我经常被要求帮助解释SEO相关的数据分析是如何工作的，甚至期望它在几个小时内快速完成。但是这太过简单了。

SEO是一个很不成熟的行业，可以指的是非常有限的信息，大多数事情都要经过数据摸索，而摸索的过程中，往往可以揭示过去的直觉是不知道的道理。所以数据对于SEO有时是很残酷的，往往一个简单的数据就可以否认一群人的年份。努力工作。

让我们来看看SEO流量是如何构成的。大多数人认为它是由热门关键词支持的，或者是大量热门关键词，使得热门词的排名在流量上必然会上升，但不是这样。对于大多数较大的站点来说，绝大多数SEO流量都是带来的。因此，即使我们用更多的精力去做流行词的排名，他们的贡献还是有限的。

有些人可能认为这是令人难以置信的，因为它从来没有见过。但这些数据只能通过分析网站的原始日志，这是不可见的统计系统，如谷歌分析具有非常低的采样率。更不用说很少有SEO熟练使用GA，所以几乎没有看到SEO流量的真相。

例如，抓取的量，它的瓶颈取决于情况，可能是捕获时间，可能是总捕获，可能是总的页面上限。处理不同的情况有不同的方式，需要添加不同的数据指示符。

通过这种方法，可以从一步一步地从最终数据指示符（转换、流量）中细分几十或几百个数据指示符。这些数据指示器是有用的，因为它们的数值变化最终会影响转换或流量。

（有一本热门的SEO书需要花费大量的时间来写一个站点如何被分析和操作的例子，但是最后一个站点的SEO流量很低，效果也很差。因为尽管有很多的分析，但大多数都在寻找无意义的数据。

当主要数据指标波动（最常见的是总流量变化）时，有必要通过细分数据来分析具体原因。下面的两个例子指的是一般的思路和步骤。

在这之后，我们需要掌握多种技术的基本知识，因为获取各种数据的方式是不同的。有的需要收集，有的需要从日志中提取，有的需要从数据仓库导出，有的需要从API获取，以此类推。

单个数据只是一个数字，需要数据分析以使其有价值。在Excel中通常使用临时分析，而监控类的分析需要一个可以输出图表的报表系统。

学习至少需要半年，但并不难，没有什么可怕的。如果你学习1 +1，你会认为9×9是困难的，但是当你学会回顾时，一切都会好起来的。

一个游戏论坛，A盘为下载网络游戏，很多页面都有出口链接到X盘；B板为BT下载，页面中有一个种子下载链接在站点上，没有导出链接出站。

在计算爬行和立即收集的页数之后，发现板的页面质量明显低于B板（页面质量=抓取的数量/数量）。

为了验证猜测，一个板块的后页被分成两组，AA组有X盘的导出链接，BB组没有X盘的导出链接，分别计算它们的页的质量。我们可以得出一个初步的结论：

X盘的出口链接使得自己的帖子页面质量较低，影响了收集量，最终导致SEO流量的受损。因此，需要对这种类型的导出链接进行特殊处理，如URL、301跳到X SkyDrand等。

当然，这个结论不一定是正确的。例如，AA组的帖子有其特点，除了与X盘的出口链接外，还可以有更多帖子转载等特点（游戏资源粘贴多会重印），可能是后者真正导致P。OOR页面质量。

虽然更严格的数据分析（例如分组重印和非重印文章）更有可能得出准确的结论，但这样的严谨不再是事实，SEO毕竟不是火箭科学，在某一阶段数据采集时，凭经验猜测可能更值得。很难。
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因此，您可以先实现该项目，然后监控整个板块的页面质量是否接近B板块，以验证最终结果的猜测。

虽然这个例子完全是假设的，但我不确定从帖子到网站的导出链接实际上会影响页面质量。但是类似的例子在平日里会遇到很多，而且这种分析所需的数据很容易收集，所以这是最常见的每日SEO数据类型。分析。

一个常用的、有用的思维方式是取25%个热门词，看它们带来的流量，另外75%个词被改变。如果数据是热门词的流量下降更多，也就是说，大部分热门词的排名已经下降；如果下降是可比的，则是整体影响。

首先，计算了25%的热关键词，其流量下降了35%，而非热词的流量减少了75%，流量下降了30%。

因为关键词常常可以被细分，比如SEO文章可以进一步分为两个关键词：SEO、文章和搜索引擎都在真正处理关键词。因此，将进一步分析25%个流行关键词流量的变化。

最终结果是40%的关键字流量下降了25%的流行搜索词，而没有流行搜索词的字流量下降了10%。

结论很明确，与热门搜索词相关的流量也发生了变化。经过比较网站最近的在线列表项目，没有涉及到这部分的修改，所以这是百度的算法调整造成的。

知道流量变化的原因，会有一些相应的改进。虽然方案的实施仍然取决于SEO站点的重要性，但至少不能辩解：百度总是喜欢K我们的站等等。