很多人不清楚需要搜集什么樣的數據;也有的不清楚通過什么渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎么去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。

行百里者半九十，辛勞通過各種渠道觀察搜集的seo數據，很精華的****價值的地方在于有人看，而且要會看，通過看這些數據為自己的網站得到一些啟迪，并把它發揮出來為自身創造一定的利益。

先來說說三類將數據做成擺設的類型：

1、重視數據但不清楚如何搜集，這是“被數據”類型。

對數據處于模糊了解狀態，由于生活在這個信息爆炸化時代，

耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由于沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什么渠道來搜集整理，可謂是一知半解。****可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成

的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。

2、了解所需數據但來源不規范，這是“誤數據”類型。

對數據了解比較了解，由于在互聯網或者公司摸爬滾打多年，

出于自身原因和目的大概知道該需要什么數據。但是同樣由于沒有專業的相關數據人員，對于數據的來源和制作并不規范，數據采集也可能存在誤差。所以，這些數

據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比****類更加成了擺設。

3、會做數據但不會數據分析，這是“賤數據”類型。

對數據有清楚了解，并有正確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等于入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什么問題呢。

數據背后的意義是什么，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。

下面就說一說這些做好的seo數據如何分析?有關SEO的數據應該需要三方面：

一、自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：

這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手很常用也是很基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察后可繪制成趨勢圖)可以比較清楚的了解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。

1)、百度快照：一個網站快照越新，起碼證實一個網站的內容天天都有新鮮的，百度蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是百度蜘蛛對該網站的認可度。

2)、域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。

3)、響應時間：這反映出網站的服務器性能的好壞。響應值越大，服務器性能越差，當然無論對于用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。

4)、同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站托管還是購買獨立IP，假如是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。

5)、PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界了解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考值。

6)、百度權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在百度權重表現的一種數值，并沒有得到百度的官方認可。但是作為站長衡量網站在百度表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。

7)、反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很正確，尤其是百度反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，百度反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對于了解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。

8)、收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。假如了解網站的總頁面數，也可以更清楚的判定網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。

9)、每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。

10)、排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。

11)、meta標簽：查看網站該頁面title、description、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。

可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。

查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。

二、網站流量統計數據

自身正確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的了解。看出網站目前的優化情況，并可以為網站以后運營提供很好的參考。

流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判定。這塊的數據分析也是很為復雜的。

1)、IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站很近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站服務器有無宕機、新聞事件等等。

2)、PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判定網站的用戶體驗和用戶黏性。

3)、uv：獨立訪客量，可以反映出有多少臺電腦，也可能接近于多少真實人在訪問網站。

4)、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。

5)、受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。

6)、來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判定網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。

7)、關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一個很好的途徑。

8)、訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網絡接入商、操作系統、終端類型等屬性的分析，可以更加具體的了解網站用戶的情況，為以后網站的優化和運營提供參考。

同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。

三、可監控關鍵詞數據

相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然后查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優化策略。同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。

同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。

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