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SEMrush与SameWeb-谁更准确？

当您分析营销和整个站点的有效性时，不仅要收集自己的统计数据，还要将其与市场趋势进行比较，这一点很重要。例如，营销团队没有达到5％的计划。如果市场同时下跌15％，那么结果是好的，但是相反，如果市场增长了，那就是要考虑的事情。

有许多用于研究竞争对手网站的工具。他们都以各种方式收集交通信息，并根据自己的算法对其进行处理。显然，此类服务为数据提供一定的误差范围。问题是这个错误是什么以及您可以信任结果多少。

我们决定进行一些研究，以找出分析竞争对手站点的网络流量的两种流行服务SEMrush Traffic Analytics和SameWeb的准确性。为了进行比较，我们使用了OWOX BI中可供我们使用的787个网站的Google Analytics（分析）数据。

在继续研究之前，让我们弄清楚每种服务的来源。

数据来自哪里


Google Analytics（分析）跟踪代码直接从网站收集用户行为数据。此信息不适用于第三方。

SametimeWeb使用以下来源：

  • 直接从某些网站所有者获得的数据。
  • 来自合作伙伴，拥有数百万订户的Internet提供商的数据。
  • 公共数据源：不断扫描公共可用数据的专利技术和索引机制。
  • 来自浏览器扩展的面板数据。这是匿名信息，不允许您标识用户，但可以清楚地表明他访问了哪些网站。

SEMrush Traffic Analytics报告基于与SameWeb 相同的点击流数据，它们来自我们自己和第三方资源，并使用SEMrush AI算法进行处理。基于数百万真实互联网用户的匿名行为，对数据进行累积和估算。

此外，在超过10年的工作中，SEMrush发布了许多工具，这些工具使您不仅可以查找竞争对手的搜索位置数据，还可以查找竞争对手在上下文广告，公关，内容营销，社交网络中的工作以及其流量的详细数据。网站。对于每个方向（SEO，内容，PPC，SMM），该服务都使用特殊的最大相关数据源。

我们如何比较服务并考虑错误


SEMrush和SimilarWeb均可用于评估竞争对手，潜在客户或入站流量合作伙伴。由于OWOX BI可以为我们的用户访问Google Analytics（分析）中的匿名匿名数据，因此我们假设我们知道许多真实情况的项目参与情况。基于GA数据的真实性，我们决定比较SEMrush和SameWeb在数据中的准确性。我们的任务是显示这些服务在哪些细分市场以及偏离多少。

他们比较了什么？

2020年1月的Google Analytics（分析），SEMrush和SameWeb版本的会话总数。样本涉及来自澳大利亚，加拿大，美国，英国和德国的787个站点。

网站按利基分组：

  1. 计算机电子与技术
  2. 娱乐
  3. 金融
  4. 健康与美丽
  5. 工作和教育
  6. 新闻与媒体
  7. 专业的服务
  8. 零售
  9. 电讯
  10. 旅行

他们如何比较？

为了计算服务考虑竞争对手参与的错误，我们减少了一个表：

  • OWOX BI可以访问的来自每月流量超过10万个会话的787个站点的匿名数据。
  • 来自SEMrush和SameWeb的相同站点的会话数据。

同时，我们排除了GA异常低值的网站。根据Google Analytics（分析），如果会话数少一个数量级，则可能由于视图中的过滤器而导致不完整的数据进入系统。

然后，我们为SEMrush和SameWeb数据计算了以百分比为单位的偏差模。为什么我们要使用这个数量？

偏差可以是正号，也可以是负号，即服务显示的会话数可能超过实际值，也可能更少。在计算平均偏差时，正负可给出接近零的值。为了防止这种情况，我们使用了偏差模。换句话说，对于我们来说重要的是要知道拒绝服务的普遍程度，而不是哪种方式。

