जब site पर बहुत से landing pages हों, तो Search Console export इस्तेमाल करें। Cohort तुलनीय URLs का दर्ज समूह है; यह इस बात का प्रमाण नहीं कि उन URLs की search demand समान है।
हर URL normalize करके label करें
- Source export अपरिवर्तित रखें। एक working copy में normalized path, page template, intent group, device, country और redirects या parameter variants का note जोड़ें।
- Trend देखने से पहले नियम बनाएँ: कौन से URL variants मिलेंगे, नया page किसे मानेंगे और missing या anonymized queries को कैसे संभालेंगे।
समान चीज़ों की तुलना करें
- बराबर लंबाई की windows और समान weekdays की तुलना करें; सबसे हाल के अधूरे दिनों को निकाल दें। Branded/non-branded demand तभी अलग करें जब query data इसका समर्थन करे।
- Row counts, duplicate keys और totals को source export से मिलाएँ। Cohort size और coverage report करें; denominator अलग हों तो उसे दिखाए बिना averages की तुलना न करें।
उदाहरण और अपेक्षित नतीजा
- Synthetic CSV (दोनों URLs का template
blogहै):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। Template और month के अनुसार pivot करें। January: 20/400 = 5.0% CTR; February: 21/380 = 5.5%। बराबर, पूरी windows की तुलना करें। - अपेक्षित नतीजा: हर template और अवधि की एक row, filtered source export से मेल खाते totals और जाँच के लिए URLs। पहले केवल बिल्कुल समान duplicate source rows हटाएँ; फिर शेष data को चुने हुए grain पर aggregate करें। अलग queries, countries और search types बनाए रखें। Partial dates हटाएँ और filters समान रखें।