很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析，进而也就不清楚怎么去利用这些数据。很多数据也就仅仅只是数字，无法去转化和为公司利益服务，成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。先来说说三类将数据做成摆设的类型：1、重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态，由于生活在这个信息爆炸化时代，耳濡目染各种宣讲数据的重要性，自然也就重视起数据来，知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员，自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据，通过什么渠道来搜集整理，可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢，再加上咨询下同行，东拼西凑而成的数据，这样的数据自然就真的只是摆设了。2、云码了解所需数据但来源不规范，这是“误数据”类型。对数据了解比较了解，由于在互联网或者公司摸爬滚打多年，出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员，对于数据的来源和制作并不规范，数据采集也可能存在误差。这些数据就可能失真，利用价值自然也不是很大。其实，这类数据比第一类更加成了摆设。3、云码会做数据但不会解读分析，这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解，并有准确的数据来源和较明确的数据需求，但是却等于入宝山而空回，坐拥金矿却不会利用，岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理，把数据形成可视化的报表，但是只是这些数据又能说明什么问题呢。数据背后的意义是什么，怎样去解读数据来为公司和个人创造价值，怎样去利用数据来规避可能存在的风险，怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析说的有点多了，其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式，笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面：①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据：这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于：网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外，也可以适当用来查询内页数据。可以把这些相关数据做成excel表格，以供定期查询，可按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析②网站流量统计数据目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具，极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和百度统计。论专业性来讲，CNZZ比较不错，论百度流量的准确性和敏感度，笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙，流量数据主要包括但不限于：IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析③可监控关键词数据关键词监控比较简单，没什么好说的，只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于：主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。
大数据时代SEO数据如何搜集和分析2、通过什么渠道来搜集数据互联网时代也是工具代替人工的时代，用工具办到的事既快又方便，何乐不为。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询，一般的站长类工具都可以去查询，笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了，并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小，那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询，最好是使用工具去查询，但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差，如果公司有能力，可以自己开发或编写这类功能的程序软件。3、如何分析搜集整理的数据成功者半九十，辛苦通过各种渠道观察搜集的数据，最精华的最具价值的地方在于有人看，而且要会看，通过这些数据为自己的网站得到一些启迪，并把它发挥出来为自身创造一定的利益。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。meta标签：查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。②网站流量统计数据自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。还有一些就不一一介绍了。③可监控关键词数据相对来说这块数据分析较为简单些，通过对关键词分类整理，然后查询在搜索引擎的排名情况，进而对比分析关键词带来的转化，可以看出优化情况。哪些还需要加强，哪些需要维护，哪些词高排名却没有带来实质的意义，进而调整网站优化策略。同时通过关键词带来的流量和转化，也可以对比分析其它流量贡献的转化，进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。备注：笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言，且由于精力有限，介绍内容也相对简易，望见谅。