Wie man Marktveränderungen während einer Krise verfolgt
Veröffentlicht: 2020-07-23Das erste Halbjahr 2020 war für die überwiegende Mehrheit der Wirtschaftsbereiche recht ereignisreich. Ihre Aktivität wurde höchstwahrscheinlich durch die Situation, die wir derzeit erleben, beeinträchtigt, sei es zum Guten oder zum Schlechten.
Ich arbeite für Liligo, eine Flugvergleichsseite, und unsere Branche war vielleicht eine der am stärksten von der COVID-Krise betroffenen. Heute werde ich erklären, wie man mit einer solchen Situation umgeht und wie man Marktveränderungen während einer Krise verfolgen kann, um sich schnell an die beobachteten Veränderungen anzupassen.
Während dieser ganz besonderen Zeit, die wir durchleben, und insbesondere während des Lockdowns in Frankreich, war eine der wichtigsten Kennzahlen, auf die wir uns normalerweise konzentrieren, fast veraltet: der Website-Traffic.
Da wir es mit einem frei fallenden Markt zu tun hatten, gab es nicht mehr genug Verkehr, um unser Projekt überwachen zu können.
Wir mussten ein System einrichten, das es uns ermöglicht, die folgenden Ziele zu erreichen:
- Verfolgen Sie das Wachstum der Präsenz unserer Website im Verhältnis zur globalen Nachfrage.
- Segmentieren Sie diese Tracking-Berichte, um unsere Marketingaktivitäten anzupassen.
Bevor Sie auf dieses Thema im Detail eingehen, müssen Sie wissen, dass unser Prozess auf dem folgenden Artikel basiert.
Benötigte Daten
Änderungen der Website-Präsenz
Um die Präsenz einer Website auf einem bestimmten Markt einzuschätzen, gibt es viele Tools wie SEMRUSH oder Sistrix, um nur einige zu nennen. Das zuverlässigste Tool bleibt jedoch die Search Console, da die Datenbanken externer Tools niemals so vollständig sein werden wie die eigentlichen Daten Ihrer Website. Darüber hinaus neigen externe Tools dazu, Long-Tail-Abfragen unterrepräsentieren.
Denken Sie daran: Search Console-Daten sind nicht perfekt – weit gefehlt. Darüber hinaus ist die Summe Ihrer Klicks/Impressionen je nach verwendetem Tab nicht gleich. Dieser Unterschied bleibt auch dann bestehen, wenn Sie die Daten mithilfe der API extrahieren.
In diesem Fall machen die Daten im Abfrage-Tab zwischen 30 und 40 % der Gesamtzahl im „Seiten“-Tab aus. Diese Situation ist alles andere als ideal, aber selbst Teildaten sind unserer Erfahrung nach zuverlässiger als die anderer externer Tools.
Nachfragetrends
Obwohl die Positionierung von Liligo für einige Segmente unseres Unternehmens gut ist, können wir die Impressionen der Search Console nicht als zuverlässigen Indikator für den Markt verwenden.
Warum nicht? Weil wir nicht bei allen unseren Zielanfragen auf der ersten Seite stehen. Das würde uns nicht die Marktlage geben, aber die Marktlage für die Suchanfragen, bei denen wir gut platziert sind – zwei sehr unterschiedliche Konzepte.
Um die Nachfragetrends zu extrahieren, haben wir uns entschieden, Google Trends zu verwenden, ein sehr nützliches Tool zur Erkennung von Trends. Das Ergebnis, ein zeitlicher Index zwischen 0 und 100, steht in engem Zusammenhang mit den beobachtbaren Suchvolumina.
Im nächsten Abschnitt werden wir sehen, wie man diese beiden Datenquellen kreuzweise analysiert und wie man die Ergebnisse verwendet.
Verfahren
Um unsere Analyse allen Beteiligten zur Verfügung zu stellen, haben wir uns entschieden, sie in Google Data Studio zu generieren. Alles, was wir tun mussten, war, unsere Datensätze mit diesem Tool zu verbinden, um die Daten kreuzweise zu analysieren.
