Yunmar quiere saber cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data
Muchas personas no saben qué tipo de datos deben recopilarse; algunas no saben a través de qué canales recopilarlos y la mayoría de las personas no saben cómo analizar los datos recopilados y luego. No saben cómo hacerlo. Aprovecha estos datos. Por lo tanto, muchos datos son sólo números, incapaces de transformarlos y servir a los intereses de la empresa, y se convierten en una decoración preciosa o inútiles.
Hablemos primero de los tres tipos de datos que se convierten en pantallas:
1. Preste atención a los datos pero no sepa cómo recopilarlos. Estos son los “datos”. tipo "impulsado". Tengo una comprensión vaga de los datos porque vivo en esta era de explosión de información y he estado expuesto a diversas propagandas sobre la importancia de los datos, naturalmente presto atención a los datos y sé que las empresas y las empresas dependen de los datos para respaldar su trabajo y. planes. Sin embargo, dado que no hay personal profesional relacionado con los datos, mi empresa (o webmaster individual) tiene poca idea de qué datos deben producirse y qué canales deben usarse para recopilarlos y organizarlos. Al final, los datos pueden recopilarse mediante lluvias de ideas y los llamados tutoriales en Internet, además de consultas con pares. Naturalmente, esos datos son en realidad sólo decoración.
2. Yunma comprende los datos requeridos pero la fuente no está estandarizada. Este es un tipo de "datos incorrectos". Entiendo bien los datos. Como llevo muchos años trabajando en Internet o en empresas, probablemente sé qué datos necesito para mis propios motivos y propósitos. Sin embargo, debido a que no hay personal profesional especializado en datos, la fuente y la producción de datos no están estandarizadas y también puede haber errores en la recopilación de datos. Por lo tanto, estos datos pueden estar distorsionados y, naturalmente, el valor de utilización no es muy grande. De hecho, este tipo de datos es más una visualización que el primer tipo.
3. Cloud Code puede procesar datos pero no puede interpretarlos ni analizarlos. Este es el tipo de "datos baratos". Tenemos una comprensión clara de los datos, fuentes de datos precisas y necesidades de datos claras, pero es equivalente a entrar en una montaña de tesoros y regresar con las manos vacías. Estamos sentados en una mina de oro pero no sabemos cómo usarla. Es mejor proporcionar estos datos que pueden generar dinero real. ¿Es esto frívolo? Es solo una simple recopilación y clasificación, y los datos se forman en un informe visual. Pero, ¿qué problema pueden explicar estos datos?
¿Cuál es el significado de los datos, cómo interpretarlos para crear valor para empresas e individuos, cómo utilizarlos para evitar posibles riesgos y cómo utilizarlos para analizar los problemas que surgen? valor verdadero.
Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data
Eso es mucho que decir, de hecho, el autor hoy habla principalmente sobre la recopilación y el análisis de datos de SEO de sitios web. en marketing en línea. SEM y otros medios de marketing básicamente tienen modelos de análisis y recopilación de datos relativamente maduros, por lo que no entraré en detalles. Lo que sigue son sólo modelos de datos más populares.
1. Qué datos realizar. Los datos relacionados con SEO deben requerir tres aspectos:
① Consulta de datos estadísticos externos de sitios web propios y de la competencia: Esta parte de los datos se puede obtener mediante una consulta exhaustiva a través de herramientas externas para webmasters. Incluye principalmente, entre otros:
URL del sitio web, fecha de la instantánea, antigüedad del nombre de dominio, tiempo de respuesta del sitio web, misma IP del sitio web, valor de relaciones públicas, peso de Baidu, número de incluidos por cada motor de búsqueda, número de vínculos de retroceso de cada motor de búsqueda, inclusión de Baidu las 24 horas, volumen de palabras de clasificación de Baidu, tráfico estimado de Baidu, número de vínculos externos, título, metaetiquetas e información del servidor. Además de ser aplicables a la página de inicio, estos datos también se pueden utilizar para consultar datos en páginas internas.
Estos datos relevantes se pueden convertir en tablas de Excel para consultas periódicas, y la consulta de datos relevantes se puede aumentar o disminuir según las necesidades reales.
