三招看穿网站流量

想知道某个网站的流量信息？下面教你几招。但在进入正题之前，需要声明：

如果你是网站的所有者，那么就没有必要估计网站流量了。你可以安装（免费的）Google 分析（Google Analytics）来获得关于网站流量的准确数据。

Ahrefs 博客增长（Ahrefs’ blog growth），数据来自 Google 分析

小提示. 通过分析服务器的日志文件可以了解更多关于网站流量的信息。具体可参考这篇文章。但是既然你已经点进这篇文章了，你一定是想知道其他网站的流量。我说的没错吧？

你可能是想了解竞争对手网站的流量情况，他们是不可能与你分享 Google 分析账户的。

今天我会介绍 3 招看穿任一网站流量的方法。

第一招. 使用流量估算工具流量估算工具主要可以分成两类：

估算总体流量的工具：网站的访问者来自各处，搜索引擎、论坛、社交媒体等。这些工具可以估算所有来源流量的总和。只估算自然搜索流量的工具：许多网站从搜索引擎（如 Google 等）获得了大量自然流量，这些流量叫做“自然搜索流量”（organic search traffic）。这类工具不会考虑自然搜索流量以外的流量信息。我们来详细了解一下。

1. 找出某网站的总体流量在 Ahrefs，我们尝试了所有业界领先的总体流量估算工具，并开展了一系列小型的内部实验来确认估算的准确性，最终 SimilarWeb 获胜。

SimilarWeb 提供了大量与流量相关的数据，包括：

总访问量（Total visits）；每次访问网页数（Pages per visit）；平均访问时间（Average visit duration）；跳出率（Bounce rate）小提示.这些内容可以帮助你了解 SimilarWeb 是如何定义及计算这些指标的。以下是 2018 年 7 月 ahrefs.com 的流量估算情况。

奇怪的是，SimilarWeb 并未给出网页浏览量（pageviews）的数据，但是可以通过反向工程——总访问量乘以每次访问网页数——得出。（对我们来说，这个数字是 563 万 * 7.5 = 4,223 万）。

SimilarWeb 免费版可以交互图表的方式展示多达 6 个月的月度流量数据。

而付费用户可以看到长达 2 年的数据。

所有的流量估值包含了移动端和桌面端的数据，如果你是付费订阅用户，则可以按设备类别对这些数据进行区分。

向下滚动网页，你可以看到更多关于流量的有用数据，如

来自各国（桌面端）的流量……

小提示.SimilarWeb 免费版只提供流量占比前 5 名国家的数据。还可以按流量来源（直接访问、引介、搜索等）进行细分……

根据指入域名进行细分（这在开展链接建设或者寻找客座博文机会时有用）……

来看看带来自然搜索流量最多的前 5 个搜索短语吧……

这些数据从何而来？为了更好地理解这些数据的可靠性，我们需要挖掘它们的来源。

以下是 SimilarWeb 关于数据来源的说明：

我们的数据主要来自以下 4 个渠道：

一组受监控的设备，其体量目前业界第一；位于不同国家（和地区）的本地互联网服务提供商（ISP）；我们的爬虫可扫描所有公共站点，以创建高度精确的数字世界地图；直接与我们相连的网站和应用程序的数十万个直接测量源通俗地说，SimilarWeb 通过各种渠道，搜集与用户在线活动相关的匿名数据。

SimilarWeb 并未明示他们的覆盖面究竟有多大。但是他们并没有获得全球每一个个体的信息。因此他们的数据取自一个相对容量较小的“在线人口”样本。

这些数据准确吗？让我们来测试一下：

我们从 Flippa 选取了 116 个网站样本；使用 SimilarWeb 导出这 116 个站点的独立访客总数和网页访问总数；比较这些数据。小提示.我们只从 Flippa 选取那些至少有一年历史的网站，同时这些网站的流量情况必须已经得到验证（verified traffic）。我们的发现如下：

SimilarWeb 高估了 91.67% 网站的独立访客总数；在统计独立访客总数时，SimilarWeb 平均要高估 308.81%；SimilarWeb 高估了 70.83% 网站的网页访问总数；在统计网页访问总数时，SimilarWeb 平均要高估 210.58%。根据我们的测试，总体来看 SimilarWeb 大大高估了实际独立访客和网页访问总数。但是 SimilarWeb 并不总是高估这些数据，其低估独立访客总数的情况占比约 1/12，在低估网页访问量时，比重在 ¼ 到 ⅓ 之间。

重点来了：

对于我们选用的样本网站，SimilarWeb 只给出了其中 ⅕ 的数据。

至于另外的 ⅘，我们看到了这样的提示：

没有数据。呵呵。

如果你疑惑为什么会出现这种情况，可能与我们选取的样本容量有关。毕竟它们都是来自 Flippa 的小型网站。

前面提到 SimilarWeb 只根据全体在线人口的一小部分来进行估算。所以如果他们无法展示某一网站的流量估值，那是因为他们选取的子集（一小部分在线在人口）中没有足够的用户访问测试网站。

