この記事はAhrefs公式ブログの日本語訳です。
原文：SEO Forecasting With 1st and 3rd Party Data & Competitor Forecasts
（著者：Patrick Stox / 原文の最終更新日：August 14, 2023）
※フルスピード註：この記事は2023年8月14日時点の記載をもとに翻訳しています。Ahrefs公式ブログの記事は今後追記・再公開されることがありますことをご了承ください。
SEO 予測は、トラフィック、トラフィック値、クリックスルー率 (CTR)、検索ボリュームなどのファーストパーティまたはサードパーティの履歴データを使用して、企業の検索エンジン最適化の取り組みから将来の SEO の結果を推定するプロセスです。
ほとんどの Ahrefs ユーザーは、トラフィック グラフに精通しているでしょう。これらは、任意の Web サイトまたはページの推定検索トラフィックを時系列で示します。 ahrefs.comのグラフは次のとおりです。
このような履歴データがあると、Web サイトや Web ページの過去のパフォーマンスを分析するのに役立ちますが、将来のパフォーマンスはどうなるでしょうか? 将来のオーガニックトラフィックの増加または減少を予測したい場合は、SEO 予測が役に立ちます。このグラフを見てください。
その青い線は、Ahrefs の将来のトラフィック予測です。青い網掛けの領域は、不確実性レベルの上限と下限です。簡単に言えば、予測されるオーガニック トラフィックがその範囲内に収まる確率は 80% です。
さらに良いことに、このグラフは、Ahrefs データと私が作成したオープンソース スクリプトを使用して作成するのに 2 分かかりました。
このガイドでは、このようなグラフを作成して、Web サイト、ページ、さらには競合他社とのグラフの将来のパフォーマンスを予測する方法を説明します。
SEO 予測が重要な理由
これを行う理由は状況によって異なります。
エンタープライズ SEOに取り組んでいる場合、通常、SEO がどの程度成長し、収益が増加するかを年に 1 ～ 2 回予測する必要があります。会社はあなたとあなたのチームの 目標も設定します。自分の見積もりと会社の目標に差異がある場合は、それを利用してリソースを増やすよう主張できます。
現在の労力とリソースのレベルで前年比 (YoY) 15% の向上を予測しているとしますが、目標は 25% であるとします。期待される影響が期待と一致しません。この場合、会社の目標を達成するために、目標を下げるか、より多くのリソースを要求することができます。
目標を達成するにはコンテンツに追加の予算が必要な場合や、リンク構築や内部リンクに資金が必要な場合があります。SEO 予測を使用して、自分にとって重要なプロジェクトのリソースを主張できます。
代理店の場合、SEO 予測は売上に貢献したり、クライアントへの将来の影響を予測したりできます。ほとんどの企業は、いつ市場のリーダーになるか、または特定の競合他社に勝つかを知りたいと考えています。
現在の努力レベルでは目標を下回っていることが予測で示されているとします。そのような状況では、営業担当者は、プロジェクトの予算の増加、戦略の変更、または競合他社との差を縮めたり追い抜いたりするための時間の追加を正当化するのが簡単です。 セールス ピッチに SEO 予測を追加すると、他の代理店のピッチを上回り、要求された予算を正当化することができます。
キーワードレベルの予測
キーワード レベルの予測の一般的な式は次のとおりです。
検索ボリューム x 平均クリック率 (CTR)
残念ながら、これは入力したキーワードのみを考慮しており、ページがランク付けされ、多くの用語からトラフィックを獲得する場合、通常はページごとに 1 つのキーワードに焦点が当てられます。また、サイトを代表していない可能性がある一般的な CTR 曲線モデルを使用するという問題にも遭遇します。実際には、ランク トラッカーの GSC 概要レポートで Google Search Console (GSC) データを使用してカスタム CTR 曲線を作成します。
キーワードの予測に役立つ既存のスプレッドシートがすでに多数存在しており、次のような人々が提供しています。
この演習を行うよりも簡単な方法は、キーワード エクスプローラーなどのツールにあるトラフィックの可能性の指標を使用することです。1 つだけではなく、ランク付けされる可能性のあるすべてのキーワードが考慮されます。
トラフィックの可能性は、ターゲット キーワードの第 1 位のランキング ページがランク付けされているすべてのキーワードから受け取るオーガニック トラフィックの合計を示します。言い換えれば、既存のページよりも優れたページを構築すれば、現在の最高のページと同等かそれ以上のトラフィックを獲得できる可能性があります。
ファーストパーティデータとサードパーティデータ?
