SEO数据主要包括以下几类核心指标：

1. 网页索引量

包括网站被搜索引擎收录的页面总数、新增/减少的索引页数、核心页面索引状态等。异常波动可能源于robots.txt配置错误、JavaScript重定向链路等技术问题。

2. 流量统计数据

包括UV、PV、跳出率、平均访问时长、页面浏览深度等。需结合业务场景综合解读，如通过流量来源区分自然搜索、付费流量等不同渠道。

3. 关键词数据

包括关键词排名、搜索量、点击率、竞争程度等。需分析用户搜索意图、关键词相关性及竞争态势，如使用LSI关键词网络分析竞争度。

4. 用户行为数据

包括页面停留时间、转化率、转化路径等。需建立完善的目标行为追踪体系，如某在线教育平台通过优化课程咨询按钮点击，转化率提升28%。

5. 技术SEO数据

包括页面加载速度、移动端适配情况、结构化数据标记情况等。如首屏加载时间每减少1秒，搜索排名提升0.8个百分点。

6. 站内外链接数据

包括站内链接结构、内部链接锚文本策略、外部链接质量与数量等。如某金融信息服务网站因外部链接策略失衡，首页索引量下降41%。

7. 竞争环境数据

包括竞争对手关键词布局、排名、流量来源等。需定期分析竞争对手策略变化，如高排名关键词占比提升情况。

8. 转化率追踪数据

包括目标行为转化率、用户路径分析等。需建立可量化的转化目标体系，如某制造企业通过优化关键词策略，目标关键词流量占比提升至43%。

9. 技术性障碍数据

包括爬虫覆盖情况、重定向链路质量、robots.txt配置正确性等。约38%的网站索引问题源于技术配置错误。

SEO数据分析需结合业务目标进行系统性监测，如建立核心指标监控、技术健康度监控、竞争环境监控等体系，并通过数据可视化看板实现实时监控。