了解特定市场中的可用机会可以让您创建一个谷歌SEO 策略，根据数据而不是直觉和直觉采取行动。本指南将向您展示如何计算机会所在，您可以：
- 按您的利基内的主题估算自然流量
- 根据现实目标估算自然流量
关于估计或预测自然流量的快速免责声明
任何对网站自然流量潜力的估计都将基于当前和历史数据。因此，您最终将对您的网站现在的机会所在有一个相当准确的估计。
基于此处提供的框架预测未来流量会受到许多不可控因素的影响，例如搜索趋势、算法更新和用户行为的变化。
我们希望创建的是基于现有排名的您现在机会所在位置的快照，并通过一种方法轻松更新您的最新数据以查看机会随时间变化的位置。这个机会快照将按主题显示当前的增长领域，以及网站在这些主题上的当前表现。
如果需要，这种估算流量潜力的方法可以应用于您目前不太容易排名的新机会。
入门：我需要哪些数据和指标？
您需要数据来建立自然流量估算。这些数据点在多个地方都可用，但它们并非都是一样的——不同的工具会根据不同的来源显示相同的指标。每个数据点的建议来源在下面的指南中，这里是我们将使用的数据的快速摘要：
首先，您需要一个关键字列表，其中应包括：
- 您的网站已经为其排名的关键字
- 针对您的网站目前未排名的新主题的关键字研究
使用这些关键字中的每一个，您将需要：
搜索量
这是估算自然流量的关键指标，也是关键字数据中唯一不可用于创建估算的指标。
关键字难度
包括关键字难度将使您对最容易获得机会的地方有一个基本的了解，从而在 SEO 策略中针对竞争较低的主题进行优先级排序。
当前排名位置
包含此指标将允许您根据当前针对特定主题的排名进一步确定优先级，例如，如果您在第 2 页，则可能更容易进入第 1 页，而不是在第 50 位以上。
当前排名网址
包含此指标将有助于对关键字进行分组和分类，并将您的 SEO 工作映射到关键字数据。关键字研究通常总是受益于被映射到登录页面（您必须手动添加建议的排名 URL）。
当前流量
包含此指标将显示特定主题的可用增长，如果您已经表现良好，您可能希望首先解决表现不佳的类别/主题。
搜索意图
包含此指标将使您能够更深入地了解本指南，并根据不同搜索意图的 CTR 影响创建机会估计。例如，具有信息意图的短语可能比商业短语具有更高的点击率。
这涵盖了要包含在关键字研究中的数据。您还需要：
点击率 (CTR)
要估算流量潜力，而不是仅仅降低总搜索量，您将需要 CTR 数据。理想情况下基于位置 1 到 20。
搜索量数据：了解您的来源（Semrush vs GKP vs GSC）
可以说，衡量自然流量潜力的最重要指标是分配给关键字数据的搜索量数据。了解这些数据的来源将使您在基于机会分析创建策略时获得更多信息：
Semrush 搜索量数据
Semrush 使用机器学习算法和庞大的搜索引擎数据数据库来计算搜索量。他们的搜索量计算过程包括：
- 使用来自可靠来源的历史点击流数据覆盖现有数据集
- 使用这组数据，Semrush 然后创建一个计算模型
- 然后将此模型应用于关键字数据以提供关键字集的搜索量
谷歌搜索控制台 (GSC)
Google Search Console 是我们可以直接从 Google 获得的关键字搜索量数据的两个来源之一。人们普遍认为 GSC 提供了极其准确的搜索量数据。例如，如果您的网页在 Google 的第一页上针对选定的字词排名，那么您在 GSC 中看到的展示次数应该与该关键字的搜索量准确匹配。
不过，对于这个用例，GSC 并不是那么有用，因为它不会突出您的第 2 页位置的流量潜力。除此之外，还有一些其他因素会影响 GSC 搜索量数据的准确性：
- 机器人流量会影响展示次数
- 对于本地结果，搜索量会因着陆页所在的位置而有很大差异
在大多数用例中，这些因素都可以忽略不计，因为 GSC 仍然被广泛认为是您在 Google 的第 1 页上排名的关键字的准确搜索量数据的最佳资源之一。
谷歌关键字规划师 (GKP)
另一方面，Google Keyword Planner 以在搜索量数据方面不太准确而闻名。这主要是因为它倾向于将非常相似的关键字组合在一起并汇总搜索量数据。因此，这通常意味着您在 Google 关键字规划师中看到的搜索量数据被高估了。GKP 仍然有很多有用的应用程序，但对于这个用例，它可能会提供不准确的结果。
