數據分析是關鍵詞排名優化公司的一項非常重要的工作。數據分析是以現有企業網站的內容為基礎，分析哪些內容用戶點擊更多，哪些內容用戶更受歡迎。從而展示更多用戶喜歡的內容，降低網站跳出率，增加網站黏性。數據分析可以大大提高企業網站的關鍵詞seo排名。

數據分析的前提需要關鍵詞排名優化公司找出問題所在。如果只是盲目地尋找差異，很難發現數據中反映的問題。例如，為什么這個頁面有大量的訪問者，而另一個應該有大量訪問者的頁面卻沒有。

例如：為什么用戶不單擊此列？是因為用戶對這些內容根本不感興趣，還是因為列名不清楚，還是因為列被放置了？關于網站的各種問題都可以問，然后用問題來分析。

PV、UV、IP、反彈率和平均訪問時間分析

PV、UV和IP是相互關聯的。PV是用戶流量的頁面數，UV是訪問的用戶數（即訪問網站的機器數），UV是實際用戶數，IP是訪問的IP段數。

（1） 一般來說，UV大于IP。如果UV遠低于IP，則可以刷網站或收集內容。PV是UV的多重關系。如果PV和UV的倍數接近1，則意味著大多數用戶只瀏覽一個頁面并離開。在這種情況下，網站跳出率非常高。

和PV：UV適合多少？這取決于同一行業的平均數據。例如，綿羊酒吧就是一個論壇。PV:UV的比值接近10:1。如果是企業站，可能是3:1或4:1

（2） 跳轉率越高，網站內容質量越差。跳躍率的合理值與行業有關。社區或交流、圖片、視頻、小說、笑話網站的比例相對較低（羊欄跳躍率低于40%）。跳出率的突然升降與網站新更新內容或競價頁面的調整有關。（例如，研究中心論壇上的一篇娛樂帖子吸引了大量的流量，而且跳躍率非常高）。降低跳轉率的途徑是提高內容質量和布局內鏈系統。

（3） 平均訪問時間也反映了網站的內容質量。時間越長，內容質量越高，內鏈系統越好。訪問時間與行業和網站類型的關系與反彈率相同。食品、旅游、科技、圖片、小說、視頻、動漫等行業參觀時間較長，企業產品站、服務站參觀時間較短。

關鍵詞排名優化公司需要了解企業網站用戶的來源、區域和搜索引擎，有利于有針對性的優化，節省大量時間，獲得更準確的用戶。