GSC-Datenextraktion
In diesem Schritt mussten wir zwei Aufgaben erfüllen: unsere täglichen Eindrücke extrahieren und sie nach Segmenten klassifizieren.
Warum Impressionen? Denn das Ziel besteht darin, sicherzustellen, dass die Sichtbarkeit der Website (ihre Präsenz bei Suchanfragen) und die Nachfrageänderungen dem gleichen Trend folgen. Die Umwandlung von Impressions in Klicks hängt von vielen verschiedenen Faktoren ab (Rang, SERP-Funktionen von Google, Anzeigen …), sodass die Klicks nicht verwendet werden können, da dies die Analyse unbrauchbar machen könnte.
Warum sie klassifizieren? Die COVID-Situation war von Land zu Land immer unterschiedlich, daher ist es wichtig zu wissen, welche Länder und welche Segmente (z. B. Flugzeug vs. Autovermietung) am schnellsten wieder hochgefahren sind.
Nichts ist einfacher, als tägliche Impressionen von der Search Console in Data Studio zu erhalten: Verwenden Sie den nativen Connector.
Denken Sie daran, beim Konfigurieren des Konnektors „ Site-Impression “ auszuwählen, da wir unsere Daten mit der Dimension „Abfrage“ kombinieren, die nicht verfügbar ist, wenn Sie „ URL-Impression “ auswählen.
Auswahl Ihrer Schlüsselwörter
Um uns ein Bild von der Marktlage zu machen, werden wir für einige Keywords Daten aus Google Trends extrahieren. Es gibt viele Möglichkeiten, diese Auswahl zu treffen, aber in unserem Fall haben wir eine Liste der Top-Suchanfragen für jedes unserer Segmente definiert.
Um diese Liste zu erhalten, sollten Sie folgende Punkte berücksichtigen:
- Ihre Daten pro Suchanfrage in der Google Search Console
- Ihre Keyword-Recherche-Dokumente
- Die Schlüsselwörter, die in Berichten von externen Tools wie SEMRUSH oder Sistrix enthalten sind
In unserem Fall haben wir etwa 1.000 Anfragen identifiziert. Seien Sie klug bei der Definition dieser Schlüsselwörter, da „Flug Marokko“, „Flug nach Marokko“ und „Flugticket Marokko“ die gleichen Trends haben werden: Es reicht aus, nur die Hauptabfrage unter diesen 3 Beispielen zu verwenden. Wenn Ihre Auswahl an Keywords zu groß ist, können beim nächsten Schritt Probleme auftreten.
Vergessen Sie nicht, Ihre Keywords nach den Segmenten zu klassifizieren, auf die Sie abzielen. Wir werden sie danach brauchen. In unserem Fall haben wir uns entschieden, sie zu klassifizieren, indem wir für jedes Segment eine andere Datenquelle erstellen.
[Fallstudie] Optimieren Sie Links, um Seiten mit dem größten ROI zu verbessern
Lesen Sie die FallstudieDatenextraktion über Google Trends API
Sobald diese Keywords definiert sind, können Sie die Suchvolumina aus der Google Trends API extrahieren. Für diesen Schritt empfehle ich Ihnen, den am Anfang dieses Artikels erwähnten Artikel des Search Engine Journal zu lesen.
Die zwei magischen Linien sind:
Dadurch können Sie die Daten in diesem Formular erhalten:
In unserem Fall werden diese Daten einmal pro Woche aktualisiert und in einer BigQuery-Datenbank gespeichert. Wieso den? Da die Datenextraktion etwas langsam ist und Sie einen Zeitraum von mehr als 3 Monaten angeben, sind die Daten nicht mehr täglich, sondern wöchentlich.
