「內容為王，外鏈為皇」，「seo很簡單，就是內容加外鏈&r程式設計客棧dquo;……類似的語言我們已聽過很多，可是今天筆者想說的是其實「外鏈加內容」的seo時代早已過去。seo行業在國內的發展直到今天也並不成熟，很多從事者和管理者仍然把關鍵詞排名當做seo的終極目標，把更新文章和發外鏈當做每天seo的全部功課，卻忽略了seo中非常重要的一環----資料分析，也正是今天筆者想和大家分享的觀點，沒有資料分析何談seo？
百度統計，cnzz，51la等**統計工具似乎每個**都不缺少，但是大部分站長只把這些當做是查詢工具，草草看過就立刻關掉，並沒有充分利用挖掘這些工具的內在價值。我們通常所說的資料分析是乙個廣義的概念，包括對自己**的分析和對競爭對手的分析，具體包括：**各個時間段的流量，ip、pv，**日誌，外鏈丟失率，**收錄、**熱力圖分析、**結構布局、關鍵詞分析、內容質量分析……每乙個看似很小的指標卻都直接關係到**的競爭力，因為如今各大中小**中有排名無轉化率的例項太多太多了，下面筆者就舉幾個簡單的例子和大家一起**如何做好**的資料分析。
一、**seo綜合資料分析
這應該是每個seo從業人員每天早上開工做的第一件事，就是要查詢一下自己的**綜合資料，包括快照情況，收錄情況，外鏈情況，pr值，關鍵詞排名等。讓這些成為每天的乙個例行工作，一旦有什麼意外情況需要立即採取措施，對症下藥。
1、谷歌pr值：pr值是乙個**權重的最直接體現。當然這個並不需要過多在意，在友情鏈結交換的時候自然會體現它的價值。
2、**快照：當日或者隔日快照的**體現了搜尋引擎對**的信任度和關注度，但是快照和排名並無直接聯絡，主要是對**收錄方面有促進作用。
3、外鏈丟失率：大家都知道外鏈越多越廣越好，但是必須注意外鏈的丟失情況，因為這點直接關係到**的關鍵詞排名情況，百度通常是乙個星期一次更新，站長在發現外鏈丟失時需要及時彌補，防止被降權。
4、收錄情況：乙個**的收錄量可以從側面體現seo的成熟度，但並不是說收錄越多就越好，一定要注意**的文章總數和收錄數量的比值，例如乙個**百度收錄數量是1555，但是實際頁面數已達到4萬多，所以表面看似收錄不錯，但是實際收錄率比值並不高。
二、**日誌分析
**在起初購買空間的時候，一定要和經銷商說明需要具備日誌**功能，因為**每日的日誌分析同樣是非常重要的工作，從日誌中我們可以發現**的諸多問題，比如死鏈結，404錯誤頁面，伺服器是否經常出錯，到底蜘蛛喜歡什麼時候光臨網程式設計客棧站……都是需要處理妥當的細節問題。
三、**後台資料分析
這部分的資料分析應該說是最最重要的，也是乙個**資料分析的核心部分，因為文章開頭說關鍵詞排名的時代已經過去，現在站長們應該更注重的是**的轉化率和留住使用者的能力。這裡的資料分析主要包括ip，pv，時段分析，關鍵詞入口分析，瀏覽深度分析，回頭客分析，月報表分析……歸www.cppcns.com根結底，我們要知道使用者是從**來的，來做什麼，停留在**qimgcqqi，從**離開的，去了**。只有掌握了程式設計客棧這些資料，我們才能夠有的放矢，做出相應的改進，可能是布局方面的，可能是內容方面的，可能是產品方面的……
以上是幾種seo中需要經常做的資料分析，資料分析是乙個系統並且需要耐心的工作，但是很多朋友把資料分析當做是乙個很高深的工作，覺得需要有統計學的基礎才可以做，其實不然，seo的資料分析可能更多的是心理學和消費行為學的東西，但是無可否認的是，乙個懂得資料分析的站長可以讓乙個**更加人性化，更加具有價值。本文出自山寨蘋果手機網www.shanzhai.net，**請註明版權鏈結。
本文標題: 沒有資料分析何談seo？
本文位址:
他們為啥說我沒有資料分析思維？
有同學問 老師，我去面試，被評價為 沒有資料分析思維。他們說我偏向銷售管理，而不是銷售分析。老師我不明白，銷售管理和分析區別是啥？答 銷售，銷售管理，銷售管理的分析，這三者在思維上的區別，可以乙個簡單的例子來概括 銷售代表的思維 銷售團隊經理的思維 銷售資料分析師的思維 大概就是這感覺。解釋一下，銷...
睡眠分析沒有資料 商圈分析怎能沒有資料（第一集）
商圈分析的路線 與業務部門討論，主觀判斷影響銷售業績的因素。step2設定指標 從頭腦風暴會議中，梳理出若干指標。step3獲取資料 商圈資料 通常通過爬蟲技術獲取 店鋪資料 通常對現有店鋪進行收集。step4資料清洗 對於清洗過後的指標，進行各個維度的統計，並與門店業績進行相關分析。step6收斂...
seo資料分析師
一 好奇心強烈好奇心人皆有之，但是作為seo資料分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在資料內部的真相。seo資料分析師的腦子裡，應該充溢著無數個 為什麼 為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行資料...