(大数据时代：如何强化SEO的页面类型？)

　　(大数据时代：如何强化SEO的页面类型？)

　　看过这个《大数据时代》，提到了一个有趣的例子：过去美国爆发了流感，专业的医疗机构采用传统的人口普查方法来调查疾病的传播情况。这种方法有很多缺点，比如成本高，准确掌握疾病传播的现状需要数周时间。

　　

　　同时，还采用了调查方法。它使用现有的搜索数据来查看哪些大陆用户搜索与疾病症状相关的词，从而估计疾病的传播地点。

　　事实证明，谷歌的估算方法也非常准确，不需要任何成本。而最重要的是，它可以及时了解疾病的传播情况，极大地方便了人们的预防和准备。

　　各大搜索引擎收录的网站页面严重依赖于良好的网站结构。企业网站的构建结构简单易懂。只要规划好品类或栏目，再将产品页面加入品类，整个网站自然会形成树状结构。

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　　书中没有提到的是，可以做这样的分析。借助来自搜索引擎的开放数据，例如最典型的谷歌趋势和百度指数，几乎任何人都可以进行这样的分析。唯一的前提是要有数据分析的意识。

　　那么如何排名，大家可喜可忧。

　　遇到很多PM，为了提高他们的流量期望，他们寻求SEO的帮助。

　　其中，有很多思路清晰的PM。从一开始就拆分业务线的源流量，比如自有流量占比多少，导航站流量多少，SEO流量多少。在这一步，他们阐明了 SEO 对他们的重要性。

　　

　　之后，他们继续分析SEO产生的流量，有多少落地页是listing页，有多少是详情页，对应的访问深度（Pages/Visit）是多少。在这一步中，他们阐明了他们希望重点加强 SEO 的页面类型以及他们希望引导流量的方向。

　　最终，他们只通过对数据的几个细分，将抽象的流量推广意图变成了明确的改进需求。尤其是大公司的跨部门协作，要求越明确代表可信的概率越高，模糊的要求容易处理（当然只是整体客观情况，不是我们SEO部门）。

　　②进入选中的网页后，需要生成“搜索引擎计算机数据库”，如“quotitle”。

　　

　　数据分割是分析整个事情的哪一部分更重要并阐明要做什么的有力手段。

　　下面我们就来看看百度搜索引擎优化的真实效果。至于如何优化网站百度网站优化，问题就在这里。事实上，百度和搜索引擎都没有有效的网站优化。

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　　数据对比分析也是常用的利器。

　　可用于 Adob​​e 应用程序广告的广告词。可用于各种主流媒体或教学方式，也可用于各大媒体以外的地方。

　　下面我们来做一个具体的回答，看看如何设置一个详细的目标客户名称和一个详细的账户名称。

　　比如招聘，它的需求具有非常明显的季节性，对应春节前后的低谷和高峰，此时百度招聘类的搜索量也会出现较大波动。所以，一般情况下，这类SEO流量也会节前少，节后多。

　　但每个人都有一个糟糕的问题。当你看到美好的事物时，很容易认为这是理所当然的。当你看到不好的事情时，你的神经会立即紧张。如果假期前招聘的SEO流量下降，肯定会有人紧张。即使考虑了季节性因素，看流量趋势图，你可能会想，是不是太多了？

　　

　　那么，为了缓解自己或者他人的焦虑，你需要进行数据分析，看看流量的下降是否有季节性因素之外的其他因素。

　　为了抢占平台的**阵营，百度、腾讯、百度整合了自己的优化方案，在搜索引擎中具有一定的排名，与其他应用甚至O竞争，让企业意识到互联网用户的重要性。社会化。节省大量用户。其中，竞争对手肯定已经出现了。

　　有很多分析方法。比如排除搜索量因素后，查看收录、排名、点击率三个指标是否有变化；或分析大量行业词的搜索趋势变化。这里我只说一下我使用的最简单的方法：

　　如果说网站是招联招聘，取源关键词收录“智联”为“品牌词流量”，不收录“智联”为“常规SEO流量”。

　　因为：常规 SEO 流量 = 收录 x 排名 x 点击率 x 搜索量

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　　在构建 网站 时，很多人喜欢对内容使用填充样式。这是一种根据内容寻找需求的不受欢迎且错误的方式。填写网站的内容时应该怎么做？* * *请务必在开头创建主页关键词。主页上每个关键词的内容需求是多种多样的，所以我们必须建立每个关键词，并在该部分考虑用户的需求。

　　但是品牌词流量基本不受收录影响，排名固定接近第一一、点击率几乎100%固定，所以可以引入：品牌词流量=搜索量

　　

　　因此，可以用品牌词流量的变化来衡量搜索量的波动。通常情况下，如果常规SEO流量的趋势与品牌词的趋势相似，季节性因素往往是流量波动的主要原因。

　　当然，也有几种情况。比如网站的*敏*感*词*推广，可能会大大增加品牌词的流量；网站加入导航站、购买品牌词PPC等可能会导致品牌词流量一定程度的下降。在这些特殊情况下，不能使用上述分析方法，需要自我识别，而不能仅仅依靠硬性数字。

　　只要有分析的方向，其他的相对来说问题不大。虽然涉及到SEO，但是获取不同类型数据的渠道并不相同，看起来很麻烦，但毕竟都是确定性的技术活动。

　　我们需要花最多的时间思考我们想要解决什么问题，我们应该从哪里开始解决它们，以及数据如何在整个过程中帮助我们。