Votre guide de prévision SEO avec Google Sheets

Les prévisions de référencement sont essentielles pour prédire les performances futures de vos stratégies, mesurer les progrès et prendre des décisions basées sur les données.

Ce guide vous montrera comment utiliser Google Sheets pour créer des prévisions précises pour le trafic, les classements et les revenus, même si vous n'êtes pas un expert des données.

Prévision: le secret de la navigation des plus grands obstacles du référencement

Dans le marketing et le référencement, il est souvent nécessaire d'illustrer notre vision de ce qui nous attend. Les scénarios courants comprennent:

• Obtenir l'adhésion pour un nouveau référencement ou une nouvelle stratégie de contenu: Nous devons démontrer le ROI attendu de la stratégie proposée. Bien qu'il ne soit pas parfaitement précis, offrant une estimation de la croissance potentielle que cette stratégie pourrait apporter est cruciale pour obtenir l'approbation.
• Migrations du site Web: Comment savoir si un site Web a complètement récupéré après la migration? Avec des variables comme la saisonnalité, cela peut être difficile. Par exemple, une migration en novembre pourrait vous laisser incertain si les performances de décembre reflètent les problèmes ou les tendances saisonnières. Avoir des mesures de performance projetées en tant que référence est inestimable dans ces cas.
• Mettre en évidence les risques de négligence du référencement: Dans un nouveau rôle, j'ai créé une stratégie de référencement et montré les performances projetées si aucune modification n'était apportée. Les perspectives n'étaient pas prometteuses, ce qui a souligné la nécessité d'efforts en cours de référencement et a prouvé que le référencement est loin d'être une tâche ponctuelle.

La solution? Prévision!

Nous devons faire des mathématiques pour projeter l'avenir; Nous ne pouvons pas simplement dire: « Que Sera, Sera. « 

Qu'est-ce que les prévisions en SEO?

Les prévisions dans le référencement prédisent les tendances futures du trafic de recherche organique, des classements des mots clés, du comportement des utilisateurs et des revenus à l'aide de données historiques, d'analyses et d'algorithmes.

Mesures clés que nous prévoyons généralement:

Mesures que nous voulons généralement prévoir:

• Cliquez: C'est le pain et le beurre du référencement. Nous visons à prédire la quantité de trafic que nous générerons.
• Impressions: Souvent sous-estimé, les impressions révèlent des tendances et peuvent mesurer la conscience. Des impressions plus élevées signifient plus de visibilité dans les résultats de recherche.
• Classement: Un objectif clé pour les clients, les outils et les SEO. (Bien que nous puissions passer à un accent plus accent sur le CTR à l'avenir.)
• Conversions et revenus: En fin de compte, c'est ce qui compte le plus. Montrer le retour sur investissement à travers les conversions et les revenus est le véritable succès du référencement.

Comment prévoir le référencement en utilisant des feuilles Google

Il existe différentes manières et outils pour les prévisions, notamment la création de vos propres scripts Python.

Dans de nombreux cas, avec une collecte et un nettoyage manuels de données, vous pouvez simplement utiliser Google Sheets.

Les prévisions vont des tactiques simples aux tactiques plus avancées.

Une fois que vous comprenez que les prévisions de référencement consistent à estimer plutôt que de fournir des mathématiques précises, vous développerez probablement vos propres méthodes.

1. La fonction de prévision

Le moyen le plus simple et le plus simple consiste à utiliser la fonction de prévision:

=FORECAST(x, data_y, data_x)

Où:

• x: Il s'agit du point ou de la valeur spécifique que vous souhaitez prévoir ou estimer.
• data_y: Il s'agit de la liste des nombres représentant les données historiques de la métrique SEO que vous prévoyez.
• data_x: Ceci est la liste des dates correspondant aux données historiques, montrant quand chaque valeur en data_y s'est produit.

La fonction de prévision dans Google Sheets prédit les valeurs futures en utilisant la régression linéaire.

Il calcule une ligne droite qui correspond le mieux à vos points de données existants et utilise cette ligne pour estimer les résultats futurs en fonction de la tendance.

Voici un exemple de la façon dont cela peut ressembler sur un graphique:

La ligne de régression rouge est la ligne de prévision. C'est la ligne droite qui passe par autant de points de données que possible sur le graphique, ce qui lui permet d'estimer les tendances futures.

Voici un autre exemple:

Les colonnes A et B ont les données historiques des clics d'ici le mois de septembre 2023 à décembre 2024.

Je voulais prédire les clics pour janvier 2025, février 2025 et mars 2025 et mettre ces valeurs dans la colonne C.

Cette méthode est facile à utiliser et à expliquer, mais toutes les données ne s'intègrent pas parfaitement dans une ligne droite, comme le montre le premier exemple ci-dessus.

2. Prévisions de lissage exponentielles

Cette méthode de prévision met l'accent sur les données récentes plus que les données plus anciennes, ce qui rend les prévisions plus sensibles aux changements récents et aux tendances des données. Voici comment commencer:

• Ajoutez une colonne d'index à côté de vos colonnes de données comme suit:

• Sélectionnez les colonnes «Index» et «Clicks», puis accédez au Insérer menu et cliquez sur Graphique à insérer.

• Personnalisez le graphique en sélectionnant le Personnaliser languette.

• Aller à Série et ajustez les paramètres comme suit. (Remarquez comment le graphique comprend désormais une ligne de tendance pour les prévisions.) Vous pouvez utiliser la formule pointée par la flèche pour remplir les valeurs restantes dans la colonne « Clicks ».

Pour l'index de ligne 17, les clics seraient égaux à =123*Exp(-0.0949)^A18.

3. Moyenne mobile simple (SMA)

Cette méthode de prévision calcule les prévisions comme la moyenne des données historiques sur n périodes, où N représente le nombre de périodes passées considérées.

Par exemple, pour prévoir des clics pour le mois prochain en utilisant les trois derniers mois de données (100, 120 et 110 unités), le calcul serait:

• Prévision = (100 + 120 + 110) ÷ 3 = 110 clics

Ici, n est 3 parce que nous avons utilisé trois mois de données historiques.

Pour prévoir l'utilisation de la méthode SMA dans Google Sheets, calculez simplement la moyenne des derniers mois. Par exemple, pour prévoir en janvier 2025, février 2025 et mars 2025, suivez ces étapes:

• Pour janvier 2025, la prévision est la moyenne des trois derniers mois (octobre à décembre 2024).
• Pour février 2025, les prévisions sont la moyenne des trois mois précédents (la valeur prévue pour novembre 2024 – janvier 2025).
• Continuez de la même manière pour chaque mois suivant.

Techniques simples de feuilles Google pour de meilleures prévisions de référencement

Google Sheets propose divers modèles de prévision. Avec le temps et l'expérimentation, vous pouvez déterminer lesquels convient le mieux à vos données.

Gardez à l'esprit que ces modèles fournissent des estimations, et non des chiffres exacts.

Tant que cela est clairement communiqué aux parties prenantes, tout modèle que vous choisissez ajoutera de la valeur.

• Utilisez le modèle de régression linéaire lorsque vos données sont mieux représentées par une ligne droite.
• Considérez le lissage exponentiel pour attribuer plus de poids aux données récentes, ce qui est particulièrement utile si votre site Web a subi des changements importants, tels qu'une refonte de conception, au cours des derniers mois.
• Optez pour la moyenne mobile simple pour identifier les tendances et mesurer la direction des performances futures.

Je recommande de combiner ces méthodes pour réaliser les prévisions les plus fiables pour vos données.