第 3 方流量估算与 Google Analytics：为什么 Rand Fishkin 的分析不可靠

Rand Fishkin 是 SEO 行业中最受尊敬的名字之一，这是有充分理由的。 在推出并管理 SEO 软件领域领先公司之一的 Moz 之后，他在十多年间创立了内容分析公司 SparkToro。

很长一段时间以来，我一直是 Fishkin 作品的崇拜者。 早在 2015 年，当我成立自己的数字营销机构时，我记得在周五观看他的 Whiteboard Friday 视频来提升我的 SEO 游戏水平。 他的 Twitter 帐户一直是我获取商业智慧的首选来源。

这是我最喜欢的来自 Fishkin 的推文：

最好的销售方式——什么都不卖。 赢得可能购买者的认知、尊重和信任。

- 兰德菲什金 (@randfish) 2015 年 2 月 4 日

他的回忆录Lost and Founder阐明了他的业务和 SEO 经验。 这是我最喜欢的商业书籍之一——任何想要创业或发展业务并应对随之而来的起伏的人的必读之作。

最近，Fishkin 在 SparkToro 博客上发表了一项比较第三方流量估算与 Google Analytics 流量数据的深入研究。 这项研究在 SEO 社区引起了广泛关注，反响不一。

虽然分析本身值得称赞，但结果似乎是有倾向性的，未能完全消除偏见。

在评估任何分析时，人们必须批判性地审视方法、数据源和任何潜在的偏见。

在本文中，我们将分解 Fishkin 的分析并检查为什么数据对于 SEO 用户来说可能不可靠。

与 Similarweb 合作

出于本研究的目的，SparkToro 从四家流量估算数据提供商（Semrush、Datos、SimilarWeb 和 Ahrefs）获取了指标，并将这些指标与 Google Analytics 报告的数字进行了比较。

但文章中没有提到的是，Fishkin 和 SparkToro 在这个项目上与 Similarweb 密切合作。 因此，它并非完全没有偏见。

这是 Fishkin 的推文，它证明了这一点：

考虑到这些潜在的偏见和局限性，重要的是要对这一分析的结果持保留态度。

方法论的缺陷

在文章中，Fishkin 声称超过 1,000 名参与者与 SparkToro 共享了他们网站的 Google Analytics 流量数据。

根据菲什金的说法：

目前还不太清楚为什么他们会显着清理数据集。 他们是否删除了任何工具没有数据的所有站点？ 如果是这样，这可能会影响结果。

如果所有网站都包含在研究中，数字可能会有所不同。

请务必注意，Similarweb 没有小型网站（>5k 访问）的数据。 这表明样本是有偏差的，它绝对不是一组随机域。

该研究的另一个争论点是第三方 SEO 工具提供的流量估计类型缺乏明确性。

Fishkin 是这样解释这种困境的：

与 Fishkin 声称的不同，要找到 Semrush 和 Ahrefs 估计的那种流量并不难。

Ahrefs 仅估算自然流量。 这是 Ahrefs 的首席技术官 Tim Soulo 的一条推文，证实了这一点：

Ahrefs 专门估算搜索流量。

而 afaik Similarweb 和 Semrush 都给出了整体流量的估计。 pic.twitter.com/GnXhd0o4ch

- Tim Soulo (@timsoulo) 2022 年 11 月 22 日

另一方面，Semrush 有两种类型的可用数据。 第一个是 SEO 工具中的有机流量，第二个是 .Trends 工具中的流量。

Semrush 的域分析仅根据关键字位置及其估计流量进行估算，而流量分析则通过分析所有流量来源（包括搜索）的点击流数据进行估算。

由于 SparkToro 比较了完全不同的竞争对手，也许还比较了不同的数据集，因此研究方法和分析缺乏彻底性和透明度。

此外，Fishkin 没有提供有关用于此特定研究的国家/地区的信息。

人们只能假设 SparkToro 正在分析美国的交通数据。 但事实上，全球数据是 Similarweb 中唯一可用的默认数据。 每个国家/地区的个人数据是单独购买的。 因此，尚不清楚本研究使用哪些数据进行比较。

也没有提及网站的类别/利基市场。

您还会在研究中找到几个图表。 Fishkin 认为下表是他的最爱：

该图表显示了四个数据提供商中的每一个，以及他们的流量指标在 Google Analytics 报告的当月用户的 30% 以内的次数百分比。 这些网站还根据他们收到的流量进行了细分。

现在我的问题是：Fishkin 为什么选择 30%？ 为什么不是 20% 或 40%？ 这个数字背后的想法是什么？

本研究选择 30% 的百分比背后的原因似乎是主观的，没有明确解释为什么选择这个确切的数字。 这只是为这项研究专门挑选的随机百分比。

虽然 30% 的偏差是允许的，但不确定如果百分比减少或增加会产生什么结果。 最终，这个问题的答案仍然是个谜。

然后是这张图表，它显示了 46 个网站的 3rd 方流量估计范围，每月 GA 用户超过 25 万：

这张图表毫无意义，对用户没有任何价值。 它旨在比较来自两个特定网站的数据，根据他们的 Google Analytics 数据显示最大和最小的差异。 这种得出结论的方法非常不可靠，因为它仅基于 46 个网站——样本量非常小。

来自 SEO 社区的反馈

Rand Fishkin 在这项研究中使用了市场上四种最流行的 SaaS SEO 工具。 因此，结果不可避免地会收到大量反馈。

SEO 社区也没有让人失望。

虽然一些专家认为该研究中的见解很有用，但社区中的很大一部分人质疑该研究的方法论薄弱和固有偏见。

数字营销人员 Kris Roadruck 指出，该研究使用用户作为首选指标，而不是会话或页面浏览量，用于将 Google Analytics（分析）与报告自然访问的工具进行基准测试。

为什么是用户（而不是会话或综合浏览量）？ 在针对报告有机搜索/访问的工具进行基准测试时，似乎是一个奇怪的选择？

- Kris Roadruck (@KrisRoadruck) 2022 年 11 月 22 日

然后是对文章本身的评论。 一位用户对将 Ahrefs 的流量数据与 Semrush 和 Similarweb 的流量数据进行比较的奇怪方法发表了评论，该数据是非实质性的。

最后的想法

虽然 Fishkin 的研究提供了一些有价值的见解和信息，但在测试第 3 方流量估算的准确性时，必须考虑其他观点和来源。

始终建议将结果与其他工具和方法进行交叉引用，而不是仅仅依赖一个来源，在这种情况下，这似乎偏向于 Similarweb。

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