हर रिपोर्ट, समझाई गई

क्लिक्स का पेज-दर-महीना हीटमैप, ताकि धीमी गिरावट मासिक कुल में दिखने से बहुत पहले ही नज़र आ जाए।

वही हीटमैप ट्रीटमेंट क्वेरीज़ पर लागू: वे सर्च टर्म जिनसे आप पहले जीत रहे थे और अब हार रहे हैं।

वे क्वेरीज़ जिनमें आपके एक से ज़्यादा URL इंप्रेशन ले रहे हैं, जिससे अथॉरिटी बंट जाती है और Google को यह तय करने में उलझन होती है कि किस पेज को रैंक करे।

पोज़िशन के हिसाब से आपका अपना क्लिक-थ्रू कर्व, और हर वह क्वेरी जिसे अपनी रैंकिंग के मुक़ाबले कम क्लिक मिल रहे हैं।

स्ट्राइकिंग-डिस्टेंस कीवर्ड: ज़्यादा इंप्रेशन, टॉप से थोड़ी दूर रैंकिंग, और थोड़े प्रयास से मिलने वाले क्लिक्स का यथार्थवादी अनुमान।

आपके रैंक करने वाले पेजों को क्रॉल करता है और जांचता है कि वे जिन कीवर्ड के लिए रैंक करते हैं, क्या वे टाइटल, मेटा डिस्क्रिप्शन और H1 में मौजूद हैं।

संबंधित कीवर्ड को क्लस्टर में समूहित करें और अलग-अलग शब्दों की बजाय टॉपिक के आधार पर आंकलन करें।

आपके इतिहास पर कई ट्रेंड मॉडल लागू करता है, सबसे अच्छा मॉडल चुनता है, और कॉन्फिडेंस बैंड के साथ आगे का अनुमान लगाता है।

URL को ट्रीटमेंट और कंट्रोल में बांटें, फिर मापें कि बदलाव से वाकई क्लिक्स पर असर पड़ा या नहीं।

उन सवालों के लिए सांख्यिकीय टूल जिनका जवाब कोई टेबल नहीं दे सकती: क्या बदला, कब बदला, और यह कितना असामान्य है।

हर भाषा या देश फ़ोल्डर कैसा प्रदर्शन करता है, और सर्च करने वाले कहां गलत लोकलाइज़ेशन पर पहुंच जाते हैं।

आपका कितना ट्रैफ़िक, हर प्रॉपर्टी और समयावधि के लिए, क्वेरी और पेज ब्रेकडाउन में कभी नहीं दिखता।

आपके क्लिक्स वाकई कहां से आते हैं: मुट्ठी भर हेड टर्म से या एक बड़ी टेल से।

पहले और बाद की पोज़िशन, हर बदलाव के क्लिक और इंप्रेशन प्रभाव के साथ।

URL की सूची पर नज़र रखें और जिस दिन Google किसी को हटाए, उसी दिन जानकारी पाएँ।

पिछले 25 हफ्तों में वास्तविक-उपयोगकर्ता LCP, INP, CLS, FCP और TTFB, ओरिजिन या URL स्तर पर।

यह देखने के लिए कि साइट को कौन से सेक्शन आगे बढ़ाते हैं, होस्ट और फोल्डर गहराई के अनुसार क्लिक जोड़ें।