El ciclo de consulta puede ser diario, semanal o mensual, etc., según las necesidades reales y circunstancias concretas.
Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data
②Estadísticas de tráfico del sitio web
Actualmente, la mayoría de empresas y webmasters utilizan el tráfico del sitio web para calcular su sitio web. Tráfico Las herramientas estadísticas facilitan enormemente el trabajo del personal relacionado con SEO en la recopilación de datos. Actualmente, las herramientas de estadísticas de datos más profesionales incluyen CNZZ, 51la y Baidu Statistics. En términos de profesionalismo, CNZZ es relativamente bueno. En términos de precisión y sensibilidad del tráfico de Baidu, creo que las estadísticas de Baidu son bastante buenas.
Sin más preámbulos, los datos de tráfico incluyen principalmente, entre otros:
IP, PV, visitantes únicos, visitas a la página per cápita, duración promedio de la visita, tasa de rebote, páginas visitadas y nombres de dominio, fuentes, búsqueda. proporción del motor, palabras clave de búsqueda, detalles de los visitantes y análisis del período de tiempo
También se recomienda crear una tabla de Excel para consultas periódicas y aumentar o disminuir los datos relevantes según las necesidades reales.
El ciclo de consulta puede ser diario, semanal o mensual, etc., según las necesidades reales y circunstancias concretas.
Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data
③Los datos de palabras clave se pueden monitorear
El monitoreo de palabras clave es relativamente simple, nada. Es fácil de decir, pero solo recomiendo clasificar, monitorear y resumir las palabras clave. Incluye principalmente, entre otros:
Palabras clave principales, palabras principales de cola larga, palabras de tráfico importantes, palabras de marca
También se recomienda crear una tabla de Excel para consultas periódicas, según a las necesidades reales Consulta para aumentar o disminuir los datos relacionados.
El ciclo de consulta puede ser diario, semanal o mensual, etc., según las necesidades reales y circunstancias concretas.
Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data
2 A través de qué canales recopilar datos
La era de Internet también es una era en qué herramientas reemplazan la mano de obra. Usar herramientas para hacer cosas es rápido y conveniente, entonces, ¿por qué no hacerlo?
①Las estadísticas y los datos de consulta se pueden recopilar de sus sitios web propios y de la competencia. Dado que se puede consultar externamente, se pueden utilizar herramientas generales para webmasters para consultarlo. Los dos sitios web de consultas en línea que prefiero son Ai Station y Webmaster Home. En particular, Webmaster Home es más profesional en términos de datos.
②Estadísticas de tráfico del sitio web. Las funciones de las herramientas de estadísticas de tráfico se han enriquecido y los principales cnzz, 51la, etc. tienen funciones de descarga de datos.
③Se pueden monitorear los datos de palabras clave. Si el volumen de palabras clave de un webmaster individual es relativamente pequeño, entonces es más preciso verificar manualmente la consulta poco a poco a través de motores de búsqueda y estadísticas de tráfico en segundo plano. Si consulta palabras clave por lotes, es mejor utilizar herramientas para realizar consultas, pero el software de clasificación de palabras clave actual generalmente tiene errores en las consultas por lotes. Si la empresa tiene la capacidad, puede desarrollar o escribir programas de software con dichas funciones.
3. Cómo analizar los datos recopilados
El noventa por ciento de los que tienen éxito han trabajado duro para observar los datos recopilados a través de varios canales. La mejor y más valiosa parte es que los hay. gente mirando. Y usted debe poder leerlo, inspirarse para su sitio web a través de estos datos y utilizarlos para crear ciertos beneficios para usted.
①Las estadísticas y los datos de consulta se pueden recopilar de sus sitios web propios y de la competencia.
Estos análisis de datos son las capacidades básicas y más utilizadas por un SEO para analizar el propio sitio web y la competencia. A través de estos datos (que se pueden dibujar en un gráfico de tendencias después de un cierto período de observación), puede tener una comprensión más clara del estado de optimización de su propio sitio web y de los sitios web de sus competidores, así como de su peso en los motores de búsqueda. El autor presenta brevemente cómo interpretar estos datos.
