使用Excel免费建立SEO预测

Table of Contents

1. 简介
2. SEO预测的意义
3. 为什么SEO是模糊的
4. 数据科学的作用
5. 标准差和异常数据
6. 创建预测模型
7. 数据分析和修改策略
8. 应用预测结果
9. 优化SEO策略
10. 总结和展望

简介

大家好，我叫玛丽·特纳，我是Vertical Leap的SEO专家。欢迎来到《如何免费建立SEO预测》这期节目。我希望你们对此非常感兴趣。作为一名营销人员，我已经从事这个行业有10年了。在我第一份营销工作中，我只是一个电视广告公司的杂工，经常只是帮人送午餐。之后我曾在全球广播公司工作，负责多平台内容解决方案的推广。后来，我对SEO产生了浓厚的兴趣，所以我现在已经是一名SEO专家，已经有了5年的经验，现在在Vertical Leap担任SEO专家一职。你们也应该知道，我对太空非常着迷，这也是我穿着太空服和《星际迷航》主题打扮的原因，有点小小的宅女气息。这是我站在真正的航天飞机旁边的照片，如果你问我，我一直都这么酷吗？答案是肯定的。我父亲的一个同事曾参与卡西尼-惠更斯任务，他在光盘中加上了我的名字和我的家人的名字，当时我非常害怕外星人会找到我和我的家人，幸运的是，卡西尼-惠更斯号最近在土星的环上坠毁了，所以现在我安全了。我热爱科学，喜欢思考问题，对这些都非常感兴趣。我喜欢太空，尤其是土星，当然，我真的学会了热爱数据，虽然我过去并不擅长数学，现在我们有一个AI工具，叫做Apollo，它能自动化很多SEO任务和数据处理工作。今天我将向你展示如何建立一个非常简单的预测模型，只需要几分钟的时间，你就可以在Excel中完成，而且是免费的。这将给你的工作带来巨大的价值。现在开始，你再也不需要借助Python脚本和AI来进行预测，我知道你们会松一口气的。我整理这份演讲和免费的Excel预测模型的目的是因为SEO实在是太模糊了。有时候你所认为有效的方法并不一定有效，SEO并非一门确切的科学，有时候你可能遇到这样的情况：你做了一个页面的优化改动，但它并没有像你预期的那样起作用，或者可能是因为某个竞争对手以某种方式击败了你，而你无法证明这一点。很多时候，SEO实际上是一种猜测，是经验丰富的猜测。我们有很多数据，我们一直在观察数据，但还是需要猜测，看图表来估计某个改动是否起到了作用。这实在让我困扰，因为当我初次涉足SEO和广告领域时，我发现广告是非常确切的，而这一点让我对SEO产生了困惑。我如何知道自己的努力是否有所价值，是否有所作为？在广告中，我可以向客户承诺有多少人会看到他们的广告或内容，我可以测量数据，他们的目标受众我都能清楚地了解，客户们会感到非常满意，因为他们会得到最小化的流失率，我们能够准确地定位到他们想要的目标受众。而在SEO领域，你有时候可能会觉得自己是在摸黑，或者在尝试预测未来。我不知道你们是否有过这样的情况，你可能遇到这样的情况：你做了一次页面的优化改动，但是结果并不理想，与之前相比并没有起到预期的作用，可能是因为竞争对手采取了某种手法影响了你，但你无法证明这一点。很多时候，SEO是面对人，而不是算法，这一点非常重要。为了解决这个模糊问题，我们不再猜测Google团队下一步会做什么，我们都在试图理解人。这是最根本的问题，我们也试图理解他们为什么会需要某些东西，以及何时需要，尤其是在搜索方面，他们想要什么？这就是为什么我们需要以科学的态度对待SEO研究的原因，通过提出问题、建立假设并反复测试这些假设，来减少SEO的模糊性，让我们的数据变得更有用。我们只需要能够判断什么是异常数据，什么是正常的流量波动。因为如果你的网站流量变化很大或波动很大，你很难判断。比如，去年11月有个大热销的黑色星期五活动，然后在接下来的11月你又做了一次页面的优化改动，你想通过年比数据来了解这个改动对网站的价值或影响，结果却显示你这次的活动和改动导致了流量下降，你可能会觉得这个改动不值得再做一次，或者干脆不考虑去对比数据，直接看今年的数据，根本不考虑年比数据或月比数据。可以想象一下，如果你能够判断出这次活动和改动导致的流量变化不是因为正常的波动，而是因为你所做的改动，那将是多么有意义。这就是为什么我要向你们介绍标准差的原因。标准差是用来衡量数据离散程度的一种统计量，通过了解每天流量的均值以及标准差，我们可以判断某一天的流量是否超过了正常范围。这对于网站迁移尤其有用。对于完整的数据集，我们使用总体标准差的公式，而对于样本数据集，我们使用样本标准差的公式。在实际操作中，这非常简单，只需要在Excel中使用几个公式即可。就算你不擅长数学，不必担心，这是非常简单的基础知识，只要你理解完整数据使用总体标准差，样本数据使用样本标准差即可。