ほとんどの SEO 予測では、 Google Analyticsや Google Search Consoleなどのファーストパーティ データ ソースを使用します。Web サイトまたはページの正確な見積もりが必要な場合は、これが使用するのに最適なデータです。データの粒度をさらに高める必要がある場合、または季節性を予測する場合は、これらのソースのいずれかを使用してください。 JR Oakes のチュートリアルが役に立ちます。
問題は、SEO がシングルプレイヤー ゲームではないことです。知っておく必要があるのは、あなたのサイトやページが競合と比較してどのようなパフォーマンスを発揮する可能性があるかということです。競合他社が自社の SEO パフォーマンスを上回る可能性がある場合、それは戦略とリソースをどこに投入するかに影響を与えます。そして、競合他社に関するデータを取得する唯一の方法は、Ahrefs などのサードパーティのソースを使用することです。
SEO 予測にサードパーティ データを確実に使用できるかどうか疑問に思うかもしれません。Ahrefs での平均ボリューム データの計算方法では、毎日の粒度や季節性は考慮されていませんが、パターンを見つけて傾向を予測するのに役立ちます。代わりに月次ボリュームを使用する場合、このデータには傾向データが含まれます。また、以前のデータを再計算し、グラフを更新して、データや計算の更新によって引き起こされる不規則性を除去します。
サードパーティデータを使用した SEO 予測: ユースケース
記事の冒頭で示したようなグラフを作成するには、通常、ライブラリのコーディングとモデリングに関するある程度の知識が必要です。多くの企業や代理店がSEO予測を行っていないのはそのためです。彼らの給与には、データ アナリストやデータ サイエンティストのような必要なリソースがありません。
これを念頭に置いて、私はGoogle Colabで無料で実行できるプラグアンドプレイ スクリプトを大量に作成するのに時間を費やしました。以下から予測したいものを選択してください。各セクションには、スクリプトへのリンクとその使用方法の説明が含まれています。
これらには Prophet というモデルを使用しましたが、SARIMA のような他の予測モデルも同様に使用できます。
- 将来のトラフィックを予測する
- 将来のトラフィック価値を予測する
- 将来の競合他社のトラフィックを予測する
- 将来の競合他社のトラフィック値を予測する
- 将来の競合他社のページトラフィックを予測する
- コア更新中のパフォーマンス予測の作成
サイドノート。これらのデータは、従来の概要レポートから引き続きダウンロードできます。新しい概要レポートを使用する場合は、日付用の列とオーガニック トラフィック用の列が 1 つある以下の形式に一致するようにエクスポートを調整する必要があります。
将来のトラフィックを予測する
このスクリプトは、1 年後の将来のトラフィックを予測します。これを ahrefs.com で実行すると、傾向 (濃い青の線) は、1 年後には月間オーガニック アクセス数が現在の 88 万件から 130 万件に達する可能性が高いことを示しています。
サイトのオーガニック トラフィックを予測する方法は次のとおりです。
1. Ahrefs にデータをダウンロードする
- Site Explorerに移動し 、データが必要なドメインを入力します。
- 「概要」で「オーガニック検索」タブに移動します
- 「オーガニックトラフィック」グラフを見つけて、希望の期間を選択します（デフォルトは「全期間」です）。
- [エクスポート] > [CSV] をクリックし、ファイルを保存します。
2. ノートブックのコピーを作成して開きます
- 交通量予測ノートブックを開く
- [ファイル] > [ドライブにコピーを保存] をクリックします。
- ノートブックが表示された新しいウィンドウが開くはずですが、そうでない場合は、Google ドライブに移動し、ファイルを見つけて開きます。
3. ノートブックを実行してファイルをアップロードします
- 「ランタイム」>「すべて実行」をクリックします。
- 「ファイルを選択」をクリックし、ダウンロードしたファイルを選択して、「開く」をクリックしてファイルをアップロードします。
将来のトラフィック価値を予測する
トラフィック バリューについて詳しくない方のために説明すると、トラフィック バリューは、Google 広告から現在のレベルのオーガニック トラフィックを購入する場合にかかる費用です。別の考え方としては、対象の Web サイトまたは URL が、有料のトラフィックを購入する代わりにキーワードをオーガニックにランキングすることでどれだけのお金を節約できたかということです。
このスクリプトは、1 年後の将来のトラフィック値を予測します。これを ahrefs.com に対して実行すると、傾向は、1 年後のトラフィック値が現在のレベル 190 万ドルから 290 万ドルになる可能性が高いことを示しています。
