SEO-Traffic-Prognose: Klicks, Wachstumsszenarien und Umsatz vorhersagen

Die SEO-Traffic-Prognose projiziert Ihren organischen Traffic auf Basis seines eigenen Verlaufs in die Zukunft. Sie trennt die Saisonalität vom zugrunde liegenden Trend, passt fünf Arten von Trendlinien an, wählt diejenige aus, die Ihren Verlauf am besten erklärt, ohne unrealistisch davonzulaufen, und projiziert 3, 6 oder 12 Monate voraus – mit einem 95-%-Konfidenzband. Auf dieser Basislinie können Sie ein Wachstumsszenario modellieren und beide in Umsatz umrechnen, um ein Ziel festzulegen oder eine Investition zu begründen.

Verlauf laden

Wählen Sie unter Step 1: Load Historical Data eine Quelle:

• GSC Data: Mit Load 16 months of data laden Sie die täglichen Klicks der Property für die letzten 16 Monate, den längsten Zeitraum, den die Search Console speichert (16 months of data), unabhängig von der Auswahl im Datumsfeld. Die Filter am oberen Seitenrand werden berücksichtigt, sodass Sie ein einzelnes Land oder einen einzelnen Bereich prognostizieren können.
• Upload CSV oder Paste Data: ein Paar date, value pro Zeile, mit Datumsangaben im Format YYYY-MM-DD oder YYYY-MM. Ein Monatswert wird gleichmäßig auf die Tage des Monats verteilt. Nutzen Sie dies für Sitzungen, die aus Google Analytics exportiert wurden, oder für mehr als 16 Monate Verlauf.

Der Hinweis auf der Seite verdient eine Wiederholung: Die Daten der Search Console sind Klicks, keine Sitzungen. Beide Werte entwickeln sich meist ähnlich, sind aber nicht identisch. Beschriften Sie die Prognose daher mit der Metrik, die Sie geladen haben.

Prognose konfigurieren

Unter Step 2: Configure forecast:

• Granularity: Monthly- oder Weekly-Zeiträume.
• Forecast Months: 3, 6 (Standard) oder 12.
• Trendline type: Auto-select (best R²) oder erzwingen Sie Linear, Logarithmic, Exponential, Power oder Polynomial (degree 2).
• Growth rate (% per year) und Added sessions / month für das Wachstumsszenario.
• Conversion rate (%) (standardmäßig 2), Average order value (standardmäßig 50) und Currency (USD, EUR, GBP, INR, AUD, CAD oder JPY) für den Umsatz.

Alles wird neu berechnet, sobald Sie eine Eingabe ändern.

So wird die Prognose berechnet

1. Zeiträume. Tageswerte werden zu Kalendermonaten oder Wochen summiert. Ein unvollständiger erster oder letzter Zeitraum wird verworfen, sodass der aktuelle, noch nicht abgeschlossene Monat den Trend nie nach unten zieht. Es werden mindestens 4 vollständige Monate oder 8 vollständige Wochen benötigt.
2. Saisonalität. Durch die Zeiträume wird eine Gerade gelegt, und für jeden Kalendermonat wird das durchschnittliche Verhältnis von Ist-Wert zu dieser Geraden zu seinem Saisonindex (1,0 entspricht einem durchschnittlichen Monat). Die Indizes werden so normiert, dass ihr Mittelwert 1 beträgt, auf den Bereich zwischen 0,4 und 2,5 begrenzt, und Monate ohne Daten erhalten den Wert 1. Wochen verwenden den Monat, in dem sie beginnen.
3. Trend. Der Verlauf wird durch seine Saisonindizes geteilt, und die fünf Trendlinien werden per Methode der kleinsten Quadrate an das Ergebnis angepasst (Exponential und Power im logarithmischen Raum).
4. Auswahl. Die automatische Auswahl nimmt das höchste R² unter den Trendlinien, deren Projektion zwischen null und dem Vierfachen Ihres historischen Höchstwerts bleibt; liegen zwei innerhalb von 0,02 R², gewinnt die mit dem niedrigeren MAPE (mittlerer absoluter prozentualer Fehler). Die Tabelle Model zeigt für jede Trendlinie R², MAPE und ob sie zulässig war.
5. Projektion. Der gewählte Trend wird fortgeschrieben und der Saisonindex auf jeden künftigen Zeitraum zurückgerechnet. Das 95-%-Band beträgt ±1,96 Standardabweichungen der Residuen und wird mit wachsendem Abstand breiter.
6. Wachstumsszenario. Die jährliche Wachstumsrate wird ab dem ersten Prognosezeitraum pro Zeitraum aufgezinst; zusätzliche Sitzungen sind ein fester monatlicher Zuwachs (bei Wochen anteilig).
7. Umsatz. Sitzungen × Conversion-Rate × durchschnittlicher Bestellwert, jeweils für die Basislinie und das Wachstumsszenario.

Ergebnisse lesen

Die Karten zeigen den Current Month (den letzten vollständigen Zeitraum), die Summen von Baseline Forecast und Growth Forecast über den Prognosehorizont sowie den Growth Revenue. Baseline vs growth stellt Verlauf, Basislinie und Wachstum dar, wobei das Konfidenzband gestrichelt ist, und Seasonal index zeigt Ihre starken und schwachen Monate. Die Forecast table listet jeden Zeitraum mit Ist-Wert, angepasstem Trend, Saisonindex, Basislinie, den 95-%-Grenzen, dem Wachstumsszenario und beiden Umsatzwerten auf und lässt sich als CSV exportieren.

Mit Bedacht einsetzen

Eine Prognose geht davon aus, dass sich die Zukunft wie die Vergangenheit verhält. Core-Updates, Migrationen, neue Bereiche und saisonale Ereignisse, die nur in manchen Jahren auftreten, sind im Modell nicht enthalten. Ein breites Band bedeutet, dass der Verlauf verrauscht ist, und bei einer Prognose mit 16 Monaten Daten ist jeder Kalendermonat höchstens zweimal eingeflossen – betrachten Sie die Saisonalität daher nur als Skizze. Prüfen Sie die ausgewählte Trendlinie: Ein Polynom, das am Ende stark abknickt, ist ein Warnsignal, selbst bei hohem R².

So unterstützt Sie AutoPSEO

Die Eingabe Added sessions / month ist der richtige Ort, um neue Inhalte zu modellieren. Wenn die content engine in gleichmäßigem Wochentakt Artikel hinzufügt, schätzen Sie deren monatliche Klicks anhand der bereits live befindlichen Artikel und tragen Sie diesen Wert als Zuwachs ein. Eine content group für den Bereich der Engine zeigt anschließend, ob die neuen Seiten mit der Schätzung mithalten.