不知道大家有没有感觉到，国内的seo行业在2012年得到了非常好的发展，在这一年百度进行了算法的更新，建立了百度站长平台，提高了搜索结果质量。可能有的朋友会反驳说：2012年是SEO工作者悲剧的一年，因为百度在这一年进行了大量的算法调整，至今还有很多的网站被百度惩罚中。这里我们要明确两点：
1、苍蝇不叮无缝的蛋，百度不惩罚没有操作问题的网站，也许有误伤，但是绝对是因为自己的操作符合算法变动的嫌疑;
2、搜索引擎的算法更新永远是朝着更科学的方向进行，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。
那么如何做到科学的SEO，并且让自己的SEO操作更符合搜索引擎的要求呢?我之前跟大家谈到过要深入的分析研究《百度搜索引擎优化指南2.0》里面的内容，因为很多的知识点和操作都藏在文中细节里。如果大家做好了这一步，那么接下来就要做更多的工作是网站SEO分析，从数据分析中看到SEO的本质，这是张国平在他的博客和培训中经常提到的一点。而再好的数据分析师都会犯错误，作为SEO数据分析的菜鸟，我简单地谈一谈新手进行网站SEO数据分析容易犯的三个错误。
1、数据分析的全局观差
SEO数据分析中我认为首先要考虑的一点：全局观，也就是要有发展的眼光来看待数据，例如百度的算法调整肯定是要符合搜索者的需要，那么只要我们的内容信息是完全符合搜索者的用户体验，那么我们的收录可能并不一定需要在量上做到很高，相反要在质上尽可能的满足。
要能够抓住重点，例如我们的网站被降权了，那么我们要做的是找出网站被降权的原因，然后我们所有的工作都要围绕这个目标来展开：查找可能原因，收集相关数据，分析数据，得出结论。
不能只片面强调一方面，很多朋友做SEO分析的时候可能因为自己知识面和经验的局限，分析的问题都十分的局限，我记得去年我还闹过这样的一个笑话，分析一个门户网站，忘记了分析网站的二级域名，这样片面的去分析，得出来的结论自然贻笑大方。
能够知微见著，透过数据分析出问题的本质，很多时候简单地看一个网站SEO做的好不好，我很多时候会查看代码中对于nofollow标签的运用与否来判断，因为好的SEO肯定会运用这个标签。
能排除不相关数据的干扰，很多时候我们SEO分析产生的错误就来自己于不相关数据的干扰，例如我的博客之前被降权，分析了很多原因，最终发现其实就只是因为服务器宕机造成，后来服务器稳定下来就恢复了。
这些都是全局观里面需要做的事情，但是很多人是因为其中的一项两项出问题，所以在SEO数据分析的时候一定要建立好的数据分析模型：确定问题——分解问题——得出结论——提出建议。
2、轻信预测的结果
没有正确的结论，只有越来越准确的结论。百度从自身商业考虑，不会公布自己的搜索引擎算法，那么我们在进行SEO分析很多时候都是靠猜测的，这个时候就容易轻信自己开始预测的结果，例如我们考前辈们介绍的经验关键词的密度要在2%-8%好，我们也按照这么去做，但是却发现网站还是出现排名的波动，且通过分析发现原因还有可能是关键词密度过高，这是为什么呢?首先我们要分析搜索引擎的工作原理，搜索引擎分析网页相关性的时候，并不是按照我们设置的关键词进行的匹配，而是将网页中所有的字符进行统计匹配，所以最相关的词可能并不是我们所设定的关键词，而是其他被我们忽视的词语。如我们设定“SEO分析”这个词，而其实“SEO”这个词更相关。这样由于开始的假设都建立在了预测的结果上，就造成了偏差。
3、会运用工具但不精
SEO的数据分析工具还是蛮多的，业内比较推崇的是谷歌分析，建议大家如果想做好数据分析深入的研究一下。对于大多数朋友来说，我们会运用一些简单地工具，但是却都不精，一个很真实的事实：相信大家都给网站安装了统计工具，但是大部分的朋友都只是运用统计工具来看网站的访问量，访问关键词等等，但是却只是停留在这个层次，我很少看到有朋友分享利用CNZZ和百度统计进行深维度的SEO分析，而如果有朋友能够在这些领域深入研究肯定能够更好地做好SEO。