估计 SEO 的有机流量潜力的分步指南
现在我们已经介绍了预期的结果和数据源，让我们一步一步地指导使用 Semrush 衡量您的实际自然流量潜力。
收集数据（和关键字研究）
首先，您将需要您的网站当前排名的关键字列表以及他们的排名 URL、当前位置和搜索量。为此，我们使用了 Semrush Organic Research 工具：
由于这是基于机会的，我们建议过滤掉第 1 页的职位并将职位过滤器设置为 2 到 40。
然后添加关键字过滤器以排除品牌字词在列表中的显示。如果您想从最终机会数据中排除站点的某些区域，您还可以按 URL 进行过滤。
将此数据导出到 CSV 或 Excel 文件（您的偏好），然后将其中包含数据的唯一选项卡重命名为“关键字数据”。
分组和组织关键字和搜索量数据
为了有效地估计您选择的利基中某个主题的有机机会，您需要将您的关键字及其搜索量数据分类。
首先，让我们清理导出的数据并删除我们不会使用的列：
- 上一个职位
- 每次点击费用
- 交通 ％
- 流量成本
- 结果数
- 趋势
- 时间戳
我们不会在本指南中使用 SERP 功能或关键字意图，但是，如上所述，如果您想在本指南引导您到达的点之后增强您的数据，保留这些功能很有用。此外，此时，您可以随意从关键字列表中手动删除任何异常。
然后添加一个标题为“类别”的新列。此列将用于对您的关键字进行分类。要填充此列，您可以在每个关键字旁边手动输入一个类别，或者您可以通过使用排名 URL 来节省时间并采取更简单的方法。不幸的是，这种方法高度依赖于您的 URL 结构。
按排名 URL 对关键字进行分组
这可能是为您的关键字创建类别标签的最简单、最快的方法。如上所述，此方法仅在您具有明确定义父类别和子类别的特定类型的 URL 结构时才有效。
在下面的步骤中，我们将介绍从您的排名 URL 为每个关键字创建类别。为了提供参考点，我们将使用以下 URL 作为示例：exampledomain.com/products/product-category/product-name
- 将整个 URL 列复制到新的“类别”列中
- 执行查找 (CTRL + F) 或 (CMD + F) 并将选择细化到您的类别列
- 输入您的完整域和主题类别之前的任何父类别，例如exampledomain.com/products/ 并将其替换为空，这将删除您的 URL 的第一部分并留下 /product-category/product-name
- 然后对主题类别之后的任何内容执行相同操作，在本例中为 /product-name
- 现在，如有必要，请在同一列上查找并替换任何连字符或用空格分隔的字符。所以在这种情况下，产品类别变成了产品类别
- 您现在应该有一个根据您的排名 URL 填充“类别”的列，然后您可以使用 =PROPER 公式将这些值更改为正确的大小写，例如产品类别
使用此方法时，有时创建两个类别列很有用；一个父类和一个子类。这完全取决于您和您的预测需求，但为了保持简单，上面的指南仅涵盖创建一个类别。
设定现实的排名位置目标
现在我们需要为工作表中的所有关键字设置切合实际的排名位置目标。您的工作表应该包含您已经在第 2 到第 40 位之间排名的关键字，因此应该将机会设置在现实的目标上。
以下步骤涵盖了设置排名位置目标的推荐方法，但您可以根据目标的时间范围随意更改位置估计括号：
- 在当前排名旁边创建一个名为“目标位置”的新列
- 在第一个单元格中放置这个公式： =IF(AND(B2>=2,B2<=3),”Top 1″,IF(AND(B2>=4,B2<=6),”Top 3″,IF (AND(B2>=7,B2<=10),”前 5″,IF(AND(B2>=11,B2<=20),”前 10″,IF(AND(B2>=21),”前 20″)))))
- 如果公式引用“B2”，请确保将其更改为引用当前排名列中的第一个单元格
- 现在将此公式向下拖动以覆盖所有包含数据的行
然后，此公式将根据您的所有关键字的现有排名设置目标排名。例如在上面的公式中，目标位置括号设置如下：
| 当前排名 | 目标排名 |
| 2到3 | 前1名 |
| 4到6 | 前 3 名 |
| 7到10 | 前5 |
| 11 至 20 | 前10名 |
| 21+ | 前 20 名 |