这就是为什么 SimilarWeb 在分析小型网站的时候，往往只能提供较少的数据，甚至无法提供数据。

为了证明这一推论，我们使用 SimilarWeb 分析了全球 Ahrefs 排名（Ahrefs Rank）前 100 的网站，结果 SimilarWeb 无一例外地提供它们的流量估值数据。

回到这些数据：

因为 SimilarWeb 只能提供差不多 ⅕ 网站的数据信息，于是我们的观察结果仅仅基于 24 个网站。不得不承认，这个样本是相当小的。

因此，你在理解这些数据的时候必须慎之又慎。

2. 找出某网站的自然搜索流量尽管市面不乏自然流量估算工具，但是我们显然倾向于使用我们自己的工具（Ahrefs），我们相信它的数据是最优质的。

我们可以提供的与流量相关的数据有：

来自 Google（全球）的月度访问量；流量价值（即：若按照每次点击付费（PPC）竞价，该网站或 URL 的自然流量价值）；该网站排名进入 Google 前 100 名的关键词数据。我们来看一下 2018 年 7 月 Ahrefs 的流量估值：

每个月 ahrefs.com 的自然搜索流量为 27 万。

此为“实时”的流量估值，即它是一个“滚动着的均值”（rolling average）。每当我们更新数据库中与网站排名相关的关键词时，这个数字都会变化。正因为这样，流量估值每一天都会发生些许变化。这个数据包含了桌面端和移动端的流量。

想知道网站某一分部的流量情况？只需要将该子域名或子目录（如：blog.ahrefs.com 或者 ahrefs.com/blog）的链接粘贴进入网站分析（Site Explorer）工具。在下拉菜单中选择“前缀”（Prefix）即可。

如果输入的前缀为 ahrefs.com/blog，你就可以看到 “/blog/” 子目录下所有页面的搜索流量总和，如下图所示：

如果你想看看该子目录下每个页面的流量情况，可以使用热门页面（Top Pages）报告。该报告将根据流量（从高到低）将这些页面列出。

需要注意的是，这是全球的流量数据。点击概览（Overview）报告中的自然搜索（Organic Search）选择卡，你可以看到来自 170 个国家的流量分布。

小提示.点击显示更多（Show more），你可以看到包含 170 个国家的完整列表。我们将历史自然流量数据绘制成了图表。这里显示了从 2015 年中至今的每日自然流量估值。这张图表是可交互的。你可以通过滑动鼠标的方式查看若干年中某一特定日期的流量估值。

想只看来自某一个国家的流量？我们提供了这个选项。

你可以如下图所示只查看来自英国的流量：

等一下，还有：点击自然搜索关键词报告，你能看到所有为网站带来流量的关键词列表，从贡献流量最多的关键词开始。

你会发现，Ahrefs 可以几乎可以输出任一网站或 URL 的大量数据。这是如何做到的呢？

这些数据从何而来？Ahrefs 根据数据库中的 61 亿个关键词计算估值。

该数据库每月更新一次，其中还包括了搜索量的更新（来看看上个月比较有意思的搜索数据）。

简单来说，我们是这样估算站点流量的：

找出网站所有有排名的关键词；检查每个关键词的月度搜索量、排名位置以及点击率（涵盖超过 170 个国家和地区；估算出每个关键词为网站带来的流量；根据这些数字估算出站点的总自然搜索流量。你可以点击此处以进一步了解我们的计算方法。

这些数据准确吗？我们来验证一下。具体做法如下：

选取与之前一样的来自 Flippa 的 116 个网站作为样本（这些网站的全球自然搜索流量都经过了验证）；从 Ahrefs 下载这 116 个样本站点的自然流量数据；比较。结果如下：

Ahrefs 低估了 74.14% 网站的自然搜索独立访客总数；在统计自然搜索独立访客总数时，Ahrefs 平均要低估 38.08%；Ahrefs 低估了 90.52% 网站的自然搜索页面访问总数；在统计自然搜索页面访问总数时，Ahrefs 平均要低估 52.04%。根据我们的测试，总体来看 Ahrefs 低估了自然搜索独立访客和自然搜索页面访问总数。但 Ahrefs 并不总是低估这些指标，其低估自然搜索独立访客总数的比例在 ¼ 左右，而低估自然搜索页面访问总数的比例大约为 1/10。

小提示.值得一提的是，以上结果所基于的样本量要大于此前的 SimilarWeb 测试，因为 Ahrefs 输出了所有 116 个网站的数据（而 SimilarWeb 只显示了其中的 1/5）。然而为什么 Ahrefs 倾向于低估流量数据呢？

