Xoviとともに、 SISTRIXツールは、SEOの分野でドイツで最も広く使用されている分析プログラムです。 可視性インデックスは、Google検索でのページの可視性の準標準としての地位を確立しています。 その計算に含まれるパラメータは、例えば、こことこことこことこことここで説明されていますが、正確な計算式は公式には公開されていません。 以下は私の6か月間の個人調査の結果であり、完全または正しいとは主張していません。
と
- \(A_l\): SISTRIXキーワードセット（特定の国向けに明確に定義されたキーワードのソートされた量。セットには、12か月の平均に基づくトラフィックに基づく定数と、より小さく、さまざまな割合が含まれます）
- \(\vert A_l \vert\) ： \(A_l\)厚さ\(A_l\) \(\vert A_{DE} \vert = 1.000.000\) （status：01.10.2021）
- \(k \in A_l\): キーワードオフ \(A_l\)
- \(u\): URL（形式に応じて、ドメイン、サブドメイン、ディレクトリ、個々のURLとして解釈されます）
- \(r_{uklgt}\) ：デバイスタイプ\(g\) \(l\)国のキーワード\(k\)に対する検索エンジンGoogleのオーガニック検索結果でのURL \(u\)ランキング\(g\)その時\(t\)
- \(s_{klgt}\)検索ボリューム（ないからSISTRIXからのデータと、月あたりの平均検索クエリ、 Googleのキーワードプランナーキーワードに、しかし、ダース以上、主に外部データのディーラーから蓄積された私たち自身の声明による） \(k\) im国\(l\)デバイスタイプ\(g\)時刻\(t\)
- \(c_{uklgt}\) ：国のキーワード\(k\)のURL \(u\)推定クリック数\(l\)デバイスタイプ\(g\)の時点\(t\)
- \(l \in L=\{DE;...;JP\}\) ： \(\vert L \vert=30\)国\(\vert L \vert=30\) （現在：01.06.2021）
- \(g\in\{D;M\}\): デバイスタイプ（デスクトップ/モバイル）
- \(t\): 時間（午前00:00:00の日付）
- \(S_{ulgt}\) ：その時点でのデバイスタイプ\(g\)上の国\(l\)のURL \(u\) SISTRIX可視性インデックス\(t\)
- 値の\(W_S = \, \mathbb{Q}^{+}_{0}\)
該当する
$$S_{ulgt} = \sum_{k=1}^{\vert A_l \vert} f(r_{uklgt}, c_{uklgt})$$
と
$$\begin{multline} \mathbb{N_0} \times \mathbb{Q}^{+}_{0} \to \, \mathbb{Q}^{+}_{0}, f(r, c) = ((1-\text{sgn}(r - 1)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-34{,}4796))) \cdot 0{,}0194 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-34{,}4796))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-378{,}325))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-378{,}325))) \cdot (0{,}0004 \cdot c + 0{,}0119)))) + (\text{sgn}(r-1)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 2)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-17{,}418))) \cdot 0{,}0136 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-17{,}418))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-230{,}6839))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-230{,}6839))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0035)))) + (\text{sgn}(r-2)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 3)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-11{,}0236))) \cdot 0{,}0098 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-11{,}0236))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-231{,}3121))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-231{,}3121))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0025)))) + (\text{sgn}(r-3)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 4)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}8619))) \cdot 0{,}0077 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}8619))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-219{,}6195))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-219{,}6195))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}002)))) + (\text{sgn}(r-4)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 5)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}0684))) \cdot 0{,}0068 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-8{,}0684))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-249{,}3706))) \cdot 0{,}125 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-249{,}3706))) \cdot (0{,}0006 \cdot c + 0{,}0017)))) + (\text{sgn}(r-5)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 6)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-5{,}357))) \cdot 