網站最佳化過程中,資料分析是必不可少的,也是花費我們時間最多的工作了,一般來說,在整個最佳化時間中,資料分析佔據70%的時間,而其它30%的時間是去執行最佳化工作。其實很多站長們都不重視資料分析這一塊,等到網站出現了問題才進行分析的,其實這樣對網站最佳化非常不利,不能儘早的發現問題解決從而避免網站受到傷害。網站最佳化人員必須在平時的工作中不斷提升自己的分析能力,才能讓網站最佳化之路走得更遠更穩定。
資料分析是一項艱難而又極具樂趣的工作,需要掌握一些分析技巧才能夠對於一些問題進行準確的分析,對於新手來說,分析存在一定的難度,但是只要多動腦多分析多鍛煉,分析的準確性也會漸漸提高,這對於以後的最佳化工作非常重要。建議新手在分析的時候,多餘其他人員進行溝通,方案的建立也要多人配合去做。資料分析有很多,今天筆者就簡單的分析一下pv與seo之間的關係,希望大家能夠學習到東西。
一、網站最佳化pv資料分析的必要性
進行pv資料的分析,有利於我們對網站內容頁的品質進行評估,頁面pv越高,那麼這麼頁面就越優秀越符合使用者的需求(登陸頁和註冊頁除外)。如果我們知道哪個頁面的pv越高,就要更加註重這個頁面的內容,分析出使用者到底喜歡這個頁面中的哪些內容,然後再提供更多使用者喜歡的內容。通過pv的分析,能夠協助我們快速的找出使用者需求大的內頁和目錄,此時我們就要把最好的入口資源提供給這些使用者需求量大的頁面,比如首頁最好的連結入口是導航下面,把這些需求大的內容在第一時間展現出來,有利於內頁的pv的增加。
二、如何進行pv資料的分析
pv資料不能進行單獨分析,同時單獨對pv進行分析是沒有意義的,必須結合ip來對比分析。
當pv數大於ip數且倍數越大,就反應出網站內容品質高,使用者喜歡瀏覽你的網站,當然圖片展除外,因為圖片網站的點擊率是非常高的,建議大家和同行相比。提高pv與ip的倍數,實質上就是減少頁面的跳出率,頁面的跳出率是由使用者來決定的,除了要提供使用者喜歡的內容以外還要避免出現垃圾內容和邊緣詞流量,因為垃圾內容和邊緣詞流量導致網站跳出率增加,邊緣詞的內容針對性比較差,對於使用者的需求不能很好的解決,造成了使用者跳出率下降。一般pv和ip低於行業的比例的時候,網站就不健康了,要及時的去做分析調整。
關於資料分析今天就分析到這裡,資料分析是一個比較複雜的工作,在平時的工作中我們要不斷的分析自己的網站,才能超越競爭者,在最佳化上走得更遠!
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