Anomaly Detection: ungewöhnliche Tage in den Search Console-Daten erkennen

Anomaly Detection prüft jeden Tag in Ihren Search Console-Daten gegen den gleichen Wochentag der umliegenden Wochen und markiert die Tage, die deutlich außerhalb des üblichen Bereichs liegen. Die Analyse funktioniert für Klicks, Impressionen, CTR und durchschnittliche Position. Sie arbeitet mit einem medianbasierten Score, damit ein einzelner Ausreißertag die Baseline nicht verzerrt, und stuft jede Anomalie von Low bis Critical ein. Ein zweites Diagramm erfasst schleichende Verschiebungen, die sich an keinem einzelnen Tag zeigen.

So wird ein Tag bewertet

1. Baseline. Der Erwartungswert eines Tages ist der Median der 8 nächstgelegenen Tage mit demselben Wochentag, davor oder danach, ohne den Tag selbst. Ein Montag wird mit Montagen verglichen, sodass ein normaler Einbruch am Wochenende nie als Anomalie gilt. Es werden mindestens 3 solcher Tage benötigt, sonst wird der Tag nicht bewertet.
2. Streuung. Die typische Schwankung ist die Median Absolute Deviation (MAD) dieser Tage, multipliziert mit 1.4826, damit sie mit einer Standardabweichung vergleichbar ist. Ist die MAD gleich null, wird stattdessen die mittlere absolute Abweichung verwendet.
3. Score. Der z-Score ist der Abstand des Tageswerts zum Median, geteilt durch diese Streuung. Das ist der modifizierte z-Score, den das NIST Engineering Handbook für die Ausreißererkennung beschreibt und für den es einen Schwellenwert von 3.5 vorschlägt.
4. Zwei Schwellen. Ein Tag gilt nur dann als Anomalie, wenn sein Score die eingestellte Sensitivity erreicht und er zusätzlich mindestens 10 % vom Erwartungswert abweicht. Die zweite Schwelle verhindert, dass sehr gleichmäßige Zeitreihen schon bei winzigen Veränderungen anschlagen.

Die Sensitivity reicht von 1.0 bis 4.0, Standard ist 2.5: Niedrigere Werte markieren mehr Tage. Der Schweregrad ergibt sich aus dem Score als Vielfaches der Sensitivity: unter dem 1,5-Fachen ist es Low, unter dem 2-Fachen Medium, unter dem 3-Fachen High und ab dem 3-Fachen Critical.

Ergebnisse lesen

• Kennzahlen: Anomalies, Spikes, Drops, Anteil der bewerteten Tage, die Anomalien waren, und der extremste Tag.
• Actual vs expected with confidence band zeigt die Zeitreihe, den Median des gleichen Wochentags und ein gestricheltes Band aus ± Sensitivity × robuste Streuung. Markierungen kennzeichnen Anomalien, eingefärbt nach Schweregrad.
• Die Tabelle enthält Date, Weekday, Actual, Expected, Deviation, Z-score, Severity und Direction (Spike oder Drop).

Die Richtung ist rein numerisch. Bei Position bedeutet ein Spike, dass die Zahl gestiegen ist, die Platzierung also schlechter wurde, und ein Drop, dass sie sich verbessert hat.

Wenn Sie nach einem Lauf die Metrik wechseln oder den Regler verschieben, werden die Scores im Browser neu berechnet. Der Lauf umfasst mindestens 90 Tage; ein kürzerer Zeitraum wird nach hinten erweitert, und der Hinweis über den Ergebnissen nennt die verwendeten Daten. Das Minimum liegt bei 21 Tagen.

Das EWMA-Diagramm: schleichende Verschiebungen

Öffnen Sie EWMA control chart (small persistent shifts), um eine andere Frage zu beantworten. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt, in dem jeder neue Tag mit 0.3 gewichtet wird, verläuft um den Median der Zeitreihe, mit Kontrollgrenzen bei ± Sensitivity × robuste Streuung, die in der Einschwingphase des Durchschnitts enger sind. Eine Folge von Tagen außerhalb der Grenzen ohne einzelne Tagesanomalien zeigt, dass sich das Niveau verschiebt. Das NIST-Handbuch erklärt, warum EWMA-Diagramme kleine, allmähliche Verschiebungen erkennen, die einer Tag-für-Tag-Prüfung entgehen. Meldet das Diagramm eine solche Folge, können Sie sie mit Change Point Detection zeitlich eingrenzen.

Wichtige Einschränkungen

• Die Analyse schaut in beide Zeitrichtungen. Die Baseline nutzt spätere Wochen ebenso wie frühere. Es handelt sich also um eine Rückschau und nicht um einen Live-Alarm, und der Score eines jüngeren Tages kann sich ändern, wenn weitere Wochen hinzukommen.
• Die neuesten Tage werden allein anhand der Vergangenheit beurteilt, mit weniger Vergleichstagen. Sie sollten eine Woche später noch einmal geprüft werden.
• Fehlende Tage zählen als null. Eine Lücke in den Daten oder eine Property, die jünger als das Zeitfenster ist, erzeugt Einbrüche, die nicht real sind.
• CTR und Position verändern sich mit dem Query-Mix. Ein Tag kann auffällig wirken, weil Ihre Website bei anderen Suchanfragen erschien und nicht, weil etwas kaputtgegangen ist. Prüfen Sie die Suchanfragen dieses Tages, bevor Sie reagieren.
• Sie beschreibt, sie erklärt nicht. Gleichen Sie markierte Daten mit Releases, Ausfällen und dem Verlauf der Ranking-Updates ab und halten Sie den Grund als Annotation fest.

Anomaly-Alerts sind eine separate Prüfung

Die Alert-Regel Traffic anomaly greift nicht auf diesen Report zurück. Sie bewertet nur die Klicks des letzten abgeschlossenen Tages gegen den Median eines aktuellen Zeitfensters, sucht nach Einbrüchen und hat eine eigene Sensitivity. Wie Sie diese Meldungen in Slack, Microsoft Teams oder per Webhook erhalten, lesen Sie unter Alerts.