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「seo培训学院」网站数据分析容易出错的部分

龙腾SEO 2020-06-15 55 0

在SEO数据分析中,我认为首先要考虑的是整体的观点,即要有一个发展的视角来看待数据。例如,百度的算法调整必须满足搜索者的需求。只要我们的内容信息与搜索者的用户体验完全一致,我们的收藏也许不一定需要数量高,但在质量上是可以满足的。

要抓住关键点,比如说,如果我们的网站被降权了,那么我们需要做的就是找出网站被降级的原因,然后我们所有的工作都应该集中在这个目标上:找出可能的原因,收集相关数据,分析数据,得出结论。

一方面,我不能只强调片面性。当很多朋友做SEO分析的时候,他们的知识和经验可能是有限的,分析的问题也是非常有限的。记得去年我开了这样一个玩笑,分析一个门户网站,忘了分析网站的二级域名,所以片面分析,得出的结论自然是可笑的。

能够通过数据分析了解问题的性质。很多时候,我只是看看一个网站搜索引擎优化是否做得很好。很多时候我会检查代码是否使用nofollow标签来判断,因为一个好的SEO肯定会使用标签。

网站数据分析容易出错的部分

它可以消除无关数据的干扰。在很多情况下,我们的搜索引擎优化分析造成的错误来自于无关数据的干扰。例如,我的博客以前被降级过。经过多方面原因分析,发现这只是由于服务器停机造成的,待服务器稳定后才恢复正常。

这些都是全局视野下需要做的事情,但是很多人在分析SEO数据时都要建立一个很好的数据分析模型,因为其中一个有两个问题:确定问题-分解问题-得出结论-提出建议。

没有正确的结论,只有越来越准确的结论。考虑到百度自己的业务,百度不会发布自己的搜索引擎算法,所以我们在SEO分析中很多时候都依赖猜测。在这个时候,很容易轻信我们开始预测的结果。例如,前辈在考试中引入的经验关键词的密度最好在2%-8%。我们也这样做了,但是我们发现网站的排名还是有波动的,通过分析,我们发现原因也可能是关键词密度太高,这是为什么?

首先,我们需要分析搜索引擎的工作原理。当搜索引擎分析网页的相关性时,它并不根据我们设置的关键字进行匹配,但是网页中的所有字符都是统计匹配的,所以最相关的单词可能不是我们设置的关键字,而是我们忽略的其他单词。

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标签:seo培训学院

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