事实:网站SEO应该要知道的10个SEO数据价值

　　事实:网站SEO应该要知道的10个SEO数据价值

　　网站SEO是一个过程，通常用于搜索需求覆盖 - 良好的收录

- 良好的排名 - 良好的演示 - SEO数据分析。如何做网站建设，如何优化网站内容等等，所有的问题都只能用最终分析的数据来说话。其实，记录各种数据对我们以后的分析工作有很大的帮助。

　　1. 每日收录网站

　　许多人每天打开电脑后首先检查其网站的收录

情况，以及每天添加到网站的文章和产品是如何收录

的。为了详细了解他们的网站。有两种数据要记录，一种是记录当天网站收录情况，而是要记录数据并汇总成总表，以方便对未来网站进行整体分析。

　　建议：我们记录

　　这些数据分为大网站和小网站，所以对于小网站我们只需要记录一整天的数据。大型网站建议记录每个新闻页面、产品页面等，以便更详细地准备。若要使用快捷方式 URL 导航，建议使用 site 命令。

　　二、网站外部链接数量增加和减少的趋势内容为王，外部链接

　　为王，大家非常关注网站的外部链接，

　　外部链接会对整个网站的排名和权重产生很大的影响，也是网站的核心部分，大家都非常关注。我们每天做外部链接后就检查当天的收录情况，其实不能谈收录当天，应该形成长远的眼光。例如，我们有时会做一些论坛签名，网络摘录，贴纸等。

　　要看到这些效果，需要实事求是地查询外部链接数据，看看后面的工作中是否有效果。反向链接数量的增加或减少，对后期工作的发展具有重要的指导意义。

　　反向链接是从其他网站导入的指向您自己网站的链接。导入链接是网站优化的一个非常重要的过程。导入链接的质量（即导入链接所在页面的权威性）间接影响我们网站在搜索引擎中的权威性。

　　反向链接是互联网的血液，也是一种链接。没有链接，信息是孤立的，因此，我们什么也看不到。一个网站很难做到全面，所以要去链接其他网站，吸收其他网站可以补充的信息，链接反向链接不在于数量，而在于链接反向链接的质量。反向链接的效果不仅仅是增加网站的权威性，也不仅仅是提高关键词的排名。高质量的外部链接可以为网站带来良好的流量。

　　建议：

　　不要太关注一些反向链接工具的查询结果。微页网站目录反向链接对排名也有很大的影响。分析时，必须查看两个查询的结果，并且可以参考分析作为参考。在进行反向链接时，一些博客和论坛禁止链接并且不这样做。我们放入 URL 也可以工作。

　　3. 观察网站流量和访问网址

　　每个网站的流量和访问URL是两个关键方面。很多人会从这两个方面出发，分析所做工作的效果，不仅是整个网站，还有产品页面、新闻页面等页面产生的流量，然后看看这些流量页面的网址。看看哪些关键词搜索率最高，这些关键词以及是否有任何派生词，这些流量被带到我们网站的地方，我们可以根据这些完全调整计划，以便进行下一步工作。

　　建议：

　　分析数据时，必须小心谨慎。例如，识别带来流量关键词，从各个角度看时间、关键词长度、搜索量、排名、网站内容是否高度原创、页面快照时间等。通过这种方式，可以获得基本的规律性。

　　四、从网站日志看蜘蛛访问的规则

　　通过网站

　　日志，您可以清楚地知道用户在什么IP，什么时间，什么操作系统，什么浏览器，什么分辨率显示器下访问了您网站的哪个页面，以及访问是否成功。网站日志是搜索引擎访问我们网站留下的最宝贵的财富。我们可以从中找到很多有价值的信息，通过这些信息汇总和分析，我们可以很容易地分析出问题的根本原因。

　　建议：

　　从网站日志中，我们可以看到很多问题的根本原因，比如有些网站抓取的前十个页面和目录是CSS所在的根目录，或者新闻页面、产品页面、购物车页面等。从网站日志中看到这些后，您还可以使用机器人禁止它们。至于方法，网站日志一般存储在虚拟主机的日志文件文件夹中，可以通过FTP工具下载网站日志，通过txt文档可以查看日志格式的下载文档。

