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在SEO数据分析中，我认为首先要考虑的是整体的观点，即要有一个发展的视角来看待数据。例如，百度的算法调整必须满足搜索者的需求。只要我们的内容信息与搜索者的用户体验完全一致，我们的收藏也许不一定需要数量高，但在质量上是可以满足的。

要抓住关键点，比如说，如果我们的网站被降权了，那么我们需要做的就是找出网站被降级的原因，然后我们所有的工作都应该集中在这个目标上：找出可能的原因，收集相关数据，分析数据，得出结论。

一方面，我不能只强调片面性。当很多朋友做SEO分析的时候，他们的知识和经验可能是有限的，分析的问题也是非常有限的。记得去年我开了这样一个玩笑，分析一个门户网站，忘了分析网站的二级域名，所以片面分析，得出的结论自然是可笑的。

能够通过数据分析了解问题的性质。很多时候，我只是看看一个网站搜索引擎优化是否做得很好。很多时候我会检查代码是否使用nofollow标签来判断，因为一个好的SEO肯定会使用标签。

网站数据分析容易出错的部分

它可以消除无关数据的干扰。在很多情况下，我们的搜索引擎优化分析造成的错误来自于无关数据的干扰。例如，我的博客以前被降级过。经过多方面原因分析，发现这只是由于服务器停机造成的，待服务器稳定后才恢复正常。

这些都是全局视野下需要做的事情，但是很多人在分析SEO数据时都要建立一个很好的数据分析模型，因为其中一个有两个问题：确定问题-分解问题-得出结论-提出建议。

没有正确的结论，只有越来越准确的结论。考虑到百度自己的业务，百度不会发布自己的搜索引擎算法，所以我们在SEO分析中很多时候都依赖猜测。在这个时候，很容易轻信我们开始预测的结果。例如，前辈在考试中引入的经验关键词的密度在2%-8%。我们也这样做了，但是我们发现网站的排名还是有波动的，通过分析，我们发现原因也可能是关键词密度太高，这是为什么？

首先，我们需要分析搜索引擎的工作原理。当搜索引擎分析网页的相关性时，它并不根据我们设置的关键字进行匹配，但是网页中的所有字符都是统计匹配的，所以相关的单词可能不是我们设置的关键字，而是我们忽略的其他单词。

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