1、苍蝇不叮无缝的蛋，百度不惩罚没有操作问题的网站，也许有误伤，但是绝对是因为自己的操作符合算法变动的嫌疑;
2、搜索引擎的算法更新永远是朝着更科学的方向进行，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。
那么如何做到科学的SEO，并且让自己的SEO操作更符合搜索引擎的要求呢?我之前跟大家谈到过要深入的分析研究《百度搜索引擎优化指南2.0》里面的内容，因为很多的知识点和操作都藏在文中细节里。如果大家做好了这一步，那么接下来就要做更多的工作是网站SEO分析，从数据分析中看到SEO的本质，这是张国平在他的博客和培训中经常提到的一点。而再好的数据分析师都会犯错误，作为SEO数据分析的菜鸟，我简单地谈一谈新手进行网站SEO数据分析容易犯的三个错误。
1、数据分析的全局观差
SEO数据分析中我认为首先要考虑的一点：全局观，也就是要有发展的眼光来看待数据，例如百度的算法调整肯定是要符合搜索者的需要，那么只要我们的内容信息是完全符合搜索者的用户体验，那么我们的收录可能并不一定需要在量上做到很高，相反要在质上尽可能的满足。
要能够抓住重点，例如我们的网站被降权了，那么我们要做的是找出网站被降权的原因，然后我们所有的工作都要围绕这个目标来展开：查找可能原因，收集相关数据，分析数据，得出结论。
不能只片面强调一方面，很多朋友做SEO分析的时候可能因为自己知识面和经验的局限，分析的问题都十分的局限，我记得去年我还闹过这样的一个笑话，分析一个门户网站，忘记了分析网站的二级域名，这样片面的去分析，得出来的结论自然贻笑大方。
能够知微见著，透过数据分析出问题的本质，很多时候简单地看一个网站SEO做的好不好，我很多时候会查看代码中对于nofollow标签的运用与否来判断，因为好的SEO肯定会运用这个标签。
能排除不相关数据的干扰，很多时候我们SEO分析产生的错误就来自己于不相关数据的干扰，例如我的博客之前被降权，分析了很多原因，最终发现其实就只是因为服务器宕机造成，后来服务器稳定下来就恢复了。
这些都是全局观里面需要做的事情，但是很多人是因为其中的一项两项出问题，所以在SEO数据分析的时候一定要建立好的数据分析模型：确定问题——分解问题——得出结论——提出建议。
2、轻信预测的结果
没有正确的结论，只有越来越准确的结论。百度从自身商业考虑，不会公布自己的搜索引擎算法，那么我们在进行SEO分析很多时候都是靠猜测的，这个时候就容易轻信自己开始预测的结果，例如我们考前辈们介绍的经验关键词的密度要在2%-8%好，我们也按照这么去做，但是却发现网站还是出现排名的波动，且通过分析发现原因还有可能是关键词密度过高，这是为什么呢?首先我们要分析搜索引擎的工作原理，搜索引擎分析网页相关性的时候，并不是按照我们设置的关键词进行的匹配，而是将网页中所有的字符进行统计匹配，所以最相关的词可能并不是我们所设定的关键词，而是其他被我们忽视的词语。如我们设定“SEO分析”这个词，而其实“SEO”这个词更相关。这样由于开始的假设都建立在了预测的结果上，就造成了偏差。
3、会运用工具但不精
SEO的数据分析工具还是蛮多的，业内比较推崇的是谷歌分析，建议大家如果想做好数据分析深入的研究一下。对于大多数朋友来说，我们会运用一些简单地工具，但是却都不精，一个很真实的事实：相信大家都给网站安装了统计工具，但是大部分的朋友都只是运用统计工具来看网站的访问量，访问关键词等等，但是却只是停留在这个层次，我很少看到有朋友分享利用CNZZ和百度统计进行深维度的SEO分析，而如果有朋友能够在这些领域深入研究肯定能够更好地做好SEO。
