如何在危机期间跟踪市场变化
已发表: 2020-07-23对于绝大多数经济部门来说，2020 年上半年是多事之秋。 您的活动很可能受到我们目前所经历的情况的影响，无论是好是坏。
我在航班比较网站 Liligo 工作，我们的行业可能是受 COVID 危机影响最大的行业之一。 今天，我将解释如何处理这种情况，以及如何在危机期间跟踪市场变化，以便快速适应你观察到的变化。
在我们经历的这个非常特殊的时期，特别是在法国封锁期间，我们通常关注的主要指标之一几乎已经过时：网站流量。
当我们处理一个自由落体的市场时，不再有足够的流量来监控我们的项目。
我们需要建立一个系统，使我们能够实现以下目标：
- 跟踪我们网站与全球需求相关的增长。
- 细分此跟踪报告以调整我们的营销活动。
在详细介绍此主题之前，您需要知道我们的流程基于以下文章。
所需数据
网站存在的变化
为了估计网站在特定市场上的存在，有很多工具，例如 SEMRUSH 或 Sistrix，仅举几例。 但是，最可靠的工具仍然是 Search Console，因为外部工具的数据库永远不会像您网站的实际数据那样完整。 此外，外部工具往往无法代表长尾查询。
请记住：Search Console 数据并不完美——远非如此。 此外，根据您使用的标签，您的点击次数/展示次数的总和将有所不同。 即使您使用 API 提取数据，这种差异仍然存在。
在这种情况下，查询选项卡中的数据占“页面”选项卡中总数的 30% 到 40%。 这种情况远非理想，但根据我们的经验，即使是部分数据也比其他外部工具更可靠。
需求趋势
尽管 Liligo 的定位对我们的某些业务部门有利，但我们不能将 Search Console 展示次数用作市场的可靠指标。
为什么不？ 因为我们不在所有目标查询的第一页。 这不会给我们市场状态，而是那些我们排名很好的查询的市场状态——两个非常不同的概念。
为了提取需求趋势，我们决定使用谷歌趋势，这是一个非常有用的趋势检测工具。 结果，一个介于 0 到 100 之间的时间索引，与您可以观察到的搜索量密切相关。
在下一节中，我们将看到如何交叉分析这两个数据源以及如何使用结果。
程序
为了让所有利益相关者都能使用我们的分析，我们决定在 Google Data Studio 中生成它。 我们所要做的就是将我们的数据集连接到这个工具来交叉分析数据。
GSC 数据提取
在这一步中，我们必须执行两项任务：提取我们的日常印象并按细分对其进行分类。
为什么是印象？ 因为目标是确保站点的可见性（查询的存在）和需求变化遵循相同的趋势。 将印象转化为点击取决于许多不同的因素（排名、谷歌的 SERP 功能、广告……），因此不能冒着使分析无法使用的风险来使用点击。
为什么要对它们进行分类？ COVID 的情况总是因国家/地区而异，因此了解哪些国家和哪些细分市场（例如飞机与汽车租赁）重新启动最快很重要。
没有什么比从 Data Studio 中的 Search Console 获得每日展示更容易的了：使用本机连接器。
请记住在配置连接器时选择“站点印象”，因为我们会将我们的数据与“查询”维度混合，如果您选择“ URL 印象”，则该维度不可用。
选择关键字
为了了解市场状况，我们将从谷歌趋势中提取一些关键词的数据。 进行此选择的方法有很多，但在我们的例子中，我们为每个细分定义了一个热门查询列表。
要获得此列表，您应该考虑以下几点：
- 您在 Google Search Console 中的每次查询数据
- 您的关键词研究文件
- 来自外部工具（如 SEMRUSH 或 Sistrix）的报告中包含的关键字
在我们的案例中，我们确定了大约 1,000 个请求。 定义这些关键字时要聪明，因为“flight Argentina”、“flight to Argentina”和“airplane ticket Colombia”将具有相同的趋势：仅使用这 3 个示例中的主查询就足够了。 如果您选择的关键字太大，您可能会在下一步遇到问题。
不要忘记根据您定位的细分对关键字进行分类。 之后我们将需要它们。 在我们的案例中，我们决定通过为每个段创建不同的数据源来对它们进行分类。
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阅读案例研究通过 Google Trends API 提取数据
一旦定义了这些关键字，您就可以从 Google Trends API 中提取搜索量。 对于这一步，我建议您阅读本文开头提到的 Search Engine Journal 文章。
两条神奇的线是：
这将允许您以这种形式获取数据：
在我们的例子中，这些数据每周更新一次并存储在 BigQuery 数据库中。 为什么？ 因为数据提取有点慢，如果您指定超过 3 个月的时间段，则数据不再是每天，而是每周。
由您决定这种结构是否适合您的需求，但如果您想多次咨询市场情况，自动化提取过程对于避免浪费时间至关重要。
检索数据后，将其添加为 Google Data Studio 中的新数据源。 无论您决定将其存储在标准 Excel 还是外部数据库中，都可以使用本机连接器。 好的！
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阅读案例研究在 Data Studio 中合并数据
我们现在有两个不同的数据源，我们需要合并它们。 我们的目标是能够在单个图表上可视化数据，以便我们可以比较趋势。
Google Data Studio 有一项功能，如果两个数据源有一个共同的列，您可以将它们合并。 归根结底，它有点像 Excel 中的 VLOOKUP。 如果您需要有关此过程的详细教程，可以阅读本文。
设置应如下图所示：（以汽车租赁为例）：
在您的情况下，您可能没有维度“国家”和“cc_country”，这是我们用来识别与城市中的汽车租赁查询相关联的国家/地区的维度。
- “租车伦敦”⇒英国
- “租车里斯本”⇒美国
数据可视化和数据使用
一旦我们的混合源准备就绪，我们最终可以可视化所有数据。 最终渲染如下所示：
您需要创建一个包含两个不同轴的图表，一个用于展示，一个用于 Google 趋势数据。 正如你所看到的，这个想法是为了确保印象趋势与流行趋势一致。
当然，你可能会在几天内出现异常，但最终我们可以观察到趋势是相似的，自政府宣布锁定期结束以来，逐渐且持续增加。
在我们的案例中，我们还按目的地国家和细分市场监控趋势的变化，以了解活动在哪些国家/地区比其他国家/地区更早出现。 这使我们能够将我们的工作（活动、内容创建）作为优先事项集中在这些国家/地区。
根据我们网站的印象，我们不会对这种情况有一个全球性的、有代表性的看法。
结论
我们刚刚概述的程序设置简单，但通过转换和交叉分析证明了正确使用我们掌握的数据以获得有关我们市场的重要信息的重要性。
这是一个程序：
- 目前是无价的
- 除了花一点时间来设置它之外，什么都不花
- 自行运行，因为它是完全自动化的（显然，除了得出结论）
尽管我们主要使用 SEO 工具，但此过程会生成一份有用的报告，可以与营销/PPC 部门的所有贡献者共享，以便仅在正在复苏的国家/地区重新启动活动，并在品牌部门帮助他们仅针对这些国家/地区新的广告系列。