在《使用服务器日志发现 SEO 问题》中，我解释了网络服务器日志可能很有帮助，但数据是原始的，需要经过转换和分析。在这篇文章中，我将说明如何使用商业智能可视化工具来分析原始数据。
我通常使用 Tableau Software（一款数据可视化平台）进行分析，但 Google 去年发布了一款强大的竞争对手 Data Studio，它免费且基于云端。Data Studio 可以通过猜测“可视化容器”（如饼图）的相关指标和维度来协助分析大型数据集；而在 Tableau 中，你需要先分配指标，然后选择最合适的可视化方式。
可视化实战
以下是一个利用高级反向链接分析来回答一些棘手问题的示例。
早在 2013 年，我就被介绍给一位客户，他有一个不寻常的请求。大多数客户希望知道如何增加或恢复来自自然搜索的流量。然而，这位客户却在寻求帮助，以弄清楚为什么其搜索流量表现如此出色。
该公司上线了一个网站，在不到一年的时间里，月访问量从零增长到五十万。员工们不知道为什么会发生这种情况。但他们希望理解这一现象，并专注于那些运作良好的方面。起初，我假设他们使用了黑帽 SEO 策略。但我的分析证明了恰恰相反。
下图是我在 Tableau 上进行的分析，旨在确定指向该网站的链接是否推动了流量的大幅增长。左侧 Y 轴跟踪“访问量”、“新访客数”、“域名数量”和“链接数量”。底部 X 轴显示这些指标对应的月份。
在这个例子中，一个网站在不到一年的时间里，访问量从零增长到五十万。
“链接数量”（顶部）与“访问量”之间存在强相关性。在看到来自众多不同网站的大量链接涌入后，我怀疑这些链接可能是购买的。该公司最近推出了联盟营销计划，我想知道 Google 是否错误地将联盟链接视为自然链接。Google 通常认为联盟链接是有激励性质的，并不将其计入网站的排名因素。
当我分析指向其网站的链接——比较联盟链接与非联盟链接时——我的怀疑似乎是正确的：56.22% 来自联盟伙伴，43.78% 来自非联盟伙伴。
在审查指向该网站的总体链接时，56.22% 来自联盟伙伴，43.78% 来自非联盟伙伴。
然而，当我仅查看唯一来源网站的百分比时，我发现 91.75% 来自非联盟伙伴。只有 8.25% 的链接域名来自联盟伙伴。
只有 8.25% 的网站在使用联盟链接。
联盟计划大约在我运行这些报告的一个月前启动。因此，联盟链接并非导致客户增长的原因，这说得通。
流量的一个关键要素是客户早期积极培育的一个有益社区。与类似公司相比，该客户的目标市场相对狭窄。该公司聘请全职作家制作详细、有用的教程，这些教程不以销售为导向，而是免费解决相关问题。
客户实施这一策略并非为了获取自然搜索流量，而是旨在帮助其目标社区。访客对内容喜爱有加，纷纷向他人推荐，从而触发了自然增长引擎。
继续分析，我评估了该社区在吸引链接至网站方面的影响。我查看了指向包含教程的网站社区页面的链接占总链接数的比例，结果发现仅有 2.34% 的总链接指向这些页面。
仅有 2.34% 的总链接指向网站的社区页面。
然而，有 48.11% 的 独立 站点链接到了社区页面。 Bingo！社区页面吸引了来自独立站点的近一半链接，这 presumably 是由于高质量的文章和教程，以及客户强大的影响力外展计划所致。
指向网站社区页面的唯一域名数量占比高达 48.108%。
因此，借助数据可视化工具，我们帮助客户理解了其自然搜索流量的成因。
使用 Google Data Studio
现在，让我们在新的 Google Data Studio 工具中重现此类分析。
虽然有许多高质量的反向链接报告工具，但在此类分析中，我更倾向于直接从 Google Search Console 获取数据。这样，我们可以查看 Google 发现链接的时间，以及从 Google 的角度看链接策略随时间的演变情况。
要在 Search Console 中查看入站链接，请转到 Search Traffic > Links to Your Site，然后在“Who links the most”下点击“More”。
要在 Search Console 中查看入站链接，请转到 Search Traffic > Links to Your Site.，然后在“Who links the most”下点击“More”。
然后在下一页选择“Download latest links“”。
点击“下载最新链接”。
然后选择 CSV 文件选项。你将收到一个包含两列的文件：“Links”（链接）和“First Discovered”（首次发现时间）。
对于此分析，我需要唯一链接域名的数量。CSV 文件并未直接提供该信息，但我可以在 Google Data Studio 中将其创建为新字段。
