Previsione del traffico SEO: proiezione dei clic, scenari di crescita e ricavi

La Previsione del traffico SEO proietta nel futuro il tuo traffico organico a partire dal suo stesso storico. Separa la stagionalità dal trend di fondo, stima cinque tipi di linea di tendenza, sceglie quella che spiega meglio il tuo storico senza andare fuori controllo e proietta 3, 6 o 12 mesi in avanti con una banda di confidenza al 95%. Su questa base di partenza puoi modellare uno scenario di crescita e convertire entrambi in ricavi, per fissare un obiettivo o motivare un investimento.

Carica il tuo storico

In Step 1: Load Historical Data scegli una delle fonti:

• GSC Data: premi Load 16 months of data per recuperare i clic giornalieri della proprietà negli ultimi 16 mesi, il massimo che Search Console conserva (16 months of data), indipendentemente da quanto indicato nel selettore di date. I filtri in alto restano attivi, quindi puoi prevedere un singolo paese o una singola sezione.
• Upload CSV o Paste Data: una coppia date, value per riga, con date nel formato YYYY-MM-DD o YYYY-MM. Un valore mensile viene distribuito in modo uniforme sui giorni di quel mese. Usalo per le sessioni esportate da Google Analytics o per storici più lunghi di 16 mesi.

La nota presente nella pagina merita di essere ripetuta: i dati di Search Console sono clic, non sessioni. I due valori di solito si muovono insieme, ma non coincidono, quindi etichetta la previsione con la metrica che hai caricato.

Configura la previsione

In Step 2: Configure forecast:

• Granularity: periodi Monthly o Weekly.
• Forecast Months: 3, 6 (predefinito) o 12.
• Trendline type: Auto-select (best R²), oppure forza Linear, Logarithmic, Exponential, Power o Polynomial (degree 2).
• Growth rate (% per year) e Added sessions / month per lo scenario di crescita.
• Conversion rate (%) (2 per impostazione predefinita), Average order value (50 per impostazione predefinita) e Currency (USD, EUR, GBP, INR, AUD, CAD o JPY) per i ricavi.

Tutto viene ricalcolato non appena modifichi un valore.

Come viene calcolata la previsione

1. Periodi. I valori giornalieri vengono sommati in mesi o settimane di calendario. Il primo o l'ultimo periodo parziale viene scartato, così il mese in corso, non ancora concluso, non trascina verso il basso il trend. Servono almeno 4 mesi completi o 8 settimane complete.
2. Stagionalità. Una retta viene adattata ai periodi e, per ogni mese di calendario, il rapporto medio tra valore reale e retta diventa il suo indice stagionale (1.0 è un mese nella media). Gli indici sono normalizzati in modo che la media sia 1, mantenuti tra 0.4 e 2.5, e i mesi senza dati ricevono 1. Per le settimane si usa il mese in cui iniziano.
3. Trend. Lo storico viene diviso per i suoi indici stagionali e le cinque linee di tendenza vengono stimate sul risultato con i minimi quadrati (esponenziale e potenza nello spazio logaritmico).
4. Selezione. La selezione automatica prende l'R² più alto tra le linee di tendenza la cui proiezione resta tra zero e quattro volte il tuo picco storico; quando due si trovano entro 0.02 di R², vince quella con il MAPE (errore percentuale assoluto medio) più basso. La tabella Model mostra R² e MAPE di ogni linea di tendenza e se era idonea.
5. Proiezione. Il trend scelto viene esteso e l'indice stagionale viene riapplicato a ogni periodo futuro. La banda al 95% è ±1.96 deviazioni standard dei residui e si allarga man mano che ci si spinge più avanti.
6. Scenario di crescita. Il tasso di crescita annuo viene composto per periodo a partire dal primo periodo previsto, mentre le sessioni aggiunte sono un incremento mensile fisso (proporzionale per le settimane).
7. Ricavi. Sessioni × tasso di conversione × valore medio dell'ordine, per la base di partenza e per lo scenario di crescita.

Leggi i risultati

Le schede mostrano il Current Month (l'ultimo periodo completo), i totali di Baseline Forecast e Growth Forecast sull'orizzonte scelto e il Growth Revenue. Baseline vs growth rappresenta in un grafico storico, base di partenza e crescita, con la banda di confidenza tratteggiata, mentre Seasonal index mostra i tuoi mesi forti e deboli. La Forecast table elenca ogni periodo con valore reale, trend stimato, indice stagionale, base di partenza, limiti al 95%, scenario di crescita ed entrambi i valori di ricavo, e si esporta in CSV.

Usala con cautela

Una previsione presuppone che il futuro si comporti come il passato. Core update, migrazioni, nuove sezioni ed eventi stagionali che si verificano solo in alcuni anni non rientrano nel modello. Una banda ampia indica che lo storico è rumoroso e, con 16 mesi di dati, la previsione ha visto ogni mese di calendario al massimo due volte, quindi considera la stagionalità un semplice abbozzo. Controlla la linea di tendenza selezionata: un polinomio che curva bruscamente verso la fine è un campanello d'allarme, anche quando il suo R² è alto.

Come ti aiuta AutoPSEO

Il campo Added sessions / month è il punto in cui modellare i nuovi contenuti. Se il content engine aggiunge articoli a un ritmo settimanale costante, stima i loro clic mensili a partire dagli articoli già online e inseriscili come incremento. Un content group dedicato alla sezione del motore mostra poi se le nuove pagine tengono il passo con la stima.