SEO与数据那些事儿：数据对比及网站SEO数据统计维度？

数据究竟为何物？在互联网行业工作的人士想必都心中有数，通俗来说，它就是完成某项活动后所呈现出的数字结果。不论是进行搜索引擎优化（SEO）、推广活动，还是运营新媒体，我们都会产生各类数据。

数据分析究竟是什么？简言之，它是对先前所述的实验或研究得到的各类数据，进行深入解析的过程。当然，无论是搜索引擎优化、广告推广还是自媒体运营，要想进行有效的数据分析，首先必须确保数据管理的各个环节（包括定义、检测以及收集与保存）得到妥善处理。

SEO与数据的关系

明白，进行搜索引擎优化，尤其是针对网站SEO的操作，我们会对该网站在优化前后的各项数据进行详尽的比较。

这里的对比数据，实际上是与搜索引擎优化（SEO）紧密相连的。若缺乏这样的数据对比，我们便难以判断进行网站SEO优化是否真正有效。

网站SEO一般会有哪些数据统计维度呢？

百度搜索结果中的索引数量、网页被收录的数量、网站的权重级别、关键词的排名数量以及关键词在搜索结果中的具体位置、友情链接的数量、外部链接的数量、网站的IP地址、网站的独立访客数、页面浏览量、网站的跳出率、用户访问的页面深度、用户在页面上的停留时间、流量的来源渠道等。

凭借这些数据维度，我们进行优化前后的对比，便能直观地观察到数据的变动情况。例如，优化前收录的数量、关键词排名的数量及具体位置、网站的权重以及自然IP的数量，经过优化后的再次统计，便能清晰地感知到这些数据的改变。

自然，有些人可能会质疑这些数据的真实性，认为它们可能被篡改或伪造，这种情况并不罕见。不过，关于数据造假的问题，我们暂且不在此文中展开讨论，关于这一点，我们留待日后再详细探讨。

网络推广、新媒体与数据的关系

接下来咱们来探讨，网络营销、新媒体（包括自媒体）与数据之间存在着怎样的联系？实际上，网络营销、新媒体等领域与数据依然保持着密切的关联。

网络推广领域，SEO仅是其中一种手段。此外，还有诸如发布软文、利用社交媒体（如微博）、视频平台（如爱奇艺）、博客论坛以及B2B黄页等多种推广方式。在进行这些推广活动时，我们必须对各自的推广数据进行统计分析。

比如提及新媒体平台以及当前从事自媒体行业的情况。若是自媒体仅用于个人用途，无需对外进行营销等，那么便无需进行数据统计。否则，进行数据统计则是必要的。

以一个最直观的例子来说，若有人向我运营的公众号投放广告，他们通常会询问，该公众号的粉丝数量是多少，头条文章的阅读量如何，以及平均阅读量怎样，这些信息都属于数据范畴。

网络推广、新媒体数据维度一般有哪些？

通常包括：观看次数（视频则称为播放量）、收录情况（是否被百度纳入收录范围）、紧接着是数据中的点赞、评论等指标。对于自媒体而言，还需关注粉丝数量、性别分布等因素。

为什么做SEO、推广、新媒体都需要数据管理与数据分析？

为何进行数据管理和数据分析至关重要？这是因为只有当数据管理得到妥善处理，后续的数据分析工作才能顺利进行。而通过有效的数据分析，我们才能明确了解某个渠道是否值得继续投入人力和财力。

精心进行数据解析，助力企业网站或产品发掘潜在机遇、避开潜在风险；协助企业网站或产品排查故障、弥补损失；协助企业网站或产品衡量成效、优化营销策略；助力企业网站或产品提升运作效率，增强其价值。

SEO、推广、新媒体数据分析应该怎么做？

实际上，如何进行数据分析是个相当棘手的问题；对于那些未曾涉足数据分析领域的人来说，他们可能连如何解读数据都感到困惑，更不用说进行深入分析了。因此，我将逐一阐述。

1、明确目标，确定数据统计维度是数据分析第一步

明确目标究竟为何？它指的是无论你从事的是网站SEO优化以吸引流量，还是致力于品牌在网络上的推广，亦或是APP的推广工作，由于目标各异，我们关注的焦点自然也会有所区别。

