Search Console 中的 CTR 與平均排名詳解

點閱率(CTR)是點擊次數除以曝光次數。平均排名則是你的網站在每次出現的搜尋中所取得的最高排名，再對所有這些搜尋取平均。兩者都是數千次不同搜尋的平均值，因此整站層級的數字所隱藏的資訊，遠多於它呈現的資訊。建議以查詢或頁面為單位來解讀，並將 CTR 與你的網站在相同排名下的實際表現相比較。

平均排名的計算方式

Google 的計算規則(How position is counted)可歸納為以下幾點：

• 只計算最高的那個結果。 如果同一次搜尋中，你有三個連結分別出現在第 2、4、6 名，這次搜尋記錄的排名就是第 2 名。
• 接著對多次搜尋取平均。 以 Google 自己的例子來說：某次搜尋中你的連結出現在第 2、4、6 名（記錄為 2），另一次出現在第 3、5、9 名（記錄為 3），平均排名即為 2.5。
• 沒有曝光就沒有排名。 只有連結獲得曝光時才會記錄排名，報表中出現破折號代表沒有任何記錄。
• 計算順序。 排名在主欄中由上往下計算，接著再往下計算次欄。圖片搜尋結果則是由左至右，再由上至下。
• 部分區塊視為單一排名。 AI 總覽只佔一個排名，其中的所有連結共用同一個排名。精選摘要通常位於第 1 名。

這對單一頁面意味著什麼，值得留意。「頁面」表格以頁面為單位計算，因此某個頁面的排名，是該頁面在每次搜尋中自身的最高排名。而圖表是以資源為單位計算，若某次搜尋中你的首頁排在第 3 名、某篇網誌文章排在第 8 名，則該次搜尋對整個網站而言記錄為第 3 名。

為什麼整站排名下滑時，成效反而可能變好

平均排名是加權平均，組成一變，平均值就會跟著變動。假設你的網站每月有 50,000 次曝光，平均排名為 12.0，獲得 1,900 次點擊。接著你發布了 30 篇新指南。下個月，這些指南開始出現在大量長尾的新搜尋中，帶來 40,000 次曝光，平均排名為 28，以及 160 次點擊。

• 點擊數從 1,900 增加到 2,060，成長約 8%。
• 平均排名從 12.0 下滑到 19.1，因為 (50,000 × 12 + 40,000 × 28) ÷ 90,000 = 19.1。
• CTR 從 3.8% 降到 2.3%。

三項主要數字中有兩項看起來變差了，但實際上你多了點擊，也沒有任何損失。因此，建議追蹤一組固定的查詢或固定的頁面，而不是整個資源的整體平均值。當平均值出現變動時，請先開啟「查詢」分頁並設定比較期間，依差異欄排序，再下結論。

CTR 的運作方式，以及它為何取決於排名

CTR 是 clicks ÷ impressions，以百分比表示。結果所在的位置對它的影響，遠大於其他任何因素：排在前面的結果，被點擊的次數是後面結果的好幾倍。Google 並未公布基準 CTR，但許多業界研究已測量出這條曲線。當網站自身的資料太少時，AutoPSEO 會以多項已發表研究的綜合結果作為備用：

請將這些數字視為曲線的形狀，而非目標。你自己的曲線可能遠高於或遠低於這些數值，取決於搜尋結果頁上還出現了哪些內容（廣告、AI 總覽、影片、購物結果）、有多少搜尋包含你的品牌名稱，以及使用者想要的是快速的答案還是完整的文章。因此，最有用的基準，是用你自己的資料建立的那一條。

建立你自己的預期 CTR 曲線

用試算表大約二十分鐘就能完成。

1. 開啟「成效」→「搜尋結果」，將日期範圍設為最近三個月，搜尋類型設為「網頁」。
2. 排除品牌搜尋。 如果你的資源提供品牌查詢篩選器，請在查詢篩選器中選擇「非品牌」。如果沒有，請新增查詢篩選器，選擇自訂（規則運算式），並設為「不符合規則運算式」，然後列出你品牌的各種拼法(Advanced filtering)。品牌搜尋的 CTR 高出許多，會讓曲線偏高。
3. 匯出「查詢」表格。 介面最多只能匯出 1,000 列；規模較大的網站需要使用 API，或使用以 API 為基礎的工具(Search Console data limits)。
4. 剔除資料過少的列。 移除曝光次數少於 10 的查詢。低於這個數字，多一次點擊就會讓 CTR 變動十個百分點以上。這個門檻需要自行判斷；網站規模較大時可以調高。
5. 依排名分組。 將每個查詢的排名四捨五入為整數，並保留第 1 到 20 名。
6. 加總後再相除，而不是平均。 對每個分組，將點擊數加總、曝光數加總，然後相除。若改為直接平均 CTR 欄，只有兩次曝光的查詢就會與有兩千次曝光的查詢占相同的權重。
7. 標記資料不足的分組。 只有幾百次曝光的分組並不可靠。AutoPSEO 會將曝光次數少於 200 的排名視為資料不足，並改用基準值。

接下來，將每個查詢與其所屬的分組比較。假設第 4 名的分組有 38 個查詢，共 21,400 次曝光與 1,520 次點擊，預期 CTR 即為 7.1%。若某個查詢排名 4.2、有 2,000 次曝光、CTR 為 2.5%，那麼它的收益大約只有你的網站在該位置一般水準的三分之一。這個結果有某些地方讓搜尋者轉身離開，值得進一步檢視。

低於曲線多少才算太低？

並沒有官方門檻，這需要依據數字背後的曝光量自行判斷。曝光只有幾百次時，CTR 會因隨機因素而大幅波動，因此只有差距很大才有意義。曝光達到數萬次時，較小的差距也是真實的。以下是 AutoPSEO 所採用的界線，供你參考：

• CTR Benchmark 報表會在某個查詢或頁面的 CTR 比其排名的預期值低 20% 以上時，將其標記為表現不佳。
• Page Poaching 報表會列出已經接近頂端、但 CTR 不到預期 CTR 70% 的結果。
• 內容引擎會在自家文章出現在第 8 到 20 名、28 天內至少有 30 次曝光，但被點擊的頻率不到基準曲線預測值的 60% 時，將該文章排入優化佇列。

建議一開始採取嚴格標準（遠低於曲線且曝光量充足），等處理完明顯的問題後，再逐步放寬規則。

解讀排名變化，避免反應過度

• 盯住固定清單。 挑選 20 到 50 個對業務重要的搜尋來追蹤，而不是看整個資源的平均值。
• 用同類條件比較。 使用長度相同且包含相同星期組成的時間區間，例如最近 28 天對比前 28 天。
• 同時檢查曝光次數。 對於每月只有 40 次曝光的查詢，排名變化大多只是雜訊。
• 不要手動查排名。 搜尋結果會因地點、語言、裝置與時間而異，所以你自己搜尋時看到的結果只是一個樣本，而非測量值。

AutoPSEO 能幫上什麼忙

CTR Benchmark 報表會根據你自己的資料建立上述曲線，在排名資料不足時改用基準值，並加總每個表現不佳的查詢或頁面所流失的點擊數。Page Poaching 則套用同一條曲線，估算排名上升後的價值，而 CTR 曲線建模會為其擬合出平滑的曲線。排名變化會逐一追蹤各查詢的排名變動，因此組成改變時，不會被誤判為排名下滑。即使沒有帳號，也可以使用免費的 CTR Opportunity Analyzer，對匯出的 CSV 執行相同的比較。