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网站数据分析容易出错的部分。

发布时间:2021-12-28 00:06 来源:原创 58次阅读

在SEO数据分析中,我认为首先要考虑的是整体观点,也就是从发展的角度来看数据。比如百度的算法调整一定要满足搜索者的需求。只要我们的内容信息与搜索者的用户体验完全一致,我们的收藏可能不需要高数量,但质量可以满足。

要抓住重点,例如,如果我们的网站被降级,我们需要做的是找出网站被降级的原因,然后我们所有的工作都应该集中在这个目标上:找出可能的原因,收集相关数据,分析数据,得出结论。

首先,我不能只强调片面性。许多朋友在进行SEO分析时,他们的知识和经验可能是有限的,分析问题也是非常有限的。还记得去年我开了这样一个玩笑,分析了一个门户网站,忘了分析网站的二级域名,所以片面分析,得出的结论自然是荒谬的。

通过数据分析可以了解问题的性质。很多时候,我只是看一个网站的搜索引擎优化是否做的很好。很多时候,我会检查代码是否使用nofollow标签来判断,因为一个好的搜索引擎优化肯定会使用标签。

网站数据分析容易出错的部分。

它可以消除与数据无关的干扰。在许多情况下,我们的搜索引擎优化分析错误来自与数据无关的干扰。例如,我的博客以前被降级过。经过多种原因分析,发现这只是服务器停机造成的,直到服务器稳定后才恢复正常。

这些都是全球视野下需要做的事情,但是很多人在分析SEO数据的时候都要建立一个好的数据分析模型,因为有两个问题:确定问题-分解问题-得出结论-提出建议。

没有正确的结论,只有越来越准确的结论。考虑到百度自己的业务,百度不会发布自己的搜索引擎算法,所以我们往往依赖于搜索引擎优化分析中的猜测。这个时候很容易相信我们开始预测的结果。比如前辈在考试中引入的经验关键词密度在2%-8%之间。我们也这么做了,但是发现网站排名还是有波动的。通过分析,我们发现原因可能是关键词密度太高。为什么?

首先,我们需要分析搜索引擎的工作原理。当搜索引擎分析网页的相关性时,它不是根据我们设置的关键词来匹配的,但是网页中的所有字符都是统计匹配的,所以相关单词可能不是我们设置的关键词,而是我们忽略的其他单词。