统计维度指的是什么？以网站为例，我们更重视的是网站的IP地址、会话次数以及页面浏览量，这些通常被称作网站流量。至于APP，我们的关注点则转向了下载量、激活量和注册量。至于品牌词推广，我们更关注的是品牌在百度上的搜索指数变化。

因此，在进行数据分析之前，我们必须确定我们的统计对象，同时也要搞清楚该对象的具体目标以及与之相关的关键指标。

2、数据埋点或给统计对象加上统计代码是数据分析第二步

通常情况下，我们会为网站添加第三方统计工具，但也有一些规模较大的企业，他们采用的是自行进行数据统计的方式。

中文网站的普遍做法是将百度统计的跟踪代码嵌入至整个网站的每个页面下方；而英文网站则通常会在页脚处加入谷歌分析的追踪脚本。

在开发应用程序的过程中，我们才会提及APP埋点这一概念。通常情况下，对于APP的统计，大家普遍采用友盟提供的统计服务，当然，国际上也有专门的统计工具。值得一提的是，百度的统计服务同样适用于移动端的APP统计。

3、找准数据分析工具检测与收集是数据分析第三步

网站监测工具包括百度统计、谷歌分析（GA）、友盟（原CNZZ已并入其中）以及神策数据等多种类型。

应用监测设备包括友盟、百度移动分析、 TalkingData、神策以及诸葛IO。

小程序检测工具：阿拉丁、神策、诸葛IO

用户运营分析工具：百度统计、GrowingIO、品友互动

热力图分析：神策数据、ptengine

数据收集及常见的数据表格参考，如图：

前两张图片主要涉及网站SEO优化，而接下来的两张图片，一张是关于竞价推广，另一张则是关于APP。在分析各个数据维度时，我们需结合公司的具体业务情况，这些内容仅供参考。

4、学会基本数据分析方法，正式开始数据分析！

这里主要分享三种简单的数据分析。

A、趋势分析

以我们网站进行的SEO数据统计为例，我们主要关注以下几方面：外链数量、关键词的搜索排名、网页的收录情况，以及流量数据，包括IP地址、独立访客数和页面浏览量等。

每日进行数据汇总，通过观察一周或一个月的收录与流量波动，我们得以洞察当前的SEO优化趋势状况。

B、对比分析

进行对比分析的目的在于进行不同数据之间的比较，例如进行环比和同比的比较。以一个网站为例，2021年3月的IP总数为10000，到了4月增至12000，而2020年4月的IP数量为6000。据此，我们可以计算出2021年4月相对于3月的IP总量增长了2000，这相当于增长了（12000-10000）/10000*100%=20%。

那么，我们如何计算今年4月与去年4月相比的增长率呢？简单来说，就是用今年的数值减去去年的数值，再除以去年的数值，最后乘以100%。以具体数字为例，即（12000-6000）/6000*100%，这样计算得出的结果是100%，也就是说同比增长了一倍。

除了自我对照，还可以将自身与同行业内的对手进行横向比较。若能通过第三方平台获取到同行网站当月的整体流量数据，便能够评估自身网站的流量状况。

C、交叉分析

交叉分析，实际上就是进行交叉验证的过程。以AB网站的流量或权重为例，我们不仅会审视X平台的数据，还会关注Y平台的数据，甚至Z平台的数据。通过这种交叉对比的方式，目的是为了确认A网站的流量或权重是否确实高于B网站。

某个平台或许存在误差，然而并非所有平台均存在此类问题，这有助于我们进行综合分析。当然，若是从源头开始就出现了错误，比如初始的流量或权重数据就存在造假，或者相关统计平台已经针对这些数据进行过调整，那么情况就有所不同了。