比較準確性：SEMrush 與 SimilarWeb

最常見的營銷分析實踐之一是市場基準。 假設您的營銷團隊距離完成計劃還差 5 個百分點。 如果相關期間的市場萎縮了 15%，那麼您的營銷團隊可能仍然顯示出積極的結果。 但是，如果市場以相同的數量增長，那麼您的營銷就不會那麼順利。

有很多用於競爭對手基準測試的工具。 然而，他們每個人都收集交通數據並以不同的方式處理它。 你不能指望他們 100% 的準確率。 鑑於此，哪些工具足夠準確，因此您可以使用結果進行有意義的分析？

我們進行了一些研究，以了解兩種流行的流量分析器——SEMrush Traffic Analytics 和 SimilarWeb——的精確度。 作為比較的基準，我們使用了 OWOX BI 觀察到的 787 個匿名網站的 Google Analytics 帳戶數據。

在我們分享我們的結果之前，讓我們考慮一下流量分析服務是如何工作的。

SimilarWeb 使用以下數據源：

• 來自網站所有者的直接數據
• 來自擁有數百萬用戶的合作夥伴和互聯網提供商的數據
• 公共數據源：不斷掃描公共數據的專利技術和索引機制
• 來自訪問網站上瀏覽器擴展的匿名面板數據

SEMrush 流量分析報告還基於從第三方來源收集並在人工智能算法的幫助下處理的匿名數據。 這些數據是根據數百萬互聯網用戶的匿名行為數據收集和估算的。

在過去的 10 年中，SEMrush 推出了一些工具，這些工具不僅可以揭示競爭對手的搜索位置數據，還可以揭示競爭對手在付費搜索、公關、內容營銷和社交媒體方面的表現，以及他們網站流量的詳細數據。 SEMrush 為每個營銷領域（SEO、PPC、內容、SMM）使用最相關的數據源。

SEMrush 和 SimilarWeb 均可用於評估競爭對手、潛在客戶和合作夥伴產生的流量。 由於我們可以訪問 OWOX BI 用戶的匿名 Google Analytics 數據，我們假設我們對一些匿名網站的訪問者擁有相當精確的數據。 然後，我們將 SEMrush 和 SimilarWeb 為這些相同的匿名網站提供的數據與穀歌分析數據進行了比較。 我們的任務是描述特定業務領域中的不准確之處，並查看它們對於每項服務有多大。

數據樣本

我們的樣本包括從 Google Analytics、SEMrush 和 SimilarWeb 收集的 2020 年 1 月在 787 個網站上的所有會話的數據。 這些網站位於澳大利亞、加拿大、美國、英國和德國，並按業務領域分組：

1. 計算機、電子和技術
2. 娛樂
3. 金融
4. 健康和美麗
5. 工作和教育
6. 新聞和媒體
7. 專業的服務
8. 零售
9. 電信
10. 旅行

比較法

為了了解 SimilarWeb 和 SEMrush 競爭對手流量計算的準確性，我們將以下數據合併到一張表中：

• 根據 OWOX BI，來自 787 個網站的匿名 Google Analytics 數據，每月訪問量超過 100,000 人
• 根據 SEMrush 和 SimilarWeb 來自這些網站的流量數據

我們排除了可能由屬性過濾器導致的低流量網站。

然後，我們計算了 SEMrush 和 SimilarWeb 提供的數據與 Google Analytics 相比偏差的絕對值。

由於偏差可能是正數或負數，而且我們只對準確性感興趣，因此我們使用了絕對值。 這也使我們免於計算正負值可能導致零的潛在錯誤。

然後我們按每月的會話數對我們的網站進行細分：

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

標準偏差越高，根據 Google Analytics 基準衡量的給定服務數據的不准確性就越大。 SimilarWeb 的偏差在 57% 到 61% 之間，與網站流量無關。 SEMrush 數據顯示出明顯的趨勢：擁有大量流量（1,000,000 次會話或更多）的網站顯示出更高的準確性，並且與 Google Analytics 數據的偏差更小（45%）。

