Czy wyświetlenia i kliknięcia w Search Console są ze sobą powiązane?

Przed wdrożeniem aktualizacji z sierpnia 2024 r. przeglądałem dane mojej witryny w GA4. Dla tych, którzy są dobrze zorientowani, powszechnie wiadomo, że pozycje SERP spadają w weekendy i są natychmiast odbudowywane w kolejnych dniach tygodnia.

Istnieje kilka powszechnych teorii próbujących wyjaśnić to zachowanie SERP. Żadnego z nich nie można jednak uznać za ostateczne wyjaśnienie. Z największą ciekawością zabrałem się za to, co umiem najlepiej, czyli przeglądanie danych i sprawdzanie, czy jest coś wartego znalezienia.

Zanim jednak zanurzę się w króliczej norze, nad którą spędziłem kilka tygodni, pozwólcie, że wyjaśnię, dlaczego zrobiłem to, co zrobiłem.

Weekendowy dip

Wszystkie wykresy wydajności GA4 wyglądają mniej więcej tak w większości nisz (pochwal się, jeśli tak nie jest w Twoim przypadku). Jakby naśladował organiczny puls przez cały tydzień.

Początkowo wygląda na to, że CTR i liczba wyświetleń spadają w związku ze spadkiem zamiaru wyszukiwania w bezpłatnych wynikach wyszukiwania. Będziesz mieć wrażenie, że w weekendy mniej osób przeszukuje Twoje KW.

Nie jesteś jednak jedyny. Zakładałem, że też tak jest.

Zacząłem to kwestionować, gdy zauważyłem, że spadek nie utrzymuje się na stałym poziomie, ale rośnie wraz z górnym limitem ruchu w dni powszednie.

Na przykład, gdy w poniedziałki ruch na mojej witrynie wynosił 500, odpowiedni ruch w sobotę spadł poniżej 200. W weekendy można to uznać za spadek o około 60%.

Jednak gdy ruch w poniedziałki wzrósł do 800, ruch w weekendy również wzrósł do około 320. Odzwierciedla to spadek o 60%, ale prowadzi do ogólnej większej liczby kliknięć i wyświetleń.

Jeśli weekendowy spadek wynika wyłącznie z zachowań użytkowników, jak utrzymuje się ten 60% spadek? Mam na myśli, czy zachowanie użytkownika nie powinno być bardziej dynamiczne i niekonsekwentne?

Najwyższy czas zacząć się w to zagłębiać.

Według SEJ wyjaśnieniem tego zachowania SERP jest błąd w algorytmie wyszukiwania. Zakładając, że tak jest, wiele osób zgłaszało takie zachowanie. Bierność Google’a wobec tego tak zwanego „błędu” wydaje się nieco dziwna.

Dane GA4 wskazują na coś jeszcze dziwniejszego

Obecnie przedstawianie argumentów w oparciu o jedną witrynę nie jest wcale wyczerpujące. Zacząłem więc prosić kolegów o dane GA4.

Po pierwsze, wszyscy pracują w tej samej niszy i, co nie było zaskoczeniem, doświadczyli tego samego weekendowego spadku. Chociaż odsetek spadków różnił się w zależności od dnia powszedniego i weekendu. Ale wykres tam był i pokazywał ten sam wzór.

Jak widać, z 6 analizowanych przeze mnie witryn, w każdej z nich w weekendy spadła średnia pozycja dla najlepszych treści. Teraz pojawia się palące pytanie: jaki czynnik jest przyczyną mniejszego ruchu? Spadek liczby bezpłatnych wyszukiwań? A może wzrost średniej pozycji?

Biorąc to pod uwagę, zacząłem rysować statystyki korelacji dla wyświetleń w weekendy i w dni powszednie oraz średnich pozycji, aby sprawdzić, czy rzeczywiście liczba wyszukiwań była mniejsza lub czy ranking treści spadał w weekendy i podnosił się z powrotem w dni powszednie.

