एडवांस SEO एनालिटिक्स: एट्रिब्यूशन मॉडल और ग्रोथ एनालिसिस

एक ग्राहक सर्च से आपकी साइट पर आता है। वह कन्वर्ट नहीं होता। दो हफ़्ते बाद वह ईमेल से लौटता है। फिर भी कन्वर्ट नहीं होता। एक महीने बाद वह दोबारा सर्च करता है। इस बार वह कन्वर्ट हो जाता है। श्रेय किसे मिले? तीन बार की सर्च को? या एक बार के ईमेल को? या पहली सर्च को? एट्रिब्यूशन मॉडल इस सवाल का जवाब देते हैं। लेकिन ज़्यादातर बिज़नेस इन्हें इस्तेमाल नहीं करते। वे सिक्का उछालते हैं। एडवांस एनालिटिक्स उन सवालों के जवाब देता है जो सादा एनालिसिस नहीं दे सकता। इस लेख में एट्रिब्यूशन मॉडल और एडवांस एनालिसिस की वे तकनीकें बताई गई हैं जो पूरी तस्वीर दिखाती हैं।

फ़र्स्ट-टच एट्रिब्यूशन मॉडल समझें

फ़र्स्ट-टच एट्रिब्यूशन कैसे काम करता है

फ़र्स्ट-टच पहले कीवर्ड को श्रेय देता है। ग्राहक सर्च से आपको ढूंढता है। तीन महीने बाद कन्वर्ट होता है। श्रेय सर्च को मिलता है। फ़र्स्ट-टच इसका जवाब देता है: ग्राहक हमें कैसे खोजते हैं? लेकिन वह खोजने के बाद की हर बात को अनदेखा करता है। वह शुरुआती कीवर्ड को ज़्यादा आंकता है। वह बाद के असर को कम आंकता है।

फ़र्स्ट-टच कब इस्तेमाल करें

फ़र्स्ट-टच खोज को समझने के लिए अच्छा है। लोग आपको कैसे ढूंढते हैं? कौन से कीवर्ड नए ग्राहक लाते हैं? कौन से चैनल नई ऑडियंस से मिलवाते हैं? फ़र्स्ट-टच खोज के सवालों का जवाब देता है। उसे इसी के लिए इस्तेमाल करें।

लास्ट-टच एट्रिब्यूशन मॉडल समझें

लास्ट-टच एट्रिब्यूशन कैसे काम करता है

लास्ट-टच आखिरी कीवर्ड को श्रेय देता है। ग्राहक तीन बार आता है। तीसरी विज़िट पर कन्वर्ट होता है। आखिरी सर्च को पूरा श्रेय मिलता है। लास्ट-टच इसका जवाब देता है: ग्राहक को खरीदने के लिए किसने राज़ी किया? लेकिन वह उस रास्ते को अनदेखा करता है जो आखिरी विज़िट तक ले गया। वह बाद के कीवर्ड को ज़्यादा आंकता है। वह शुरुआती असर को कम आंकता है।

लास्ट-टच कब इस्तेमाल करें

लास्ट-टच कन्वर्ज़न को समझने के लिए अच्छा है। कौन से कीवर्ड कन्वर्ट करते हैं? कौन से कीवर्ड खरीदारी के सबसे करीब हैं? कौन से सर्च शब्द खरीदारी शुरू करवाते हैं? लास्ट-टच कन्वर्ज़न के सवालों का जवाब देता है। उसे इसी के लिए इस्तेमाल करें।

मल्टी-टच और पोज़िशन-बेस्ड एट्रिब्यूशन समझें

मल्टी-टच एट्रिब्यूशन कैसे काम करता है

मल्टी-टच सभी टच को श्रेय देता है। पोज़िशन-बेस्ड पहले और आखिरी को ज़्यादा श्रेय देता है। पहली सर्च को 40 प्रतिशत। बीच की सर्च को 10-10 प्रतिशत। आखिरी सर्च को 40 प्रतिशत। मल्टी-टच इसका जवाब देता है: कन्वर्ज़न में किन कीवर्ड का योगदान रहा? वह श्रेय को असलियत के करीब बांटता है। मल्टी-टच सबसे सटीक है।

अपना एट्रिब्यूशन मॉडल चुनें

कोई मॉडल परफ़ेक्ट नहीं है। हर एक अलग सवाल का जवाब देता है। फ़र्स्ट-टच खोज का जवाब देता है। लास्ट-टच कन्वर्ज़न का जवाब देता है। मल्टी-टच योगदान का जवाब देता है। तीनों इस्तेमाल करें। अलग-अलग मॉडल अलग-अलग सच दिखाते हैं।

