我将在本次演示中将其与 Excel 一起使用。我使用 AWstats 进行基本分析，但发现它无法提供我所需的控制水平和灵活性。够完成这项工作。 第一步是将文件导入解析软件。大多数网络日志解析器都接受各种格式，并有一个简单的向导来指导您完成导入过程。
在分析的第一遍中
我喜欢查看所有数据而不应用任何 亚洲手机号码清单 过滤器。此时，您可以执行以下两种操作之一：在 Parse 中准备数据并将其导出以在 Excel 中进行分析，或者在分析器本身中执行大部分分析。我喜欢在 Excel 中进行分析，以创建趋势模型（我将在后续文章中对此进行讨论）。
如果您想快速分析日志
使用解析器软件是一个不错的选择。 导入向导：请确保在 URL 字符串中包含参数。正如我将在后面的文章中展示的那样，这将帮助我们找到困难的爬网路径和重复内容的潜在来源。 您可以选择在解析数据之前使用一些基本的正则表达式来过滤数据。
例如，如果您只想分析
网站特定部分的流量，您可以执行以下操作： 将数据加载到日志解析器后，导出所有蜘蛛请求并添加所有响应代码： 将文件导出为 CSV 并在 Excel 中打 现在这项工作可完全交给 开后，以下是准备用于分析和处理的数据的一些步骤和示例： 1. 页面/文件：在我们的分析中，我们将尝试发现可能有问题的目录，因此我们希望将目录与文件分开。
解决搜索引擎抓取您
的网站时遇到的问题的最快方法是查看正在提供 消費者數據 的服务器响应代码。太多 404（未找到页面）可能意味着宝贵的爬网资源被浪费。大量 302 重定向可能表明站点架构中的链接资产死胡同。尽管 Google 网站管理员工具提供了有关此类错误的一些信息，但它们并没有提供完整的信息：日志不会说谎。
分析的第一步是根据日志数据创建数据透视表。我们的目标是使用正在提供的响应代码来隔离蜘蛛。选择所有数据并转到“数据>数据透视表”。 在最基本的层面上，让我们看看谁在那天抓取 SEOmoz： 从这些数据中我们可以得出明确的结论，但有一些事情需要注意以供进一步分析。