Zebrałem dane o ruchu i średniej pozycji w poniedziałki i kolejne soboty dla 6 witryn. Oto jak wygląda nachylenie korelacji dla 4 lokalizacji.

Te 4 witryny wykazały ujemną korelację między wyświetleniami a średnimi pozycjami na podstawie tych samych danych i tych samych dat. Tego można się spodziewać, ponieważ liczbowo, gdy pozycje poprawiają się, wartości spadają.

Dziwność zaczyna się, gdy przeanalizujemy większe witryny spośród 6. Oto większa 2,

Widzisz wzniesienie w górę? Oznacza to, że pozycje i wyświetlenia są dodatnio skorelowane. Oznacza to, że liczba wyświetleń rośnie wraz ze wzrostem pozycji (niższa pozycja w SERP). Nie ma absolutnie żadnego dobrego wyjaśnienia, jakie mogę na to podać. Nie mówiąc już o tym, że jest to sprzeczne ze zdrowym rozsądkiem.

Aby się więc upewnić, przeprowadziłem badanie korelacji na jednym z mniejszych i jednym z większych serwisów zawierających dane za ten rok (24 stycznia – 24 lipca). Stoki są prawdziwe, jak widać wcześniej. Mniejsza witryna jest zgodna z logiczną konwencją korelacji ujemnej.

Z drugiej strony większa witryna wykazuje dodatnią korelację, co ponownie nie ma sensu w przypadku większego rozmiaru danych.

Odejmij od danych

Oto co znalazłem. Nawet w tej samej niszy i przy pozornie podobnym zachowaniu ruchu trendy mogą podążać w przeciwnych kierunkach.

Miałem nadzieję uzyskać kilka odpowiedzi, zamiast tego zostałem z tą obrzydliwą analizą danych i jeszcze bardziej absurdalnymi pytaniami. Czy ktoś może wyjaśnić, w jaki sposób witryna może uzyskać więcej wyświetleń w miarę pogarszania się jej pozycji?

Co ważniejsze, w jaki sposób dane organiczne, takie jak zachowanie użytkowników, powodują, że ludzie zachowują się tak konsekwentnie, że weekendowe spadki utrzymują się niezależnie od zmiany natężenia ruchu.

Deklaracje

Do wygenerowania tych wykresów użyłem wyeksportowanych plików CSV z GA4. Po oczyszczeniu danych z eksportu zbiorczego uruchomiłem skrypt w języku Python, aby najpierw uporządkować dane w niestandardowe ramki danych. Na podstawie tych danych wykreślono wykresy korelacji i regresji.

Wykorzystane moduły Pythona:

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

Poza podanymi modułami i źródłami danych, w oryginalnym zestawie danych nie wykonano żadnych innych manipulacji.

Punkty danych:

Użyłem porównania Wyświetlenia vs. Śr. Porównanie pozycji w celu znalezienia korelacji między nimi. Punktami danych są poniedziałki i soboty w miesiącu lipcu. Oprócz tego w przypadku działek dużych witryn wykorzystałem dane dotyczące wyświetleń i średniej pozycji z 2024 r. od stycznia do lipca.

NDA:

Jak zauważyłeś, wykresy nie zawierają żadnych znaczników odniesienia na osi. Ma to na celu zachowanie prywatności danych dostarczonych przez moich kolegów. Jeśli ktoś będzie chciał wgląd w dane z pierwszej ręki, będzie to uzależnione od wyrażenia zgody na podpisanie umowy NDA.

W przeciwnym razie jest to najlepsze, co mogę podać w celu przedstawienia tej sprawy.

Podsumowanie

Ten mały eksperyment tak naprawdę nie przedstawia żadnych znaczących twierdzeń. Pokazuje jednak, że istnieją niespójności w sposobie, w jaki Google utrzymuje swój algorytm wyszukiwania. Brak wyjaśnienia weekendowego zachowania i całkowite ignorowanie problemu sprawiają, że jestem sceptyczny co do priorytetów w Search.