0{,}0058 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-5{,}357))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-133{,}2103))) \cdot 0{,}1011 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-133{,}2103))) \cdot (0{,}0007 \cdot c + 0{,}0015)))) + (\text{sgn}(r-6)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 7)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-4{,}3643))) \cdot 0{,}0049 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-4{,}3643))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-90{,}3704))) \cdot 0{,}0727 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-90{,}3704))) \cdot (0{,}0008 \cdot c + 0{,}0013)))) + (\text{sgn}(r-7)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 8)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-3{,}3292))) \cdot 0{,}0039 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-3{,}3292))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-87{,}6123))) \cdot 0{,}0706 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-87{,}6123))) \cdot (0{,}0008 \cdot c + 0{,}0011)))) + (\text{sgn}(r-8)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 9)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}944))) \cdot 0{,}0029 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}944))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-75{,}6014))) \cdot 0{,}0515 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-75{,}6014))) \cdot (0{,}0007 \cdot c + 0{,}0012)))) + (\text{sgn}(r-9)^2 \cdot \\ ((1-\text{sgn}(r - 10)^2) \cdot ((1-\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}4797))) \cdot 0{,}0019 + \\ (\text{ceil}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-2{,}4797))) \cdot ((1+\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-36{,}7911))) \cdot 0{,}0199 - \\ (\text{floor}(0.5 \cdot \text{sgn}(c-36{,}7911))) \cdot (0{,}0005 \cdot c + 0{,}0005)))) + (\text{sgn}(r-10)^2 \cdot 0)))))))))) \end{multline}$$
この式は、主に公式のSISTRIX A PIの助けを借りて、リバースエンジニアリングによって主に抽出されました。 基本的な考え方は次のとおりです。問題を単純な例に減らし（1つ、2つ、3つ、または...のキーワードのみで可視性インデックスが正のURLを見つける）、より複雑なケースを再現してみます。
可視性インデックスのプロパティ:
- 可視性インデックスには、1,000,000キーワードの「パーマネントキーワードセット」のキーワードのみが含まれ、現在1億キーワードで構成されている（現在のイベントや状況に適応する）絶えず拡大する「完全データベース」のキーワードは含まれません（10月現在） 1日、2021年）。 それぞれのキーワードグループは、[日付]で値を選択するか、APIで拡張された値を0に設定することで簡単にフィルタリングできます。 標準データまたは履歴データは一定であり、2008年から毎週収集され、現在は毎日収集されています。
- AMPヒットは可視性インデックスに含まれていません。
- ルーマニア、クロアチア、スロベニア、ブルガリアなど、最近作成された国で分析を開始するか、独自の可視性インデックスを作成することをお勧めします。 これは、SISTRIXがドイツなどの国で「歴史的バラスト」を搭載しているためです。つまり、以前はより高い重みが付けられていたキーワードが、現在、予想以上に使用されています（これも長い間です）。 ）検索ボリュームが少ない。 サポートによると、全体を徐々に調整し、長期的には見えなくなるようにする必要があります。
- 私の当初の想定に反して、検索ボリュームは可視性インデックスで間接的な役割を果たすだけです。 代わりに、予想されるクリック数が重要です。 検索ボリュームと推定クリック数の関係は、主に推定検索意図に基づいており、これも示されています。 SISTRIX自体がこれを明示的に指摘しています。
- 予想されるクリック数は、可視性インデックスの背後にある推進要因です。 それらの効果は上下に制限されているため、可視性インデックスは常に上限と下限の間で実行され、それらの間で線形になります。
- クリックには、公式APIを介してアクセスすることはできませんが、Webインターフェイスまたは手動のCSVエクスポートを介してのみアクセスできます。 どちらの場合も、値は丸められますが、「キーワード」ビューのDOMにも元の値が含まれています:
次の数式は、ExcelまたはGoogleスプレッドシートでも使用できます。 ワークシートの可視性インデックスを計算します。各行には、列Aに位置があり、列Bに予想されるクリック数のキーワードが含まれています。:
