Veröffentlicht am 12 June 2019

Wie Sie Ihre Bio-Traffic Predict: Zwei Methoden

Wie Bio-Verkehr vorherzusagen, ist eine Frage, die häufig in Debatten aufkommt, wenn SEO-Berater und Dritten eine geplante SEO-Strategie zu diskutieren.

Als SEO ist keine exakte Wissenschaft, und durch das Fehlen von allgemeinen Wahrheiten, die für alle Branchen (Anzahl der Wörter pro Seite, etc.) und der exakten Zahlen (Kosten pro Klick, etc.), SEO seiner Natur anwenden macht mathematische Vorhersagen schwierig.

Warum Ihr Bio-Verkehr Predict?

Mehrere Gründe können den Kopf eines Unternehmens, den Leiter einer Abteilung, und viele andere Entscheidungsträger führen für SEO Traffic Projektionen zu fragen:

  • Um sicher zu der Investition. (SEO ist in erster Linie eine Investition als Marketing-Kanal.)
  • Zum Ausgleich Kosten zwischen dem SEO-Haushalt und den Investitionen in der bezahlten Suche (Google-Anzeigen, Shopping, etc.).

Sollten Sie stimmen zu erkennen geben?

Dies ist eine Frage, die jeder SEO-Berater früher beantworten müssen, oder später, wenn sie mit einem anspruchsvollen Manager oder Client konfrontiert.

Es könnte scheinen, riskant zu versuchen, Ergebnisse vorherzusagen, weil SEO eine ungenaue Wissenschaft ist.

Manchmal ist die Person, die Sie zu tun haben wird dies verstehen und schnell die Komplexität der SEO sehen.

Aber auch in anderen Situationen wird eine Vorhersage bereitstellt sein das sine qua non erforderlich, bevor Sie ein grünes Licht für jede SEO-Strategie erhalten.

Allerdings müssen Sie genügend Informationen zur Verfügung haben, bevor Sie eine Vorhersage Berechnung starten:

  • Monatliche organische Sitzungen der letzten 12 Monate: Ich würde sagen, dass dies die minimale Länge der Zeit, die Sie projizierten Daten über ein ganzes Jahr glätten kann, was wiederum ermöglicht ein realistisches Verständnis auf, was hinter den Daten.
  • Monatliche Sitzungen von anderen Kanälen im gleichen Zeitraum um besser zu verstehen, das vollständige Bild des Verkehrs auf der Website. Diese Informationen werden nicht in Berechnungen verwendet werden.
  • Wichtige Ereignisse, die eine erhöhte Investitionen in der bezahlten Suche erfordern.
  • Saisonalität (Zyklen mit hoher und niedriger Aktivität) und Schlüsselperioden für die Industrie Webseite.

Diese Information muss ein „guter Kandidat“ für die Herstellung von realistischen und einschlägigen Projektionen sein. Mit anderen Worten, stochastische und unvollständigen Daten können nicht verwendet werden.

Wie können Sie Bio-Verkehr vorhersagen?

In Abhängigkeit von den Tools, die Sie verwenden, gibt es mehrere Methoden für das geplante Verkehrsvorherzusagen.

Für diesen Zwecke des Artikels werden wir auf zwei Methoden suchen, die sowohl einfach setzen an ihrem Platz sind und einfach zu Ihren höheren-ups zu erklären.

1. Der Holt-Winter Method

Auch wenn dies eine exponentielle Glättungsmethode ist, hat den Holt-Winter Methode einen ernsthaften Vorteil, dass es in einer Reihe von Daten sowie die Idee der Saisonalität berücksichtigen Trends nehmen.

Es kann daher schaffen realistische Projektionen basieren auf Daten, die spezifisch auf eine Website, für die wir eine Vorhersage aufbauen wollen.

Um diese Methode zu verwenden, müssen Sie zum Download bereit:

Das ist richtig: Wir werden die Sprache R verwenden, um einen Vorsprung zu erstellen (aber Sie müssen kein Experte in R sein, um diese Übung zu tun).

Als nächstes müssen Sie R Studio und laden Sie die folgenden Bibliotheken mit diesem Befehl öffnen, aber unten für jede der drei Bibliotheken ersetzen LIBRARY_NAME:

install.packages ( “LIBRARY_NAME”)
  • Highcharter: Um Daten - Visualisierungen zu erstellen.
  • GoogleAnalyticsR: Um die erforderlichen Daten aus Google Analytics zu erhalten.
  • Prognose: die Projektion zu erstellen.

Schließlich müssen Sie die ID der Google Analytics beachten, sehen, dass Sie die Daten für Bio-Sitzungen verwenden möchten zu erhalten.

Nun, zurück in R Studio können Sie den folgenden Code kopieren und einfügen und ausführen , nachdem die Platzhalter mit Ihren eigenen Daten für die Google Analytics - Ansicht ID ersetzt und für die Daten analysiert werden.

Dadurch wird die Visualisierung der Projektion produzieren wir schon lange gewartet!

# Laden Sie die Bibliotheken bis wir brauchen
Bibliothek (highcharter)
Bibliothek (googleAnalyticsR)
Bibliothek (Prognose)

Set # die Ansicht ID, die wir verwenden.
view_id 

Autorisieren Google Analytics

ga_auth ()

Die Daten von Google Analytics Get

gadata DATE_RANGE = c ( “YYYY-MM-DD”, “YYYY-MM-DD”), Metriken = „Sitzungen“, Abmessungen = c ( “yearMonth”), max = -1)

Die Daten konvertieren offiziell „Zeitreihen“ Daten sein

ga_ts

Berechne die Holt-Winters-Filterung für die Daten

forecast1

Erzeuge eine Prognose für nächste 12 Monate von Bio-Sitzungen

hchart (Prognose (forecast1, h = 12))

Geben Sie sich einen Klaps auf den Rücken! Sie haben eine Vorhersage von Bio-Verkehr für die nächsten 12 Monate erzeugt!