サイトのオーガニック トラフィック値を予測する方法は次のとおりです。
1. Ahrefs にデータをダウンロードする
- Site Explorerに移動し 、データが必要なドメインを入力します。
- 「概要」で「オーガニック検索」タブに移動します
- 「トラフィック値」グラフを見つけて、必要な期間を選択します（デフォルトは「すべての時間」です）。
- [エクスポート] > [CSV] をクリックし、ファイルを保存します。
2. ノートブックのコピーを作成して開きます
- トラフィック値予測ノートブックを開く
- [ファイル] > [ドライブにコピーを保存] をクリックします。
- ノートブックが表示された新しいウィンドウが開くはずですが、そうでない場合は、Google ドライブに移動し、ファイルを見つけて開きます。
3. ノートブックを実行してファイルをアップロードします
- 「ランタイム」>「すべて実行」をクリックします。
- 「ファイルを選択0」をクリックし、ダウンロードしたファイルを選択して、「開く」をクリックしてファイルをアップロードします。
将来の競合他社のトラフィックを予測する
このスクリプトは、自社の成長だけでなく、競合他社の成長も予測します。来年には、Ahrefs が現在の努力レベルで Moz を追い越すと予測されていることに注意してください。競合他社に対して自分が望むレベルや、なりたいポジションに達していない場合は、変化が必要です。おそらくその変化は、より多くのことを成し遂げ、より大きな影響を与えるための新しい戦略、新しいプロジェクト、または追加のリソースである可能性があります。これは、将来の競合他社に対する自社の地位を見積もることにより、SEO へのさらなる投資を正当化するのに役立ちます。
自社サイトと競合サイトのトラフィック パフォーマンスを予測する方法は次のとおりです。
1. Ahrefs にデータをダウンロードする
- Site Explorerに移動し 、データが必要なドメインを入力します。
- 「概要」で「オーガニック検索」タブに移動します
- 「Organic Traffic」グラフを見つけて、デフォルトで「All time」になっている希望の期間を選択します。
- [エクスポート] > [CSV] をクリックし、ファイルを保存します。
- 比較したい Web サイトごとに繰り返します
2. ノートブックのコピーを作成して開きます
- 比較する競合他社の数を選択します。
- 以下の正しい交通量予測ノートブックを開きます。
- [ファイル] > [ドライブにコピーを保存] をクリックします。
- ノートブックが表示された新しいウィンドウが開くはずですが、そうでない場合は、Google ドライブに移動し、ファイルを見つけて開きます。
3. ノートブックを実行してファイルをアップロードします
- 「ランタイム」>「すべて実行」をクリックします。
- 今回はアップロードボックスが複数あります。競合他社ごとに、[ファイルを選択] をクリックし、ダウンロードしたファイルを選択して、[開く] をクリックしてファイルをアップロードします。
将来の競合他社のトラフィック値を予測する
このスクリプトは、貴社のトラフィック価値の増加と競合他社のトラフィック価値の増加を予測します。現在の取り組みレベルでは、来年の競合他社の順位に大きな変化はないと予想されることに注意してください。誰かが打開して変化を起こしたいと思ったら、影響を与えるために戦略を変更するか、リソースを増やす必要があるでしょう。このような見積もりは、変更や資金の必要性を正当化するのに役立ちます。たとえば、競合他社が前進しているように見える一方で、このチャートで私が下位に位置し停滞している場合、私はより多くのリソースが必要であると主張すると同時に、競合他社が行っていて私がやっていないことにも目を向けることになるでしょう。
自社サイトと競合サイトのトラフィック値のパフォーマンスを予測する方法は次のとおりです。
1. Ahrefs にデータをダウンロードする
- Site Explorerに移動し 、データが必要なドメインを入力します。
- 「概要」で「オーガニック検索」タブに移動します
- 「トラフィック値」グラフを見つけて、必要な期間を選択します（デフォルトは「すべての時間」です）。
- [エクスポート] > [CSV] をクリックし、ファイルを保存します。
- 比較したい Web サイトごとに繰り返します
2. ノートブックのコピーを作成して開きます
- 比較する競合他社の数を選択します。
- 以下の正しいトラフィック値予測ノートブックを開きます。
- [ファイル] > [ドライブにコピーを保存] をクリックします。
- ノートブックが表示された新しいウィンドウが開くはずですが、そうでない場合は、Google ドライブに移動し、ファイルを見つけて開きます。
3. ノートブックを実行してファイルをアップロードします
- 「ランタイム」>「すべて実行」をクリックします。
