Tendencia, estacionalidad y ruido, separados
Descomposición de series temporales
Descompone una serie de tráfico diario en su tendencia, su patrón semanal y lo que queda, de modo que una caída real deja de esconderse tras un fin de semana tranquilo.
Cómo funciona
La serie se descompone en tres componentes: una tendencia a partir de una media móvil centrada, una cifra estacional semanal repetitiva y el residuo. El tráfico de búsqueda tiene un fuerte ritmo semanal, así que una comparación directa día a día mide sobre todo qué día de la semana es. Eliminar la estacionalidad es lo que hace legible la tendencia.
Qué obtienes
- La línea de tendencia subyacente sin el patrón semanal
- El tamaño y la forma de tu estacionalidad semanal, por día de la semana
- Residuos, donde un día inexplicado destaca de inmediato
- Una lectura clara de si una caída es estacional, estructural o puntual
Qué necesita
Al menos 14 días de datos diarios, y notablemente mejor con 8 semanas o más.
Qué no te dirá
Describe lo que ocurrió; no atribuye una causa. La estacionalidad anual requiere mucho más historial del que conserva Search Console.
Se ejecuta bajo demanda
Los análisis experimentales no forman parte del proceso nocturno. Abres el informe, defines el periodo y lo ejecutas, así el coste solo aparece cuando quieres la respuesta.
El resto de Experimental Analytics
Modelado de curva CTR
Tasa de clics esperada, a partir de tus propios datos
Puntuación de oportunidad
Una lista clasificada en lugar de miles de filas
Entropía de canibalización
Cuán dispersa está una consulta entre tus páginas
Detección de puntos de cambio
La fecha en que una tendencia realmente se rompió
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