Nutze einen Search-Console-Export bei vielen Landingpages. Eine Kohorte ist eine dokumentierte Gruppe vergleichbarer URLs, kein Beleg gleicher Nachfrage.
Jede URL normalisieren und kennzeichnen
- Lass den Originalexport unverändert. Ergänze in der Arbeitskopie normalisierten Pfad, Seitentemplate, Intent-Gruppe, Gerät, Land und Redirect-/Parameterhinweise.
- Definiere vor der Trendanalyse Regeln: welche URL-Varianten zusammengehören, was eine neue Seite ist und wie fehlende/anonymisierte Suchanfragen behandelt werden.
Vergleiche Vergleichbares
- Vergleiche gleich lange Zeiträume mit denselben Wochentagen und schließe unvollständige letzte Tage aus. Trenne Markenanfragen nur, wenn die Daten das erlauben.
- Prüfe Zeilenzahl, doppelte Schlüssel und Summen gegen den Export. Zeige Kohortengröße und Abdeckung; nenne bei unterschiedlichen Nennern den Nenner.
Beispiel und erwartetes Ergebnis
- Nutze ein synthetisches CSV (beide URLs haben das Template
blog):url,template,month,clicks,impressions;/blog/a,blog,Jan,12,240;/blog/b,blog,Jan,8,160;/blog/a,blog,Feb,9,180;/blog/b,blog,Feb,12,200. Erstelle eine Pivot nach Template und Monat. Januar: 20/400 = 5,0 % CTR; Februar: 21/380 = 5,5 %. Vergleiche gleiche, vollständige Zeiträume. - Ergebnis: eine Zeile je Template und Zeitraum, Summen stimmen mit dem gefilterten Export überein, dazu URLs zur Prüfung. Entferne zuerst nur exakt identische Quellzeilen und aggregiere danach die übrigen Daten auf der gewählten Ebene. Erhalte unterschiedliche Suchanfragen, Länder und Suchtypen. Schließe Teilzeiträume aus und halte Filter konstant.