后记：关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》，由于所写内容比较多，而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章，融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读，笔者在个人博客是分两篇发表的，《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》，除发表在个人博客外，把完整篇整合发表到了月光博客，标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用，可能由于本人表达有限，导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正：1.文章重点不在于“大数据”。为 避免引起误解，在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴，在开头已表达“首先声明，本文在数据高手面前，都有点多余，都是小儿科的班门弄 斧，故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味，妄谈了“大数据”，但是作为国内的广大中小型企业，big data和CloudComputing很难在公司中体现出来，但是伴随着big data和CloudComputing时代的到来，即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信，大数据的核心并非是死的数据，而是对数据分 析预测能力，所以本文的核心也在数据的整理和分析，而不是去谈对于中小企业不切实际的big data，更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业，产生不了海量数据，请别一味谈什么大数据，只会误人误己，更不要迷信大数据2.文章内容由于篇幅有限不能详细。笔 者在文章末尾已给出声明，限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作，有些内容却是介绍比较简单，而且我也没有打算把它写作一篇教 程。当然这些内容全是个人经验之谈，可能限于seo层面有些窄，但实属个人原创，至于说什么复制粘贴，或者说只是解释了一些名词，那么我无话可说。我相信 响鼓无需重锤，没必要手把手写一篇教程式文章，这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。3.为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很 多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据，其实虽然限于文章篇幅，但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了 为何要搜集这些数据，在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容，也简单说明了为什么搜集这些数据，因为知道如何来看这些数据 就明白了为何要搜集这些数据。4.excel表格只是起到简单说明，并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析，只好自己临时简单制作了几个excel表格，也限于篇幅缘故，详细说明或者提供案例都让文章显得更长，只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例，excel表格也只是简单说明，并没有参考价值。5.本文重在思路，而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论，没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释，因为多是外行。还是套用老话：响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路，以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望，因为没有想要的所谓干货，因为这不是。我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略，很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔，同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站，但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。
信息优化是属于什么职位
问题一：seo是什么职位？ 俗话说隔行如隔山，经常会有朋友问seo是什么职位？负责什么工作？今天我们就详细的讲解关于seo职位的问题。 1、要了解seo是什么工作首先要了解seo是什么，可以参考文章：seo是什么意思，才能对网站seo职位进行分析。 2、seo业内的人员对seo职位都特别的了解，职位大致可以分为以下几个： a、seo工程师――这个职位的seo等级比较高，一般要负责网站seo的策略以及方向。 b、外链专员――外链专员这个seo职位主要只要负责的是发布外链以及交换友情链接。 c、网站编辑――其实网站编辑也可以看做是seo职位，网站编辑要了解seo才能对长尾关键词进行布局。 d、seo数据分析――这个职位的seo通常负责对网站的一些数据进行分析，得出网站的情况。 seo工作中职位大概分为以上四种，那么你适合什么职位呢？ 问题二：SEO优化专员是什么岗位 许还有很多人还不知道什么是SEO，就好像我刚开始接触SEO的时候，也是一点都不懂，后来经过朋友的介绍我去了一家挺不错的网络公司学习，那时候才开始了解很多的东西，其实，学习SEO并不是一件很困难的事情，只是看你自己接受能力如何，如果死脑筋那些人真的很难变通，当然你要学好SEO，前提是你一定要具备电脑的基础，不要说就连复制，黏贴这些很简单的都不懂，那这类人学东西起来是比较困难的。别人都在开始做客户的单子了，你还在学如何复制，如何打字，你说，是不是困难很多？当然如果你没有电脑基础的话，你可能也不会选择去学SEO了。你可以进裙，前面是二二一，中间是三九九，后面是一零五。言归正传，在这里我就介绍几种怎样可以更好的学好SEO的方法吧。 怎么样才能更好的学好SEO 常见的SEO错误： 很多人一开始都会犯一个错误，就是刚开始接触的时候就是为了SEO而SEO，为什么这么说呢？比如说：一些SEOer经常都会很疑惑，：“自己优化的网站不错啊，为什么就是没有效果呢？”往往这些SEOer都是很努力的，每天刻苦专研搜索引擎的算法，然后又会拿最好的方法来优化网站，在不懂的外行人来看，他们肯定会觉得这样的的做法不错啊，效果肯定好。但是问题就在这里了，他们所做的已经背离了用户，根本就不是做给用户看的，纯粹是为了迎合搜索引擎而做的。请问：背弃用户的网站，难道还能在搜索引擎立足吗？