分析 · 銀行業 · 2026 年十月 23 日
是需求下降還是網站流失：用 Wordstat 對照流量 定存的需求降幅大於流量，金融卡則相反：這對診斷有什麼意義
銀行的自然流量下滑時，第一個問題是：是市場，還是網站？答案不是單一數字，而是需求降幅與流量降幅之間的落差。對兩項產品而言，這個落差的正負方向正好相反。
- 定存：需求−75%
- 定存：流量−37%
- 金融卡：需求−35%
- 金融卡：流量−63%
某大型銀行的內部資料：Wordstat 與網站分析，2025 年五月與 2026 年五月。數值已匿名化：絕對數字經過調整與四捨五入，相對變化則依所示數字重新計算。
簡要
- 若流量的降幅小於需求，代表網站的表現優於市場（定存：流量 −37%，需求 −75%）。若降幅更大，則表示在市場下滑之外，另有自身的流失（金融卡：流量 −63%，需求 −35%）。
- 這樣的比較只有在同一組查詢樣本與同一時間跨度下才成立。定存的原始資料同時包含「需求一年下降 75%」與「需求高於Q1」。兩者談的是不同的時間跨度。
- 對專欄各子區塊的粗略篩選顯示，落差兩個方向都有，從 +26 到 −41 個百分點。這是深入具體頁面的理由，而不是關於成因的結論。
需求與流量之間的落差
光看需求什麼也證明不了：它在整個市場都在下降。有用的量是差值：流量的下降速度比需求快或慢了幾個百分點。
| 產品 | 需求，年增減 | 流量，年增減 | 落差 | 意義 |
|---|---|---|---|---|
| 定存 | −75% | −37% | 流量優於需求 38 個百分點 | 落差對網站有利，但需求與流量的樣本不同：這只是篩選 |
| 金融卡 | −35% | −63% | 流量劣於需求 28 個百分點 | 在市場下滑之外，又加上自身的流失 |
對定存而言，落差對網站有利；對金融卡則相反。但這裡的需求是一大批主題查詢的集合，而流量是整個區塊（包含品牌詞）；金融卡的需求時間跨度，原始資料中也沒有說明。至於定存，原始資料本身就得出了相反的結論：SEO 流量的下滑不能單靠需求來解釋。因此這是篩選，而非判定；成因要到搜尋結果、頁面新鮮度與 AI 區塊中去找。
時間跨度與樣本：為什麼兩個「正確」的結論會互相爭執
在關於定存的原始分析中，有兩項陳述並列：需求一年下降 75%，以及「查詢的整體水準仍高於Q1」。兩者並不矛盾，但它們說的是不同的事。
- 「年減 75%」是拿五月與去年五月比較，去年可能出現過需求高峰；
- 「高於Q1」是拿五月與今年年初的「開定存」這個查詢比較；
- 兩項比較的查詢集不同：一個是該主題的整體集合，另一個是單一特定查詢。
規則是：要解釋某個具體的流量下滑，須取相同查詢、相同期間的需求。「該主題的整體」需求只能當作背景。
儲蓄帳戶與結算帳戶的資料顯示：五月相較四月，基礎需求下降 22–23%，品牌詞需求下降 41–42%。在此，儲蓄帳戶的流量降幅（相較四月為 −13% 或 −17%——原始資料給出兩個數字）小於需求的降幅，並未超過需求；結算帳戶則沒有流量資料。
對專欄各子區塊的粗略篩選
對專欄文章，我們把被追蹤查詢的熱門程度，與該子區塊的造訪並排比較。須注意：需求是針對選定頁面計算，而造訪是針對整個子區塊，因此這只是篩選，而非精確的對照。這裡的頁面集合，是原始資料用於比較四月與五月的那一組；至於年度的集合，原始資料給出的需求數值不同，落差也就不同。
| 專欄子區塊 | 查詢需求，年增減 | 造訪，年增減 | 落差，個百分點 |
|---|---|---|---|
