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没有归因建模的SEO的真实性能基准和ROI

您如何确定您的SEO计划的真实表现,折扣季节性,付费搜索支出或任何其他外部因素的影响?专栏作家Chris Liversidge列出了逐步实现可靠ROI计算的流程。

这是搜索引擎优化行业的一个旧版本,SEO是任何在线营销渠道回报最高的渠道。但是,鉴于谷歌提高识别和惩罚使用劣质链接建设实践的网站的能力,我在使用QueryClick(我的雇主)的新业务中遇到的经验告诉我,今天许多代理商都未能为客户提供回报。而且,在某些情况下,他们报告了出色的投资回报数据,尽管主持有机流量下降!

如果您监督搜索引擎优化并希望真实地了解您(或您的代理商)的投资改善真实回报,您需要使用什么标准?虽然这是一个看似简单的问题,但这是一个非常重要的问题,因为SEO真正可以 – 而且应该 – 成为您在线营销策略的核心。

那么,我的基线是什么?
同样,一个看似简单的问题有一个明显的答案:来自渠道的收入同比改善(独立于任何归因模型)。但是,让我们分析在构建此基线时需要注意什么。

行业季节性
调整一次性趋势项。例如,即使您正在考虑升级光环效应或翻新市场影响,智能手机零售流量也会受到Apple发布周期的巨大影响。同样,保险市场,快速消费品市场和奢侈品牌市场都有易于识别的一次性趋势,您可以考虑并从预测基线中删除。
调整影响您的类别的预期外部事件。例如,时尚受到天气的影响很大,如果你知道你的早期热浪和目标市场的冬装需求受到干扰(你好,2016年!),那就进行评估和调整。但请确保在数字中记录有关此调整的注释(请参阅下文)。
离线品牌活动/付费媒体
调整(并在您的网络分析包中添加注释)您付费媒体渠道的任何支出,包括电视和广播,户外展示,推广帖子,付费社交和一般付费搜索趋势(另请参见下文)。您希望删除上一年的变化。
获得并拥有媒体
如上所述,注释并调整赚取和拥有的支出和折扣价值的年度差异,例如商店折扣,促销活动/积极的在线折扣,评价奖励(确保您在2016年没有这样做, BTW)等等。
请记住,我们正在寻找同比变化。我们必须从某个地方开始,所以如果你之前没有经历过这个练习,那就把上一年作为你的标准开始,除非你有充分的理由不这样做(大数据差距,多个新领域,从免费变为付费) SAAS,免费送货等等)。您可能需要在此处插入一些手动调整; 这是完全可以接受的,因为理性思考和全面公平的尝试是关键,而不是分裂微小变化的差异。
市场趋势影响
你在增长市场吗?如果是这样,根据您接受的行业增长(收入或支出行业数据)调整以适应这种影响。同样是市场下滑。如果您受此项目的影响,您的企业已经知道这些数字是什么。如果您不知道,请询问您的财务人员。
关键词趋势影响
这很有意思,因为它假设了意图,因此,它没有列出可调整组件的列表。例如,假设你恰好是年度时尚潮流的趋势(比如说金色长裤宽松的裤子),从基线中删除它是否公平?好吧,我认为如果你用这个术语的排名很好地冲击了SERP,并且时尚遵循你的有远见的决定,那么你应该从中获益。毕竟,如果你不这样做,那么你必须删除先前流行术语的流量下降。您不是要从SEO性能计算中删除战略决策的影响。这是关于消除外部的,未实现的影响。
历史趋势影响
这只是基于两年或三年的历史观点来看待网站的“状态”性能,并将其作为衡量绩效改进和ROI计算的基线的一部分。 这很重要,因为它可以评估您的“现状”活动之外的改进。您可能会认为这是一个过于严厉的观点:从本质上讲,您在任何投资回报率计算之前都要求更好的表现,因为您将前一年的绩效改进远离您即将到来的年度计算。但是,除非将其与第三方效果进行比较,否则您的投资回报指标有任何目的(通过比较单纯的收入增长会更好,或者根本不做,如果您没有执行完整的归因分析),那么你应该考虑现状的改善是你想要实现的目标的关键。为了允许余地,请调用使用此方法“增量ROI”计算的ROI,并计算未调整的ROI以允许上下文。执行此计算需要以统计显着的方式预测给定历史数据的预期性能。我们用在QueryClick上进行ARIMA建模,已经证明非常有效。
这定义了一个漂移δ/(1-Σφi)的ARIMA(p,d,q)过程……但你不需要知道它! 将数据科学家应用于R并自动执行此部分。
这定义了具有漂移δ/(1-Σφi)的ARIMA(p,d,q)过程……但您不需要知道这一点。将数据科学家应用于R并自动执行此部分。

