如何分析网站SEO情况
1、关键词分析（也叫关键词定位）搜索引擎优化是对网站关键词进行优化，所以首先要确定网站的关键字，选择最佳的关键字，才能符合用户搜索习惯。与此同时，又扩大了关键词，比如增加了产品性能、区域功能等，形成了长尾词。网站架构分析 网站结构符合搜索引擎的爬虫喜好则有利于SEO。
2、需要持续对网站关键词数量和排名以及转化率等数据进行持续跟踪，并且作好记录，并通过SPSS统计学软件进行统计分析，查看是否具有统计学意义，从而掌握关键词数量和转化率等趋势和发展，从而有效提升数据分析能力，为网站的SEO优化提供参考。
3、分析网站seo优化的基本要素 站内链接优化诊断 seo常用标签优化分析 网站外部链接优化进度 网站优化关键词排名情况 以上五点是我在搜外的心得体会，也是目前网站分析的基本要素。
4、第四查看关键词的排名情况分析一个网站的SEO情况，那最直接的办法就是去看网站的关键词排名情况。关键词排名观察时候，我们不应该通过一二天的反应情况来确定哪个网站做SEO的好与坏，我们还要注意看哪些网站、哪些关键词排名是比较稳定的。
5、看网站规模和内容量；这是通常的直觉判断，大型网站，如：行业网站、门户网站、分类信息网站等首页往往会有很高的排名，同时，大型网站内容非常多，庞大的内链可以给首页可观的权重。另外，大型网站往往外链资源也是大型网站，外链资源权重比较高。
6、确定了网站目标关键词后，分析关键词的竞争程度、百度指数、覆盖的长尾关键词。
通过登录不同类型的电商网站,请简单分析不同类型电商平台的特点和区别...
1、购物类B2C平台：淘宝商城、京东商城、QQ商城、新蛋网、苏宁易购。电商网站就是企业、机构或者个人在互联网上建立的一个站点，是企业、机构或者个人开展电商的基础设施和信息平台，是实施电商的交互窗口，是从事电商的一种手段。电商网站类型有很多，但他们面对的客户群体各不相同，所以推广方式也有很大区别。
2、杂志、公交车以及户外架台广告等。电子商务是通过在互联网展示，利用社会化媒体平台宣传，写软文、做关键词等。经营模式，传统商务采用全国连锁经营模式，代理、直营等开实体店。电子商务，采用建网络销售平台，网站、商城等。地域性不同，电子商务具有跨地域性，传统商务有地域性强。
3、传统电子商务和跨境电商有关税区交易主体、支付体系、物流运输时间和成本等三方面不同。关税区交易主体不同：与传统国内电子商务相比，跨境电子商务在进出口贸易中面临着复杂多变的海关手续和贸易政策。如：进出口关税、报关、检验检疫等。
4、渠道电商一般是指分销商，一般是平台自己经营；平台电商是指开放给商家自己经营，平台收销售佣金和服务费用。因为平台电商吸引了品牌、工厂直接入驻，缩短了产品和消费者之间的距离，即已经无需渠道了。
5、电商网站开发的常规流程：电商网站的规划与设计是建设的第一步。在这—步中需要对网站进行整体的分析，明确网站的建设目标，确定网站的访问对象、网站应提供的内容与服务及网站的域名，设计网站的标志、网站的风格、网站的目录结构等各方面的内容。
网站常用的数据分析方法介绍
漏斗分析 这是业务分析的基本模型，最典型的就是筛选目标用户直到完成交易的这一过程就属于典型的漏斗模型了。用户分析 作为互联网公司的一大核心，用户分析常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
常用的数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。
电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。
Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
动态规划等。例如，在物流配送中，可以使用线性规划来优化配送路线和成本。以上五种方法并不是相互独立的，它们在实际应用中经常需要结合使用。同时，随着数据量的不断增加和技术的不断发展，新的数据分析方法也在不断涌现。因此，对于数据分析师来说，不断学习和掌握新的方法和技术是非常重要的。
探索数据世界，掌握关键的分析技巧是每个分析师的必修课。让我们从头开始，逐步了解数据分析的策略和工具：数据分析方法论，就像一盏照亮数据迷宫的明灯。第一道光：对比分析/对比分析，如同解码器，揭示数据背后的故事。
评论留言