| 房貸 | −73% | −67% | +6 |
| 投資 | −35% | −56% | −21 |
| 存款與帳戶 | −33% | −74% | −41 |
| 企業 | −10% | −50% | −40 |
| 安全 | −41% | −15% | +26 |
| 生活 | −14% | +8% | +22 |
| 轉帳 | −14% | −13% | +1 |
| 卡片主題 | −11% | +5% | +16 |
在造訪的降幅遠大於需求的地方（存款與帳戶、企業、投資），請先查看過時頁面、標題含年份的頁面與期限型頁面。在造訪表現優於需求的地方，則混入了被追蹤集合之外的查詢。
用什麼量測需求，以及它在哪裡會失真
- 精確比對的 Wordstat。排名追蹤工具蒐集的是精確詞組的熱門程度。這樣一來，有些真實的說法會看不到，所以要用廣泛比對交叉檢查。
- 隱藏的詞組。網站分析會隱藏造訪少於十次的查詢，因此解密後的詞組並未涵蓋全部。
- Google Trends。它顯示的是所選期間內 0–100 量表上的相對興趣，而非查詢次數。適合看高峰與季節性，不適合看絕對量。
這份分析正是這樣檢查的：先用精確比對，再對降幅最大的頁面用廣泛比對。對這些頁面來說，需求趨勢同樣是向下的。
需求還是網站：六個問題的檢查
針對你的查詢與頁面組合，回答「是」、「否」或「不知道」。
- 需求與流量取自相同的查詢嗎？同一樣本
- 時間跨度是否相同：同一個月、同一年？同一期間
- 需求是否同時以精確與廣泛比對檢查過？詞組涵蓋度
- 基準期的需求高峰（法規、新聞、期限）是否已納入考量？正常的基準
- 需求與流量之間的落差，是否已以百分點計算並記錄？落差本身
- 對落差大的頁面，是否已開啟查詢與排名報表？看頁面，而非區塊
這是本分析自訂的工作量表，並非業界標準。只要有任何一題回答「不知道」，頁面就會顯示「仍有缺口」，而不給出判定。
如何運用需求與流量之間的落差
- 以百分點計算落差，並記錄在每個關鍵區塊旁。
- 將負向落差大的項目送進頁面層級的檢視：新鮮度、排名、AI 區塊。
- 不要把正向落差視為勝利：檢查是否混入了樣本以外的查詢。
- 對事件型頁面，只取其自身日曆範圍內的需求（期限型頁面）。
- 把 Trends 的需求當作興趣指數，而不是查詢量。
常見問題
流量下滑可以只用需求來解釋嗎？
只有在樣本、時間跨度與落差估計都一致時才可以。如果流量的下降速度比需求快，需求只能解釋一部分，而非全部。
如果需求成長而流量下滑呢？
這是搜尋結果端或頁面端出現流失的最明確訊號。請到 Search Console 查看排名、曝光與 CTR。
為什麼解密出來的查詢這麼少？
網站分析會隱藏造訪很少的詞組，所以流量低的頁面要透過廣泛比對的 Wordstat 來檢查。
可以用 Trends 取代 Wordstat 嗎？
可以當作補充。Trends 提供的是相對量表，而不是查詢次數。
來源與方法
- Search Console 說明：曝光、排名與點擊 — 曝光作為與需求對照的一環
- Yandex Wordstat 與 Google Trends（作為工具）——不附個別報表的連結
- 某大型銀行的內部資料：Wordstat、排名追蹤工具、網站分析（2025–2026 年）
方法：單一大型銀行的資料，2025 年五月與 2026 年五月。數值已匿名化：絕對數字經過調整與四捨五入，相對變化則依所示數字重新計算。以百分點表示的落差為我們自行計算。專欄表格僅為篩選：需求是針對選定頁面計算，而造訪是針對整個子區塊。資料截至 2026 年十月 23 日。