　　5. 关键词排名：排名和点击率

　　对于网站排名，

　　

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　　有不同的数据分析策略，针对不同的搜索引擎进行了优化，比如：一些专注于统计排名的Top1关键词，并专注于优化这部分内容。

　　点锐认为，从SEO的长远发展来看，我们更倾向于统计平均排名和平均点击率，这反映了基于搜索引擎质量的整个网站内容。

　　一般来说，我们使用以下数据分析方法：

　　（1）根据不同关键词检索文献的数量和排名，分阶段计算检索文献的平均排名，有助于制定优先策略。

　　（2）根据检索关键词水平，统计点击率，以便更准确地计算投资回报率和业务转化率。

　　6. 天然关键词

　　了解有机关键词

　　在企业和竞争对手之间确定他们的SEO位置，关键词的有机越多，网站本身的登陆页面越多越丰富，获得关键词排名的机会越多，网站的流量就越高。

　　7. 网页分析通过竞争对手页面分析，

　　采集

竞争对手的网站流量和更好的排名页面，从而了解哪些信息可能是用户最想看到的，而通过这些聚合网站的页面内容分析，我们可以看到我们是否有机会做得更好。

　　8. 品牌流量

　　一方面，利用第三方数据了解竞争对手通过品牌相关关键词获得的流量占比，从而了解其在品牌建设方面的投入;另一方面，通过查询品牌相关词的平均每月搜索量，我们可以了解品牌的市场份额。通过企业与竞争对手两方面的对比，了解企业在互联网上的品牌知名度，从而制定增加品牌流量的相关策略。

　　根据Engine Power对不同网站的流量数据分析得出的结论是，一个成熟的外贸独立网站的流量来源中，约有40%来自直接流量，约40%来自自然搜索流量，约10%来自付费流量，其他来自社交流量和第三方平台。

　　这些数据仅供参考，因为它会随着互联网的发展以及社交媒体和其他新兴媒体的普及而变化。

　　9. 流量来源金易网站导航流量来源，

　　以谷歌数据统计工具GA为参考，通常一个网站流量来源如下：

　　（1）自然流量：即通过自然关键词搜索获得的流量

　　（2）直接流量：即通过输入URL直接访问的流量

　　（3）展示流量：指通过展示广告获得的流量

　　（4）付费流量：指通过付费拍卖推广获得的流量

　　（5）第三方流量：指搜索引擎以外的搜索渠道或网站资源带来的流量

　　（6）社交流量：指通过社交媒体渠道获得的流量

　　（7）其他流量：上述渠道以外的流量，如第三方广告工具带来的流量

　　通过交通

　　通过分析企业和竞争对手的网站，我们可以更全面地了解流量获取渠道和相应渠道获得的流量，从而合理配置资源。

　　10. 网站流量基础

　　1. 页面浏览量（PV）。

　　

　　定义：页面浏览量是PV（PageView），用户每次打开页面，都会记录1次。

　　技术说明：PV 是来自计算机从网站下载页面的请求。当页面上的JS文件加载时，统计系统会统计该页面的浏览行为，需要注意以下情况：

　　1、用户多次打开同一页面，浏览量累积。

　　2. 如果客户端已经有缓冲的文档，甚至是否真的有页面（比如 JavaScript 生成的一些脚本函数），可能会被记录为 PV。

　　但是，如果使用网站后台日志进行分析，由于缓存的页面可能会直接显示，而无需服务器请求，因此不会将其记录为 PV。

　　含义：PV 越多，页面被查看的次数就越多。PV之于一个网站，收视率之于电视，已经成为评价网站性能的基本标尺。

　　2.访问量（页面浏览量PV）。

　　定义：对自助式网站目录的访问次数为“访问”，访问者在网站上的会话数，以及一个会话期间可以查看的多个页面。

　　技术说明：如果访问者连续 30 分钟没有重新打开和刷新网站的页面，或者如果访问者关闭浏览器，则下次访问者访问您的网站时，访问次数将增加 1。相反，如果访客在离开后半小时内返回，则视为同一次访问，并且访客的上述判断以cookie为准。

