seo分析数据容易出错的地方
要抓住重点，比如我们的网站被降级了，那么seo优化外包公司认为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要围绕这个目标进行：找到可能的原因，收集相关数据，分析数据，得出结论。
不知道大家有没有注意到，2020年国内SEO行业得到了非常好的发展。今年百度更新了算法，建立了百度站长平台，提高了搜索结果的质量。可能有朋友会说，2020年对于SEO工作者来说是悲惨的一年，因为百度在这一年做了很多算法调整，到目前为止很多网站都被百度惩罚了。这里我们想明确两点：
1.苍蝇不舔无缝蛋。百度不惩罚没有运营问题的网站。可能有误伤，但是因为他们的操作符合算法改动的嫌疑;
2.搜索引擎算法更新总是朝着更科学的方向发展，所以我们SEO工作者也要顺应百度算法更新，注意SEO操作的科学性。
那么如何做科学的SEO，让自己的SEO运营更符合搜索引擎的要求呢?之前跟你说过要深入分析研究《百度搜索引擎优化指南2.0》的内容，因为很多知识点和操作都隐藏在文本的细节里。如果做好这一步，那么就要在网站SEO分析上多下功夫，从数据分析中看到SEO的本质，这是张国平在博客和培训中经常提到的一点。再好的数据分析师也会出错。作为一个SEO数据分析的新手，我简单说一下新手用户在网站SEO数据分析中容易犯的三个错误。
1.数据分析的全局观测误差
SEO数据分析，我觉得首先要考虑的是全局观，也就是用发展的眼光去看待数据。比如百度的算法调整一定要满足搜索者的需求，那么只要我们的内容信息完全符合搜索者的用户体验，那么我们的收录可能不一定需要在数量上很高，相反，在质量上要尽可能满足。
要抓住重点，比如我们的网站被降级了，那么seo优化外包公司认为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要围绕这个目标进行：找到可能的原因，收集相关数据，分析数据，得出结论。
一方面，很多朋友在做SEO分析的时候不能只片面强调，因为知识和经验的局限，他们分析的问题都很有限。记得去年我开了一个这样的玩笑，分析一个门户网站，忘了分析网站的二级域名。如果你片面地做这个分析，你得到的结论自然会让你发笑。
我可以通过数据分析说出问题的本质。我经常单纯的看一个网站SEO做的好不好。我经常看代码来判断是否使用了nofollow标签，因为一个好的SEO肯定会用到这个标签。
可以消除无关数据的干扰。很多情况下，我们SEO分析造成的错误来自于无关数据的干扰。比如我的博客之前降级了，分析了很多原因，最后发现只是服务器停机造成的，然后服务器稳定下来就恢复了。
这些都是整体来看需要做的事情，但是很多人因为其中的一两个而出现问题，所以在分析SEO数据的时候，一定要建立一个好的数据分析模型：确定问题——分解问题——得出结论——提出建议。
2.相信预测的结果
没有正确的结论，只有越来越准确的结论。百度出于自身业务考虑，不会发布自己的搜索引擎算法，所以我们在SEO分析中往往依靠猜测。这时候很容易相信我们开始预测的结果。比如我们学长介绍的体验关键词密度应该是2%-8%，我们也应该这样做，但是我们发现网站还是有排名波动的，通过分析也有可能是关键词密度过高。为什么?首先，我们需要分析搜索引擎的工作原理。搜索引擎在分析网页的相关性时，并不是按照我们设置的关键词进行匹配，而是统计匹配网页中的所有字符。所以最相关的词可能不是我们设置的关键词，而是我们忽略的其他词。比如我们设置“SEO分析”这个词的时候，“SEO”这个词其实更贴切。这样，由于最初的假设都是基于预测结果，造成了偏差。
3、会使用工具但不精
SEO数据分析工具相当多，Google分析在业内好评如潮。建议要想做好数据分析，就要做深层次的研究。对于我们大多数朋友来说，我们会使用一些简单的工具，但它们并不复杂。这是一个非常真实的事实：我相信每个人都在网站上安装了统计工具，但是我们的大多数朋友只使用统计工具来查看网站访问量、访问关键词等。但他们只停留在这个水平。很少看到朋友用CNZZ和百度统计分享深度SEO分析，如果有朋友能在这些领域做深入的研究，一定会做的更好SEO。
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