因为我们估算的基础是 Ahrefs 数据库所包含的 61 亿个关键词的流量。这个数字听起来是不是很大？它的确够大，在市面同类工具中，Ahrefs 的数据库是最大的。

但是即使是存储有 61 亿个关键词信息的数据库仍然不足以覆盖每一个有可能被录入 Google 搜索框的关键词。那是不可能的。

例如，许多用户会使用超长尾短语进行搜索：

我们的数据库不包含这个长尾关键词，于是也就无法估算由它带来的流量。

所有的自然流量估算工具都是这样工作的，我们并不特殊。大家都倾向于低估流量。至于低估到何种程度取决于关键词数据库的体量。体量越大，估算的流量也就越准确。

这就是为什么拥有市场最大的关键词数据库对我们（Ahrefs）如此重要。

需要指出的是，没有人可以完全准确地计算搜索量，即使是Google也做不到。这是我们倾向于低估的另外一个原因。

比较多个站点，用哪个工具最好？有时，比较两个或多个站点的相对流行度，比一味追求绝对的准确度更为重要。

例如，你面前摆着一份包含了 100 个网站域名的列表，每个域名代表一个潜在的业务拓展机会，

你想从流量最大的那些网站开始，与他们建立联系。

此时，你需要做的就是比较这些站点，并将它们按流量从大到小进行排名。

你应该使用哪个工具呢？

我们将使用斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation）对手头的数据进行分析后决定。

SimilarWeb 数据的斯皮尔曼相关系数：

实际的“独立访客” VS SimilarWeb 的估算值实际的“页面浏览数” VS SimilarWeb 的估算值0.7130.779Ahrefs 数据的斯皮尔曼相关系数：

实际的“自然搜索独立访客” VS Ahrefs 的估算值实际的“自然搜索页面访问量” VS Ahrefs 的估算值0.7670.784是不是很困惑？

以下是关于斯皮尔曼相关系数的解释：

斯皮尔曼秩相关系数是用来比较两个变量强度和方向（正或负）的一种方法。其结果总于-1到+1之间。对两个数据集进行排名。

更困惑了是不是？让我们来举例说明。

我们要考察的是两个数据集——“实际”流量（数据集#1）和估计流量（数据集#2）——的相关性。如果两个数据集以任何形式呈正相关，那么斯皮尔曼相关系数会在 0 到 1 之间；如果呈负相关，斯皮尔曼相关系数会在 ‑1 到 0 之间。

即，斯皮尔曼相关系数越接近 1，两个数据集就越正相关。

我们假设某三个网站的实际流量如下：

网站 1 — 100网站 2 — 5,000网站 3 — 40,000Ahrefs 提供的流量估值分别如下：

网站 1 — 50网站 2 — 2,000网站 3 — 10,000这时，两个数据集的相关系数正好是 1。（两个数据集对应数据的“等级”都互相完美正相关）

但如果 Ahrefs 提供的流量估值如下：

网站 1 — 10,000网站 2 — 2,000网站 3 — 50这时，两个数据集的相关系数正好是 ‑1。（两个数据集对应数据的“等级”都互相完美负相关）

因此，工具的相关性数值越高，它就越适合用来比较两个或多个网站。

比较上面的斯皮尔曼相关系数，你会发现 Ahrefs 和 SimilarWeb 输出的流量数据与“实际”流量数据都呈现了很强的相关性，但是 Ahrefs 略胜一筹。

这意味着你需要使用我们的网站批量分析（Batch Analysis Tool）工具来获取外链机会域名的流量估值，并将它们从大到小排序。

这样你就可以对这些网站的相对流行度有一个较好的判断。

所以你应该使用哪个流量估算工具？需要强调的一点是，不同的工具有不同的用途。

SimilarWeb 估算的是整体流量，而 Ahefs 估算的是自然搜索（如 Google 等）流量。

SimilarWeb 的一个独到之处是它可以展示一个网站大部分流量的来源（如：自然搜索、社交媒体等）：

以 thewirecutter.com 为例，根据 SimilarWeb 的数据，你可以看到它 ⅓ 的流量来自搜索引擎。

于是我们有了一个很酷的工具流：

如果 SimilarWeb 提供的数据展示了某网站的大量流量来自搜索引擎，你就可以使用 Ahrefs 进行深挖，以更好地理解这些流量。

还是以 thewirecutter.com 这个网站为例，Ahrefs 能：

展示其过去 3 年多时间内自然搜索流量的变化……

列出它 310 万个排名关键词中的每一个……

筛选出网站上吸引了最多自然搜索流量的页面……

能做的数不胜数！

好了，不炫耀了。

关键词： 独立访客 流量 相关系数

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