SEO 流量预测：预估点击量、增长情景与收入

基于 Search Console 最长 16 个月的历史数据，结合季节性与拟合趋势预测自然点击量，并可叠加增长情景和收入测算。

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SEO 流量预测会根据自然流量自身的历史数据向前推演。它将季节性与长期趋势分离，拟合五种趋势线，选出对历史数据解释力最好且不会失控外推的一种，并给出未来 3、6 或 12 个月的预测，同时附带 95% 置信区间。在此基线之上，你可以设定增长情景，并将两者折算为收入，用于制定目标或为投入提供依据。

加载历史数据

在 Step 1: Load Historical Data 下，选择一种数据来源：

GSC Data：点击 Load 16 months of data，获取该资源最近 16 个月的每日点击量，这是 Search Console 所能保留的最长时间(16 months of data)，与日期选择器中的设置无关。页面顶部的筛选条件同样生效，因此你可以只预测某个国家或某个栏目。
Upload CSV 或 Paste Data：每行一组 date, value，日期格式为 YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM。月度数值会平均分摊到当月的每一天。适用于从 Google Analytics 导出的会话数，或超过 16 个月的历史数据。

页面上的提示值得再强调一遍：Search Console 的数据是点击量，而不是会话数。两者通常同向变化，但并不是同一个数字，因此请用你所加载的指标来标注预测结果。

配置预测

在 Step 2: Configure forecast 下：

Granularity:Monthly 或 Weekly 周期。
Forecast Months:3、6（默认）或 12。
Trendline type:Auto-select (best R²)，或强制指定 Linear、Logarithmic、Exponential、Power 或 Polynomial (degree 2)。
Growth rate (% per year) 和 Added sessions / month：用于设定增长情景。
Conversion rate (%)（默认 2）、Average order value（默认 50）和 Currency（USD、EUR、GBP、INR、AUD、CAD 或 JPY）：用于计算收入。

任何输入项一经修改，所有结果会立即重新计算。

预测的计算方式

周期划分。 每日数据会汇总为自然月或自然周。首尾不完整的周期会被舍弃，这样当前尚未结束的月份不会拉低趋势。至少需要 4 个完整月或 8 个完整周的数据。
季节性。 先用一条直线拟合各周期的数据，再将每个日历月的实际值与该直线之比的平均值作为该月的季节指数（1.0 代表平均水平的月份）。指数会被归一化为均值 1，并限制在 0.4 到 2.5 之间，没有数据的月份取 1。周数据以该周起始日所在的月份为准。
趋势。 将历史数据除以对应的季节指数，再用最小二乘法对剩余部分拟合五种趋势线（指数和幂函数在对数空间中拟合）。
模型选择。 自动选择会在预测值保持在 0 到历史峰值 4 倍之间的趋势线中，选取 R² 最高者；当两条趋势线的 R² 相差在 0.02 以内时，选择 MAPE（平均绝对百分比误差）更低的一条。Model 表会列出每种趋势线的 R²、MAPE 以及是否符合入选条件。
预测。 将选定的趋势向后延伸，并把季节指数重新乘回每个未来周期。95% 区间为 ±1.96 倍残差标准差，且越往后越宽。
增长情景。 年增长率从第一个预测周期起按周期复利计算，新增会话数则是固定的月度增量（按周计算时按比例折算）。
收入。 会话数 × 转化率 × 平均订单价值，分别针对基线和增长情景计算。

查看结果

卡片会显示 Current Month（最近一个完整周期）、预测期内的 Baseline Forecast 与 Growth Forecast 总量，以及 Growth Revenue。Baseline vs growth 图表会绘制历史数据、基线和增长情景，置信区间以虚线表示；Seasonal index 则展示你的旺季和淡季。Forecast table 按周期列出实际值、拟合趋势、季节指数、基线、95% 上下限、增长情景以及两种收入数据，并支持导出为 CSV。

使用时的注意事项

预测的前提是未来的表现与过去相似。核心算法更新、网站迁移、新增栏目，以及并非每年都会发生的季节性事件，都不在模型的考虑范围内。区间较宽说明历史数据波动较大；而基于 16 个月数据的预测，每个日历月最多只出现过两次，因此其季节性只能作为大致参考。请留意所选的趋势线：即使 R² 很高，末端急剧弯折的多项式也是一个警示信号。

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