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5个实用数据混合示例,用于更智能的SEO洞察

来源:bet dozu.com.cn发布时间:2019/02/25

这是一个分步指南,用于混合来自不同工具的数据表,以使用Python(或SQL)发现有价值的新见解。有时,我们会面临来自孤立工具的信息难以回答的问题。我们可以使用的一项强大技术是组合来自不同工具的数据,以发现有价值的新见解。
您可以使用Google Data Studio 执行数据混合,但请注意,它仅限于一种类型的混合技术:左外连接(如下所述)。我将介绍一个更全面的数据混合技术列表,您可以在Python(或SQL,如果您喜欢)中执行此操作。
让我们探索一些实用的SEO应用程序。
总体方法
为了混合单独的数据表(在Excel中考虑电子表格),您需要一个或多个他们需要共同的列。例如,我们可以将Google Analytics表格中的列ga:landingPagePath与Google Search Console表格中的页面列进行匹配。
当我们以这种方式组合数据表时,我们有几个选项来计算结果表。上面的维恩图说明了用于表示结果集中元素成员资格的标准集理论。我们来讨论每个例子:
完整外部联接:在结果集的元素包括工会源集合的所有元素。包含连接两侧的所有元素,如果共享密钥则包含联接信息,否则为空白。内部联接:结果集中的元素包括源集中所有元素的交集。仅包括在两侧共享密钥的元素。
Left(Outer)Join:结果集中的元素包括源集中所有元素的交集以及仅存在于第一个集合中的元素。左侧的所有元素都存在,只有在右侧共享密钥时才会显示其他连接信息。
右(外)连接:结果集中的元素包括源集中所有元素的交集以及仅存在于第二集中的元素。右侧的所有元素都存在,只有在左侧共享一个键时才会显示其他连接信息。
我将在下面介绍这些联接的示例,但这个主题更容易通过实践来学习。随意使用此交互式教程练习。
以下是一些实用的SEO数据混合用例:
将转化/收入数据添加到Google Search Console:谷歌搜索控制台是我必须拥有的技术搜索引擎优化工具,但与我一样,您可能会感到沮丧,因为您无法在报告中获得收入或转化数据。通过混合Google Analytics中的数据,可以相对轻松地修复目标网页。
两个数据表必须使用相同的日期范围。
首先,我们将使用一些示例Google Analytics数据设置Pandas DataFrame,并将其命名为df_a。Google Analytics数据表包含ga:landingPagePath,ga:revenue,ga:transactions(已过滤到Google自然搜索流量)
接下来,我们将使用一些示例Search Console数据设置DataFrame,并将其命名为df_b。包含网页,展示次数,点击次数,排名的Google Search Console数据表
现在,我们将使用Pandas合并函数来组合两者,首先使用内部联接(两个集合的交集),然后使用外部联接(联合)。您现在可以按点击次数划分交易,以获得每个目标网页的转化率,以及每笔交易的收入,以获得平均订单价值。
随着时间的推移将链接和域与流量增加相关联
增加反向链接是否会增加流量?您可以从Google Search Console导出最新的链接(包括Googlebot最后一次抓取它们),然后在同一时间段内将此数据表与Google Analytics自然搜索流量相结合。
与第一个示例类似,两个数据表必须使用相同的日期范围。
以下是您需要的数据:
Google Search Console:链接页面,上次抓取
Google Analytics:ga:date,ga:newUsers
常用列(用于合并功能):left_on:Last crawled,right_on:ga:date
您可以随时间绘制流量和链接。(可选)您可以将计算的域列添加到Search Console数据表。这将允许您按流量绘制链接域。将新用户访问与内容长度相关联
内容文章的最佳长度是多少?您可以实际计算每个客户端的数据,而不是提供经验法则答案。我们会将您最喜爱的抓取工具中的数据表与Google Analytics或Google Search Console的效果数据相结合。我们的想法是按照字数对页面进行分组,并检查哪些组获得最有机的搜索访问。
两个数据表都必须使用同一组着陆页。
尖叫青蛙爬行:地址,字数
Google Analytics:ga:landingPagePath,ga:newUsers
常用列:left_on:Address,right_on:ga:landingPagePath
您需要创建Word计数箱,按箱分组,然后绘制每箱的流量。
缩小丢失(或获得)流量的页面
为什么流量下降(或增加)?这是一个常见且有时令人痛苦的问题。我们可以通过组合来自两个不同时间段的数据表来了解哪些特定页面丢失(或获得)流量。
两个数据表必须在丢弃(或增加)之前和之后使用相同的天数。
Google Analytics中的第一个时期:ga:landingPagePath,ga:newUsers
Google Analytics中的第二期:ga:landingPagePath,ga:newUsers
常用列:left_on:ga:landingPagePath,right_on:ga:landingPagePath
我们首先需要按页面聚合新用户,然后从第二个时段中减去第一个时段。我们称之为减法增量。如果delta大于零,则页面获得流量,如果它小于零丢失流量,并且如果它为零则不会改变。
下面是一个示例,我们按页面类型(集合,产品或N / A)对页面进行分组,并计算流量下降前后的增量。寻找搜索引擎优化排名较差的高转化率付费搜索关键字Adwords中的高转化率关键字是否在自然搜索中排名不佳?您可以将Google Adwords数据与Google Search Console结合使用。
两个数据表必须使用相同的日期范围。
Google Analytics:ga:adMatchedQuery,ga:transactions(按大于零的交易过滤)
Google Search Console:查询,排名,点击次数(按位置大于10的关键字进行过滤)
常用列:left_on:ga:adMatchedQuery,right_on:query:结果将列出具有交易,排名和点击列的低排名有机关键字。
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