Instantánea de Baidu: cuanto más nueva es una instantánea de un sitio web, al menos demuestra que el contenido de un sitio web se actualiza todos los días, y el rastreo y las actualizaciones de Baidu Spider también son más frecuentes. Reconocimiento de Baidu Spider del sitio web Spend.
Antigüedad del nombre del dominio: La industria generalmente cree que, en las mismas condiciones, cuanto más antiguo sea el nombre de dominio, mayor será su peso en los buscadores.
Tiempo de respuesta: Refleja el rendimiento del servidor del sitio web. Cuanto mayor sea el valor de la respuesta, peor será el rendimiento del servidor. Por supuesto, tendrá un impacto extremadamente negativo tanto en la experiencia del usuario como en el motor de búsqueda.
Sitios web con la misma IP: puede verificar cuántos sitios web hay bajo la IP y puede distinguir aproximadamente si el propietario del sitio web elige alojamiento del sitio web o compra una IP independiente. Si es una IP independiente, usted. También puedes ver que el propietario tiene otros ¿Qué sitios web hay? Sigue las pistas y comprueba la situación de otros sitios web para conocerte a ti mismo y al enemigo.
Valor PR: Es una expresión numérica específica que Google asigna oficialmente al reconocimiento y peso del sitio web que es entendido por el mundo exterior. Aunque el valor de las relaciones públicas se está minimizando cada vez más, todavía tiene un valor de referencia como estándar que puede medir la calidad de un sitio web.
Peso de Baidu: este es un valor que una herramienta para webmasters de terceros predice en función de su propio sistema informático y no está reconocido oficialmente por Baidu. Sin embargo, como referencia para que los webmasters midan el rendimiento de sus sitios web en Baidu, también tiene un valor de referencia para la mayoría de los webmasters.
Número de vínculos de retroceso: de hecho, la mayoría de los valores de vínculos de retroceso de los motores de búsqueda consultados a través de herramientas para webmasters no son muy precisos, especialmente los vínculos de retroceso de Baidu. Los resultados obtenidos por el comando de consulta son muy insatisfactorios. Valor del vínculo de retroceso de Baidu De hecho, son solo los resultados de búsqueda de dominios relacionados con el nombre de dominio consultado. En cualquier caso, también es una referencia importante para comprender sus propios métodos de vinculación externa y encontrar formas de comprender los métodos de vinculación externa de sus competidores.
Volumen de inclusión: El volumen total de inclusión de cada motor de búsqueda refleja el rendimiento del sitio web en cada motor de búsqueda. Si conoce el número total de páginas del sitio web, también podrá juzgar más claramente el estado del sitio web indexado por varios motores de búsqueda, analizando así si el sitio web tiene problemas y qué problemas tiene.
Diario incluido/24 horas incluido: refleja el grado de preferencia del sitio web por parte de los motores de búsqueda y el grado de optimización de los enlaces del sitio web.
Clasificación del volumen de palabras: al verificar el volumen de palabras de clasificación de sus sitios web propios y de la competencia, puede encontrar la brecha entre la optimización del sitio web y luego verificar la optimización de la página correspondiente a estas palabras clave de clasificación.
Metaetiqueta: Comprueba cómo están escritos el título, la descripción y las palabras clave de esta página del sitio web, especialmente comprueba la competencia. Aprenderás más analizando por qué está escrito de esta manera.
②Estadísticas de tráfico del sitio web
Las estadísticas precisas de tráfico del sitio web pueden permitir a los webmasters aprender más sobre el sitio web. Puede ver el estado de optimización actual del sitio web y proporcionar una buena referencia para el funcionamiento futuro del sitio web.
El análisis del tráfico muchas veces no es uno solo, sino una combinación de múltiples valores para análisis y juicio. El análisis en este ámbito es también el más complejo.
