Trend, season, at noise, hiwalay
Dekomposisyon ng Time-Series
Hinahati ang araw-araw na traffic series sa trend nito, sa lingguhang pattern nito, at sa natitira, para hindi na maitago ng tahimik na weekend ang tunay na pagbaba.
Paano ito gumagana
Hinahati ang serye sa tatlong bahagi: trend mula sa centred moving average, umuulit na lingguhang seasonal na halaga, at residual. Malakas ang ritmo ng search traffic ayon sa araw ng linggo, kaya ang hilaw na paghahambing araw-sa-araw ay halos sukat lang kung anong araw ito. Ang pag-alis ng season ang nagpapalinaw sa trend.
Ang makukuha mo
- Ang pinagbabatayang trend line na tinanggalan ng lingguhang pattern
- Ang laki at hugis ng iyong lingguhang seasonality, ayon sa araw ng linggo
- Mga residual, kung saan agad na namumukod ang isang araw na hindi maipaliwanag
- Isang malinaw na pagbasa kung ang isang pagbaba ay seasonal, structural, o pambihira lang
Ano ang kailangan nito
Hindi bababa sa 14 na araw ng pang-araw-araw na datos, at mas mainam kung 8 linggo o higit pa.
Ano ang hindi nito sasabihin sa iyo
Inilalarawan nito ang nangyari; hindi ito nagtatakda ng sanhi. Ang taunang seasonality ay nangangailangan ng mas mahabang kasaysayan kaysa sa iniingatan ng Search Console.
Tumatakbo kapag hiniling
Hindi kasama ang mga eksperimental na pagsusuri sa nightly job. Bubuksan mo ang ulat, itatakda ang panahon, at patatakbuhin ito, kaya may gastos lang kapag gusto mo ng sagot.
Ang iba pang bahagi ng Experimental Analytics
Pagmomodelo ng CTR Curve
Inaasahang click-through rate, mula sa sarili mong data
Pag-score ng Oportunidad
Isang listahang may ranggo sa halip na libu-libong hanay
Entropy ng Cannibalization
Kung gaano kalat ang isang query sa iyong mga pahina
Pagtukoy sa Change Point
Ang petsa kung kailan talaga nasira ang trend
Ilagay sa autopilot ang iyong SEO content
Ikonekta ang Search Console at ang iyong site. Ini-scan ito ng AutoPSEO at agad na nagpaplano ng mga unang paksa. Hindi kailangan ng credit card.