它会将其绘制在像上图一样的图表上
Posted: Sat Feb 22, 2025 4:38 am
早在 2015 年，我就发表了一篇文章，免费赠送一款简单的预测工具，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可以忽略的季节性变化、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，
五年后，仍然有人 - 从前同事到完全陌生的人 - 向我询问这个工具，而且更多的时候，他们要求提供一个可以直接在电子表格中使用的版本。
我发现这很容易理解：电子表格更灵活，更容易调试，更容易扩展，更容易维护，而且是人们非常熟悉的格式。
优化这些内容的代价是，尽管我几年前就改进了该工具，但我仍然必 阿塞拜疆 手机号码数据 须让事情在 Excel/Google Sheets 这个出了名的变化无常的编程环境中保持可管理性。这意味着这篇文章中分享的模板使用了比一些具有外部代码执行功能的工具（例如Forecast Forge）更简单、性能稍差的模型。
在这篇文章中，我将免费提供一个模板，向您展示它的工作原理和使用方法，然后向您展示如何构建您自己的（更好的？）版本。（如果您需要复习一下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
在我们讨论电子表格之前，我想先解释一下不同类型的SEO 预测。
广义上，我认为你可以将 SEO 预测分为三类：
“我感觉很乐观——今年增加 20%”或对现有数字进行类似的平缓调整。更复杂的版本可能只会为某些页面或关键词组增加 20%。我认为很多机构在宣传中使用这种预测，归根结底还是要依靠经验。
关键字/CTR 模型，当您估算排名变化（或一系列排名变化）时，会根据搜索量和 CTR 数据推断出由此产生的流量变化（您可以在此处看到类似的方法）。同样，更复杂的版本可能对排名变化有一些依据（例如“如果我们在 X 组的每个关键字中与竞争对手 A 交换位置，而他们目前排名高于我们，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 /SEMRush/Sistrix 数据与您自己的分析进行比较，您就会发现这很难概括。顺便说一句，我认为第一种类型并不像看上去那么荒谬，但这不是我在这篇文章中进一步探讨的内容。无论如何，这篇文章中的模板符合第三种类型。
是什么让这个成为 SEO 预测？
为什么，什么都没有。你会注意到，我对上述第三种类型的描述没有提到任何与 SEO 相关的内容。例如，它同样适用于直接流量。话虽如此，我建议将其作为 SEO 预测有几个原因：
我们在 Moz 博客上，我是一名 SEO 顾问。
许多其他渠道还有更好的方法可用。
我在上面提到过，第二种类型非常具有挑战性，这是因为 SEO 具有高度的不确定性，而且 Search Console 和其他 SEO 专用平台的详细数据质量通常较差。此外，要准确了解季节性，您需要至少存储 Search Console 数据几年。
对于许多其他渠道，确实存在高质量、详细的历史数据，而且关系更加可预测，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工具会根据您的历史数据构建关键字级转化数据和每次点击费用等因素，而这对于 SEO 来说非常不切实际。
尽管如此，我们仍然可以在下面的模板中组合多种类型的预测。例如，您可以单独预测子文件夹或品牌/非品牌，而不是预测整个网站的流量，然后可以将百分比增长应用于某些区域或建立预期的排名变化。但是，我们有点操之过急了……
如何使用模板
您需要做的第一件事是制作一份副本（在左上角的“文件”菜单下，但使用我提供的链接会自动制作）。这意味着您可以输入自己的数据并随心所欲地玩，如果需要，您可以随时回来获取一份新副本。
然后，在第一个选项卡上，您会注意到一些单元格有绿色或蓝色突出显示：
您应该只更改彩色单元格中的值。
E 列中的蓝色单元格基本上是为了确保所有内容最终在输出中正确标记。因此，例如，如果您粘贴会话数据、点击数据或收入数据，则可以设置该标签。同样，如果您输入 2018-01 的开始月份和 36 个月的历史数据，则预测输出将从 2021 年 1 月开始。
简而言之：您可以输入一系列数据，
五年后，仍然有人 - 从前同事到完全陌生的人 - 向我询问这个工具，而且更多的时候，他们要求提供一个可以直接在电子表格中使用的版本。
我发现这很容易理解：电子表格更灵活，更容易调试，更容易扩展，更容易维护，而且是人们非常熟悉的格式。
优化这些内容的代价是，尽管我几年前就改进了该工具，但我仍然必 阿塞拜疆 手机号码数据 须让事情在 Excel/Google Sheets 这个出了名的变化无常的编程环境中保持可管理性。这意味着这篇文章中分享的模板使用了比一些具有外部代码执行功能的工具（例如Forecast Forge）更简单、性能稍差的模型。
在这篇文章中，我将免费提供一个模板，向您展示它的工作原理和使用方法，然后向您展示如何构建您自己的（更好的？）版本。（如果您需要复习一下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
在我们讨论电子表格之前，我想先解释一下不同类型的SEO 预测。
广义上，我认为你可以将 SEO 预测分为三类：
“我感觉很乐观——今年增加 20%”或对现有数字进行类似的平缓调整。更复杂的版本可能只会为某些页面或关键词组增加 20%。我认为很多机构在宣传中使用这种预测，归根结底还是要依靠经验。
关键字/CTR 模型，当您估算排名变化（或一系列排名变化）时，会根据搜索量和 CTR 数据推断出由此产生的流量变化（您可以在此处看到类似的方法）。同样，更复杂的版本可能对排名变化有一些依据（例如“如果我们在 X 组的每个关键字中与竞争对手 A 交换位置，而他们目前排名高于我们，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 /SEMRush/Sistrix 数据与您自己的分析进行比较，您就会发现这很难概括。顺便说一句，我认为第一种类型并不像看上去那么荒谬，但这不是我在这篇文章中进一步探讨的内容。无论如何，这篇文章中的模板符合第三种类型。
是什么让这个成为 SEO 预测？
为什么，什么都没有。你会注意到，我对上述第三种类型的描述没有提到任何与 SEO 相关的内容。例如，它同样适用于直接流量。话虽如此，我建议将其作为 SEO 预测有几个原因：
我们在 Moz 博客上，我是一名 SEO 顾问。
许多其他渠道还有更好的方法可用。
我在上面提到过，第二种类型非常具有挑战性，这是因为 SEO 具有高度的不确定性，而且 Search Console 和其他 SEO 专用平台的详细数据质量通常较差。此外，要准确了解季节性，您需要至少存储 Search Console 数据几年。
对于许多其他渠道，确实存在高质量、详细的历史数据，而且关系更加可预测，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工具会根据您的历史数据构建关键字级转化数据和每次点击费用等因素，而这对于 SEO 来说非常不切实际。
尽管如此，我们仍然可以在下面的模板中组合多种类型的预测。例如，您可以单独预测子文件夹或品牌/非品牌，而不是预测整个网站的流量，然后可以将百分比增长应用于某些区域或建立预期的排名变化。但是，我们有点操之过急了……
如何使用模板
您需要做的第一件事是制作一份副本（在左上角的“文件”菜单下，但使用我提供的链接会自动制作）。这意味着您可以输入自己的数据并随心所欲地玩，如果需要，您可以随时回来获取一份新副本。
然后，在第一个选项卡上，您会注意到一些单元格有绿色或蓝色突出显示：
您应该只更改彩色单元格中的值。
E 列中的蓝色单元格基本上是为了确保所有内容最终在输出中正确标记。因此，例如，如果您粘贴会话数据、点击数据或收入数据，则可以设置该标签。同样，如果您输入 2018-01 的开始月份和 36 个月的历史数据，则预测输出将从 2021 年 1 月开始。