在SEO在數據分析中，我認為首先要考慮的是整體觀點，即從發展的角度來看待數據。例如，百度的算法調整必須滿足搜索者的需求。只要我們的內容信息與搜索者的用戶體驗完全一致，我們的收藏可能不需要高數量，但可以滿足質量。

抓住關鍵點。例如，如果我們的網站被降級，我們需要做的是找出網站被降級的原因，然后我們所有的工作都應該集中在這個目標上：找出可能的原因，收集相關數據，分析數據，得出結論。

一方面，我不能只強調片面性。當很多朋友做的時候SEO在分析時，他們的知識和經驗可能有限，分析問題也非常有限。記得去年我開了這樣一個玩笑，分析了一個門戶網站，忘記了分析網站的二級域名，所以片面分析，結論自然是荒謬的。

通過數據分析可以理解問題的性質。很多時候，我只是看看網站搜索引擎優化是否做得很好。很多時候，我會檢查代碼是否使用nofollow標簽來判斷，因為一個好的SEO標簽肯定會用。

網站數據分析的一部分容易出錯

它可以消除無關數據的干擾。在許多情況下，我們的搜索引擎優化分析造成的錯誤來自于無關數據的干擾。例如，我的博客以前被降級過。經過各種原因分析，發現這只是由于服務器停機，直到服務器穩定后才恢復正常。

這些都是整體視野下需要做的事情，但很多人都在分析SEO由于其中一個有兩個問題：確定問題-分解問題-得出結論-提出建議，因此有必要建立一個很好的數據分析模型。

沒有正確的結論，只有越來越準確的結論。考慮到百度自己的業務，百度不會發布自己的搜索引擎算法，所以我們在SEO分析往往依賴于猜測。這時，很容易相信我們開始預測的結果。比如前輩在考試中引入的經驗關鍵詞密度為2%-8%。我們也這樣做了，但我們發現網站的排名仍然波動。通過分析，我們發現原因可能是關鍵字密度太高。為什么？

首先，我們需要分析搜索引擎的工作原理。當搜索引擎分析網頁的相關性時，它不匹配我們設置的關鍵字，但網頁中的所有字符都是統計匹配的，所以相關單詞可能不是我們設置的關鍵字，而是我們忽略的其他單詞。