A data em que uma tendência de fato se rompeu
Detecção de Ponto de Mudança
Encontra o dia em que uma métrica mudou de nível em vez de apenas variar, para que uma mudança no site ou uma atualização do algoritmo possa ser datada em vez de adivinhada
Como funciona
Cada dia candidato é testado comparando a média da janela anterior com a média da janela posterior, e o dia com a maior separação relativa à variância envolvente é reportado como ponto de mudança. Isto responde a uma pergunta diferente da deteção de anomalias: uma anomalia é um dia atípico, um ponto de mudança é o dia a partir do qual o nível normal é outro.
O que você recebe
- Pontos de mudança detectados com data, direção e magnitude
- Médias antes e depois de cada um, para que o tamanho da mudança seja concreto
- Sobreposição de atualizações conhecidas do Google, para separar sua mudança das delas
- Uma data defensável para alinhar com uma implantação, uma migração ou um impulso de conteúdo
O que ele precisa
Pelo menos 14 dias de cada lado da mudança suspeita.
O que ele não vai te dizer
Uma data detetada é o melhor ajuste estatístico, não uma causa. Um declínio gradual não tem ponto de mudança para encontrar, e é para isso que serve a Decomposição de séries temporais.
Executado sob demanda
As análises experimentais não fazem parte da rotina noturna. Você abre o relatório, define o período e executa, para que o custo só ocorra quando você quiser a resposta.
O restante do Analytics Experimental
Modelagem da Curva de CTR
Taxa de cliques esperada, a partir dos seus próprios dados
Pontuação de Oportunidade
Uma lista classificada em vez de milhares de linhas
Entropia de Canibalização
O quão dispersa uma consulta está entre suas páginas
Decomposição de Série Temporal
Tendência, sazonalidade e ruído, separados
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