數據分析是SEO專業人員必備的專業素質。數據分析的良好基礎是優化排名的來源。數據分析一般分為三個部分：站內數據分析、站外數據分析和用戶數據分析。

我們需要每天關注服務器日志。上面反映了最重要的數據分析、網站訪問行為、服務器運行狀態、蜘蛛爬行軌跡等。蜘蛛爬過了哪些頁面？它來了好幾次。頁面已更新很長時間。為什么不收錄在內？一是蜘蛛沒有爬升，二是頁面質量不達標。這些都反映在服務器日志中。每個搜索引擎都有不同的蜘蛛名稱。我們應該知道如何區分它們。

1、 臺站數據分析：

1.打開日志，您將看到蜘蛛捕獲的動態。什么時候，誰，你在你的網站上做了什么，最后發生了什么。

2.了解網站的運行情況。查詢死鏈接并找到404頁。用百度站長工具整理并提交。然后用機器人保護它。

3.了解用戶的訪問行為和同一IP對網站的訪問。

4.站內的安全狀態。網站上有許多壓縮包。網站備份放在根目錄中。不同的名字。試用路徑可以通過打包文件來獲取配置文件、數據庫文件以及數據庫帳戶和密碼。較好不要將打包的數據放在根目錄下。離開根目錄。打包后，可以將其壓縮到根目錄中。

站點數據分析：分析日志、蜘蛛訪問、用戶訪問、網站運行狀態、網站安全狀態，影響排名。

2、 站外數據分析

1.我們通過網站管理員工具檢查外部鏈。正常網站溝通的外部鏈應該是主頁，而不是內部頁面。如果外鏈的來源是單一的，則也是異常的。分析外部鏈數據、鏈接的URL和鏈接到您網站的URL。點擊查看外部鏈平臺的質量。

2.收錄比率：網站數量除以網站總數。例如，100頁，收錄19頁，收錄19%，都是相對較差的。此時，我們不更新整個頁面，調整站內頁面，盡可能多的收錄站內頁面，這樣排名會更好。增值、模板文字處理、代碼處理、鏈接錯誤？需要考慮頁面質量差和其他情況。

3、 用戶數據分析

PV是衡量用戶瀏覽多少網站的指標。如果只看幾頁，結構和指導就很差。僅僅用跳轉率來衡量頁面質量是不準確的。就像單個頁面一樣，跳出率是100%。我們也應該考慮用戶的停留時間，這是可以的。跳出率、停留時間，還要與頁面信息量相結合。大量的頁面信息與跳轉率有關。你可以看穿百度的統計數據。

我們所做的一切的最終目標是排名。如果你能靈活運用數據分析技巧，以后的優化和網站排名將是原來的兩倍。由此可見，數據分析是多么重要。