如何计算你的网站点击率 (产品供销 - 其他产品)
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如何计算你的网站点击率 | |
点击率（ctr）是一个重要的指标，它对于计算网站的搜索引擎优化性能非常有用，从估计收入机会，优化关键字的优先级，到市场中serp变化的影响。大多数SEO知道为他们的网站创建自定义CTR曲线的价值，以使这些预测更准确。来自google搜索控制台（gsc）数据的定制ctr曲线的唯一问题是，gsc是一个已知的有缺陷的工具，它可以提供不准确的数据。这会使我们从GSC获得的数据卷积，并且会使我们很难准确地解释我们从该工具创建的CTR曲线。幸运的是，有一些方法可以帮助控制这些不准确的地方，这样你就能更清楚地了解你的数据所说的内容。 通过仔细清理数据并深思熟虑地实施分析方法，您可以使用4个基本步骤更准确地计算站点的CTR： 从GSC中提取你的站点关键词数据-你能得到的数据越多越好。 删除有偏见的关键字-品牌搜索词可以摆脱你的ctr曲线，所以他们应该删除。 找到你的数据集的最佳印象水平-谷歌样本数据在低印象水平，所以重要的是删除关键字，谷歌可能是不准确的报告在这些较低的水平。 选择你的排名位置方法-没有一个数据集是完美的，所以你可能想改变你的排名分类方法取决于你的关键字集的大小。 我们快退一步 在讨论计算ctr曲线的本质之前，简要介绍一下计算ctr的最简单方法是有用的，因为我们仍将使用这一原理。 若要计算CTR，请使用单击、印象和位置数据下载网站排名的关键字。然后从GSC数据中，将点击次数之和除以每个等级的印象次数之和，您将得到一个定制的CTR曲线。有关实际计算ctr曲线的数字的更多细节，如果您不熟悉这个过程，可以通过seer查看本文。 当你开始试图控制CTR数据固有的偏差时，这个计算就变得棘手了。然而，即使我们知道它提供了错误的数据，我们也没有很多其他的选择，所以我们唯一的选择是尽量消除数据集中的偏见，并意识到使用这些数据所带来的一些问题。 如果不控制和操作来自gsc的数据，您可能会得到看起来不合逻辑的结果。例如，你可能会发现你的曲线显示位置2和3 CTR的平均值比位置1大得多。如果你不知道你从搜索控制台使用的数据是有缺陷的，你可能会接受该数据为事实，并且a）尝试提出假设，为什么CTR曲线看起来是基于不正确的数据，和b）创建不准确的估计和基于这些CTR曲线的预测。 第一步：提取数据 任何分析的第一部分实际上是提取数据。这些数据最终来自gsc，但是有很多平台可以从中提取比gsc的web提取更好的数据。 谷歌搜索控制台-最容易从GSC获取数据的平台。您可以进入gsc并提取过去三个月的所有关键字数据。谷歌将自动下载一个csv。为你归档。这种方法的缺点是gsc一次只输出1000个关键字，这使得数据太小，无法进行分析。您可以尝试通过对排名的标题项使用关键字过滤器并下载多个1k文件来获得更多数据，从而绕过此问题，但这一过程是一个艰巨的过程。除此之外，下面列出的其他方法更好、更容易。 谷歌数据工作室-对于任何非程序员寻找一个简单的方式，从搜索控制台获得更多的数据免费，这绝对是你的最佳选择。google data studio直接连接到您的gsc帐户数据，但是您可以提取的数据大小没有限制。在试图从gsc中提取数据的同一个三个月内，我将获得1k个关键字（gsc中的最大值），data studio将返回200k个关键字！ google搜索控制台api-这需要一些编程技巧，但获取所需数据的最佳方法之一是使用它们的api直接连接到源代码。您将对所提取的数据有更多的控制权，并获得一个相当大的数据集。这里的主要挫折是，您需要具备编程知识或资源才能这样做。 | |
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