- 今回はアップロードボックスが複数あります。競合他社ごとに、[ファイルを選択] をクリックし、ダウンロードしたファイルを選択して、[開く] をクリックしてファイルをアップロードします。
将来の競合他社のページトラフィックを予測する
このスクリプトを使用して、「Google 検索演算子」に関する検索のトップ ページのトラフィックをグラフ化しました。Ahrefs として、私たちは包括的なカバレッジを持っており、トラフィックと競合他社に対してかなりのリードを持っていると思われるため、この記事をすぐに更新する必要はないとかなり自信を持っています。しかし、Spyfu は好調に推移しているようで、来年には彼らのページのトラフィックが Moz を超え、おそらく Google をも超えることになりそうです。私が Moz だったら、これはページを書き直すか、コンテンツを追加する必要があることを示すサインかもしれません。Google ガイドについても同様で、競合他社と比較してトラフィックが停滞しているようです。そのため、このページに関心がある場合は、コンテンツを更新する時期が来たのかもしれません 。これで私がどこへ行くかわかりますか？
ページの SEO 予測は、将来の市場での地位を見積もるのに役立ちます。この情報を使用して、どのページが競合ページに後れをとる危険性が最も高いかに基づいて、コンテンツの更新に優先順位を付けることができます。
自社サイトと競合他社のトラフィック パフォーマンスをページ レベルで予測する方法は次のとおりです。
1. Ahrefs にデータをダウンロードする
- Site Explorerに移動し 、データが必要なドメインを入力します。
- 「概要」で「オーガニック検索」タブに移動します
- 「オーガニックトラフィック」グラフを見つけて、希望の期間を選択します（デフォルトは「全期間」です）。
- [エクスポート] > [CSV] をクリックし、ファイルを保存します。
- 比較したい Web サイトごとに繰り返します
2. ノートブックのコピーを作成して開きます
- 比較する競合他社の数を選択します。
- 以下の正しい交通量予測ノートブックを開きます。
- [ファイル] > [ドライブにコピーを保存] をクリックします。
- ノートブックが表示された新しいウィンドウが開くはずですが、そうでない場合は、Google ドライブに移動し、ファイルを見つけて開きます。
3. ノートブックを実行してファイルをアップロードします
- 「ランタイム」>「すべて実行」をクリックします。
- 今回はアップロードボックスが複数あります。競合他社ごとに、[ファイルを選択] をクリックし、ダウンロードしたファイルを選択して、[開く] をクリックしてファイルをアップロードします。
コア更新中のパフォーマンス予測の作成
誰もが、特に過去に問題が発生した Web サイトでは、更新中にどのようなパフォーマンスが発生するかを知りたいと考えていると思います。新しいデータが追加されるにつれて交通量予測がどのように進行するかを示したかったのです。
このために、これまでコアの更新中に浮き沈みがあった Web サイト、verywellhealth.com を使用します。5 月 4 日の最後のメジャー アップデートでの下落を含め、多くの浮き沈みはコア アップデート中に発生したことに注目してください 。
下のアニメーションでは、7 月 30 日までの実際のデータを青い線で示しています。赤い線には、GIF に表示されている日数を超えるデータはありません。5 月 4 日の更新前から、モデルは減少を予測していました。4日に更新を追加したときは、さらに急激な減少が予測されました。
データが 1 日増えるごとに、新しい情報が組み込まれるため、予測がわずかに変化します。すべてのモデルは、実際に起こったよりも大幅な下落を予想していましたが、わずかな回復も予想していました。各予測モデルは、ほぼ 2 か月後の 7 月末までに実際のトラフィックとかなり正確に一致しているようです。
参考までに、以下に 1 年後の現在の SEO 予測を示し、その結果を見てみましょう。近似された傾向に基づいて、モデルは執筆時点のトラフィックが現在 (青い線の終点) よりも少し高いはずだと考えていますが、サイトではトラフィックが大幅に減少する可能性があることがわかります。未来。来年だけでウェブサイトのトラフィックは約半分を失うと予測されている。それが真実かどうかは分かると思います。
スクリプト設定と詳細の調整
デフォルトでは、上記のスクリプトで次のようないくつかの仮定を立てています。
- 執筆時点 (2020 年 7 月) までのコア更新。
- コアの更新後にデータを測定するための 14 日間の期間。
- 365日の予測。
SEO 予測に影響を与える、別の方法で実行したほうがよいことをいくつか紹介します。
追加のアップデートを追加する
最も古い Ahrefs データから始まるコア更新がテーブルにありますが、発生した更新を追加したり、将来の更新をスクリプトに追加したりすることもできます。以下のセクションの配列に日付を追加するだけです。形式は YYYY-MM-DD です。
