如果你长期从事 搜索引擎优化 ，你会发现有时候制定相关的优化策略并不难。它基本上有一个固定的程序。对于专业的 SEO 人员来说，困难在于数据敏感性。
在 网站建设 的初期，很少有SEO人员特别关注数据分析，但事实上，合理利用相关的数据分析方法对网站的各项指标进行审核尤为重要。 将通过以下内容阐述与SEO相关的数据分析方法：
1、内容：数量和质量
持续更新网站内容实际上是一项相对具有挑战性的任务。过去，当我们对每一个网站的内容进行数据分析时，我们惊讶地发现，伪原创内容几乎占到了大量网站内容的70%以上，但这并不包括的收藏。
早期：我们通常会查看特定关键字top50的内容并逐一匹配。如果一个内容中有2-3段文字，搜索结果中有多篇文章，我们只需判断其具有伪原创特征。
现在：很容易判断内容的质量。你只需要匹配熊的爪ID就可以根据原始标签做出基本判断。
我们通常建议一个网站的原始率应低至55%-60%，即使是伪原始网站，也对另一方的目标URL进行标准化。这里的建议是尽量参考具有一定有名的网站。
2、排名：位置和 点击率
对于网站排名，有不同的数据分析策略，针对不同的搜索引擎优化，如：一些侧重于统计排名的关键词，并重点优化这部分内容。
小编认为从SEO的长期发展来看，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。
通常，我们使用以下数据分析方法：
（1）根据不同关键字的搜索文档的数量和排名，分阶段计算搜索文档的平均排名，有助于制定优先级排序策略。
（2）根据关键字检索的级别，统计点击率，以便更准确地计算投资回报率和业务 转化率 。
3、链接：总计和相关性
对于外部链优化，准确计算外部链的个数是一个比较困难的问题。通常，我们将使用以下数据分析方法来计算：
（1）多平台站长管理工具，同时导出一个站点的外部链接数（要准确合计外部链接数，需要花费更多的钱）
（2）对于外部链接的内容相关性，重点统计主 域名 链接占60%以上的独立域名。如果超过40%的域名是无关内容，我们可以得出结论，外部链的主域名与站点的内容弱相关。
事实上，这个地方有点矛盾。对于链接，网站排名与质量高度相关，而弱相关则与数量有关。