Es liegt an Ihnen zu entscheiden, ob diese Struktur Ihren Bedürfnissen entspricht, aber wenn Sie die Marktsituation mehrmals konsultieren möchten, ist die Automatisierung des Extraktionsprozesses unerlässlich, um Zeitverschwendung zu vermeiden.
Sobald die Daten abgerufen wurden, fügen Sie sie als neue Datenquelle in Google Data Studio hinzu. Unabhängig davon, ob Sie es in einem Standard-Excel oder einer externen Datenbank speichern möchten, stehen native Konnektoren zur Verfügung. Hübsch!
[Fallstudie] Optimieren Sie Links, um Seiten mit dem größten ROI zu verbessern
Lesen Sie die FallstudieKombinieren von Daten in Data Studio
Wir haben jetzt zwei verschiedene Datenquellen, und wir müssen sie zusammenführen. Unser Ziel ist es, die Daten in einem einzigen Diagramm zu visualisieren, damit wir Trends vergleichen können.
Google Data Studio verfügt über eine Funktion, mit der Sie zwei Datenquellen zusammenführen können, wenn sie eine gemeinsame Spalte haben. Am Ende des Tages ist es ein bisschen wie ein VLOOKUP in Excel. Wenn Sie ein detailliertes Tutorial zu diesem Prozess benötigen, können Sie diesen Artikel lesen.
Das Setup sollte ungefähr so aussehen wie auf dem folgenden Bild: (Beispiel mit Autovermietung):
In Ihrem Fall haben Sie möglicherweise nicht die Dimensionen „Land“ und „CC_Land“, die wir verwenden, um das Land zu identifizieren, das mit einer Mietwagenanfrage in einer Stadt verknüpft ist.
- „Autovermietung London“ ⇒ Großbritannien
- „Autovermietung Lissabon“ ⇒ USA
Datenvisualisierung und Datennutzung
Sobald unsere gemischte Quelle fertig ist, können wir endlich alle Daten visualisieren. Das endgültige Rendering sieht so aus:
Sie müssen ein Diagramm mit zwei verschiedenen Achsen erstellen, eine für Impressionen und eine für Google Trends-Daten. Wie Sie sehen können, soll sichergestellt werden, dass der Trend bei den Impressionen mit dem Trend bei der Popularität übereinstimmt.
Natürlich können Sie einige Tage lang Anomalien haben, aber am Ende können wir beobachten, dass der Trend ähnlich ist, mit einem allmählichen und kontinuierlichen Anstieg, seit die Regierung das Ende der Sperrfrist angekündigt hat.
In unserem Fall haben wir auch die Trendveränderungen nach Bestimmungsland und nach Segment überwacht, um zu verstehen, in welchen Ländern die Aktivität vor den anderen anzieht. Dadurch konnten wir unsere Bemühungen (Kampagnen, Inhaltserstellung) vorrangig auf diese Länder konzentrieren.
Aufgrund der Eindrücke unserer Seite hätten wir kein globales, repräsentatives Bild der Situation gehabt.
Fazit
Das gerade skizzierte Verfahren ist einfach einzurichten, zeigt aber, wie wichtig es ist, die uns zur Verfügung stehenden Daten durch Transformation und Queranalyse richtig zu nutzen, um wichtige Informationen über unseren Markt zu erhalten.
Es ist ein Verfahren, das:
- ist derzeit von unschätzbarem Wert
- kostet nichts außer ein bisschen Zeit, um es einzurichten
- läuft von selbst, weil es vollständig automatisiert ist (außer natürlich, um Schlussfolgerungen zu ziehen)
Obwohl wir hauptsächlich SEO-Tools verwenden, erzeugt dieses Verfahren einen nützlichen Bericht, der mit allen Mitwirkenden in der Marketing- / PPC-Abteilung geteilt werden kann, um Kampagnen nur in Ländern neu zu starten, die sich erholen, und in der Branding-Abteilung, um ihnen zu helfen, nur diese Länder mit anzusprechen neue Kampagnen.