网站数据分析通过以下方式揭示用户行为，助力SEO优化：

通过分析用户浏览行为，可以识别页面体验问题，进而优化页面布局、内容质量，提升加载速度。例如，高跳出率页面可能需要改进内容相关性或提升用户体验，而高停留时间页面则表明内容吸引用户。

访客搜索来源分析有助于了解用户通过什么关键词或渠道找到网站，从而调整关键词策略和内容方向。例如，若某关键词搜索量高但跳出率高，可能说明内容与用户需求不匹配，需优化或补充相关内容。

新老访客数据对比可以揭示用户粘性变化。新访客数增长可能反映SEO引流效果，而老访客互动频率则反映用户满意度，两者均需持续监控以优化SEO策略。

用户点击行为数据可以揭示哪些内容更受欢迎，进而优化内容结构和关键词布局。例如，若用户频繁点击某类文章，可增加此类内容产出并优化相关关键词排名。

互动行为数据反映用户对内容的认可度，有助于优化内容策略。例如，高评论率内容可能需加强引导，而高分享率内容则可提升社交传播，均有助于SEO。

通过分析用户旅程热力图和流失预警数据，可以优化页面转化路径，减少跳出率。例如，若用户在某个环节流失率高，需优化该环节的引导或内容，以提升转化率。

设备类型分析有助于优化响应式设计，提升多设备用户体验。例如，移动端用户可能需优先展示核心信息，而PC端用户则可提供更详细的内容。

综上所述，网站数据分析通过多维度用户行为洞察，可精准优化SEO策略，提升用户体验和转化率，最终实现网站流量增长与排名提升。