如果你长期从事SEO这个职业，你会发现有的时候，制定相关的优化策略，并不是一件非常困难的事情，它基本上都具有固定的套路，对于专业的SEO人员，难点在数据的敏感度上。
很少有SEO人员在建站初期特别关注数据分析，而实际上，合理利用相关的数据分析方法，对站点每一项指标进行审查，显得个格外重要。那么，SEO人员，值得关注的3个数据分析方法，有哪些？
根据以往对的经历，蝙蝠侠IT，将通过如下内容，阐述关于SEO相关的数据分析方法：
1、内容：数量与质量
持续的做网站内容更新，实际上是一个相对具有挑战性的工作，在以往针对每个网站内容做数据分析的时候，我们惊奇的发现，伪原创内容，几乎站大量网站70%以上的内容，而这里并非包括100%的采集。
早期：我们通常审查特定关键词TOP50的内容，进行逐一匹配，对比，如果一篇内容中，2-3段文字，在搜索结果中，多篇文章存在，我们简单判断其具有伪原创特性。
现在：判断内容质量非常容易，你只要匹配熊掌ID，就可以根据原创标签，进行基础性判断。
而我们通常建议以个网站原创的比率尽量控制在55%-60%，而即使是伪原创，最好标准对方的目标URL，而这里给出的建议是，尽量参考去具有一定权威度的站点。
2、排名：位置与点击率
对于网站排名而言，针对不同的SEO人员，具有不同的数据分析策略，比如：有的侧重于统计排名TOP1的关键词，并且集中优化这部分内容。
而从SEO长期的发展而言，我们更倾向性的统计平均排名与平均，它反应站点整站内容基于搜索引擎的质量度。
通常，我们会采用如下数据分析方法：
①根据不同关键词搜索文档数量级别，统计分段式平均排名，它有利于制定优先排名策略。
②根据关键词检索量的级别，统计点击率，从而更加精准的测算与商业转化率。
3、链接：总量与相关性
对于而言，精准统计外链数量，是一个相对困难的问题，通常我们会利用如下数据分析方法，进行测算：
①多平台的站长管理工具，同步导出一个站点的外链数量（想要外链总量精准，就需要多花钱）
②而针对外链内容相关性，我们重点统计外链主域链接量占60%以上的独立域名。如果其中40%以上的域名是非相关性内容，我们就认定外链主域与站内内容是弱相关。
而实际上，这个地方略矛盾，网站排名对于链接而言，高度相关在乎质量，而弱相关在乎数量。
总结：对于SEO网站建设而言，我们要善于分析数据的特性对排名与转化的影响，这样才能够进一步制定相关优化策略，而上述内容，只是一小部分，仅供参考。蝙蝠侠IT转载需授权！
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