休業期間を変更する
Google のアップデートが展開され、Ahrefs がデータベースを更新する時間を確保するために、休日の期間を 14 日間に設定しました。これは合理的だと思いますが、データの変化がより速く表示される場合もあれば、より遅く表示される場合もあります。更新後にデータが安定するまでにどのくらい時間がかかるかを確認し、必要に応じて時間を調整します。以下に示すように、コード内で休日期間を見つけることができますupper_window 。
より長い期間またはより短い期間を予測する
デフォルトでは、365 日後、つまり 1 年後を予測するようにスクリプトを設定しています。数か月などの別の期間の予測を行う必要がある場合や、複数年先の予測を行う必要がある場合でも、これを簡単に変更できます。予測を行う項目ごとに、 を含むセクションがありますperiods=##。ここの数字は予測する日数なので、必要な期間の予測を取得するには更新してください。
たとえば、3 年間の予測を行う場合は、次のperiods=365 ように変更しますperiods=1095 。ahrefs.com の将来のオーガニック検索トラフィックの予測は、以下のようになります。
初期データの期間を変更する
私は通常、オーガニック検索の概要グラフからすべてのデータをダウンロードし、完全な履歴データを使用して予測を行っています。使用するデータを減らしたい場合は、ダウンロードした .csv ファイルを編集するか、1 年など、別の期間のデータをダウンロードできます。
ahrefs.com の以下の予測では、1 年後の予測がより高いことがわかります。それは、最近の成長の多くがトレンドラインを引き上げているためです。期間が異なれば、予測も異なります。
ウェブサイトの一部のみを使用する
スクリプトは任意の .csv ファイルを受け入れます。Web サイト全体を使用することも、ブログのパスなどの特定のセクションにフィルターを適用することもできます。特定のページのトラフィックをフィルタリングして使用することもできます。
線の色を変更する
グラフ上の色がブランドの色と一致しない場合は、簡単に変更できます。
まず、変更したい Web サイトに対応する行を見つけて、以下に示すセクションでその色を更新します。色を調整して、さまざまな Web サイトやブランドを表現します。
次に、このセルを再実行します。再生ボタンをクリックすると、グラフが更新されます。
高度なSEO予測
予測は必要に応じて単純にすることも、複雑にすることもできます。これらはデータに基づいた知識に基づいた推測です。私の経験では、複雑な予測ほどまとめるのに多くの時間と労力がかかり、必ずしも良いとは限りません。ほとんどの場合、複雑な予測を構築しても ROI は得られません。
私が示した SEO 予測は、データを単純化したものです。あなたの Web サイトや競合他社の Web サイトでは、新しいキーワードを対象とした新しいページの削除や作成など、多くのことが変更される可能性があります。 より高度な予測では、検索ボリュームの変化、 SERP の特徴、ターゲットにすることがわかっているキーワード、CTR などが 考慮される場合があります。
データを個別に確認したい場合は、ブランドと非ブランドの両方のトラフィックも予測に考慮されます。このデータをコンバージョン、平均注文額と組み合わせたり、投資収益率 (ROI) の数値を計算したりする必要がある場合もあります。
まとめ
変化は継続的に起こっているため、予測には常にある程度の不確実性が伴います。あなたまたはあなたの競合他社は、Web サイトに変更を加えたり、全体的な戦略を変更したり、追加の投資を行ったりすることができます。これらはいずれもデータの軌跡を変える可能性があるため、最近の傾向の変化を考慮して SEO 予測を定期的に更新することをお勧めします。楽しく予想しましょう！
著者プロフィール
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Patrick Stox
Patrick Stox は、Ahrefs のプロダクト アドバイザー、テクニカル SEO、およびブランド アンバサダーです。
彼は、2021 年の Web 年鑑の SEO の章の筆頭著者であり、2022 年の SEO の章の査読者でもありました。また、Ahrefs の『初心者のための SEO 本』の共著者であり、『The Art of SEO 第 4 版』のテクニカル レビューの編集者でもありました。
彼は、Raleigh SEO Meetup (米国で最も成功した SEO Meetup)、Beer and SEO Meetup、Raleigh SEO Conference などのいくつかのグループの主催者であり、Technical SEO Slack グループを運営し、/r/TechSEO のモデレーターでもあります。レディット。
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