三招看穿网站流量

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。

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：

1. 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。
2. 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）

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……

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：

1. 我们从 Flip­pa 选取了 116 个网站样本；
2. 使用 Sim­i­lar­Web 导出这 116 个站点的独立访客总数和网页访问总数；
3. 比较这些数据。

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。

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。

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：

1. 找出网站所有有排名的关键词；
2. 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；
3. 估算出每个关键词为网站带来的流量；
4. 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：

1. 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）；
2. 从 Ahrefs 下载这 116 个样本站点的自然流量数据；
3. 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。

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：

Ahrefs 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
0.767	0.784

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 — 40,000

Ahrefs 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。😉 我们来比较一下两者的价格吧。

Sim­i­lar­Web 网站没有公布具体的价格信息。但是 Quo­ra 上的这则讨论表明，SimilarWeb 最便宜的套餐（提供最多过去 6 个月的历史数据）价格为 199 美金/月。

这比 Ahrefs 最便宜的套餐贵了足足 1 倍。况且我们还提供 7 天试用，Sim­i­lar­Web 可没有这种东西……

但是在你做决定之前，我们来看看其他可以帮助你了解网站流量的方法。

第二招. 搜索“广告服务”（Advertise with us）页面

大多数博主都会收到很多“我想在你网站打广告；你网站流量有多大？”的邮件。于是他们会发布一个专门的广告页面并公开这些流量信息。

geekwire.com 就有一个这样的页面：

这里显示了月度网页访问量、独立访问数量和其他一些有用信息（如社交媒体信息等）。这种实践也不是大型网站的专利，我在许多独立博客上也看到过这样的页面。

那么应该如何发现这些页面呢？

最简单的方法是在 Google 搜索：

site:website.com advertise with us 

如果所输入的域名包含这个页面，那么它十有八九会是第一个结果：

在广告服务页面没有看到流量数据？查看一下有没有指向“媒体资源包”（media pack）的链接，许多站点都会在此处公布他们的流量数据。

这种策略并不总是奏效，原因很简单，主要是以下三点：

1. 并不是所有的网站都有广告服务页面；
2. 广告服务页面并不总是会公布流量数据；
3. 流量数据并不总是最新的。

如果你找到了公布有流量数据信息的广告服务页面，还需要去检查一下上面公布的数据是否是最新的。

大多数网站会列出最近一次更新的时间……

而有一些网站并不会这么做。

例如，geekwire.com 的广告服务页面已经有差不多一年时间没有更新了。

如果网站的流量数据最近没有更新过（哪怕是没有提供“最近一次更新”日期），就不要相信那些数字。它们很可能是不准确的。

第三招. 问！

如果你想要知道某个网站最准确的、最新的流量数据，你需要联系该网站的所有者并直接询问。

但是博主并不会把这些数据告诉一个陌生人，对吧？

但是当你有充分的理由的时候，许多博主是愿意将这些数据与你分享的，比如：

1. 你考虑购买他们的网站；
2. 你想在他们的网站投放广告。

比如，我曾经尝试通过以下这封邮件了解网站的流量数据：

嗨，

我想要咨询在你们网站打广告的报价。

可以告诉我你们提供的广告选项有哪些吗？我对你原生广告（即软文广告）特别感兴趣，你们是否提供这个选项？

我的预算在 200 美金到 1000 美金之间。

还有就是我想知道你们网站每个月的独立访客和页面浏览总数（如果你可以提供 2017 年 3 月的数据就最好了），你们的广告服务页面提到了月独立访客总数为 20000，这个数字现在还是准确的吗？

谢谢你，占用了你的时间。

里查德

如我所说，大部分博主是很乐意与真实的广告主分享最新的流量数据的。许多人甚至会将 Google Ana­lyt­ics 截图为证。

虽然通常情况下这是最可靠的获取流量数据的方法。但它也并非 100% 万无一失。原因包括：

• 某些博主为了高价出售广告（位），会捏造流量数据；
• 并非所有人都会在网站安装 Google 分析。许多人依靠准确度较低的分析平台（如 Word­Press 插件）来获取数据；
• Google 分析很容易被错误安装，这意味着数据不总是准确无误的。如果报告显示的流量过高，请检查网站是否存在重复的 Google 分析代码，或者询问他们网站的跳出率，超低的跳出率往往是 Google 分析代码重复安装的标志。

因此，即使你已经与博主取得了联系并获得了那些难以捉摸的流量数据，我们仍然建议使用第三方工具验证其有效性。

以下提供其他一些估算网站流量的技巧

你可以从流量估算开始，同时也可以通过手动检查的方法了解某网站的流行程度，如：

• 帖子的（平均）评论数量；
• YouTube 视频观看次数；
• 社媒分享次数；
• 粉丝页面的参与度（如 Face­book 主页，Twitter 等）

如果你关注 Ahrefs 博客，就会发现每一篇文章下面都有很多评论。

无论内容多么精彩，大多数读者都不愿意留下评论。因此，持续获得大量评论的博客几乎肯定会获得大量流量。

社交分享也是网站高流量的标志之一。

例如，如果我们使用网站分析（Site Explorer）查看 ahrefs.com 的热门内容，会发现 Ahrefs 博客上的大多数帖子被大规模地分享到了社交媒体。

最后是 YouTube……

我们在 YouTube 上所有的视频都有成百上千的观看量。

如果有这么多人观看了我们的 YouTube 视频，那一次也会有很多人访问了我们的网站。

结语

流量估算工具并不完美。但是，它们确实提供了解你没有所有权的网站的流量信息的最快方法。

如果你需要准确的数字，除了直接去问，别无它法。

你还知道其他估算/找出网站流量数据的可靠方法吗？让我们也知道一下吧。

译者，Alex Wang