Tendance, saisonnalité et bruit, séparés
Décomposition de série temporelle
Décompose une série de trafic quotidien en tendance, motif hebdomadaire et résidu, pour qu'un vrai déclin ne se cache plus derrière un week-end calme.
Comment ça marche
La série est décomposée en trois composantes : une tendance issue d'une moyenne mobile centrée, un facteur saisonnier hebdomadaire récurrent et le résidu. Le trafic de recherche suit un fort rythme en semaine, donc une comparaison brute d'un jour sur l'autre mesure surtout quel jour on est. Retirer la saisonnalité rend la tendance lisible.
Ce que vous obtenez
- La ligne de tendance sous-jacente, motif hebdomadaire retiré
- L'ampleur et la forme de votre saisonnalité hebdomadaire, par jour
- Résidus, où un jour inexpliqué ressort immédiatement
- Une lecture claire pour savoir si une baisse est saisonnière, structurelle ou ponctuelle
Ce dont il a besoin
Au moins 14 jours de données quotidiennes, et nettement mieux avec 8 semaines ou plus.
Ce qu'il ne vous dira pas
Elle décrit ce qui s'est passé sans en attribuer la cause. La saisonnalité annuelle exige bien plus d'historique que Search Console n'en conserve.
S'exécute à la demande
Les analyses expérimentales ne font pas partie du traitement nocturne. Vous ouvrez le rapport, définissez la période et le lancez, afin que le coût ne soit engagé que lorsque vous souhaitez le résultat.
Le reste d'Experimental Analytics
Modélisation de la courbe de CTR
Taux de clics attendu, à partir de vos propres données
Scoring d'opportunité
Une liste classée plutôt que des milliers de lignes
Entropie de cannibalisation
Dispersion d'une requête entre vos pages
Détection de points de rupture
La date où une tendance s'est réellement rompue
Mettez votre contenu SEO en pilote automatique
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