计算关键字级别的预期流量
现在几乎是时候根据您的目标位置和关键字级别的搜索量数据来计算您的预期流量了。但首先，您需要获取一些点击率数据。对于本指南，我将使用Advanced Web Rankings CTR data。
在收集您的点击率数据时，重要的是要考虑您估计自然流量潜力的条款的意图。这是因为点击率会根据搜索意图而有所不同，因此为了使您的数据尽可能准确，将正确的点击率与搜索词意图相匹配非常重要。在下面的示例中，为了演示，我们只是使用商业意图 CTR 来保持简单。
- 在您的工作表中创建一个新选项卡，将其命名为“CTR 数据”
- 在此选项卡中，创建一个类似于下面的表格，并使用您选择的来源的 CTR 数据填充它。您可以在一系列意图中执行此操作，但在此示例中，我们保持简单，仅使用一个 CTR 用于商业意图，并假设我们所有的关键字都是商业性质的：
现在您拥有所有 CTR 数据，我们可以使用一个简单计算目标位置的搜索量 x CTR 的公式来估算每个关键字的预期流量。
对于接下来的一组步骤，请返回您的关键字数据选项卡，然后：
- 在您的搜索量旁边创建一个名为“流量潜力”的新列
- 在“流量潜力”列的第一个单元格中，放置以下公式 =IF(AND(C2=”Top 1″),D2*’CTR Data’!$B$7,IF(AND(C2=”Top 3″ ),D2*’CTR 数据’!$B$2,IF(AND(C2=”Top 5″),D2*’CTR 数据’!$B$3,IF(AND(C2=”Top 10″),D2* ‘CTR 数据’!$B$4, IF(AND(C2=”Top 20″),D2*’CTR 数据’!$B$5)))))
- 确保公式中的所有单元格引用与您的数据集匹配在上面的示例中：
- C2 = 目标等级
- D2 = 搜索量
- ‘点击率数据’ !$B$X = 点击率数据
- 将此公式向下拖动到整个列中。这将计算您的目标排名的可用流量
这是一个相当简单的例子。您可以通过为多个意图添加不同的点击率并在应用点击率之前考虑每次搜索的预期点击次数来进一步实现这一点。
把它放在一起
现在是有趣的部分，正如您可能已经猜到的那样，它确实包含更多公式。我们现在将创建一个报告选项卡，将我们所有的机会数据汇总到类别中，从而生成一个如下所示的表格：
- 在您的电子表格中创建一个新选项卡，这次可以随意调用它，如果您的想象力失败，“按类别划分的交通机会”之类的内容将起作用
- 在此工作表中，创建一个具有以下列标题的表：
- 类别
- 关键字计数
- 现有年流量
- 年流量潜力
- 额外的交通机会
- 年度搜索量
- 在“类别”列中，从关键字数据选项卡中复制并粘贴您的类别，并对其进行重复数据删除，这样您就可以为每个主题或类别提供一个唯一的参考
- 现在剩下要做的就是使用以下公式作为指导填充每个类别的数据摘要：
| 柱子 | 公式 |
| 关键字计数 | =COUNTIF（关键字数据选项卡中的类别列，当前选项卡中的类别单元格） |
| 现有年流量、年流量潜力和年搜索量 | =SUMIFS(关键词数据选项卡中的相关数据列，关键词数据选项卡中的类别列，当前选项卡中的类别单元格)*12 |
| 额外的交通机会 | =现有年流量-年流量潜力 |
完成摘要后，您可以使用气泡图和图形为数据带来视觉效果。气泡图是突出显示您的一组类别中的机会范围的好方法，允许您通过从范围中排除单元格来“放大”：
使用堆叠条形图，您可以堆叠现有流量和额外流量机会以突出显示差距：
这些可视化图表可让您获得有机流量潜力的顶级概览，而无需筛选一排又一排的数据。
充分利用交通潜力数据
现在，您应该对自然流量机会所在的位置有了深入的了解。请记住，此活动的结果仅与它用于告知的策略一样好——它会告诉你机会在哪里，但不会告诉你获得这些新职位需要什么。
虽然这可能很诱人，但不要只追求最大的数字。查看机会分析中的所有主题，并根据实现职位所需的努力和潜在回报创建一个优先列表。
要了解在您的利基市场中排名所需的努力，我们建议您在主题级别完成完整的竞争分析。这将使您真正了解在目标职位上排名需要什么。在完成竞争对手分析时，有必要分解每个主题中的制胜策略。因为它可能会向您展示竞争所需的投资范围。
通过将您的竞争对手分析与您的自然流量预测相叠加，您可以创建一个消息灵通的行动计划，以提高您的自然排名位置。
