Прогнозирование и эксперименты

Два отчёта в группе Advanced смотрят не на то, что уже произошло, а дальше. Forecast строит прогноз органического трафика на основе его собственной истории, а Experimentation измеряет, привело ли изменение, внесённое в набор страниц, к разнице в результатах. Вместе они превращают «мы думаем, это поможет» в целевой показатель до начала работ и измеренный результат после них.

Два отчёта

• SEO Traffic Forecast (пункт меню: Forecast): загружает до 16 месяцев ежедневных кликов из Search Console или ваш собственный CSV с сеансами, убирает сезонность, подбирает пять линий тренда и выбирает самую надёжную, а затем строит прогноз на 3, 6 или 12 месяцев вперёд с 95% доверительным интервалом. Сценарий роста и модель «конверсия × средний чек» переводят прогноз в выручку.
• Experimentation: сравнивает экспериментальную группу страниц, которые вы изменили, с контрольной группой, которую вы не трогали. Каждая группа сопоставляется с собственными 28 днями до запуска, а по ежедневным значениям двух групп выполняется t-критерий Уэлча. На выходе вы получаете прирост, доверительный интервал, p-value и нарастающий итог дополнительных кликов.

Типичный цикл

1. Составьте прогноз для раздела, над которым планируете работать, чтобы понимать, как выглядит сценарий «без изменений» на ближайший квартал.
2. Внесите изменение на наборе страниц, оставьте нетронутым сопоставимый набор и зафиксируйте дату с помощью аннотации.
3. Не раньше чем через две недели откройте Experimentation, чтобы увидеть результат, а затем заново постройте прогноз с учётом новых данных.

Ограничения, общие для обоих отчётов

Оба отчёта используют клики из Search Console, а это не сеансы, и к ним применяются ограничения Google на конфиденциальность и количество строк (как Search Console считает данные). Ни один из отчётов не видит внешних событий: Core Update, запуск конкурента или сезонное событие, которое случается не каждый год, проявятся как шум или как ложный эффект. Прогноз служит базовой линией для планирования, а эксперимент — это сильное свидетельство, но не доказательство. Статистическое разложение той же истории описано в разделе Time-Series Decomposition.