怎么做 SEO 的数据分析

这几天一堆业务上的事情，简单分享下怎么做 SEO 的数据分析。

一般要分析数据，只要要解决两个步骤的问题，一是分析数据从哪里来，二是通过什么方式进行数据分析。

理论上谷歌云提供 Search Console API，我们只要注册相应账户并申请相应的 API 权限，便可以直接通过技术方式获取到我们网站的自然搜索数据。

等有了初始数据之后，再用 Python 这样的编程语言将数据呈现出来并输出相应报表便可以。

但这种方式有技术门槛，并不适合所有人，即便现在有 AI 帮助，这种方式对一般人也并不是那么容易。

我自己之前有尝试这么去做过，但是其 API 中的各种数据维度处理起来很让人头大，并不是以为的那么容易。

所以后面便放弃了这种方式，转而选择了对一般人更友好的 Data Studio 方案。

注：这款软件是谷歌旗下的 ，之前叫 Looker Studio，能与绝大多数谷歌产品非常方便进行数据通讯。

其实这款软件的使用非常简单，就是一款 BI 分析工具，且市面上有非常多教程。

比如上面这张截图，是我在写文章时简单搜索教程类关键词时获得的内容，这类教程真的非常小白可以让我们轻松上手。

学会了基础使用之后，下一步便可以使用 Data Studio 去做我们网站的数据分析报表了。

像上面这张图，便是我自己的一个分析模板，直接在顶部数据源选择需要查看的网站链接，稍等一会便可以看到所有的数据指标。

而且这种报表还有一点好处就是，可以完全按照自己的需求进行自定义，根本不需要你有任何的编程基础。

你可以将页面、关键词在各个时间区间的具体指标都用报表呈现出来，比如曝光、点击、排名、不同国家的表现，等等。

甚至更进一步，还可以根据谷歌站长工具里面的数据反馈去监控网站的技术 SEO 表现。

像上面图片里的信息是网站链接在某个具体时点上的数据信息，直接用饼图呈现出来了。

有了这种直观数据呈现，下一便可以有的放矢进行下一步运营操作。

是优化网站的技术端问题，还是做具体关键词的排名强化，亦或者是重点做某个国家的内容，自然就有了生产数据的支撑了。