SEO'da Veri Analizi Nasıl Yapılır?

SEO'da veri analizi, her sayfanın tarama, trafik, arama görünürlüğü, backlink ile sosyal paylaşım verisini tek tabloda birleştirip filtreleyerek yapılır. SEO projelerinde sitenin büyük veya küçük olması fark etmeksizin veriye dayalı stratejiler geliştirmek kararları tahmine değil ölçüme bağlar. Peki SEO'da hangi veriler işimize yarayacak? Nasıl toplayacağız? Nerede ve nasıl okuyup anlamlandıracağız?

Öncelikle tüm siteyi tarayarak (crawl) tüm URL'leri ve sayfaya ait özellikleri toplayalım. Tarama için Screaming Frog önerebilirim. Her sayfanın özet bilgilerini Google Analytics, Search Console, Screaming Frog, sosyal ağlar, Ahrefs, Moz verileri ile birleştirdiğimizde okumaya hazır tablolar elde edeceğiz. Bu tabloları Excel ve Google Sheets'te toplayabiliriz. Tabloların rapora dönüştürülmesini rankZup blogundaki SEO performansını görselleştirme ve raporlama yazısında anlattık.

Bu 6 araçtan hangi verileri alabiliriz, sırayla inceleyelim:

1- Screaming Frog ile tüm siteyi crawl ederek tüm sayfaların title, description, H etiketleri, text ratio gibi özelliklerini toplayabiliriz.

2- Google Analytics ile son 3 ayda organik trafik alan sayfaları listeleyelim. Bu sayfaların toplam trafik, sayfa hızı, hemen çıkma oranı verilerini toplayabiliriz. Sayfada kalma süresi, dönüşüm sayısı ile dönüşüm oranı da aynı araçtan alınır.

Güncel durum (Ekim 2026): Universal Analytics 1 Temmuz 2023'te veri işlemeyi bıraktı, yerini Google Analytics 4 (GA4) aldı. GA4 metrik listesinde sayfa hızı yoktur, sayfada kalma süresinin karşılığı ortalama etkileşim süresi, dönüşümün karşılığı önemli etkinliktir (key event). Search Console verisinin tamamını SQL ile sorgulamak için Search Console BigQuery aktarımı yazıma bakın. Sayfa hızı verisini Search Console'daki Core Web Vitals raporundan alabilirsiniz.

3- Search Console ile son 3 ayda organik trafik alan sayfaları listeleyelim. Analytics ile aynı zaman aralığını alıyorum ki veriler örtüşsün. Bu sayfaların aldığı tık, gösterim, ortalama pozisyon ve tıklama oranı (TO) verilerini toplayabiliriz.

4- Ahrefs ile yukarıdaki verilerde kesişen tüm URL'lerin değerlerini listeleyelim. Bunun için Ahrefs'in Batch Analysis aracını kullanabiliriz. Sayfaların aldığı backlink sayısı, görünürlük elde ettiği kelime sayısı, toplam trafik gibi verileri toplayabiliriz.

5- Moz ile tüm sayfaların Page Authority değerlerini listeleyebiliriz. Burada Moz yerine başka bir aracın puanı da kullanılabilir (örneğin Majestic).

6- Son olarak sayfalarımızın sosyal ağlardaki görünürlüğünü listeleyelim. Bunun için SharedCount aracını kullanabiliriz. Tüm sayfaların Facebook ile Pinterest'te kaç kez paylaşıldığı verisini toplayabiliriz.

6 farklı araçtan topladığımız tüm verileri tek tabloda birleştirdiğimizde elimizde aşağıdaki gibi bir tablo oluşuyor.

İpucu: Büyük sitelerde (e-ticaret olduğunu düşünelim) verileri tek tablo yerine kategorilere ayırarak tabloları çoğaltmak, verileri daha kolay okuyup anlamlandırmamıza yarar.

İpucu 2: Büyük verileri Excel'de birleştirmek için VLOOKUP formülünü araştırabilirsiniz.

İpucu 3: Analizi Excel formüllerinden ileri seviyeye taşımak için ZEO'nun Python ile SEO analizi makalesini inceleyebilirsiniz.

En zevkli kısma geçelim: topladığımız bu verileri nasıl anlamlandırabiliriz?

Topladığımız verilerden teknik, içerik ve backlink başlıklarında yeni geliştirmeler çıkarabiliriz. Hayal gücünü zorlayıp sağlıklı filtrelemeler yaparak yeni stratejiler geliştirebiliriz.

7 filtre örneği vererek yol açmış olayım:

1. Organik trafiği fazla, hemen çıkma oranı yüksek sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfaların içerikleri kullanıcıların sorgularını cevaplıyor mu? Kullanıcı niyetini karşılıyor mu? İçeriği geliştirmek için yeni stratejiler geliştirebiliriz.
2. Organik trafiği fazla, sayfa hızı zayıf sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfaların hız değerlerini iyileştirmek için çalışmalar yapabiliriz.
3. Ortalama konumu 5-15 arasında olup hiç backlinki olmayan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfalar backlinksiz bu sıralamalardaysa, backlink çalışmalarıyla görünürlüğü artırabiliriz.
4. İlk 3 pozisyonda sıralanıp tıklama oranı düşük sayfaları listeleyebiliriz. Title, açıklama veya yapısal veri tarafında geliştirmeler yapabiliriz.
5. Sosyal ağlarda fazla paylaşılmış ama organikten hiç trafik almayan sayfaları listeleyebiliriz. Bu sayfalar beğenilmesine rağmen trafik almıyorsa alakasız kelimeleri hedefliyor olabilir. İçerik tarafında yeni geliştirmeler yapabiliriz.
6. Dönüşüm oranı yüksek fakat organik trafiği düşük ve backlink değeri düşük sayfaları listeleyebiliriz.
7. Bu tabloya Google Ads (eski adıyla AdWords) verilerini de ekleyerek dönüşüm oranı yüksek fakat organik trafiği düşük sayfaları listeleyebiliriz. Daha fazla organik trafik için yeni geliştirmeler yapabiliriz.

Bu şekilde birden fazla metriği aynı anda filtreleyerek hayal gücümüzü zorlayabiliriz.

Son olarak yukarıda görsellerle anlattığım Excel dosyasını Sheets üzerinden paylaşıyorum. İncelemek veya kullanmak isteyen buradan ulaşabilir.