ग्रोथ की रुकावटें और ऑप्टिमाइज़ेशन के मौके पहचानें

कन्वर्ज़न फ़नल का एनालिसिस

आपके पास 10 लाख सर्च हैं। 1,00,000 क्लिक। 1,000 कन्वर्ज़न। रुकावट कहां है? सर्च से क्लिक: 90 प्रतिशत का नुकसान। टाइटल और डिस्क्रिप्शन ऑप्टिमाइज़ करें। क्लिक से कन्वर्ज़न: 90 प्रतिशत का नुकसान। लैंडिंग पेज ऑप्टिमाइज़ करें। रुकावटें ढूंढें। वहीं ऑप्टिमाइज़ करें। सबसे बड़ी रुकावट सबसे बड़ा रिटर्न देती है।

ऑप्टिमाइज़ेशन का असर नापना

टाइटल ऑप्टिमाइज़ करने के बाद क्या क्लिक-थ्रू-रेट सुधरा? लैंडिंग पेज ऑप्टिमाइज़ करने के बाद क्या कन्वर्ज़न रेट सुधरा? पहले और बाद में नापें। असर निकालें। अपने ऑप्टिमाइज़ेशन का ROI दिखाएं। डेटा साबित करता है कि क्या काम करता है।

गहरी इनसाइट के लिए कोहोर्ट और सेगमेंट का एनालिसिस करें

ग्राहक कोहोर्ट एनालिसिस

आने के महीने के हिसाब से बांटें। मार्च का कोहोर्ट 5 प्रतिशत कन्वर्ट होता है। अप्रैल का कोहोर्ट 3 प्रतिशत। क्यों? क्या कुछ बदला? क्या मार्च सीज़नल था? कोहोर्ट एनालिसिस वे पैटर्न दिखाता है जो कुल डेटा में साफ़ नहीं होते।

ट्रैफ़िक स्रोत के हिसाब से सेगमेंटेशन

ऑर्गेनिक सर्च ट्रैफ़िक का एंगेजमेंट पेड ट्रैफ़िक से अलग हो सकता है। ईमेल ट्रैफ़िक का एंगेजमेंट सोशल ट्रैफ़िक से अलग हो सकता है। स्रोत के हिसाब से बांटें। हर स्रोत अलग क्वालिटी लाता है। हर स्रोत की खासियतें समझें। हर एक के लिए ऑप्टिमाइज़ करें।

पुराने पैटर्न के आधार पर आगे की परफ़ॉर्मेंस का अनुमान लगाएं

ग्रोथ रेट का अनुमान

आप पिछली तिमाही में 10 प्रतिशत बढ़े। इस तिमाही का अनुमान 10 प्रतिशत लगाएं। ट्रेंड को आगे बढ़ाएं। अगर आपके यहां सीज़नल पैटर्न हैं, जैसे गर्मियों में उछाल और सर्दियों में गिरावट, तो अनुमान सीज़नैलिटी के आधार पर लगाएं। पैटर्न का हिसाब रखने पर पुराना डेटा भविष्य बता देता है।

कमाई का अनुमान

आपने पिछली तिमाही में 1,00,000 डॉलर कमाए। अगर बढ़त जारी रही, तो इस तिमाही का अनुमान 1,20,000 डॉलर लगाएं। अगर गिरावट आई, तो 50,000 डॉलर। अनुमान योजना में मदद करते हैं। बजट के फ़ैसलों में। संसाधनों के बंटवारे में। अनुमान कॉन्फ़िडेंस इंटरवल के साथ लगाएं। असली नतीजे अलग हो सकते हैं, पर दिशा मायने रखती है।

रणनीति बदलाव परखने के लिए सेंसिटिविटी एनालिसिस करें

कदम उठाने से पहले असर का मॉडल बनाएं

अगर आप कन्वर्ज़न रेट 5 प्रतिशत सुधारें, तो कमाई कितनी बढ़ेगी? अगर आप रैंकिंग 5 प्रतिशत सुधारें, तो ट्रैफ़िक कितना बढ़ेगा? सेंसिटिविटी एनालिसिस असर दिखाता है। निवेश करने से पहले। असर का मॉडल बनाएं। देखें कि निवेश के लायक है या नहीं। अंदाज़ा न लगाएं। हिसाब लगाएं।

असर के एनालिसिस से फ़ैसले लेना

क्या आपको लिंक बिल्डिंग में निवेश करना चाहिए? असर का हिसाब लगाएं। बेहतर लिंक शायद रैंकिंग 5 प्रतिशत सुधारें। 5 प्रतिशत रैंकिंग सुधार से शायद ट्रैफ़िक 20 प्रतिशत बढ़े। 20 प्रतिशत ट्रैफ़िक बढ़त से शायद कमाई 15 प्रतिशत बढ़े। पूरी कड़ी का हिसाब लगाएं। देखें कि लिंक बिल्डिंग में निवेश के लायक है या नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल