在管理崗位的seo、運營人員，通常會遇到這樣或那樣的問題，所以有時在我們交流的時候會說seo的人員應該是這個 「神」也必須是個「神」，每天應對老闆、同事以及自己的各種「為什麼」，在這些問題中，其中就會有類似「什麼時候能漲？什麼時候能做到？需要等多長時間」等等一些類似覺得的「不靠譜」或者「無法回答」的問題，但當我們仔細想想，是不是這些問題真的是只有「神」才知道？今天我就來簡單談一談，在**運營過程中的一些心得以及對於自然搜尋流量的指標制定及預期（預估）。
提到分析，就需要有資料，那麼今天我們重點說一說這個資料分析；搜尋引擎的流量運作的基礎，不外乎是這麼幾個重點指標：網頁的收錄數量、**的訪問量（ip）、關鍵詞數量，對於以上搜尋表現指標的站內支撐資料在於：產生網頁資料的人員數量、**內資料量、人員每天產生資料量等。
那麼，當我們把這些關鍵的資料指標列出來的時候，大家就有些明白了，這些指標其實是相互關聯、作用的。
人員————站內資料&mda程式設計客棧sh;———收錄資料————搜尋詞資料————流量（ip）
（產生） （產生） （產生） &程式設計客棧nbsp; （產生）
從上圖可以看出，人員與搜尋流量指標是關聯在一起的，那麼最終自然搜尋流量的指標落實到seo或者運營團隊人員的身上就自然而然，但關鍵是落實多少？多長時間完成才靠譜？這些在指標中的重要結點，就需要我們進行資料分析，要解析這些問題，需要先解析出來**在搜尋引擎現有的表現，才好預估，如何解析那：
收錄資料、搜尋詞資料、流量資料，是搜尋引擎表現中的幾個重要指標，這些值直接提現著乙個**搜尋引擎的表現情況，我們這裡可以用個大家常用的詞—— 「權重」，那麼這些指標的「上游」基礎是：站內資料及產生資料的人員以及每天的工作資料。
1.收錄比
站內的資料有多少被搜尋引擎收錄？這裡就有個比值，我暫且叫它「收錄比」用收錄量比上站內資料（頁面總量）。
2.關鍵詞比
收錄產生了多少關鍵詞那？這裡就個比值，我暫且叫它「關鍵詞比」用當前站內關鍵詞量（cnzz、百度統計都可以統計提供）比上目前收錄量。
3.流量比
這些關鍵詞產生了多少流量那？這裡也有個比值，暫且叫它「流量比」，用站內的流量比上關鍵詞量（建議將資料模型的時間緯度拉長到半年以上，這樣資料出來，會更加準確）；
當然，以上類似的對比分析，還有很多，最終我們會發現，這些看似獨立的資料之間，其實有著深入的關聯，這些值，可以體現目前這個站點，在搜尋引擎的乙個表現程式設計客棧，具體的分析方法，我用個案例簡單介紹下：
有一站點，目前**百度日均8w ip、站內頁面資料共有40w+、百度目前收錄量在20萬頁面、溝通後得知，日均關鍵詞4w左右，目前有編輯人員20人，需求是：做到40萬日均ip，需要多長時間、花多少錢？
分析下站點在搜尋的表現：
1. 分析收錄比： 40/20 = 2（2個資料產生乙個收錄，50%收錄）
2. 分析關鍵詞：20/4 = 5（5個頁面產生乙個關鍵詞，5：1的關鍵詞生產）
3. 分析流量比：8/4= 2 （1個關鍵詞產生2個ip，巨集**單體關鍵詞的流量情況）
4. 分析工作量：編輯每天40篇/每天*20人= 800篇文章/ 天
那麼，按照現在站點在搜尋引擎的表現資料，做到40wip/每天，需要20w關鍵詞/每天、需要100w收錄頁面、需要200w站內頁面，而編輯人員工作任務額定，則需要20人工作，需要6年零8個月；有人說這是不是太長了，應該說，只按照資料分析下來是這樣的，但我們在主觀上就能看出，有些不靠譜，因為我們忽視了客觀問題的變化，在這個過程中站點在搜尋引擎表現（可以認為是權重）的變化、品牌詞的影響、團隊人員數量的變化、內容資源收集渠道的變化等，根據經驗，這個最終結果一般都會優於公式結算結果，（因為**大都是在越做越好的）但如果你的站點這些值一直不動，我想結果也不會差的太遠。
有人會說，如果我的某個大流量詞排名上去了，那整體都會變化，但其實我想說的是，如果你將資料模型中的資料放大、時間拉長，你會發現，在巨集觀資料中，單體關鍵詞的排名波動，對於整體流量的影響甚小，尤其是在大型**中更加明顯，因為，流量的支點在於長尾、長尾的支點在於內容，所以巨集觀資料裡，流量的支點在於內容資料量，而非某幾個大流量關鍵詞的排名。
有的朋友喜歡較真，我也就不想多說什麼，這只是我在之前在運作一些幾十萬級、百萬級ip站點運作中，對於巨集觀資料解析後的經驗，一定有偏差或者在適用廣度上有問題，（比如小型站點、非內容型站點，可能就不適用），並且建議大家，分拆欄目（或行業）進行分析，因為如果你是乙個類似門戶的多行業站點，這個值一定失真很大，比如我遇到的，教育、遊戲，巨集觀下來，單體關鍵詞的受眾相差就非常大，教育資訊可能在1：2以內（乙個詞帶來不超過2 ip），而遊戲可能在1：40（乙個詞帶來40個ip）甚至更高，當然，這個是每個站都不同的，自己算自己的。
愚見，歡迎拍磚！
本文標題: 可量化的搜尋流量運作
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可量化的搜尋流量運作
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