En el proceso de optimización de un sitio web el análisis de datos es fundamental, y también es el trabajo que lleva más tiempo. Generalmente, en todo el tiempo de optimización, el análisis de datos ocupa el 70% del tiempo, mientras que el otro 30% del tiempo. Se dedica tiempo a la optimización del trabajo. De hecho, muchos webmasters no prestan atención al análisis de datos y esperan hasta que aparezcan problemas en el sitio web antes de realizar el análisis. De hecho, esto es muy perjudicial para la optimización del sitio web. Los problemas no se pueden descubrir y resolver lo antes posible para evitar daños. al sitio web. Los optimizadores de sitios web deben mejorar continuamente sus capacidades analíticas en su trabajo diario para que el camino hacia la optimización del sitio web sea más largo y estable.
El análisis de datos es un trabajo difícil pero extremadamente interesante. Es necesario dominar algunas habilidades de análisis para analizar con precisión algunos problemas. Para los principiantes, el análisis tiene un cierto grado de dificultad, pero siempre que use más su cerebro, analice más y haga más ejercicio. , el análisis La precisión también mejorará gradualmente, lo cual es muy importante para futuros trabajos de optimización. Se recomienda que los principiantes se comuniquen con otras personas al analizar, y el establecimiento del plan requiere la cooperación de varias personas. Hay muchos análisis de datos. Hoy analizaré brevemente la relación entre PV y SEO. Espero que todos puedan aprender algo.
1. La necesidad del análisis de datos fotovoltaicos para la optimización del sitio web
El análisis de los datos de pv nos ayudará a evaluar la calidad de las páginas de contenido del sitio web. Cuanto mayor sea el pv de la página, mejor será la página y más satisfará las necesidades de los usuarios (excepto las páginas de inicio de sesión y de registro). Si sabemos qué página tiene un PV más alto, debemos prestar más atención al contenido de esta página, analizar qué contenido les gusta a los usuarios en esta página y luego proporcionar más contenido que les guste. A través del análisis de pv, puede ayudarnos a encontrar rápidamente las páginas y directorios internos con alta demanda de usuarios. En este momento, debemos proporcionar los mejores recursos de entrada a estas páginas con alta demanda de usuarios. la página de inicio está Debajo de la navegación, muestre estos contenidos de alta demanda la primera vez, lo que ayudará a aumentar el PV de las páginas internas.
2. Cómo analizar datos fotovoltaicos
Los datos fotovoltaicos no se pueden analizar por separado y no tiene sentido analizar el fotovoltaico solo. Debe combinarse con IP para un análisis comparativo.
Cuando el número de pv es mayor que el número de ip y el múltiplo es mayor, refleja la alta calidad del contenido del sitio web y a los usuarios les gusta navegar por su sitio web, excepto, por supuesto, para las exhibiciones de fotografías, porque la tasa de clics de las fotografías sitios web es muy alto, por lo que se recomienda compararlo con sus pares. Aumentar el múltiplo de pv e ip es esencialmente reducir la tasa de rebote de la página. La tasa de rebote de la página la determina el usuario. Además de proporcionar contenido que les guste a los usuarios, también es necesario evitar el contenido no deseado y las palabras marginales. tráfico, porque el contenido spam y el tráfico de palabras de borde conducen a un aumento en la tasa de rebote del sitio web. El contenido de las palabras de borde está relativamente mal dirigido y no puede satisfacer bien las necesidades de los usuarios, lo que resulta en una disminución en la tasa de rebote de los usuarios. . Generalmente, cuando el pv y el ip son inferiores a la proporción de la industria, el sitio web no está en buen estado y se deben realizar análisis y ajustes de manera oportuna.
Eso es todo por hoy en cuanto al análisis de datos. El análisis de datos es un trabajo relativamente complicado. En nuestro trabajo diario, tenemos que analizar constantemente nuestro propio sitio web para superar a nuestros competidores e ir más allá en la optimización.
Este artículo fue publicado originalmente por Jiuhe Network ( http://www.usa-idc.com ). Indique la reimpresión.
(Editor: Chen Long) Espacio personal del autor Chen Xiaofeng