對於會話數為 500,000 或更多的網站，SEMrush 中的數字要精確 9 到 12 個百分點。 對於流量較小的項目，SimilarWeb 的效果稍好一些，但在這組網站中，這兩種服務都表現出很大的不准確性。

這些準確性差異是由 SimilarWeb 和 SEMrush 的收集和處理算法以及點擊流數據的特殊方面造成的。 流量分析服務使用人工智能和機器學習算法，根據點擊流數據（網站流量樣本數據）來近似所有網站訪問者的數據。 因此，網站越小，基於點擊流數據的近似值就越不准確。

如果您的網站和競爭對手的網站訪問量較低，您的數據準確性極低，您應該怎麼做？ 在這種情況下，您應該以市場上更大的競爭對手為基準。 如果您比較一些大型市場參與者，您不僅會看到他們的表​​現，還會看到總體市場趨勢。 通過將 SimilarWeb 或 SEMrush 揭示的績效和趨勢與您自己的成就進行比較，您將能夠看到您的營銷效率。

下圖描述了觀察的份額——在每個細分市場中，SimilarWeb 和 SEMrush 分別更接近 Google Analytics 基準的網站百分比。 例如，在 1,000,000 次以上的會話部分中，SEMrush 為 57% 的分析網站提供了比 SimilarWeb 更準確的數據：

通過比較標準差和觀察份額圖中的 100,000 到 500,000 個會話部分，我們發現了一個有趣的見解：SEMrush 數據具有更高的標準差，這告訴我們會話近似值通常不太準確。 同時，SEMrush 在 53% 的情況下仍然更加精確。 長話短說，SEMrush 犯的錯誤更少，但它確實犯的錯誤往往很大。

數據的準確性取決於多種因素：

• Google Analytics 是如何設置的，哪些頁面有 GA 標籤，以及這些標籤的具體衡量標準。
• 該網站在 Google 上的活躍程度。 對於來自廣告網絡的重定向網站或具有大量付費廣告流量的促銷網站，SEMrush 將顯示較低的數字。
• 網站的自然流量份額有多大。 對於有機流量份額較大的網站，SEMrush 可能更精確。
• 區域和業務領域。 假設 SEMrush 有更多來自美國的項目。 在這種情況下，它將有更多來自美國的數據，並且美國站點的計算將更加準確。

接下來的兩張圖展示了按業務領域劃分的兩種服務的更準確數據的標準偏差和份額。

可以看到，SEMrush 和 SimilarWeb 的偏差都取決於業務領域：

SimilarWeb 和 SEMrush 更接近 Google Analytics 基準的網站百分比還取決於業務領域：

例如，在計算機領域，SimilarWeb 對 58% 的網站更準確，而 SEMrush 對 42% 的網站更準確（上圖中的第一列）。

此點圖顯示了 SEMrush（藍點）和 SimilarWeb（綠點）的正負偏差值：

即使在視覺上，您也可以得出結論，圖表的下半部分有更多的綠點，這意味著 SimilarWeb 顯示的值更可能低於來自 Google Analytics 的真實流量數據。

我們發現：

• SimilarWeb 和 SEMrush 的準確性相似。
• SEMrush 對中型網站顯示出更好的結果。 錯誤很少見，如果避免錯誤，數據就會更準確。
• 在超過 1,000,000 個會話部分中，SEMrush 比 SimilarWeb 更準確。
• SimilarWeb 更有可能低估流量。

重要的是要記住，SimilarWeb 和 SEMrush 都不能保證 100% 的準確性。 要分析您自己的網站數據，您可以使用 Google Analytics。 但 SimilarWeb 和 SEMrush 足以獨立比較網站和識別趨勢。 但是，在使用任何分析工具時，您應該了解所收集數據的來源和測量值的偏差。