然后，我们确定了10个主要业务领域，并将所有站点按平均流量分为三个主要组：

  • 每月10万到50万个会话。
  • 每月50万到100万个会话。
  • 每月至少100万次会话。

结果


标准偏差越高，指标与GA数据的差异就越大，反之亦然。SametimeWeb的标准偏差范围从57％到61％，并且对网站流量的依赖性不大。相反，使用SEMrush，站点越大（100万个会话或更高），数据越精确，并且与GA数据的标准差（45％）越低。



对于流量超过50万的网站，SEMrush会显示更准确的结果（9-12％）。尽管在这两个组中两种服务都显示出很高的错误率，但是SameWeb在流量较小的项目上的工作效果略好。

为什么会发生？由于用于收集和分析两个服务的事件的算法的功能，以及由于两个服务均在其上工作的点击流数据本身的特殊性。点击流涉及选择站点访问者上数据的使用。然后，公司使用他们的AI / ME算法，将该数据近似为网站受众的全部受众。因此，网站越小，点击流得出的结论的准确性越低。

如果您的站点和直接竞争对手的站点很小，并且它们上的数据准确性很小，该怎么办？在这种情况下，您应该与市场中较大的竞争对手进行基准比较。如果您比较市场上的几个主要参与者，您不仅会看到他们的表现，而且还能够跟踪整个市场的发展趋势。因此，通过将绩效和发展趋势与您的成就进行比较，您可以确定自己的营销效果。

第二张图显示每种服务更准确的网站比例。例如，在所考虑的57％的网站的100万个会话中，SEMrush显示的数据更接近Google Analytics（分析）的值：



对于52万个流量在50万到100万之间的网站，SimilarWeb更为准确。

如果我们在此图表上和第一个图表上比较一组10万到50万个会话，我们将看到一个有趣的事情-SEMrush的标准差较高，即会话所占的百分比较大，但仍保持53％的准确度案件。换句话说-它很少被误解，但恰如其分。

为什么会这样呢？数据准确性高度取决于以下几个因素：

  • Google Analytics（分析）的配置方式，GA计数器在网站的哪些页面上及其度量方式。
  • 该网站在Google搜索中的“生存”程度。如果这是主要用于广告流量的重定向站点（广告网络的域）或促销站点，则在SEMrush中将低估其数量。
  • 对于有机物流量较大的站点，SEMrush算法的效果要比有机物较少的站点更好，更准确。
  • . , SEMrush - . . , , , SimilarWeb.

以下两个图表显示了各种业务细分为这两种服务的标准偏差和更准确的答案所占的比例。

如您所见，SEMrush和SamenetWeb的偏差非常依赖于利基市场：



服务提供更准确指标的网站所占百分比还取决于业务专业化程度：



此图显示了每种服务所提供的价值在近似百分比的网站所占的百分比到GA。例如，在“计算机”利基市场中，对于58％的网站，SimilarWeb更为准确；对于42％的网站，SemRush更为准确（图中的第一列）。

在下面的散点图中，我们通过SEMrush和LikesWeb显示了负号和正号偏差：



从外观上看，您可以确定图形底部有更多的红点，这意味着相较于Google Analytics（分析），SimilarWeb经常比SEMrush低估数据。

简要结论


研究总结：

  • 两种服务的准确性级别大致相同。
  • SEMrush在较小的站点上显示出最佳结果-它很少出错，而在没有错误的地方，它可以更准确地显示竞争对手。
  • 在100万次会话中，SEMrush比SameWeb显示的数据更接近Google Analytics（分析）的值。
  • 相较于SEMrush，SimilarWeb经常比Google Analytics（分析）低估数据。

SimilarWeb和SEMrush都不提供100％准确的数据，但它们不应该-分析您自己的网站和您拥有Google Analytics（分析）的流量。

这些服务非常适合于站点之间的独立比较和跟踪趋势。但是，必须像使用任何分析工具一样使用它们，并且必须了解所收集数据的性质和测量误差。

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