Post by account_disabled on Jan 28, 2024 9:54:49 GMT
作者的观点完全是他们自己的（不包括催眠这一不太可能发生的事件），并且可能并不总是反映 Moz 的观点。 早在 2015 年，我就发表了一篇文章，赠送了一个免费、简单的预测工具，并讨论了 SEO 预测的用例。这是一种快速、有效的方法，可以查看网站流量的变化是否是某种可以忽略的季节性、值得庆祝的事情，还是令人担忧的流量损失迹象。 简而言之：您可以输入一系列数据，它会将其绘制在如上图所示的图表上。 五年后，我仍然有人——从前同事到完全陌生的人——向我询问这个工具，而且通常，我被要求提供一个可以直接在电子表格中使用的版本。 我发现这一点很容易引起共鸣：电子表格更灵活，更容易调试，更容易扩展，更容易维护，并且是人们非常熟悉的格式。 针对这些事情进行优化时的权衡是，尽管我在几年前已经改进了该工具，但我仍然必须在以变化无常的编程环境 Excel/Google Sheets 中保持事情的可管理性。
这意味着本文中共享的模板使用比某些具有外 目标电话号码或电话营销数据 部代码执行的工具（例如Forecast Forge）更简单、性能稍差的模型。 在这篇文章中，我将赠送一个免费模板，向您展示它的工作原理以及如何使用它，然后向您展示如何构建您自己的（更好？）版本。（如果您需要回顾一下一般何时使用预测以及置信区间等概念，请参阅上面链接的原始文章。） SEO预测的类型 在我们进入电子表格之前，我想扩展一件事：不同类型的 SEO 预测。 总的来说，我认为您可以将 SEO 预测分为三组： “我感到乐观——今年增加 20%”或对现有数字进行类似的持平变化。更复杂的版本可能只会为某些页面或关键字组添加 20%。我认为很多机构在推介中都会使用这种预测，这可以归结为经验的借鉴。 关键字/点击率模型，当您估计排名变化（或一系列排名变化）时，然后根据搜索量和点击率数据推断出流量的变化（您可以在此处查看类似的方法）。同样，更复杂的版本可能有一些排名变化的基础（例如，“如果我们与竞争对手 A 在 X 组的每个关键字中交换位置，而他们目前的排名超过我们，会怎么样？”）。
基于历史数据的统计预测，当您根据以前的趋势和季节性进行推断时，看看如果一切保持不变（您和竞争对手的营销活动水平相同等）会发生什么。 第二种类型有其优点，但如果您将 Ahrefs/SEMRush/Sistrix 等数据与您自己的分析进行比较，您就会发现概括起来有多么困难。顺便说一句，我认为第一类并不像看起来那么荒谬，但这不是我在这篇文章中将进一步探讨的内容。无论如何，本文中的模板适合类型三。 是什么让这个 SEO 预测成为可能？ 为什么，什么也没有。关于我对上面第三种类型的描述，您会注意到的一件事是它没有提到任何特定于 SEO 的内容。例如，它同样适用于直接交通。也就是说，我特别建议将其作为 SEO 预测有几个原因： 我们在 Moz 博客上，我是一名 SEO 顾问。 许多其他渠道都有更好的方法。 我提到上面的第二种类型非常具有挑战性，这是因为 SEO 的高度不确定性以及 Search Console 和其他 SEO 特定平台中的详细数据质量普遍较差。此外，为了准确了解季节性，您需要将 Search Console 数据存储至少几年。 对于许多其他渠道来说，确实存在高质量、详细的历史数据，并且关系更加可预测，从而可以进行更精细的预测。例如，对于付费搜索，我上面提到的Forecast Forge工具基于您的历史数据构建了关键字级转化数据和每次点击费用等因素，这对于 SEO 来说是非常不切实际的。
这意味着本文中共享的模板使用比某些具有外 目标电话号码或电话营销数据 部代码执行的工具（例如Forecast Forge）更简单、性能稍差的模型。 在这篇文章中，我将赠送一个免费模板，向您展示它的工作原理以及如何使用它，然后向您展示如何构建您自己的（更好？）版本。（如果您需要回顾一下一般何时使用预测以及置信区间等概念，请参阅上面链接的原始文章。） SEO预测的类型 在我们进入电子表格之前，我想扩展一件事：不同类型的 SEO 预测。 总的来说，我认为您可以将 SEO 预测分为三组： “我感到乐观——今年增加 20%”或对现有数字进行类似的持平变化。更复杂的版本可能只会为某些页面或关键字组添加 20%。我认为很多机构在推介中都会使用这种预测，这可以归结为经验的借鉴。 关键字/点击率模型，当您估计排名变化（或一系列排名变化）时，然后根据搜索量和点击率数据推断出流量的变化（您可以在此处查看类似的方法）。同样，更复杂的版本可能有一些排名变化的基础（例如，“如果我们与竞争对手 A 在 X 组的每个关键字中交换位置，而他们目前的排名超过我们，会怎么样？”）。
基于历史数据的统计预测，当您根据以前的趋势和季节性进行推断时，看看如果一切保持不变（您和竞争对手的营销活动水平相同等）会发生什么。 第二种类型有其优点，但如果您将 Ahrefs/SEMRush/Sistrix 等数据与您自己的分析进行比较，您就会发现概括起来有多么困难。顺便说一句，我认为第一类并不像看起来那么荒谬，但这不是我在这篇文章中将进一步探讨的内容。无论如何，本文中的模板适合类型三。 是什么让这个 SEO 预测成为可能？ 为什么，什么也没有。关于我对上面第三种类型的描述，您会注意到的一件事是它没有提到任何特定于 SEO 的内容。例如，它同样适用于直接交通。也就是说，我特别建议将其作为 SEO 预测有几个原因： 我们在 Moz 博客上，我是一名 SEO 顾问。 许多其他渠道都有更好的方法。 我提到上面的第二种类型非常具有挑战性，这是因为 SEO 的高度不确定性以及 Search Console 和其他 SEO 特定平台中的详细数据质量普遍较差。此外，为了准确了解季节性，您需要将 Search Console 数据存储至少几年。 对于许多其他渠道来说，确实存在高质量、详细的历史数据，并且关系更加可预测，从而可以进行更精细的预测。例如，对于付费搜索，我上面提到的Forecast Forge工具基于您的历史数据构建了关键字级转化数据和每次点击费用等因素，这对于 SEO 来说是非常不切实际的。