Holt-Winter Projektion von Bio-Verkehr mit R

2. Die CTR-Methode unter Einsatz Search Console

Dieses zweite Verfahren hat mehr von einem kurzfristigen Ansatz in seiner Analyse, da es Ihnen nicht erlaubt, den Vorsprung über die nächsten 12 Monate zu glätten.

Dennoch ist es den Vorteil, auf bestimmte Seiten hat basierend auf zusätzliche, individuelle Kriterien - zum Beispiel ein Tor eine Bedeutung, dass Sie ihnen zuweisen.

Wir gehen OnCrawl, SEMrush und Search Console in diesem Beispiel verwenden, aber diese Übung kann mit jedem Crawler durchgeführt werden, die zu anderen Datenquellen und jedes Werkzeug eine Verbindung herstellen können, die Keyword-Daten zur Verfügung stellt.

In unserem Beispiel werden wir bei der Visualisierung von Daten auf unserer Keywords basieren suchen (mit Ausnahme des Markennamens). Wir könnten auch eine engere Segmentierung, um sich zu konzentrieren, beispielsweise auf eine bestimmte Gruppe von Seiten anwenden.

Bevor wir beginnen, müssen wir Daten der organischen Suche von SEMrush für die Website mit Bezug exportieren wir analysieren:

  • URL
  • Stichwort
  • Aktuelle Position
  • Volumen der Suchanfragen pro Monat
  • Stichwort Schwierigkeit
  • Estimated CPC
  • Wettbewerbsniveau
  • Anzahl der Ergebnisse in Google
  • Monatliche Suchtrends (Sie müssen dann einen Kalendermonat zu jedem dieser Werte zuschreiben, wenn Sie den Export in ein Tabellenkalkulationseditor wie Excel oder Libreoffice geöffnet).

Die Daten aus SEMrush zu exportieren Bio-Verkehr vorherzusagen

Einmal URLs verknüpft sind, werden diese Daten mit Crawl korrelieren und Console-Daten suchen, um die folgende Visualisierung zu erstellen.

Korrelieren Positionen mit Stichwort Wettbewerb Ebene in OnCrawl

Hier ist das Ziel, Seiten zu analysieren, die auf Seite 1 der Suchergebnisse, zwischen den Positionen 4 und 10 und für die rangieren die Konkurrenz ist gering oder sehr gering.

Wir werden jetzt davon ausgehen , dass diese KPI ein Faktor für den Erfolg unserer Optimierungsmaßnahmen ist. Alternativ könnten wir auch das Stichwort Schwierigkeit als unsere zugrunde liegenden KPI verwenden möchten.

In diesem Beispiel haben wir 27 Seiten Platz zwischen den Positionen 4 und 10 und für das das Niveau des Wettbewerbs ist gering, und 120 Seiten, für die das Niveau des Wettbewerbs sehr gering ist.

Jetzt, mit Hilfe der folgenden Tabelle aus einer Quer Analyse von Search Console und Crawl-Daten erstellt hat, können wir einen Vorsprung auf der Basis der aktuellen durchschnittlichen CTR von Seiten erstellen in den Top-3-Positionen in den Suchergebnissen sortieren.

Wir könnten auch positive und negative Prognosen erstellen, basierend auf den Seiten, deren CTR höher oder niedriger als die durchschnittliche CTR für den gesamten Standort.

Tabelle von OnCrawl zeigt durchschnittliche CTR pro SERP Position

Unter Verwendung der Informationen zu den 147 Seiten, die wir früher gefunden, gehen Sie folgendermaßen vor:

  • Exportieren Sie die folgenden Daten aus dem Crawler Excel: Position, Stichwort, Seite, Wettbewerbsniveau.
  • Auch gehört die monatlichen Suchvolumen pro Keyword oder durch den Mittelwert aller der Suche mit der Seite verbunden.

Erstellen eines exportierbaren Bericht gezielte Seiten mit den gewünschten Datenspalten in OnCrawl
  • In Excel, pro Seite, multiplizieren Sie die CTR durch die durchschnittlichen Suchvolumen (global Seite Volumen oder das Volumen für die zielgerichtete Keyword pro Seite), um Ihre potenzielle Akquisition im Bio-Verkehr zu definieren. Im Beispiel unten, Spalten E und F entsprechen den potentiellen monatlichen Traffic auf dem durchschnittlichen CTR anhand von jeweiliger durchschnittlicher SERP Position.

Beispiel Excel-Datei für potenzielle monatliche Traffic unter Verwendung von Daten für die durchschnittliche CTR Berechnung

Fazit

Sie haben gerade zwei verschiedene Arten von Projektionen der Vorhersage organischen Traffic auf einer Website erstellt.

Beachten Sie, dass es möglich ist, unterschiedliche Projektionen zu erstellen, basierend auf zusätzlichen Daten über Wettbewerber Websites (zum Beispiel das Vorhandensein oder Fehlen von strukturierten Daten auf Ranking-Seiten, etc.).

Mehr Ressourcen:


Bildnachweis

Alle Screenshots vom Autor genommen, Juni 2019