Очікуваний CTR на основі ваших власних даних
Моделювання кривої CTR
Будує криві клікабельності для кожної позиції на основі історії вашого Search Console і позначає запити, що показують гірший результат, ніж очікується для їхньої позиції.
Як це працює
Кожна пара «запит і позиція» за період потрапляє до групи за середньою позицією, а коефіцієнт кліків кожної групи стає очікуваною кривою вашого сайту. Запит вважається таким, що показує гірший результат, коли його власний показник лежить настільки нижче кривої на його позиції, що випадкове відхилення навряд чи це пояснює. Галузеві криві з відкритих джерел не використовуються: сайт рецептів і сайт B2B-документації мають справді різні криві, а запозичений чужий еталон дає впевнену нісенітницю.
Що ви отримуєте
- Побудована крива для вашого ресурсу, по кожній позиції
- Кожен запит із фактичним CTR, очікуваним CTR і різницею між ними
- Оцінка кліків, які можна отримати, якщо запит із низьким показником досягне очікуваного CTR
- Короткий список тайтлів і мета-описів, які варто переписати першими
Що для цього потрібно
Достатня кількість запитів із показами на різних позиціях; період від 28 днів.
Чого це вам не покаже
Розрив — це сигнал придивитися, а не доказ того, що проблема у сніпеті. Пошукові функції, впізнаваність бренду та невідповідність наміру впливають на коефіцієнт кліків на незмінній позиції.
Запускається на вимогу
Експериментальні аналізи не входять до нічного завдання. Ви відкриваєте звіт, задаєте період і запускаєте його, тож витрати виникають лише тоді, коли вам потрібна відповідь.
Решта розділу «Експериментальна аналітика»
Переведіть свій SEO-контент на автопілот
Підключіть Search Console і свій сайт. AutoPSEO просканує його й одразу спланує перші теми. Кредитна картка не потрібна.