SEO预测的意义

SEO预测对于优化网站、改善搜索排名非常重要。通过预测，我们可以了解在特定的SEO策略和优化改动下，网站流量的预期变化。这不仅有助于评估我们的工作成效，还可以指导我们进行进一步的优化计划。SEO预测可以为我们提供额外的信息，帮助我们更好地理解竞争对手、市场趋势和潜在的流量机会。通过准确的SEO预测，我们可以更有针对性地制定策略，提高网站的可见性和流量。

为什么SEO是模糊的

SEO是一项复杂的任务，涉及到多个因素和变量。搜索引擎的算法也在不断演变，难以预测。此外，SEO的结果也受到竞争对手、市场趋势、用户行为等多种因素的影响。因此，SEO往往是模糊不清的，很难确定具体的效果和影响。即使你做了一些优化改动，也无法完全确定它们是否起到了作用，因为结果可能被其他因素掩盖或干扰。所以，要想准确评估和预测SEO的效果，我们需要采用科学的方法和工具。

数据科学的作用

数据科学在SEO中起着重要的作用。通过收集、分析和处理大量的数据，我们可以深入了解用户行为、搜索趋势和竞争对手的情况。数据科学可以帮助我们发现隐藏在海量数据中的模式和规律，从而指导我们的优化策略和决策。通过数据科学的应用，我们可以更好地理解用户需求、优化网站内容和结构，提高搜索排名和流量。因此，数据科学是现代SEO不可或缺的一部分。

标准差和异常数据

标准差是一个用于衡量数据分散程度的统计量。在SEO预测中，标准差可以帮助我们确定什么是正常的流量波动，什么是异常的。通过计算标准差，我们可以了解整体流量的稳定性和变化情况。如果某一天的流量超出了正常的标准差范围，我们可以认为这是异常的，可能是由于某种原因导致的，比如优化策略改动、竞争对手活动等。通过对异常数据的分析，我们可以找出问题所在，并采取相应的措施进行修正和优化。

创建预测模型

创建一个准确的预测模型对于SEO非常重要。通过建立模型，我们可以预测在不同条件下的网站流量变化，从而为优化和策略决策提供依据。预测模型可以基于历史数据、市场趋势和其他因素来进行建模和分析。通过对模型的优化和调整，我们可以提高预测的准确性和可靠性。预测模型还可以实时更新和调整，以反映当前的市场情况和变化。

数据分析和修改策略

数据分析在SEO中起着至关重要的作用。通过对数据的分析，我们可以了解用户行为、市场趋势和竞争对手情况，在此基础上制定合适的优化策略和修改方案。数据分析可以帮助我们发现问题和机会，找到问题根源，确定优化方向和重点。通过数据分析，我们可以了解哪些策略有效，哪些策略需要修正或改进。在数据驱动的SEO中，数据分析是决策和行动的基础。

应用预测结果

预测结果的应用对于SEO的成功至关重要。通过将预测结果与实际情况进行比较，我们可以评估预测的准确性和可靠性。根据预测结果，我们可以调整和优化优化策略，以获得更好的效果。预测结果也可以用于向客户和利益相关者展示工作成果，并帮助他们理解SEO的价值和意义。通过应用预测结果，我们可以提高SEO的效果和投资回报率，为客户创造更大的价值。

优化SEO策略

通过对预测结果的分析和评估，我们可以优化和改进SEO策略。根据预测结果，我们可以确定哪些策略和改动对网站流量和排名有积极影响，哪些策略需要调整或放弃。通过优化SEO策略，我们可以提高网站的可见性、流量和转化率，达到更好的业绩和效果。优化SEO策略是一个持续不断的过程，需要不断学习和实践，才能实现长期的成功。

总结和展望

总结一下，SEO预测是一项重要的任务，通过预测可以帮助我们了解网站流量的变化和趋势，指导我们的优化策略和决策。数据科学在SEO中起着关键的作用，通过数据的收集、分析和处理，我们可以深入了解用户需求和行为，优化网站内容和结构，提高搜索排名和流量。标准差可以帮助我们判断流量的异常和正常波动，创建预测模型可以帮助我们预测网站流量的变化。通过数据分析和预测结果的应用，我们可以优化SEO策略，提高效果和投资回报率。未来，随着数据科学的不断发展和应用，我们可以期待SEO预测的更多创新和突破，为我们的工作带来更大的价值和意义。

FAQ

问：如何确定异常数据？

答：异常数据可以通过计算标准差来确定。标准差是一种衡量数据分散程度的统计指标，超出一定范围的数据可以视为异常数据。

问：预测模型需要多长时间进行训练？

答：预测模型的训练时间取决于数据的复杂性和模型的复杂性。一般来说，较复杂的模型需要更多的时间进行训练。

问：如何应用预测结果到实际的SEO工作中？

答：通过将预测结果与实际数据进行比较，我们可以评估预测的准确性和可靠性。根据预测结果，我们可以调整和优化SEO策略，提高网站的可见性和流量。

问：如何优化SEO策略？

答：优化SEO策略可以通过分析数据和预测结果来实现。根据数据分析和预测结果，我们可以确定哪些策略和改动对网站流量和排名有积极影响，从而调整和优化SEO策略。

问：预测模型的准确性有多高？

答：预测模型的准确性取决于数据的质量和模型的复杂性。通过使用合适的数据和优化模型，我们可以提高预测的准确性。细致的数据分析和反馈也可以帮助我们改进模型并提高预测的质量。