Le impressioni e i clic di Search Console sono correlati?

Prima del lancio dell'aggiornamento di agosto 2024, stavo esaminando i dati del mio sito Web su GA4. Ora, per chi è più esperto, è risaputo che le posizioni SERP scendono durante i fine settimana per essere immediatamente recuperate nei giorni feriali successivi.

Esistono alcune teorie prevalenti che cercano di spiegare questo comportamento della SERP. Tuttavia, nessuna di queste può essere considerata la spiegazione definitiva. Con una curiosità massima ho avuto modo di fare quello che so fare meglio, guardare i dati e vedere se c'è qualcosa che vale la pena trovare.

Ma prima di tuffarmi nella tana del coniglio in cui ho trascorso un paio di settimane, lasciatemi spiegare perché ho fatto quello che ho fatto.

Il tuffo del fine settimana

Tutti i grafici delle prestazioni GA4 assomigliano a questo nella maggior parte delle nicchie (grida se non è il tuo caso). Come se imitasse un impulso organico nell'arco di un'intera settimana.

Inizialmente, sembra che il CTR e le impressioni stiano diminuendo in base al calo dell'intento di ricerca organica. Avrai l'impressione che meno persone cerchino i tuoi KW nei fine settimana.

Non sei l'unico però. Anche io presumevo che fosse così.

Ho iniziato a mettermi in discussione dopo aver notato che il calo non rimane costante ma aumenta con il limite di traffico superiore dei giorni feriali.

Ad esempio, quando il mio sito ha ricevuto 500 traffico il lunedì, il traffico corrispondente il sabato è sceso sotto i 200. Consideralo un calo di circa il 60% nei fine settimana.

Tuttavia, quando il traffico del lunedì è aumentato a 800, anche il traffico del fine settimana è aumentato fino a circa 320. Riflettendo il calo del 60%, ma portando complessivamente a più clic e impressioni.

Se il calo del fine settimana è dovuto solo al comportamento degli utenti, come si mantiene costantemente questo calo del 60%? Voglio dire, il comportamento dell'utente non dovrebbe essere più dinamico e irregolare?

Era giunto il momento di iniziare davvero a scavare in questo.

Secondo SEJ la spiegazione di questo comportamento della SERP è un bug nell'algoritmo di ricerca. Supponendo che sia così, questo comportamento è stato segnalato da molti. L'inazione di Google nei confronti di questo cosiddetto "bug" sembra un po' strana.

I dati GA4 indicano qualcosa di ancora più strano

Ora, presentare un caso basato su un singolo sito non è affatto completo. Quindi, ho chiesto ai colleghi i loro dati GA4.

Prima di tutto, lavorano tutti nella stessa nicchia e, prevedibilmente, hanno sperimentato lo stesso calo nel fine settimana. Sebbene le percentuali di calo variassero tra i giorni feriali e il fine settimana. Ma il grafico era lì e mostrava lo stesso schema.

Come si vede, dei 6 siti che ho analizzato, tutti hanno registrato un calo della posizione media per i contenuti principali durante i fine settimana. Ora, la domanda scottante diventa: quale fattore è la causa della riduzione del traffico? Un calo del volume di ricerca organica? Oppure un aumento della posizione media?

Considerando questo, ho iniziato a tracciare statistiche di correlazione per le impressioni e le posizioni medie del fine settimana e dei giorni feriali, per vedere se c'era davvero un volume di ricerca inferiore o se il contenuto veniva declassato nei fine settimana e aumentato nei giorni feriali.

Ho preso i dati sul traffico e sulla posizione media per i lunedì e i sabati successivi per i 6 siti web. Ecco come appare la pendenza di correlazione per 4 siti.

Questi 4 siti hanno mostrato una correlazione negativa tra impressioni e posizioni medie sulla base degli stessi dati nelle stesse date. Il che è prevedibile perché numericamente man mano che le posizioni migliorano i valori scendono.

La stranezza inizia quando analizziamo i siti più grandi tra i 6. Ecco i 2 più grandi,

Vedi la pendenza in salita? Ciò significa che posizioni e impressioni sono correlate positivamente. Ciò significa che le impressioni aumentano man mano che aumenta la posizione (si posiziona più in basso nella SERP). Non c’è assolutamente alcuna buona spiegazione che posso fornire per questo. Per non parlare del fatto che sfida il buon senso.

Quindi, per essere sicuro, ho eseguito lo studio di correlazione su uno dei siti più piccoli e su uno dei più grandi con i dati di quest'anno (24 gennaio - 24 luglio). Le pendenze sono vere come puoi vedere prima. Il sito più piccolo segue la convenzione logica della correlazione negativa.

D'altro canto il sito più grande mostra una correlazione positiva, che ancora una volta non ha senso con la dimensione dei dati più grande.

Togliere dai dati

Quindi questo è quello che ho trovato. Anche nella stessa nicchia e con un comportamento del traffico apparentemente simile, le tendenze possono andare in direzioni opposte.

Speravo di ottenere qualche risposta, invece mi sono ritrovato con questo abominio dell'analisi dei dati e domande ancora più ridicole. Qualcuno può spiegare come un sito può ottenere più impressioni man mano che il suo posizionamento peggiora?

Ancora più importante, in che modo una metrica organica come il comportamento degli utenti fa sì che le persone si comportino in modo così coerente da far sì che i cali del fine settimana continuino a prescindere dal cambiamento del traffico.

Dichiarazioni

Per generare questi grafici, ho utilizzato i file CSV esportati da GA4. Dopo aver eseguito alcune operazioni di pulizia dei dati dalle esportazioni collettive, ho eseguito uno script Python per organizzare innanzitutto i dati in frame di dati personalizzati. Da questi dati sono stati tracciati i grafici di correlazione e regressione.

Moduli Python utilizzati:

 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import pearsonr

A parte i moduli e le origini dati indicati, non è stata eseguita alcuna altra manipolazione dei dati sul set di dati originale.

Punti dati:

Ho utilizzato Impressioni e Avg. Confronto delle posizioni per trovare la correlazione tra loro. I punti dati sono lunedì e sabato del mese di luglio. Oltre a quelli per i grafici dei siti di grandi dimensioni, ho utilizzato i dati sulle impressioni e sulla posizione media del 2024 da gennaio a luglio.

ND:

I grafici, come hai notato, non contengono alcun indicatore di riferimento sull'asse. Questo per mantenere privati ​​i dati forniti dai miei colleghi. Se nel caso qualcuno volesse controllare i dati in prima persona, sarà soggetto ad accettare di firmare un NDA.

Altrimenti, questo è il meglio che posso fornire allo scopo di sostenere questo caso.

Concludendo

Questo piccolo esperimento in realtà non fa alcuna affermazione significativa. Tuttavia, mostra che ci sono incoerenze sul modo in cui Google mantiene il suo algoritmo di ricerca. La mancanza di spiegazioni per il comportamento del fine settimana e l'ignoranza del problema mi lasciano scettico su quali siano le priorità nella Ricerca.