC等可能導致品牌詞流量一定程度下降。在這些特殊情況下,上述分析方法就不能用了,需要自行鑒別,不能全靠死板的數字。


          只要有了分析的方向,其他相對而言都不是太大的問題。盡管涉及到SEO,各類不同數據的獲取渠道都不盡相同,顯得很麻煩,但畢竟也都是具有確定性的技術活。


          我們要解決什么問題、要從何切入去解決、數據在整個過程中能扮演怎樣幫助我們的角色,這是需要用最多時間去思考的。

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