关键字工具流量估算准确吗？（案例研究）

在很多情况下您可能想要估计一个网站产生了多少流量。

你可能是：

• 调查新商机的利基市场

• 计划购买网站

• 进行关键词研究

• 建立反向链接

我们可以从绝大多数 SEO 工具中获取这些估算值。

但问题是，它们都使用不同的方法并给出不同的结果。那么它们的准确性如何？哪一个是最好的？

我们想找到答案，所以我们做了一个实验……

方法论：我们如何比较 6 种主要 SEO 工具的准确性

我们的实验是这样的：

• 我邀请了 Authority Hacker 社区的 47 位网站所有者分享他们 2021 年 5 月的实际搜索流量数据（注意：他们都很乐意让我们在本研究中匿名使用他们的数据）

• 然后，他订阅了所有主要的 SEO 工具——Ahrefs 、 SEMRush 、 SerpStat 、 SimilarWeb ,Surfer SEO和UberSuggest

• 接下来，他将这些工具提供的估算流量与网站所有者分享的实际流量数据进行了比较

• 该数据被添加到大型电子表格中

• 删除一些异常值后，我能够将每个工具的估计值与真实世界的交通结果绘制成图表

不错的计划，对吧？

不幸的是，出现了一个问题：他计算了所有的数字，并录制了整段视频来展示他的发现，这时 Ahrefs 宣布他们已经更新了所有数据。

所以他再次进行了 Ahrefs 部分实验，这意味着我们现在得到了两组 Ahrefs 数据。

虽然这让我很烦，但从好的方面来说，这意味着我们现在可以看到更新是否提高了 Ahrefs 的准确性或使其变得更糟。

现在，让我们来寻找答案……

哪种 SEO 工具最接近现实

该奖项最初颁给了 UberSuggest，平均偏差 25.1%。我们可以清楚地看到，它的估计值与现实非常吻合：

Ubersuggest 流量预估

与 SimilarWeb 相比，其平均偏差 190%：

这是一个相当显著的差异——特别是考虑到基本 Ubersuggest 套餐只需 29 美元，而 SimilarWeb 每月收费数百美元！

Ahrefs 在最初的实验中排名第二，平均偏差 40%：

对于 Ahrefs 用户来说，好消息是，在最近的更新之后，它的数据变得更好了——现在它排在第一位，平均差异仅为 22.5%：

好的，就这样。结论是，Ahrefs 是最好的，对吧？

您应该知道 SEO 中没有什么是黑白分明的！

问题是，准确度可以用不同的方式衡量。要确定哪种 SEO 工具最适合估算流量，我们需要考虑实际用例。

事实上，大多数人都试图估计单个网站能产生多少流量。

正如我们所见，Ubersuggest高估的程度几乎与低估的程度一样多。在单个网站的背景下，这使得它更难让人相信：

Ubersuggest 流量预估变化

另一方面，Ahrefs 一直低估流量。这使得它成为一个更可靠、更准确的来源：

哪种 SEO 工具最不准确

因此，Ahrefs 成为估算流量水平最准确的工具。

但是谁会得到木勺呢？

和往常一样，答案是：视情况而定。

以下是 SEMRush 的结果：

这里的相关性是合理的；它基本上遵循这条线。平均而言，它高估了 200%。

但差异非常大。有时 SEMRush 报告的流量是网站实际流量的 20 倍。

这听起来很糟糕，但最糟糕的是 SerpStat。看看这些行与事实相差多远：

平均而言，其报告的数字高出 334%。有一次，其估计的数字竟然比网站的实际流量高出 25 倍。

那...不太好。

我们测试的另一个工具是 SurferSEO：

平均而言，它的表现中等，没有太多极端的失败。但值得指出的是，没有人购买 Surfer 只是为了估算流量水平——这不是它的真正用途。

深入研究（数据）科学

为了更好地理解这一点，我请我们的常驻数据科学家进行了一些相关性分析。越接近“1”，估计值与现实之间的相关性就越好。

所有工具的表现如下：

如您所见，新的Ahrefs 数据的相关性得分为 0.99，这非常强。

但是相关性分析有多种类型。对于所有数据专家来说，上图使用的是皮尔逊相关性。

我们还运行了 Kendall 的 Tau，数据如下：

这显著改变了结果，Ahrefs 失去了第一名的位置，被 UberSuggest 取代，而旧版Ahrefs 数据略胜于新版本。

然而，我们的内部数据科学家告诉我们，由于我们的样本量很小，Kendall 的 Tau 不如 Pearson 准确。

结论：这告诉我们什么

没有完美的 SEO 工具。但就本次实验而言，Ahrefs 是最好的。

我们说，如果没有任何激励措施 — — 这不是#SponCon，Ahrefs 也没有联盟计划。

特别值得一提的是 Ubersuggest，它正在成为传统巨头的可行（并且通常更便宜）替代品。

最后，我们应该指出这个实验有几点注意事项：

• 我们使用了 47 个相对较小的样本量来生成此数据

• 所有网站都是 Authority Hacker 的成员，这意味着他们都是积极致力于 SEO、通常拥有优质内容并进行白帽链接建设的人

• 此外，它们都是基于内容的网站，因此肯定会存在一些选择偏差

换句话说，如果您输入随机电子商务网站的数据，这可能不会那么有效。

对于典型的联属网站或权威网站来说，它可能会站得住脚——但请记住，总会有异常值。