IP: El análisis se suele realizar comparando fechas, como por ejemplo este miércoles y el miércoles pasado, y los primeros diez días de este mes y los primeros diez días del mes pasado. Al analizar los cambios en el tráfico, puede ver los cambios recientes en el sitio web. Por supuesto, también hay otros factores a considerar, como el clima, los días festivos, la clasificación de las palabras clave, si el servidor del sitio web está caído, eventos de noticias, etc.
PV: el valor a menudo se compara con la tasa de rebote y la IP para determinar la experiencia del usuario y la permanencia del sitio web.
uv: el número de visitantes únicos puede reflejar cuántas computadoras hay o puede aproximarse a la cantidad de personas reales que visitan el sitio web.
Visitas de página per cápita, duración promedio de la visita, tasa de rebote: la relación entre IP y PV refleja la calidad de la experiencia del usuario del sitio web.
Nombres de dominio y páginas visitadas: Podrás ver qué páginas del sitio web son más populares y su peso en los motores de búsqueda.
Fuente: el canal a través del cual los visitantes ingresan al sitio web se puede utilizar para determinar la audiencia del sitio web mediante un análisis más detallado de los atributos relacionados con la audiencia, el grupo objetivo del sitio web y la implementación del funcionamiento del sitio web. La estrategia se puede entender más claramente.
Palabras clave: ¿Qué tipo de palabras clave buscan los usuarios para acceder al sitio web? Es una buena forma de organizar las palabras clave para el sitio web y encontrar optimización de palabras clave.
Atributos del visitante: Al analizar los atributos del visitante como región, nivel educativo, navegador, proveedor de acceso a la red, sistema operativo, tipo de terminal, etc., podemos comprender la situación de los usuarios del sitio web con más detalle y proporcionar Orientación para futuros sitios web. Proporcionar referencias para su optimización y funcionamiento.
Mapa de calor: esta función de mapa de calor permite a los webmasters ver cómo los usuarios hacen clic en el contenido de la página, lo que refleja la experiencia del usuario de la página del sitio web y proporciona una referencia para mejorar el contenido de la página.
Hay algunos otros que no presentaré uno por uno.
③Los datos de las palabras clave se pueden monitorear
Relativamente hablando, este análisis de datos es relativamente simple: clasifica las palabras clave, luego consulta las clasificaciones en los motores de búsqueda y luego realiza un análisis comparativo. por palabras clave puede mostrar el estado de optimización. Cuáles deben fortalecerse, cuáles deben mantenerse y qué palabras tienen una clasificación alta pero no aportan un significado sustancial, y luego ajustar la estrategia de optimización del sitio web.
Al mismo tiempo, el tráfico y las conversiones generadas por las palabras clave también se pueden comparar y analizar con las conversiones aportadas por otro tráfico, proporcionando así una referencia para toda la dirección de operación del sitio web y el presupuesto de la empresa.
Observaciones: La mayor parte del proceso de recopilación, compilación y análisis de datos SEO de sitios web discutidos por el autor anteriormente son para pequeñas y medianas empresas y webmasters individuales. Debido a la energía limitada, el contenido de introducción es relativamente simple. Espero que puedas perdonarme.
