导致自然流量变化的两个明显因素是排名和搜索量的变化。通过多元回归分析，我们可以评估排名和搜索量的变化对网站自然流量变化的影响程度。多元回归是一种统计测试，用于定义因变量与决定该因变量的多个自变量之间的关系。 下面分析的数据是从我们的一家在线商店收集的，为期九个月。记录了该网站 44 个关键词的每周排名、搜索量和自然访问量。
此样本中搜索需求曲线的头部
中部和尾部的关键词均有代表。 对排名 特别领导 和搜索量的流量进行回归分析后，生成以下数据： 回归统计 R 平方统计量告诉我们，流量变化中有多少是由排名和总搜索量的变化引起的。R 平方为 0.55 表示，流量变化中有 55% 是由排名和每月总搜索量解释的。换句话说，随着特定关键字为网站带来的自然流量随时间增加和减少，55% 的上升和下降是由排名和搜索量的变化解释的。
这一发现的意义显而易见
排名和搜索量这两个因素，我们本以为 物联网网关可以收集来 可以解释所有自然流量的变化，但实际上它们只解释了一半的变化。对这两个变量进行单独的回归分析进一步表明，排名只能解释自然流量变化的 1%，而搜索量则解释了剩余的 54%。 总而言之，有机流量变化中只有一半是由我们可以识别的因素造成的，只有大约 1% 的有机流量变化是由我们可以控制的因素造成的。
是时候恐慌了吗
我不确定。 这些发现不应引起恐慌，而应 电话线索 凸显排名数据分析的局限性。随着微调算法定制每个 SERP 以适应特定时间特定位置的特定用户，我的排名跟踪软件收集的通用排名数据变得越来越随意。提供给我的目标市场的 SERP 与提供给软件的 SERP 之间的差异体现了上述无法解释的方差静态，这让人质疑排名变化是否能够有效衡量有机地位或进步。
这一发现使得向客户报告排名变
化的进度变得复杂。如果排名变化不能从统计上解释期望结果（访问量）的相应变化，就会引发一系列新问题。我们可以使用哪些变量来解释自然访问量剩余的 45% 变化？这里是否还有其他变量在起作用，还是这只是统计静态？我们能控制这些变量吗？如果我们只能控制自然流量变化的 1% 是真的，这对 SEO 意味着什么？ 那些仍在阅读的人可能会注意到，我对上述发现深感不安。