추세, 계절성, 노이즈를 분리
시계열 분해
일별 트래픽 데이터를 추세, 주간 패턴, 나머지 요소로 분리하여, 조용한 주말 뒤에 실제 하락세가 숨어 있지 않도록 합니다.
작동 방식
시계열을 세 가지 성분으로 분해합니다. 중심 이동 평균으로 구한 추세, 반복되는 주간 계절 성분, 그리고 잔차입니다. 검색 트래픽은 요일 리듬이 강해서 전일 대비 비교는 대부분 요일 차이를 측정하게 됩니다. 계절 성분을 제거해야 추세를 읽을 수 있습니다.
제공 사항
- 주간 패턴을 제거한 기본 추세선
- 요일별 주간 계절성의 크기와 패턴
- 설명되지 않는 이상치가 바로 드러나는 잔차
- 하락이 계절적 요인인지, 구조적 문제인지, 일시적 현상인지에 대한 명확한 판단
필요한 항목
최소 14일 이상의 일별 데이터가 필요하며, 8주 이상이면 훨씬 좋습니다.
알려주지 않는 것
무슨 일이 있었는지만 설명하고 원인은 규명하지 않습니다. 연간 계절성에는 Search Console이 보관하는 것보다 훨씬 긴 기록이 필요합니다.
요청 시 실행
실험적 분석은 야간 작업에 포함되지 않습니다. 리포트를 열고 기간을 설정한 후 직접 실행하므로, 원하는 결과를 얻을 때만 비용이 발생합니다.