Прогнозы и эксперименты

Два инструмента: заглянуть вперёд и проверить изменение

Прогноз показывает, куда движутся клики, по собственной истории ресурса. Эксперименты сравнивают группы страниц, чтобы понять, сдвинуло ли их изменение. Прогноз даёт базовую линию, с которой сверяют факт; эксперимент даёт структурированное сравнение до и после. Ни то ни другое само по себе не доказывает причину.

Прогноз: как строится базовая линия

1. Загрузите историю. «Загрузить данные за 16 месяцев» получает клики Search Console, либо загрузите CSV со столбцами date,sessions. Страница отмечает, что это клики Search Console, а не сессии; для настоящих сессий экспортируйте GA4 в CSV. Лучший результат даёт история от 12 до 36 месяцев.
2. Выберите гранулярность. По неделям больше точек; по месяцам нужно меньше. Нужно не меньше 13 недельных или 6 месячных периодов, первый и последний неполные периоды отбрасываются.
3. Уберите сезонность. Сезонные индексы сравнивают каждый период с центрированным скользящим средним; индекс выше 1,0 отмечает период выше среднего.
4. Подберите тренд. Строятся линейная, полиномиальная и логарифмическая модели, а при положительных значениях ещё экспоненциальная и степенная. «Auto (Best Fit)» выбирает наибольший R².
5. Спроецируйте и верните сезонность. Тренд продолжается вперёд, и сезонные индексы возвращаются. Горизонт по умолчанию — 52 недели или 12 месяцев.

Допущения роста и выручка

График показывает факт, базовую линию, прогноз роста и тренд, а панель деталей — выбранную модель, все модели по R² и сезонные индексы. Экспорт в CSV, HTML или PNG.

Чего прогноз не умеет

• Он продолжает прошлое. Обновление Google, миграция или смена бизнеса ломают закономерность.
• Высокий R² — не точность. Он измеряет соответствие истории, а не будущую ошибку.
• Выручка — арифметика. Она умножает прогноз на введённые вами конверсию и чек.

Сохраните прогноз как базовую линию и регулярно сравнивайте с фактом; расхождение означает, что условия изменились.

Эксперименты: сравнение групп страниц

1. Задайте группы. Загрузите CSV со столбцами url и group (например, A, B, C, D), либо позвольте инструменту предложить группы по пути URL, либо создайте случайный A/B-сплит среди подходящих страниц.
2. Задайте пороги для сплита: минимум кликов, минимум показов и максимальная позиция. Включаются только страницы, которые им соответствуют.
3. Просмотрите, назовите и сохраните. При желании задайте дату начала. Группы и дата начала хранятся отдельно для проекта.
4. Прочитайте результат. График показывает рост каждой группы, текущий период против равного предыдущего, а таблица — клики, прежние клики, рост, показы, CTR и позицию.

Как читать результаты эксперимента

• Оценка роста. Побеждает группа с наибольшим относительным ростом кликов против равного предыдущего периода, а не с наибольшим трафиком.
• Значимость. Страница показывает z-score, p-value и 95-процентный интервал. p-value ниже 0,05 — статистический сигнал, а не доказательство причины.
• Ограничение. Это наблюдательное сравнение данных Search Console, а не рандомизированный контролируемый эксперимент. Сезонность, обновления Google и другие изменения сайта могут объяснять результат.

Аккуратная проверка изменения

1. Разделите страницы схожего типа и меняйте только одну группу.
2. Зафиксируйте аннотацией дату изменения.
3. Дождитесь полных равных периодов после изменения.
4. Проверьте, что группы вели себя одинаково до изменения.
5. Относитесь к малому p-value как к зацепке и повторите на другом наборе, прежде чем внедрять везде.

Прогнозы и эксперименты: частые вопросы

Использует ли прогноз сессии?

Из Search Console он берёт клики. Для сессий загрузите экспорт GA4.

Какая модель тренда выбирается?

«Auto» берёт модель с наибольшим R² после удаления сезонности.

Доказывает ли значимое p-value, что моё изменение сработало?

Нет. Это статистический сигнал в наблюдательном сравнении.

Дальше

Далее смотрите расширенный анализ и даты и сравнения.