首先，我们需要通过 Data Studio 中的“File Upload”选项上传 CSV 文件来创建数据集，这将把它放入 Google Cloud Storage。（顺便提一下，如果你经常将 CSV 文件或原始数据上传到 Data Studio，直接将文件导入 Google BigQuery 并使用 BigQuery 作为数据源会很有帮助，这在处理大型数据集时尤其有用。本 教程 说明了如何将 CSV 文件加载到 BigQuery。）
上传 CSV 文件后，我们在 Google Data Studio 中点击“创建新数据源”，并选择“文件上传”选项。这将提示 Google Data Studio 访问 Google Cloud Storage。
上传 CSV 文件后，在 Google Data Studio 中点击“创建新数据源”，并选择“文件上传”选项。
然后，我们可以简单地拖放 CSV 文件。
选择“文件上传”选项并上传 CSV 文件。
点击“连接”（如上所示），我们可以看到 CSV 文件中的字段及其数据类型。
点击“连接”以查看检测到的字段。
Data Studio 提供了一个画布来设计报告。为此，请返回报告，选择折线图，然后将其拖拽到画布上。根据需要调整大小。
回想一下，我们的目标是计算唯一链接域的数量。在这种情况下，Data Studio 无法绘制图表，因为 CSV 文件中没有数值字段——只有文本字段和日期字段。
创建一个新的指标以统计唯一链接的数量。
为了解决这个问题，我们将通过点击“创建字段”，然后命名该字段——我们使用“links_count”。在公式中，我将输入 COUNT_DISTINCT 并选择“Links”。
点击“创建字段”，然后将字段命名为 links_count。在公式中，输入 COUNT_DISTINCT 并选择“Links”。
创建新指标并将“links_count”选为要绘制的指标后，Data Studio 会生成一个显示指向该网站的链接随时间增长情况的图表。
指向某网站的链接随时间增长的图表。
现在我们有了一个有价值的 Data Studio 报告，它提供了超出 Google Search Console 显示范围的洞察，尽管数据源自那里。我们在审查不良链接配置文件时经常使用此报告。它可以轻松发现链接数量的意外激增。
接下来，让我们绘制唯一域的数量而不是链接的数量。来自唯一域的链接通常比来自同一域的链接更有价值。图表将类似，但它将统计唯一的链接站点，而不是单个链接。
由于我们没有用于链接域名的字段，因此我们将创建一个新字段，使用正则表达式来提取域名。我在上述 服务器日志文章 中介绍了正则表达式的概念。
对我来说，看到正则表达式值的可视化表示作为测试很有帮助，以确保其正确性。我在 Google Data Studio 中发现的最简单方法是将计算字段作为列添加到表格可视化中。
为此，首先创建一个新维度来计算链接中的域名。点击“维度选择器”并选择“创建新维度”。
这是我用来创建域名字段的正则表达式。
REGEXP_EXTRACT(Links, '^https?://([^/]+)/[^ ]+/?')
创建新维度并输入正则表达式。
该表正确提取了域名。接下来，我们要创建一个新的指标来计算我们图表中的域名计数。我们将再次在公式中使用 COUNT_DISTINCT，但这次我们将选择“domain”以获取不同域名的计数。
在公式中选择 COUNT_DISTINCT，然后选择“domain”以获得不同域的数量。
现在我们已经有了域名计数，可以创建图表并将其添加到报告中。
将不同域名的图表添加到之前创建的图表中。
现在，我们可以通过观察随时间推移链接到我们的唯一网站数量来查看链接增长情况。
最棒的是，你可以重复使用同一份报告来分析其他网站或跟踪你的链接进展。你只需要更改或更新数据源即可。正如我之前提到的，CSV 文件有助于在 Data Studio 中入门。但对于持续使用，最好使用 BigQuery 或其他数据库作为数据源。这将提供更大的灵活性。
哪些页面吸引了最多的链接？
要生成报告以了解网站的哪些部分吸引了最多的链接，你有两种选择。
第一种方法最简单：只需从 Search Console 下载已链接页面的列表。
在 Search Console 中下载顶级已链接页面列表。
你会看到三列：“Your pages”（你的页面）、“Links”（链接）和“Source domains”（来源域名）。假设你想统计链接到你的博客的域名数量与链接到你网站其余部分的域名数量。为此，请使用正则表达式创建一个新维度，以查找定义的术语——例如“blog”。你可以采用类似的策略，以任何对你有帮助的方式对页面进行分组。
使用正则表达式创建一个新维度，以查找单词“blog”。
以我的公司 RankSense 为例，我们网站收到的 90% 的链接都指向我们的博客。
第二种方法涉及使用 ScreamingFrog 等工具爬取指向该站点的反向链接列表。这种方法的一个优势是，你可以检查哪些反向链接带有 nofollow 属性——Google 不会将其用于排名目的。我将此分析留作练习，供你完成并在 Google Data Studio 中获得实践经验。