最近面试了一些SEO工作经历较丰富的从业者，看着他们简历上光鲜亮丽的职位名称和从业经历，我会忍不住问一个简单的问题：你是怎么确定网站的优化方向的？对这个问题的回答，便能看出应聘者的从业经历与从业经验的差距有多远。今天暂时先谈谈数据分析是如何来指导我们的SEO工作方向的。

流量数据结构

对流量数据进行不同维度的划分，就会有不同的结论。比如按流量来源类型划分，会得出自然搜索流量占比30%的结论；按页面类型划分得出品牌列表页的流量占比20%的结论；按业务线划分，可以得出xx产品/内容的流量占比5%的结论；结合页面类型与业务或产品/内容线划分，又可以得出xx产品/内容终端页的流量占比4%的结论，等等，各种划分维度或组合维度得出的细分流量占比即为网站的流量数据结构。

产品数据结构

SEO不能孤军奋战，一定要与公司其他部门做密切的数据沟通。从产品部或运营部，我们需要了解到公司不同品牌/业务/产品线的SKU数量，大小品类多少，不同产品的属性有多少，主推产品线是哪些，主推品牌是哪些，产品/内容更新频率等等。

收录数据结构

网站总体收录是多少，收录了多少频道页，收录了多少终端页，不同频道的收录是多少，新增收录是多少等等。

行业数据结构

除了了解自身的数据，还需要了行业的数据，包括竞争对手的数据，跳出自身看问题。比如旅游行业，了解行业搜索指数，网民关注点及其趋势，境内旅游top景点，境外旅游top景点，网民人群属性等等

综合分析数据

本身进行上述简单的单维度的数据分析，已经能指导我们对SEO工作进行细分，若能进行多维度的数据综合分析，那么我们的SEO工作将变得更加明确，下面简单列举进行说明。

流量数据与产品数据的结合：发现不同产品流量结构改进方向等

流量数据与收录数据的结合：发现内容质量问题，内容新增方向，外链方向等

流量数据与行业数据的结合：知道自身的位置、目前流量在行业中的覆盖率、内容覆盖率等

产品数据与收录数据的结合：发现收录与实际资源的差距，指导如何进行内部结构调整等