答案是不能的。 不要一味的追求数据： 很多SEOer都会对自己所做的数据很重视，比如百度的收录数，你发的外链数啊，快照日期这些的，量化指标，追求数据并不是你的错，很多都会怎样想的，我刚开始接触的时候也是担心自己做的数量少，收录少。但是不可以一味的去追求这些不靠谱的或是一些不相关的指标。对于一个企业来说，实施一个SEO是为了追求商业效益，和快照日期，外链数据等的数据关系并不大。就算快照日期变了，用户也不会因为这个而掏腰包的。作为企业，最应该追求的是转化率。 数据也是很重要的，几时收集数据和掌握数据变化是没问题的。但是不要草木皆兵，数据有一点的变化，就紧张的不行了。做SEO的并不是只有你一个，每天都会有很多SEOer在更新数据，肯定会有升有降的。对于这些数据，我们只要掌握趋势就好。不用太在意每天的具体变化。 SEO不是全部： 很多刚接触SEO的SEOer都会以为网络推广就是SEO，SEO就是网络推广，其实并不是这样的。SEO的效果是不错，但这并不是全部，SEO只是众多网络推广方法的一种而已，且不是所有的网站都使用SEO。而且SEO能做到的也是带来客户，能不能留住客户，能不能让用户觉得值得为了这个产品或者服务而买单，也不是SEO能够决定的。 方法 解决方法1： 搜索引擎不是公益组织，而是商业机构，本质也是追求利益的。所以想搜索引擎资环我们，就需要做能够帮助搜索引擎实现自身的商业价值。简单的说，就是要到“为客户提供最精准的优质内容”。因为用户不喜欢的内容，搜索引擎也不会推荐给用户看的，这就是为什么你往往做得好，却效果不好的原因了。 怎么样才能更好的学好SEO 解决方法2： 比如每周四做一次数据，然后就制作曲线图，观察曲线趋势，如果趋势是一直上升的，证明你现在的状态比较良好，如果是一直向下降的，你就是时候思考一下究竟是为什么了，利用曲线来看自己的工作效果，其实是一种不错的方法。 解决方法3： 不论你做什么都要围绕客户来做，要学会去感受客户的感受和需求去建设。只有先帮搜索引擎留住客户了，帮他赚钱了，他才会关照自己的嘛，不要一味的追求所谓的技术和算法，否则就会被搜索引擎抛弃。 注意事项 SEO是个非......>> 问题三：优化部是干什么工作的 优化工艺、流程、质量、信誉、效率等改善服务工作 问题四：SEO优化专员是什么岗位？ 1、负责SEO策略的制定与实施，对全站SEO流量负责； 2、监控、分析、评估网站的关键词，设定关键字策略，提升搜索引擎流量份额； 3、撰写SEO方案并实施，及时、有效的推动与协同部门的配合； 4、对公司网站以及竞争对手网站进行监控流量和数据分析，并根据分析结果及时做出处理方案和应对措施； 希望对你有帮助。 ?? 问题五：谈谈seo是什么职位 SEO就是利用各种方法来迎合搜索引擎，方便搜索引擎抓取网站收录内容，来提高网站在搜索引擎上的权重，排名，为网站带来更多的访客和流量。希望能帮到你，请采纳，谢谢 问题六：SEO是什么职位？ SEO是搜索引擎优化，也就是通过一些优化的方法，让你的关键字在搜索引擎上有好的自然排名。 SEO是一项长期需要坚持的工作 理论比较简单 但是需要在实践中总结心得 一。站内 ①网站结构：采用树形结构，目录不要太深，方便搜索引擎蜘蛛抓取；②采用静态页面或者伪静态：也是为了方便蜘蛛抓取和收录；3.每天更新10篇文章，最好是原创，实在不行，复制粘贴后伪原创。4.站内链接指向要到首页，提高首页权重，交叉链接要做好 二：站外： 主要是外链和友情链接，增加权重和蜘蛛来的平率1.每天10条外链，发布在各大论坛和网站上，采用描文本2.每天2-5条同行友情链接3.去分类信息上发产品，带上文本链接全手工打的 我在优化这块很有经验 不懂可以问我. 一般三个月的时间就会有小成 问题七：网络优化主要工作内容是什么？ 不知道楼主是针对哪方面的？是通信行业的，还是网络类的……如果是通信行业的，则是对通信网络进行提速等，如果是网络的，就是优化上网的速度！ 问题八：信息流账户优化属于什么职位类别 信息流又叫DSP，属于sem这块，俗称的网络竞价或者是网络推广，现在想百度、神马、360、朋友圈等等一些平台涉及到花钱推广的，有账户结构的基本属于sem，也不排除有例外的。希望能对你有所帮助。 问题九：做Seo需要什么岗位要求 首先你要懂基础代码，做站内优化时用。其次要熟悉搜索的规则，学会运用关键词，会写软文等等。站外就是要做链接等。 问题十：APP优化师的工作内容是什么？ 一般是对App设计做出优化，包括图形优化设计，程序框架优化设计，程序代码优化设计等工作。
信息优化选择及其标准
优化选择的标准是在特定情境下，为了达到最佳结果或最优解而进行选择的依据和准则。优化选择可以涉及各种决策和问题，例如选择最佳方案、最优投资、最佳策略等。以下是一些常见的优化选择标准：1、最大化利益或效益：在经济学和商业领域，通常优化选择的标准是最大化利润、回报或效益。企业在做出决策时，会选择能够获得最大利益的方案。2、最小化成本或风险：在成本控制和风险管理方面，优化选择的标准是最小化成本或降低风险。生产企业在采购原材料时会选择价格最低的供应商，以降低生产成本。3、最高效率：在工程和生产领域，优化选择的标准是最高效率。通过选择最有效的生产流程或工艺，可以达到资源利用最优化的目标。4、最大化满意度或用户体验：在市场营销和产品设计方面，优化选择的标准是最大化用户满意度或提供最好的用户体验。这可以帮助企业提高客户忠诚度和竞争力。5、最优解决方案：在数学和计算领域，优化选择的标准是找到问题的最优解决方案。在线性规划问题中，通过优化算法寻找能够最大化或最小化目标函数的最优变量值。6、最佳平衡：在某些情况下，优化选择的标准是寻找最佳平衡点，以满足多个目标或限制条件。在资源分配问题中，需要在不同需求之间找到最佳平衡，以达到整体最优化。如何做出优化选择：1、明确目标：明确你的目标是什么。确定你希望达到的最终结果是什么，这将成为你做出选择的依据。2、收集信息：收集相关的信息和数据，了解所有可能的选项和可行的方案。这包括考虑各种可能的因素和影响，以及各个选项的优缺点。3、列出标准：明确你的决策标准。这些标准应该是与你的目标相关的因素，可以是成本、效率、风险、满意度、可持续性等等。4、量化和评估：对每个选项进行量化和评估，将各个选项的优劣程度以及它们对标准的满足程度进行比较。这可以通过数学模型、统计数据或其他评估方法来实现。5、权衡取舍：在比较各个选项时，通常会存在权衡取舍的情况。根据你的目标和优先考虑的因素，权衡各个标准的重要性，然后做出合理的决策。6、考虑风险：评估每个选项的风险和不确定性。考虑可能的风险和后果，并决定你是否可以接受这些风险。7、做出决策：综合考虑所有因素后，做出最优的选择。确保你的选择符合你的目标和决策标准，并且是可行的。8、监控和调整：在做出选择后，密切关注结果，并根据实际情况对决策进行监控和调整。如果需要，你可以在后续过程中进行修正和优化。
