SEO工程师擅长的网站数据分析

简介:

经常有朋友问笔者,seo如何入门,笔者习惯都会说会发外链,会换友情就已经算入门级seo了,肯定有朋友会问如何能成为seo高手呢?今天就跟大家讲些
那些高级seo所擅长的网站数据分析。笔者也发现网上关于网站数据分析的文章很少,张玉淦SEO博客就结合自己跟自己看到书学到的简单网站数据分析,向大
家讲解下。

为什么要对网站进行分析?

回答这个问题之前咱们先反问下自己,我们网站为什么存在,如果不了解自己网站存在的目的,那么我们也不需要对网站进行分析,因为网站分析不会带来任何
价值,它充其量只是提供一堆零散的指标和数据,不会有任何实质的改进建议。所以我们进行网站分析的时候,必须要明确可衡量的网站目标。目标确定了,我们如
何来实现这个目标呢?肯定很多人的目标都是赚钱(笔者也是),但是赚钱是一个很大、很复杂的目标,这个目标很难通过一个人或一个部门的力量完成,我们需要
对这个大目标进行分解,形成很多的小目标和可执行的动作。所以网站分析就是通过对每一个可执行的动作以及小目标的度量和改进,最终促进网站的大目标完成。

网站分析是什么

为了让大家比较容易的理解网站数据分析,我们把网站看成一个人。

首先,网站分析是网站的眼睛。他帮你看清网站里发生了什么事情、访问者来自哪里、他们来网站的目的是什么、网站那些东西最受欢迎,等等。这是从网站营
销角度看到的网站分析。在这部分中,网站分析对象是访问者,访问者在网站中的行为以及不同流量渠道之间的关系。

其次,网站分析是整个网站的神经系统。它让你了解到网站的健康状况,网站页面的表现如何、那个功能出现问题、哪里需要进行修改、布局是否合理、导航是
否清晰等等问题。这是从产品和架构的角度看到的网站分析,在这个部分网站分析对象是网站的逻辑和结构,网站导航结构的是否合理,网站注册流程是否顺畅。

最后,网站分析是网站的大脑。他让我们在完成目标的过程中合理的分配资源和预算,并通过优化不断提高网站的表现,这是从网站运营的角度出发的。在这个
部分中,网站分析的主要对象是投资回报率(ROI)。也就是说,在现有的的情况下,如何合理的分配预算和资源以及完成网站的目标。

如何进行网站分析

前面的目标选好了,也了解了网站分析是什么,下一步我们就要进行网站分析了,其中的学问太多了,笔者只能讲一些概括的内容,首先需要达到你的目标,网
站必须有访问者,所以第一步是网站的流量分析。其次,我们要针对访问者的需求(就是访问者为啥到你网站,他的目的是什么),有效的暂时我们的内容、商品和
信息,并且让客户喜欢上这些内容。因此,第二部分要求对网站的内容进行分析。现在做seo的都知道外链效果已经没以前那么明显了,我们只能从内容上面做文
章,内容分析涵盖的范围比较广,包括导航分析、页面质量分析等。最后最关键的的部分,就是把访问者转化成客户,购买我们的信息跟商品,只有访问者完成了最
后的转化,我们网站的最终目标才算实现。因此,要对网站的转化进行分析。最后,每一个问题都不是单一原因引起的,每一个分析都不是独立存在的,因此我们要
对网站全局分析。今天就说到这里。

目录
相关文章
|
7月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析案例-BI工程师招聘岗位信息可视化分析
数据分析案例-BI工程师招聘岗位信息可视化分析
146 0
|
JavaScript 数据挖掘 Java
91 网站点击流数据分析案例(数据展示)
91 网站点击流数据分析案例(数据展示)
153 0
|
SQL 数据挖掘 BI
89 网站点击流数据分析案例(结果导出)
89 网站点击流数据分析案例(结果导出)
88 0
|
数据挖掘
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
88 网站点击流数据分析案例(统计分析-键路径转化率分析)
84 0
|
4月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
【优秀python数据分析案例】基于Python书旗网小说网站数据采集与分析的设计与实现
本文介绍了一个基于Python的书旗网小说网站数据采集与分析系统,通过自动化爬虫收集小说数据,利用Pandas进行数据处理,并通过Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化,旨在揭示用户喜好和市场趋势,为图书出版行业提供决策支持。
361 6
【优秀python数据分析案例】基于Python书旗网小说网站数据采集与分析的设计与实现
|
6月前
|
存储 数据挖掘 索引
Python streamlit框架开发数据分析网站并免费部署
使用Python的Streamlit框架,开发了一个在线数据分析工具,替代Excel查看设备温度CSV数据。通过pandas读取数据,matplotlib绘制图表。程序处理CSV,提取所需列,计算最大最小平均值,用户可多选查看特定数据。[GitHub](https://github.com/yigedaigua/MGHB)上有完整代码,应用已部署至Streamlit Cloud。
128 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据可视化
数据分析web可视化神器---streamlit框架,无需懂前端也能搭建出精美的web网站页面
数据分析web可视化神器---streamlit框架,无需懂前端也能搭建出精美的web网站页面
497 0
|
SQL 数据采集 数据挖掘
90 网站点击流数据分析案例(工作流调度)
90 网站点击流数据分析案例(工作流调度)
51 0
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
51 4
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
88 2