比较准确性：SEMrush 与 SimilarWeb

最常见的营销分析实践之一是市场基准。 假设您的营销团队距离完成计划还差 5 个百分点。 如果相关期间的市场萎缩了 15%，那么您的营销团队可能仍然显示出积极的结果。 但是，如果市场以相同的数量增长，那么您的营销就不会那么顺利。

有很多用于竞争对手基准测试的工具。 然而，他们每个人都收集交通数据并以不同的方式处理它。 你不能指望他们 100% 的准确率。 鉴于此，哪些工具足够准确，因此您可以使用结果进行有意义的分析？

我们进行了一些研究，以了解两种流行的流量分析器——SEMrush Traffic Analytics 和 SimilarWeb——的精确度。 作为比较的基准，我们使用了 OWOX BI 观察到的 787 个匿名网站的 Google Analytics 帐户数据。

在我们分享我们的结果之前，让我们考虑一下流量分析服务是如何工作的。

SimilarWeb 使用以下数据源：

• 来自网站所有者的直接数据
• 来自拥有数百万用户的合作伙伴和互联网提供商的数据
• 公共数据源：不断扫描公共数据的专利技术和索引机制
• 来自访问网站上浏览器扩展的匿名面板数据

SEMrush 流量分析报告还基于从第三方来源收集并在人工智能算法的帮助下处理的匿名数据。 这些数据是根据数百万互联网用户的匿名行为数据收集和估算的。

在过去的 10 年中，SEMrush 推出了一些工具，这些工具不仅可以揭示竞争对手的搜索位置数据，还可以揭示竞争对手在付费搜索、公关、内容营销和社交媒体方面的表现，以及他们网站流量的详细数据。 SEMrush 为每个营销领域（SEO、PPC、内容、SMM）使用最相关的数据源。

SEMrush 和 SimilarWeb 均可用于评估竞争对手、潜在客户和合作伙伴产生的流量。 由于我们可以访问 OWOX BI 用户的匿名 Google Analytics 数据，我们假设我们对一些匿名网站的访问者拥有相当精确的数据。 然后，我们将 SEMrush 和 SimilarWeb 为这些相同的匿名网站提供的数据与谷歌分析数据进行了比较。 我们的任务是描述特定业务领域中的不准确之处，并查看它们对于每项服务有多大。

数据样本

我们的样本包括从 Google Analytics、SEMrush 和 SimilarWeb 收集的 2020 年 1 月在 787 个网站上的所有会话的数据。 这些网站位于澳大利亚、加拿大、美国、英国和德国，并按业务领域分组：

1. 计算机、电子和技术
2. 娱乐
3. 金融
4. 健康和美丽
5. 工作和教育
6. 新闻和媒体
7. 专业的服务
8. 零售
9. 电信
10. 旅行

比较法

为了了解 SimilarWeb 和 SEMrush 竞争对手流量计算的准确性，我们将以下数据合并到一张表中：

• 根据 OWOX BI，来自 787 个网站的匿名 Google Analytics 数据，每月访问量超过 100,000 人
• 根据 SEMrush 和 SimilarWeb 来自这些网站的流量数据

我们排除了可能由属性过滤器导致的低流量网站。

然后，我们计算了 SEMrush 和 SimilarWeb 提供的数据与 Google Analytics 相比偏差的绝对值。

由于偏差可能是正数或负数，而且我们只对准确性感兴趣，因此我们使用了绝对值。 这也使我们免于计算正负值可能导致零的潜在错误。

然后我们按每月的会话数对我们的网站进行细分：

• 100,000 – 500,000
• 500,001 – 1,000,000
• 超过 1,000,000

标准偏差越高，根据 Google Analytics 基准衡量的给定服务数据的不准确性就越大。 SimilarWeb 的偏差在 57% 到 61% 之间，与网站流量无关。 SEMrush 数据显示出明显的趋势：拥有大量流量（1,000,000 次会话或更多）的网站显示出更高的准确性，并且与 Google Analytics 数据的偏差更小（45%）。

对于会话数为 500,000 或更多的网站，SEMrush 中的数字要精确 9 到 12 个百分点。 对于流量较小的项目，SimilarWeb 的效果稍好一些，但在这组网站中，这两种服务都表现出很大的不准确性。

这些准确性差异是由 SimilarWeb 和 SEMrush 的收集和处理算法以及点击流数据的特殊方面造成的。 流量分析服务使用人工智能和机器学习算法，根据点击流数据（网站流量样本数据）来近似所有网站访问者的数据。 因此，网站越小，基于点击流数据的近似值就越不准确。

如果您的网站和竞争对手的网站访问量较低，您的数据准确性极低，您应该怎么做？ 在这种情况下，您应该以市场上更大的竞争对手为基准。 如果您比较一些大型市场参与者，您不仅会看到他们的表现，还会看到总体市场趋势。 通过将 SimilarWeb 或 SEMrush 揭示的绩效和趋势与您自己的成就进行比较，您将能够看到您的营销效率。

下图描述了观察的份额——在每个细分市场中，SimilarWeb 和 SEMrush 分别更接近 Google Analytics 基准的网站百分比。 例如，在 1,000,000 次以上的会话部分中，SEMrush 为 57% 的分析网站提供了比 SimilarWeb 更准确的数据：

通过比较标准差和观察份额图中的 100,000 到 500,000 个会话部分，我们发现了一个有趣的见解：SEMrush 数据具有更高的标准差，这告诉我们会话近似值通常不太准确。 同时，SEMrush 在 53% 的情况下仍然更加精确。 长话短说，SEMrush 犯的错误更少，但它确实犯的错误往往很大。

数据的准确性取决于多种因素：

• Google Analytics 是如何设置的，哪些页面有 GA 标签，以及这些标签的具体衡量标准。
• 该网站在 Google 上的活跃程度。 对于来自广告网络的重定向网站或具有大量付费广告流量的促销网站，SEMrush 将显示较低的数字。
• 网站的自然流量份额有多大。 对于有机流量份额较大的网站，SEMrush 可能更精确。
• 区域和业务领域。 假设 SEMrush 有更多来自美国的项目。 在这种情况下，它将有更多来自美国的数据，并且美国站点的计算将更加准确。

接下来的两张图展示了按业务领域划分的两种服务的更准确数据的标准偏差和份额。

可以看到，SEMrush 和 SimilarWeb 的偏差都取决于业务领域：

SimilarWeb 和 SEMrush 更接近 Google Analytics 基准的网站百分比还取决于业务领域：

例如，在计算机领域，SimilarWeb 对 58% 的网站更准确，而 SEMrush 对 42% 的网站更准确（上图中的第一列）。

此点图显示了 SEMrush（蓝点）和 SimilarWeb（绿点）的正负偏差值：

即使在视觉上，您也可以得出结论，图表的下半部分有更多的绿点，这意味着 SimilarWeb 显示的值更可能低于来自 Google Analytics 的真实流量数据。

我们发现：

• SimilarWeb 和 SEMrush 的准确性相似。
• SEMrush 对中型网站显示出更好的结果。 错误很少见，如果避免错误，数据就会更准确。
• 在超过 1,000,000 个会话部分中，SEMrush 比 SimilarWeb 更准确。
• SimilarWeb 更有可能低估流量。

重要的是要记住，SimilarWeb 和 SEMrush 都不能保证 100% 的准确性。 要分析您自己的网站数据，您可以使用 Google Analytics。 但 SimilarWeb 和 SEMrush 足以独立比较网站和识别趋势。 但是，在使用任何分析工具时，您应该了解所收集数据的来源和测量值的偏差。