=SUMME(WENN(A1:A999999=1;WENN(B1:B999999=378,32500379436;0,125;(0,00037306471297181*B1:B999999+0,011944496557952))); WENN(A1:A999999=2;WENN(B1:B999999=230,68394113271;0,125;(0,00055449577110866*B1:B999999+0,0035350976909409))); WENN(A1:A999999=3;WENN(B1:B999999=231,31214231278;0,125;(0,00059715499256153*B1:B999999+0,0025455442270028))); WENN(A1:A999999=4;WENN(B1:B999999=219,61948739302;0,125;(0,00063710437878404*B1:B999999+0,0020405503130787))); WENN(A1:A999999=5;WENN(B1:B999999=249,37064996217;0,125;(0,00058906284391034*B1:B999999+0,0017391721053351))); WENN(A1:A999999=6;WENN(B1:B999999=133,21031841331;0,1011;(0,00074744619531311*B1:B999999+0,0015021940435474))); WENN(A1:A999999=7;WENN(B1:B999999=90,370431493381;0,0727;(0,00078977592541601*B1:B999999+0,0012962057526498))); WENN(A1:A999999=8;WENN(B1:B999999=87,612293584114;0,0706;(0,00079399080394233*B1:B999999+0,0010648385910406))); WENN(A1:A999999=9;WENN(B1:B999999=75,601377547472;0,0515;(0,00066458507066795*B1:B999999+0,0011972721128791))); WENN(A1:A999999=10;WENN(B1:B999999=36,79114711734;0,0199;(0,00052397754322654*B1:B999999+0,00053850952142599))); 0)))))))))))これにより、以下の結果が得られます。:
| 国 | 端末 | 日にち | \(S_{echt}\) | \(S_{berechnet}\) | \(\Delta\) | \(\Delta_{\%}\) | URL /ディレクトリ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}1348 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/?hl=sl |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}2156 \) | \( 0{,}2155 \) | \( 0{,}0001 \) | \( 0{,}05% \) | https://Me.twitter.com/youtube |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}3746 \) | \( 0{,}3740 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}16% \) | https://sl.m.wikipedia.org/wiki/YouTube |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}6771 \) | \( 0{,}6760 \) | \( 0{,}0011 \) | \( 0{,}16% \) | https://m.facebook.com/youtube/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}6836 \) | \( 0{,}6830 \) | \( 0{,}0006 \) | \( 0{,}09% \) | https://x2convert.com/en117/download-youtube-to-mp3-music |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}7636 \) | \( 0{,}7555 \) | \( 0{,}0081 \) | \( 1{,}06% \) | https://www.youtubekids.com/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}8749 \) | \( 0{,}8730 \) | \( 0{,}0019 \) | \( 0{,}22% \) | https://www.4kdownload.com/products/youtubetomp3/6 |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 4{,}0020 \) | \( 3{,}9980 \) | \( 0{,}0040 \) | \( 0{,}10% \) | https://ytmp3.cc/en23/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 8{,}0520 \) | \( 8{,}0520 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://support.google.com/youtube/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 11{,}6600 \) | \( 11{,}6100 \) | \( 0{,}0500 \) | \( 0{,}43% \) | https://m.facebook.com/events/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 19{,}7000 \) | \( 19{,}6890 \) | \( 0{,}0110 \) | \( 0{,}06% \) | https://minecraft.fandom.com/wiki/ |
| SI | NS。 | 29.10.21 | \( 32{,}5900 \) | \( 32{,}5890 \) | \( 0{,}0010 \) | \( 0{,}00% \) | https://hr.m.wikipedia.org/wiki/ |
| RO | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}1516 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://lol.fandom.com/wiki/LCK/2021_Season/Summer_Season |
| 氏 | NS。 | 29.10.21 | \( 0{,}2191 \) | \( 0{,}2190 \) | \( 0{,}0000 \) | \( 0{,}00% \) | https://starwars.fandom.com/wiki/Mandalorian |
| BG | NS。 | 03.11.21 | \( 0{,}3703 \) | \( 0{,}3702 \) | \( 0{,}0001 \) | \( 0{,}03% \) | https://leagueoflegends.fandom.com/wiki/List_of_champions |
実際の値と計算された値の違いは、丸め誤差と、モデルのトレーニングの基礎となる限られたデータセットが原因です。 上記のステートメントは、式をさらに洗練し、たとえば、検索ボリュームと予想クリック数の関係を計算するための基礎として役立ちます。 私の研究中に生じたスクリプトに興味があれば、遠慮なく私に連絡してください。