分离出趋势、季节性与噪声
时间序列分解
将每日流量序列拆分为趋势、每周规律及剩余部分，让真正的下滑不再被冷清的周末所掩盖
工作原理
时间序列被分解为三个部分：由居中移动平均得出的趋势、重复出现的每周季节性数值，以及残差。搜索流量有明显的工作日规律，因此直接做日环比，衡量的大多只是星期几。去除季节性之后，趋势才清晰可读。
你将获得
- 剔除每周规律后的潜在趋势线
- 按星期几呈现的每周季节性规模与形态
- 残差，异常的一天会立即显现
- 清晰判断下滑是季节性、结构性还是偶发性因素
所需条件
至少 14 天的每日数据，8 周或更长则明显更好。
它无法告诉你什么
它只描述发生了什么，不归因于具体原因。年度季节性需要的历史数据远多于 Search Console 所保留的。
按需运行
实验性分析不属于夜间任务的一部分。你需要打开报告、设置时间段并运行，因此只有在你需要结果时才会产生开销。