如何在危機期間跟踪市場變化
已發表: 2020-07-23對於絕大多數經濟部門來說，2020 年上半年是多事之秋。 您的活動很可能受到我們目前所經歷的情況的影響，無論是好是壞。
我在航班比較網站 Liligo 工作，我們的行業可能是受 COVID 危機影響最大的行業之一。 今天，我將解釋如何處理這種情況，以及如何在危機期間跟踪市場變化，以便快速適應你觀察到的變化。
在我們經歷的這個非常特殊的時期，特別是在法國封鎖期間，我們通常關注的主要指標之一幾乎已經過時：網站流量。
當我們處理一個自由落體的市場時，不再有足夠的流量來監控我們的項目。
我們需要建立一個系統，使我們能夠實現以下目標：
- 跟踪我們網站與全球需求相關的增長。
- 細分此跟踪報告以調整我們的營銷活動。
在詳細介紹此主題之前，您需要知道我們的流程基於以下文章。
所需數據
網站存在的變化
為了估計網站在特定市場上的存在，有很多工具，例如 SEMRUSH 或 Sistrix，僅舉幾例。 但是，最可靠的工具仍然是 Search Console，因為外部工具的數據庫永遠不會像您網站的實際數據那樣完整。 此外，外部工具往往無法代表長尾查詢。
請記住：Search Console 數據並不完美——遠非如此。 此外，根據您使用的標籤，您的點擊次數/展示次數的總和將有所不同。 即使您使用 API 提取數據，這種差異仍然存在。
在這種情況下，查詢選項卡中的數據佔“頁面”選項卡中總數的 30% 到 40%。 這種情況遠非理想，但根據我們的經驗，即使是部分數據也比其他外部工具更可靠。
需求趨勢
儘管 Liligo 的定位對我們的某些業務部門有利，但我們不能將 Search Console 展示次數用作市場的可靠指標。
為什麼不？ 因為我們不在所有目標查詢的第一頁。 這不會給我們市場狀態，而是那些我們排名很好的查詢的市場狀態——兩個非常不同的概念。
為了提取需求趨勢，我們決定使用谷歌趨勢，這是一個非常有用的趨勢檢測工具。 結果，一個介於 0 到 100 之間的時間索引，與您可以觀察到的搜索量密切相關。
在下一節中，我們將看到如何交叉分析這兩個數據源以及如何使用結果。
程序
為了讓所有利益相關者都能使用我們的分析，我們決定在 Google Data Studio 中生成它。 我們所要做的就是將我們的數據集連接到這個工具來交叉分析數據。
GSC 數據提取
在這一步中，我們必須執行兩項任務：提取我們的日常印象並按細分對其進行分類。
為什麼是印象？ 因為目標是確保站點的可見性（查詢的存在）和需求變化遵循相同的趨勢。 將印象轉化為點擊取決於許多不同的因素（排名、谷歌的 SERP 功能、廣告……），因此不能冒著使分析無法使用的風險來使用點擊。
為什麼要對它們進行分類？ COVID 的情況總是因國家/地區而異，因此了解哪些國家和哪些細分市場（例如飛機與汽車租賃）重新啟動最快很重要。
沒有什麼比從 Data Studio 中的 Search Console 獲得每日展示更容易的了：使用本機連接器。
請記住在配置連接器時選擇“站點印象”，因為我們會將我們的數據與“查詢”維度混合，如果您選擇“ URL 印象”，則該維度不可用。
選擇關鍵字
為了了解市場狀況，我們將從谷歌趨勢中提取一些關鍵詞的數據。 進行此選擇的方法有很多，但在我們的例子中，我們為每個細分定義了一個熱門查詢列表。
要獲得此列表，您應該考慮以下幾點：
- 您在 Google Search Console 中的每次查詢數據
- 您的關鍵詞研究文件
- 來自外部工具（如 SEMRUSH 或 Sistrix）的報告中包含的關鍵字
在我們的案例中，我們確定了大約 1,000 個請求。 定義這些關鍵字時要聰明，因為“flight Argentina”、“flight to Argentina”和“airplane ticket Colombia”將具有相同的趨勢：僅使用這 3 個示例中的主查詢就足夠了。 如果您選擇的關鍵字太大，您可能會在下一步遇到問題。
不要忘記根據您定位的細分對關鍵字進行分類。 之後我們將需要它們。 在我們的案例中，我們決定通過為每個段創建不同的數據源來對它們進行分類。
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閱讀案例研究通過 Google Trends API 提取數據
一旦定義了這些關鍵字，您就可以從 Google Trends API 中提取搜索量。 對於這一步，我建議您閱讀本文開頭提到的 Search Engine Journal 文章。
兩條神奇的線是：
這將允許您以這種形式獲取數據：
在我們的例子中，這些數據每週更新一次並存儲在 BigQuery 數據庫中。 為什麼？ 因為數據提取有點慢，如果您指定超過 3 個月的時間段，則數據不再是每天，而是每週。
由您決定這種結構是否適合您的需求，但如果您想多次諮詢市場情況，自動化提取過程對於避免浪費時間至關重要。
檢索數據後，將其添加為 Google Data Studio 中的新數據源。 無論您決定將其存儲在標準 Excel 還是外部數據庫中，都可以使用本機連接器。 好的！
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閱讀案例研究在 Data Studio 中合併數據
我們現在有兩個不同的數據源，我們需要合併它們。 我們的目標是能夠在單個圖表上可視化數據，以便我們可以比較趨勢。
Google Data Studio 有一項功能，如果兩個數據源有一個共同的列，您可以將它們合併。 歸根結底，它有點像 Excel 中的 VLOOKUP。 如果您需要有關此過程的詳細教程，可以閱讀本文。
設置應如下圖所示：（以汽車租賃為例）：
在您的情況下，您可能沒有維度“國家”和“cc_country”，這是我們用來識別與城市中的汽車租賃查詢相關聯的國家/地區的維度。
- “租車倫敦”⇒英國
- “租車里斯本”⇒美國
數據可視化和數據使用
一旦我們的混合源準備就緒，我們最終可以可視化所有數據。 最終渲染如下所示：
您需要創建一個包含兩個不同軸的圖表，一個用於展示，一個用於 Google 趨勢數據。 正如你所看到的，這個想法是為了確保印象趨勢與流行趨勢一致。
當然，你可能會在幾天內出現異常，但最終我們可以觀察到趨勢是相似的，自政府宣布鎖定期結束以來，逐漸且持續增加。
在我們的案例中，我們還按目的地國家和細分市場監控趨勢的變化，以了解活動在哪些國家/地區比其他國家/地區更早出現。 這使我們能夠將我們的工作（活動、內容創建）作為優先事項集中在這些國家/地區。
根據我們網站的印象，我們不會對這種情況有一個全球性的、有代表性的看法。
結論
我們剛剛概述的程序設置簡單，但通過轉換和交叉分析證明了正確使用我們掌握的數據以獲得有關我們市場的重要信息的重要性。
這是一個程序：
- 目前是無價的
- 除了花一點時間來設置它之外，什麼都不花
- 自行運行，因為它是完全自動化的（顯然，除了得出結論）
儘管我們主要使用 SEO 工具，但此過程會生成一份有用的報告，可以與營銷/PPC 部門的所有貢獻者共享，以便僅在正在復甦的國家/地區重新啟動活動，並在品牌部門幫助他們僅針對這些國家/地區新的廣告系列。