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    新手进行SEO数据分析容易出的错误

      不可否认,再好的数据分析师都会犯错误,那作为SEO入门级的菜鸟们应该注意避免哪些错误呢?

      1、数据分析的全局观差
      SEO数据分析中首先应该要考虑的一点:全局观,也就是要有发展的眼光来看待数据,例如百度的算法调整肯定是要符合搜索者的需要,那么只要我们的内容信息是完全符合搜索者的用户体验,那么我们的收录可能并不一定需要在量上做到很高,相反要在质上尽可能的满足。

      要能够抓住重点,例如我们的网站被降权了,那么我们要做的是找出网站被降权的原因,然后我们所有的工作都要围绕这个目标来展开:查找可能原因,收集相关数据,分析数据,得出结论。

      不能只片面强调一方面,很多朋友做SEO分析的时候可能因为自己知识面和经验的局限,分析的问题都十分的局限,我记得去年我还闹过这样的一个笑话,分析一个门户网站,忘记了分析网站的二级域名,片面的去分析,这不科学。

      要透过数据分析出问题的本质,很多时候简单地看一个网站SEO做的好不好,我很多时候会查看代码中对于nofollow标签的运用与否来判断,因为好的SEO肯定会运用这个标签。

      能排除不相关数据的干扰,很多时候我们SEO分析产生的错误就来自己于不相关数据的干扰,例如我的博客之前被降权,分析了很多原因,最终发现其实就只是因为服务器宕机造成,后来服务器稳定下来就恢复了。

      这些都是全局观里面需要做的事情,但是很多人是因为其中的一项两项出问题,所以在SEO数据分析的时候一定要建立好的数据分析模型:确定问题——分解问题——得出结论——提出建议。

      2、工具的使用上通而不精
      SEO的数据分析工具还是蛮多的,业内比较推崇的是谷歌分析,建议大家如果想做好数据分析深入的研究一下。对于大多数朋友来说,我们会运用一些简单地工具,但是却都不精,一个很真实的事实:相信大家都给网站安装了统计工具,但是大部分的朋友都只是运用统计工具来看网站的访问量,访问关键词等等,但是却只是停留在这个层次,我很少看到有朋友分享利用CNZZ和百度统计进行深维度的SEO分析,而如果有朋友能够在这些领域深入研究肯定能够更好地做好SEO。

      3、轻信预测的结果
      没有正确的结论,只有越来越准确的结论。百度从自身商业考虑,不会公布自己的搜索引擎算法,那么我们在进行SEO分析很多时候都是靠猜测的,这个时候就容易轻信自己开始预测的结果,例如我们考前辈们介绍的经验关键词的密度要在2%-8%好,我们也按照这么去做,但是却发现网站还是出现排名的波动,且通过分析发现原因还有可能是关键词密度过高,这是为什么呢?首先我们要分析搜索引擎的工作原理,搜索引擎分析网页相关性的时候,并不是按照我们设置的关键词进行的匹配,而是将网页中所有的字符进行统计匹配,所以最相关的词可能并不是我们所设定的关键词,而是其他被我们忽视的词语。如我们设定“SEO分析”这个词,而其实“SEO”这个词更相关。这样由于开始的假设都建立在了预测的结果上,就造成了偏差。