Tendência, sazonalidade e ruído, separados
Decomposição de Série Temporal
Divide uma série de tráfego diário em sua tendência, seu padrão semanal e o que resta, para que um declínio real deixe de se esconder atrás de um fim de semana tranquilo
Como funciona
A série é decomposta em três componentes: uma tendência a partir de uma média móvel centrada, um valor sazonal semanal repetido e o resíduo. O tráfego de pesquisa tem um forte ritmo semanal, por isso uma comparação diária em bruto mede sobretudo que dia da semana é. Remover a sazonalidade é o que torna a tendência legível.
O que você recebe
- A linha de tendência subjacente com o padrão semanal removido
- O tamanho e a forma da sua sazonalidade semanal, por dia da semana
- Resíduos, onde um dia inexplicado se destaca imediatamente
- Uma leitura clara sobre se uma queda é sazonal, estrutural ou pontual
O que ele precisa
Pelo menos 14 dias de dados diários, e claramente melhor com 8 semanas ou mais.
O que ele não vai te dizer
Descreve o que aconteceu; não atribui uma causa. A sazonalidade anual exige muito mais histórico do que o Search Console guarda.
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
Detecção de Ponto de Mudança
A data em que uma tendência de fato se rompeu
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