웹사이트 데이터 분석은 필요한 기술 seoer 인사에 대 한

Absrtact: 웹사이트 최적화에 관해서, 우리가 알 수 없습니다만 홍보 하는 방법 그리고 SEO 기술 뿐만 아니라 데이터 분석 seoer 인사에 대 한 필요한 기술 작업 동안 웹사이트의 운영 효과 나란히 유지 하려면 또는이 시간에 업계 경쟁의 새로운 트렌드

웹사이트 최적화에 관해서, 그건 단지에 대 한 홍보 및 검색 엔진 최적화 기술, 데이터 분석은 또한 seoer 직원으로 필수적인 기술, 작업 과정에서 웹사이트의 운영 효과 나란히 유지 하려면 또는이 시간에 업계의 경쟁 업체의 새로운 트렌드 것 웹사이트 데이터 분석, 사이트 운영 효과 이해 하는 데이터에서 필요로 이해 하는 실제 사용자, 마스터의 사용자의 동적 변화 언제 든 지 최대 사이트 최적화 결과 달성, 사이트 키워드 순위 향상, 사용자의 전환율을 향상, 당신이 말할 수 있도록 최적화 전략을 조정 데이터 데이터에서 분석 사이트 전략 최적화 바람개비를 조정 하는 것입니다., 그리고 사용자를 이해 하는 것입니다. 그것의 중요성을 알 수 있도록 더 명확 하 게, 다음은 커피 기계 웹 사이트의 판매에 현재 최적화 자세히 케이스로.

내가 생각 하는 소위 데이터 분석 한 복잡 하 고 요구 하는 한 가지, 왜 그렇게 말은? 거기 있을 수 있습니다 일부 웹 마 스 터 것입니다 같은 질문, 작가 의견에서 데이터 분석은 두 가지 측면으로 이해 될 수 있다:

1. 소프트 데이터 분석입니다.

2. 하드 데이터 분석입니다.

같이: 경쟁자 분석 및 연구 하 고 좋은 데이터 통계 사이트의 준비, 키워드의 좋은 일을 할 분석 데이터 통계, 조사 및 분석을 사용자 필요,이 이때 정말 할 수 또한, 뿐만 아니라 전체 산업에 매우 잘 알고 있다, 그리고 소비자 행동 심리학, 내가 생각 하는 그것은 소프트 데이터 분석 등의 심층적인 이해를 이끌어 이론적 지식 많이 필요 합니다.

여기에 언급 된 소프트 데이터 분석에 대 한 다음 저자는 서구의 역할에 소위 하드 데이터 분석을 공유 하는 전용. 내가 생각 하는 소위 하드 데이터를 특정 데이터 매우 직관적인 디스플레이 분석 결과 통해와 같은 이다: 웹 마 스 터 친구의 광대 한 수는 종종 IP, PV, UV에 대해 우려 하 고 흐름을 통해 통계와 같은 다른 데이터 보기: 사용자의 체류 시간 및 사용자가 사이트에 도달 하는 어떤 키워드에 대 한 검색을. 웹사이트 SEO에 이러한 데이터의 분석을 통해 역할 하는 것이 무엇입니까? 다음 분해를 참조 하십시오.

1. 웹사이트 IP 데이터 분석

웹 사이트의 IP 번호는 모든 웹 마 스 터의 추구, 그것은 또한 라고 할 수 있다 각 stationmaster 두 번째 궁극적인 목표를 추구 < 참고: 첫 번째 궁극적인 목표는 변환 속도 생각 하는 저자 > 모두가 알고 높은 IP 번호의 전환율 크다, 또한이 웹사이트의 인기를 설명 했다, 사용자는 좋은 경험을 부여 하고있다 그들은 비례 관계, 데이터의 일반적인 분석의 저자 매일 IP의 금액을 보고 처음 이다 그래서 믿습니다 다른 웹 마 스 터는 동일.

2. 웹사이트 태양광 데이터 분석

소위 P V는 페이지 사용자 수는 사이트를 탐색할 간단 하 게 말해서, 사용자의 브라우징 깊이. 사이트의 태양광 발전 량이 매우, 그것은 사이트의 끈 적 거 림은 더 나은, 사이트에 사용자의 체류 더 이상, 하지만 또한 직접 반영 사용자 경험 사이트를 보여줍니다 하는 경우는 상대적으로 좋은, 사용자 검색 엔진 경험에 좋은 자연 경험 때문 다음 검색 엔진 사이트 좋은 순위 및 트래픽을 줄 것입니다. 태양광 볼륨 다음 사이트의 반송 률이 높은, 작으면 PV의 수를 증가, 사용자 경험, 다음 최적화 전략을 조정 한다. 커피 기계 웹 사이트 일일 PV 검색의 판매에 현재 최적화의 저자는 기본적으로 피어 비교에서 3012PV는 역의 상대적으로 낮은 태양광 같은 매우 좋은, 저자 사이트 페이지 최적화 증가, PV 볼륨을 높이 내부 구조 최적화를 할 것 이다. 다음 그림과에서 같이:

3. 웹사이트 UV 데이터 분석

소위 UV는 수 독립 방문자의 데이터를 통해 수 있습니다 독립적인 신규 방문자의 증가에 매우 직접적인 응답 매일, 더 또한 사용자에 게 사이트 경험을 보여줍니다 UV 데이터는 상대적으로 좋은, 최적화 전략은 올바른 방향으로 하는 경우. UV의 수가 적은 경우 다음 사이트 최적화 전략을 조정 해야 할.

4. 키워드 트래픽 통계 도구를 통해 라우팅 분석

트래픽 통계 또한 무엇을 사용자가 어떤 검색 엔진, 검색 사이트에와 서 어떤 키워드를 통해 분석할 수 있습니다 웹 마 스 터를 통해 검색 하려면, 어떤 검색 엔진의 산업 사용자에 게 매우 직관적인 응답 될 수 있습니다 하지만 또한이 어떤 키워드를 검색 하는 사용자의 습관을 이해 하는 것은 특히 중요 하다. 예: 360 검색 엔진은 사용자가 익숙한 "차 포장" 사이트에 이전 최적화에서 저자 바이, Sogou, 검색 등 뒤. 사용자에서 "커피 기계" 사이트의 판매에 최적화의 현재 작가 이상 바이, 구글, 360, 뒤와 때 저자 이해 여기, 바이 두의 가이드 라인 최적화에 대 한 최적화할 수 있습니다.

사용자 검색을 어떤 키워드 사이트, 이것은 특히 중요 했다에 대 한 웹 사이트, "커피 기계"의 최적화에 저자 등의 최적화 전략을 조정 하려면이 사이트 많은 사용자 검색 채식 "커피 기계 수리" "홈 자동 커피 기계"

"커피 기계 어떤 브랜드"와 "커피 기계를 사용 하는 방법"에, 저자는 사용자의 검색 행동을 이해 하는 경우 다음 대상으로 지정할 수 최적화, 내부 페이지 최적화에 원래 기사를 쓰고이 긴 꼬리 키워드에 대 한 고.

SEO의 역할에 웹 사이트 데이터 분석을 위해 나는 단순히 여기, 위의 공유 하는 것은 초보자의 일부 것을 줄 수 있는 희망 당신과 함께 공유 웹 마 스 터 몇 가지 영감. 같은 시간에 트래픽의 흐름 급증 길.

이 문서를 원본: Yanzi 심천 Malston 커피 기계 네트워크에서 유래: http://www.micoffee.com/news.asp?id=442 존중 원본 시에 대 한 저작권 작품.