Posdata: Algunas notas sobre "Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data"
He escrito un artículo anteriormente, "Cómo recopilar y analizar datos de SEO en la era del big data ". Hay mucho contenido para escribir, y gran parte del contenido se puede resumir por separado para escribir un artículo. Si se integra en un artículo, la descripción inevitablemente no será lo suficientemente detallada. Para evitar que sea demasiado extenso y afecte la lectura, el autor lo publicó en dos artículos en su blog personal, "Cómo estandarizar la recopilación y organización de datos SEO" y "Cómo analizar los datos SEO de un sitio web además de publicarlos". En mi blog personal publiqué el artículo completo en Moonlight Blog, el título permanece sin cambios. Originalmente estaba destinado a servir como estándar para organizar y analizar datos de SEO de sitios web. Quizás debido a mi expresión limitada, muchos internautas lo malinterpretaron. Por la presente declaro que los siguientes puntos deben corregirse:
1. El enfoque del artículo no está en "grandes datos". Para evitar malentendidos, el artículo ha enfatizado repetidamente que es para proporcionar una referencia para la recopilación y el análisis de datos SEO de las pequeñas y medianas empresas. Al principio se dijo que "En primer lugar, este artículo es un poco. "Es redundante frente a los expertos en datos. Es solo un truco de niños, así que los expertos, por favor, no demoren su tiempo". Tal vez el título sea un poco un titular, hablando de "grandes datos", pero como una gran cantidad de pequeños. Y las medianas empresas en China, es difícil que big data y CloudComputing se reflejen en la empresa, pero junto con big data y CloudComputing Con la llegada de los tiempos, incluso las pequeñas y medianas empresas, especialmente las empresas de Internet, verse afectado. El autor cree que el núcleo de big data no son los datos muertos, sino la capacidad de analizar y predecir datos. Por lo tanto, el núcleo de este artículo es también la recopilación y el análisis de datos, en lugar de hablar de big data que no es realista para los pequeños. y medianas empresas, y mucho menos qué análisis de big data. Si no es un grupo multinacional o una gran empresa que no puede generar cantidades masivas de datos, no hable ciegamente de big data. Solo engañará a los demás y a usted mismo, y mucho menos será supersticioso con respecto a big data
2. No se puede detallar el contenido del artículo por limitaciones de espacio. El autor hizo una declaración al final del artículo. Debido a la extensión y la energía personal, no puedo dar más detalles sobre la recopilación y el análisis de datos de SEO. Parte del contenido es relativamente simple y no tengo intención de escribirlo. en un tutorial. Por supuesto, todos estos contenidos se basan en experiencias personales, que pueden ser un poco limitadas a nivel de SEO, pero son creaciones verdaderamente personales. En cuanto a copiar y pegar, o simplemente explicar algunos términos, no tengo nada que decir. Creo que no es necesario martillar el tambor y no es necesario escribir un artículo estilo tutorial paso a paso. Este artículo está escrito para SEOers y equipos de marketing con cierta base.
3. En el artículo se explica por qué es necesario recopilar los datos correspondientes de SEO. Muchos internautas leyeron el artículo y me preguntaron por qué necesito recopilar esos datos o qué tipo de datos de SEO necesito recopilar. De hecho, aunque la extensión del artículo es limitada, todavía enumeré de forma aproximada los datos de SEO que deben recopilarse. y organicé y expliqué por qué necesito recopilar estos datos. La sección sobre cómo analizar los datos recopilados en realidad no solo presenta cómo analizar los datos, sino que también explica brevemente por qué se recopilan los datos, porque si sabe cómo mirarlos. datos, comprenderá por qué se recopilan los datos.
4. La tabla de Excel es sólo una explicación simple, no una explicación de un caso real. Para respaldar la explicación de la recopilación y el análisis de datos de SEO, tuve que crear temporalmente algunas tablas de Excel. Debido a limitaciones de espacio, las explicaciones detalladas o los ejemplos de casos alargarían el artículo, así que tuve que rendirme. Me gustaría disculparme una vez más por no proporcionar un caso, y la tabla de Excel es solo una explicación simple y no tiene valor de referencia.
5. Este artículo se centra en ideas en lugar de compartir ejemplos prácticos. Muchos internautas dijeron que se trataba solo de teoría sin sustancia alguna. No explicaré quejas como esta, porque la mayoría son profanos. Para usar el viejo dicho: no se necesita un martillo pesado para emitir un sonido. Este artículo solo presenta una idea de recopilación y análisis, así como un proceso simple e instrucciones estandarizadas. Aquellos internautas que quieran ver un tutorial paso a paso se sentirán decepcionados, porque no existe la llamada información seca que desean, porque no es así.
La mayoría de mis artículos comparten ideas y estrategias sobre la experiencia del marketing online y rara vez hablan de técnicas específicas y operaciones estilo tutorial paso a paso. Porque creo firmemente que enseñar a alguien a pescar es peor que enseñarle a pescar. Los mismos métodos operativos y habilidades de casos pueden no ser adecuados para otro sitio web, pero vale la pena compartir y difundir la estrategia de analizar el problema y manejar el asunto.