在很多情况下，您可能想要估计网站产生的流量。
你可能是：
- 为新商机寻找利基市场
- 计划购买网站
- 做关键词研究
- 建立反向链接
我们可以从绝大多数 SEO 工具中获得这些估计值。
但问题是，它们都使用不同的方法并给出不同的结果。那么它们有多准确，哪个最好？
我们想找出答案，所以我们进行了一项实验……
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：
- 我询问了来自 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：他们都很高兴我们在这项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，他将这些工具呈现的估计流量与网站所有者分享的实际流量数据进行了比较
- 该数据已添加到大型电子表格中
- 去除一些异常值后，我能够将每个工具的估计值与真实世界的流量结果一起绘制出来
很好的计划，对吧？
不幸的是，有一个问题：当 Ahrefs 宣布他们更新了所有数据时，他会运行所有数字并录制完整的视频来展示他的发现。
所以他再次做了实验的 Ahrefs 部分，这意味着我们现在有两组 Ahrefs 数据。
虽然这对我来说很烦人，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 的准确性或使其更糟。
现在，让我们得到一些答案……
哪种SEO工具最接近现实？
该奖项最初授予 UberSuggest，平均下降 25.1%。我们可以清楚地看到它的估计非常符合现实：
将其与平均下降 190% 的 SimilarWeb 相比：
这是一个非常显着的差异——尤其是考虑到基本的 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，平均下降 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——以至于它现在排在第一位，平均差异仅为 22.5%：
好的，就是这样。结案了，Ahrefs 是最好的，对吧？
您应该知道 SEO 中的任何事情都是黑白分明的！
问题是，准确度可以用不同的方式来衡量。要确定哪种 SEO 工具最擅长估算流量，我们需要考虑实际用例。
事实是，大多数人都试图估计单个站点产生的流量。
正如我们所看到的，Ubersuggest高估几乎一样多，因为它低估了。在单个站点的上下文中，这使得信任有点困难：
另一方面，Ahrefs 一直低报流量。这使其成为更可靠和准确的来源：
哪种 SEO 工具最不准确？
因此，Ahrefs 在估计流量水平方面获得了最准确工具的称号。
但是谁得到了木勺？
像往常一样，答案是：视情况而定。
这是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%。
但是方差波动非常大。有时，SEMRush 报告的流量是网站实际获得的流量的 20 倍。
这听起来很糟糕，但最严重的罪犯是 SerpStat。看看其中一些台词与事实相距多远：
平均而言，它多报了 334%。在一个例子中，它的估计值比网站的实际流量高出惊人的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，没有太多的极端失败。但值得指出的是，没有人购买 Surfer 只是为了估计流量水平——这并不是它真正的用途。
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分析。越接近“1”，估计与现实之间的相关性越好。
这就是所有工具的表现：
如您所见，新的Ahrefs 数据的相关性为 0.99，非常强。
但是有不同类型的相关性分析。对于所有数据专家，上图使用了 Pearson 相关性。
我们还运行了 Kendall 的 Tau，数据如下所示：
这极大地改变了结果，Ahrefs 输给了 UberSuggest，而旧的Ahrefs 数据略胜于新版本。
但是，我们的内部数据科学家告诉我们，由于我们的样本量很小，因此 Kendall 的 Tau 不如 Pearson 准确。
结论：这告诉我们什么？
没有任何 SEO 工具是完美的。但就这个实验而言，Ahrefs 是最好的。
我们说没有任何激励措施——这不是#SponCon，而且 Ahrefs 没有附属计划。
值得一提的是 Ubersuggest，它正在变成一种可行的（而且通常更便宜）替代传统大牌的替代品。
最后，我们应该指出这个实验有一些注意事项：
- 我们使用了 47 个相对较小的样本量来生成此数据
- 所有网站都是权威黑客成员，这意味着他们是积极从事 SEO 工作的人，通常有很好的内容，并进行白帽链接建设
- 此外，它们都是基于内容的网站，所以这里肯定会有一些选择偏差
换句话说，如果您输入随机电子商务网站的数据，这可能效果不佳。