　　含义：页面浏览量（PV）是从页面的角度衡量负载次数的统计指标，而访问次数（Visit）是从访问者的角度衡量访问量的分析指标。如果网站的用户粘性足够好，并且同一用户每天多次登录网站，则访问次数将明显大于访问者数量。

　　3. 访客人数（UV）。

　　定义：访客数量 （UV） 是唯一身份访问者的数量

　　，一天内网站的唯一身份访问者数量（基于 cookie），并且只有 1 名访问者计为同一访问者在一天内多次访问网站。

　　技术说明：当客户端首次访问网站服务器时，网站服务器会向客户端计算机发送cookie，以记录访问服务器的信息。

　　下次服务器何时访问时，服务器

　　可以直接找到它上次放入的cookie，如果在一段时间内，服务器发现两次访问对应的cookie编号相同，那么这些访问一定来自UV。

　　含义：唯一身份访问者 （UV） 是在访问者维度中到达网站的访问者数量。

　　4. 新访客数量

　　定义：一天内唯一身份访问者中网站的历史首次访问者数。

　　含义：新访问者的数量衡量的是广告系列开发新用户的情况。

　　5. 新访客比例

　　定义：新访客比例=新访客数量/访客数量。这是一天中新访客的数量占访客总数的百分比。

　　含义：访问者总数在增加，新访问者的比例很高，这可以说明网站的运营情况在不断提高。就像人体的血液循环一样，新鲜的血液不断补充，充满活力。

　　6. IP数量

　　定义：一天内访问网站的不同唯一 IP 数量之和。无论同一 IP 访问多少个页面，唯一 IP 的数量都是 1。

　　含义：网站目录从IP号码的角度衡量网站的流量。

　　解决方案:一款可以精准爬取网站的网络数据采集系统

　　使用网络大数据的挑战

　　互联网上有海量的数据资源，爬虫离不开这些数据的爬取。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬虫一定很简单。但如果要定期、*敏*感*词*地准确抓取各种大型网站的数据，是一项艰巨的挑战。流行的爬虫框架Scrapy的开发者Scrapinghub在爬取了1000亿个网页后总结了他们在爬取过程中遇到的挑战：

　　为了充分利用网络大数据，企业需要一个有效的系统，不仅可以自动从网页中提取数据，还可以对数据进行过滤、清洗和标准化，并将这些数据集成到现有的工具链和工作流程中。

　　探马网数据采集系统是一款可以精准抓取网站的爬虫工具。采用探码科技自主研发的TMF框架作为架构主体，支持开发可操作的网络数据采集系统。

　　代码检测解决上述挑战的代码检测网络数据采集方案

　　

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　　代码检测网络数据采集系统实现了数据从采集、处理到应用的全生命周期管理，实现了网络爬虫、备选数据、网页分析采集的自动化。目前，探马已经建立了自己的企业数据库数据（3000+企业数据信息），*敏*感*词*数据库（超过300000+*敏*感*词*数据信息），这些信息通过数据进行处理和分析，用户可以直接在业务中​​使用！

　　数据提取

　　检测代码通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工输入等方式进行全方位的实时摘要采集。全自动采集各种来源的非结构化数据（如RFID射频数据、传感器数据、移动互联网数据、社交网络数据等），借助网络爬虫或网站API，从网页中获取非结构化数据，统一结构化为本地数据。

　　数据管理

　　代码检测网络数据采集系统结合来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合。鉴于非结构化、半结构化数据的特殊性，在爬取数据后，需要对采集到的原创

数据进行“清洗、分类、标注、关联、映射”等一系列操作，使得将零散、杂乱、标准不统一的数据整合在一起，提高数据质量，为后期数据分析打下基础。

　　

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　　数据存储

　　代码检测网络数据采集系统在获取需要的数据并将其分解为有用的组件后，采用可扩展的方式将所有提取和分析的数据存储在数据库或集群中，然后创建一个数据库，让用户可以及时搜索相关信息数据集或提取的特征。

　　方案优势

　　采用码检测网络数据采集方案，具有以下优势：

　　总结

　　探码科技自主研发的网络数据采集系统是集网络数据采集、分析、可视化为一体的数据集成系统，确保您从网络数据中获得最大的洞察力和价值。