在 SOB 2024 大会上，我做了一个简短的演讲，探讨了旨在帮助人们更好地进行 SEO 分析的方法和策略。演讲的目的很简单，就是帮助人们聚焦那些需要多样化数据源的 SEO 分析，提供如何整合这些数据的思路，并将其聚焦于那些有助于生成洞察的领域。
- 您可以
- 以下是我们讨论的所有细节的摘要。
我们这些在 SEO 领域工作过一段时间的人都知道，有很多数据源（以下称为成分），每个数据源都提供了可用于我们分析的相关数据。
尽管有各种各样的珍贵原料，我们却倾向于孤立地从源 匈牙利 电话号码数据 头分析每一种原料，这并不是处理它们的最佳方式，更不能充分发挥它们的潜力。
这就是为什么，例如，如果我们使用 GSC 数据，仅仅查看 4 个松散的数据点是不够的，我们必须能够将所述数据转换为业务数据，了解进化变化是否与某些微观因素（来自公司本身）或宏观因素（公司外部）相关，甚至调整/丰富默认细分以使其与公司的数字生态系统及其语言保持一致。
了解如何组合不同成分的重要性
尽管如此，必须强调的是，为了丰富和融合数据以使业务受益，我们不仅要了解可用的不同数据，还要了解如何将它们结合起来以获得更好的分析和见解。
这份简介显然是虚构的，但它让我们的推销更容易，而且与 SOB 活动完美契合。它具备多项技能，非常适合 SEO 数据整合。总结起来，这些技能包括：
- 了解需求。
- 获取必要的数据源或要素。
- 以适当的方式对它们进行建模。
- 有效地呈现最终数据。
你必须了解需求并将其转化为分析线索
单独处理每一行分析
随后，必须将客户的需求细分为不同的分析方向，并分别予以解决。这一点尤为重要，因为如果我们没有正确地将客户需求划分为不同的分析方向，或者试图同时处理多个需求，情况就会变得过于复杂，最终导致无法实现预期的目标/洞察。
举个例子，现有的分析思路之一是，通过将流量委托给 SEO，是否可以减少 SEM 品牌的支出。在这种情况下，如果我们使用 Ikaue 使用的简化方法，则可以将上述分析思路的数据和相关上下文定义如下：
如您所见，这种单独处理每条分析线索并定义解决问题所需的数据/上下文的方式，使得未来的数据处理更加容易。在选择必要数据时，我们只关注关键数据也非常重要。
我们知道我们需要什么数据，现在我们必须获取它。
值得注意的是，我们执行每条分析线所需的数据决定了我们需要哪些要素/来源。此外，这些要素可能从一开始就有，也可能需要我们付出更多努力才能获得。电话带领 无论如何，将所有这些因素纳入背景，规划获取要素/来源的过程总是有益的。下图展示了一个实际示例，它基于分析线，旨在了解是否可以在不损害业务的情况下减少SEM品牌支出，转而支持SEO。
有些原料更容易获得
我们需要的每种成分都涉及某种类型的操作才能获得它，例如在 GSC 的情况下，它使我们更容易获得它，因为它为我们提供了三种方式：
- 从 GSC 界面下载 CSV 格式的数据
- 通过插件将 GSC 数据加载到 Google 表格中
- 使用官方导出功能将 GSC 数据加载到 BigQuery 中