保持所有调整可用并在基线中清除,并从ARIMA计算中提取R数据。例如,在Excel中,不要堆叠以上所有内容,而是将每个项目的修饰符分开 – 我喜欢运行单独的选项卡 – 并将修改器放在逐月的网格中,按百分比率上下调整基于绝对差异和受影响的总量。如果将所有内容保存在单独的表格中,您可以查看并评估实际情况,并在设置基线时包括评论。

如果您在历史上应用此调整(我强烈建议您这样做,即使您正在通过此流程进行新的广告系列规划并确保预算),请采用相同的方法并对每个项目设置置信度(0到100%) 。对于您确定影响基线的项目,这些可以设置为100%(比如说过去的东西)。例如,在英国,我们今年连续四次“有史以来最热的月份”。如果您的数据涵盖此期间,则您对早期/晚期销售影响率(本身为百分比)的修改率为100%。

如果对您插入的修饰符存在一定程度的疑问,请尝试使用业务类别或行业中广泛接受的修饰符,如果不存在,请采用中等视图并使用该年份的数据来评估修饰符是否需要明年改变。这种叙事的连续性和“已知未知数”的声明将使您对基线稳定性产生信心并消除主观影响 – 使您能够客观地了解超出此基线的表现。

此外,您的网站分析包中的注释是确保任何细分和后续数据导出可以将您的数据放在上下文中并允许调整的最佳实践。

在归因模型中归因于价值
归因本身就是一个深层次的帖子,因此,除了要求你深入思考Avinash Kaushik的优秀入门书之外,让我们将自己局限于最相关和独立可衡量的归因方面,因为它与SEO同比性能有关:SERP与受影响的SEO渠道流量同比重叠多少?

回答这个问题需要我们调整一年中付费搜索的支出变化,并且还要处理旧品牌和非品牌转换影响问题。简而言之,品牌通常会在最后点击归因模型上以更高的比率进行转化,然后将收入(不公平)从首先促成品牌搜索的其他渠道转移出去。

另一种思考这个问题的方法是,与非品牌相比,品牌流量的转换时间较短,因此非品牌的流量似乎“难以转换”。

对于我们的SEO基线,我们可以通过简单地调整为:

整体付费搜索支出调整(同样,我们根据与前一年相同月份的差异调整百分比率。); 和
品牌与非品牌分裂。
第一个项目的重要性是不言而喻的。增加付费列表,只要您的品牌只有有机产品,就会影响有机流量(无论两者都存在任何增量光环效应),并且应该以与前一项相同的方式从我们的基线衡量中删除公平性。第二个不太明显。

该理论模型它是:如果SEO是推动新业务(而不是蚕食其他渠道),如果我们试图来衡量的增长,那么在非品牌的流量增加应是关键和加权起来。

因此,在确定我们的基线时,我们应该加权非品牌流量的价值,并抑制任何品牌增长的影响。这进一步限制了外部因素的影响,并奖励了如果我们的排名不存在则无法吸引的高价值新业务的获取。

将此添加到您的基线中需要了解您的付费和自然数据中的品牌与非品牌拆分,我在之前的文章中描述了为付费和有机媒体混合分析构建轻量级归因模型。

返回“真正的”投资回报率
在这个阶段,我们对许多未实现的组件进行了标准化,这些组件有助于从有机搜索评估的任何度量标准的性能。显然,要计算投资回报率,您需要一个收入(或净收入)的值。从历史角度来看,我们可以从我们的标准化基线评估上一年的净收入:这是我们ROI计算中的“R”,应该用于计算。

如果您正在管理一个内部团队,您必须决定增加通用性能的影响力,以便通过上述所有规范化来消除您正在消除的趋势性能的显着降低对于新的或不断增长的团队,您可能需要关注 – 将趋势表现作为对未来业绩的鼓励。拥有一支经验更丰富的团队,您可以更加严格,并允许比前一年更多的“结转”表现。

不管你的决定,你现在有工具和可靠的方法,为什么你在计算投资回报率的数字,让您与其他业务更有意义的互动。规范化SEO ROI使您能够更接近与其他业务活动一起使用的度量协议。

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