你知道关键词优化都需要分析哪些网站数据吗？

有很多SEO新手认为平时发发外链、更新下站内文章就能提升网站关键词排名了，结果是什么可想而知，要不就出现快照不更新，严重的就被搜索引擎惩罚了。想做好SEO优化不去研究网站数据是不行的，盲目的猜测下的优化方向只会让你的网站陷入困境。那么,作为一个网站的站长,我们必须要学会分析哪些网站SEO数据呢？

1、关键词数据分析

这个主要体现在网站的核心关键词，长尾关键词和一些热搜关键词等。这些词可以通过用户搜索词、网站浏览路径、来源关键词、搜索引擎、询问其他人对产品的理解等找出一系列核心关键词。另外关键词数据分析还包括：关键词关注量分析、竞争对手分析、关键词与网站相关性分析、关键词布局、关键词排名预测等等。

2、网站架构分析

一个好的网站结构符合搜索引擎的爬虫喜好则有利于SEO优化。网站架构分析包括：剔除网站架构不良设计、实现树状目录结构、网站导航与链接优化，网站设计的语言好采好DIV+CSS样式，代码精简而有层次。

3、网站收录数据分析

分析的数据主要是分析我们目标的搜索引擎网站收录情况，对于整案客户和客户舒服统计方便我们的以后工作，通过数据分析可以预控网站出现意外情况，如：网站收录数据为100条，突然网站内容降低为1条。通过数据分析你可以监控到项目的问题情况。

4、网站内外链收录，以及死链提交数据分析

对于SEO工作大家都是内外部链接的工作需要稳定增长，网站内外链的突然增加或减少对站点影响很大。当然除了日常操作的内外部链接情况，我们还要监控网站的当天收录的链接情况。还有死链一定要定时向百度提交，以免对网站造成不可预计的影响。

5、网站外链质量分析

对于外部链接的质量分析，外链的内容一定要完整权威，一个高质量的外链对网站的好处是非常大的。对于SEO工作我们日常实施中需要新建外链资源，同时又没有资源的时候，可以去参考一些竞争对手的网站的外链，从中获取你没有的优质资源。

6、网站流量及数据分析

每天记录下网站的收录量，外链数，PV，IP，跳出率，访客数，PR值，百度权重等数据，尤其是跳出率，如果很高的话，要及时查找原因。自己的网站打开速度不行，还是服务器有问题，然后解决问题。 通过关键词流量的分析，监控到哪些词获得高流量，对于我们不同网站的需求进行指定对应的提升方案。

PV：是浏览量，打开一个页面就记一次PV数，所以鉴于此，很多人刷浏览量，因为这个数值挺重要的，如果一个网站的浏览量高，说明网站质量高，用户粘性高。对于网站流量的提升也是一件很好的事情。

UV：独立访客数，有时候需要注意独立访客数，因为IP不能很好的看一个网站的流量，独立访客可以更好的了解网站的情况。

7、网站目录及页面分析

页面分析包括：受访页面，受访域名，入口页面，页面点击图，页面上下游等以上三条数据都可以在百度统计里看到。SEO不止是让网站首页在搜索引擎有好的排名，更重要的是让网站的每个页面都带来流量，长尾关键词采用内页优化。

8、网站日志分析

页面分析包括：受访页面，受访域名，入口页面，页面点击图，页面上下游等以上三条数据都可以在百度统计里看到。SEO不止是让网站首页在搜索引擎有好的排名，更重要的是让网站的每个页面都带来流量，长尾关键词采用内页优化。

9、竞争对手分析

我们在优化自己网站的同时，也要注意竞争对手的网站动态，分析竞争对手的网站也是十分必要的，就像兵法中说的：知已知彼，方能百战不殆。同样SEO优化工作流程中也需要加上竞争对手网站的优化情况分析，而且还要经常性关注竞争对手的动态。这样避免让自己离对手的距离越来越远。

那么对竞争对手需要进行哪些数据分析呢?

站内优化情况，如标题、内容更新频率、内容方面是如何优化的、内链设置、结构导航，网站做了哪些词、排名变化等等。

站外优化情况，如外链建设方法、友情链接增加、推广方法，对手外链建设方面都是在哪些平台上发布文章等情况。了解竞争对手，也是很好的一面镜子，无论对手是否强大，都不要无视。

10、用户体验度分析

直接查看网站的用户体验度是不可能的，因为现在网络上还没有可以统计到用户体验度的软件。既然没有这样的工具怎么才能知道网站的用户体验度是否良好?这需要通过网站相关数据进行分析。

用户体验度是否良好，可以从以下几点数据观测出来：

第一网站PV值：PV值越大说明用户访问的页面越多，自然就能表明用户体验相当好，因为没有哪个用户会长时间看自己不喜欢的内容。

第二用户访问深度：对于分析用户体验度，其实访问深度是非常有利的因素之一，也只有用户喜欢网站才会深入访问网站内容。

第三用户回头率：这对于体现用户体验度是否良好则是最直接的方法。而且对于SEO优化而言，其最核心的目的就是为了提高网站的用户体验度，进而提高网站其他相关的因素。

成都创新互联科技说

只有通过网站数据分析才能看到网站的基本情况，毕竟数据不会撒谎所以能给我们最真实的用户需求数据，从数据分析中得出优化方案和步骤。

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