トレンド・季節性・ノイズを分離
時系列分解
日次のトラフィック推移をトレンド・週次パターン・残差に分解し、週末の落ち込みに隠れた本当の減少を見逃しません。
仕組み
時系列は3つの要素に分解されます。中心化移動平均によるトレンド、繰り返される週次の季節成分、そして残差です。検索トラフィックには強い曜日のリズムがあるため、日次の単純比較は主に曜日の違いを測っているにすぎません。季節性を取り除くことで、トレンドが読み取れるようになります。
提供内容
- 週次パターンを除いた、基礎となるトレンドライン
- 曜日別に見る、週次季節性の大きさと形状
- 残差(説明できない日がひと目でわかる)
- 減少が季節要因・構造的要因・一時的要因のいずれかを明確に判定
必要なもの
少なくとも14日分の日次データ。8週間以上あると大幅に精度が向上します。
わからないこと
何が起きたかは示しますが、原因までは特定しません。年間の季節性には、Search Consoleが保持する期間よりはるかに長い履歴が必要です。
オンデマンドで実行
試験的分析は夜間バッチジョブには含まれません。レポートを開いて期間を設定し実行するため、コストは結果が必要なときだけ発生します。