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作为营销人员，我们经常被要求量化我们努力的结果并证明投资的合理性。对于像付费媒体活动这样的营销活动，归因很简单：投入资金和投入资金。

但是，您可能从特定的搜索引擎优化 (SEO) 工作中获得的价值会受到无数变量的影响，例如域权限、当前流量和排名、反向链接、Google 不断发展的算法——不胜枚举。如果这还不够具有挑战性，还有另一层：可能需要长达6-12 个月的时间才能看到 SEO 的结果。这就是SEO预测的用武之地。

什么是 SEO 预测？

很难确定 SEO 的投资回报率的原因之一是有多少变量会影响特定工作的成功程度。尽管这似乎是个坏消息，但它实际上是使预测成为可能的原因。有数据，就有模型。

SEO 预测是一种使用数据来预测和建模未来可能结果的做法，这些结果是您选择或不选择投资的努力的结果。

为什么SEO预测很重要？

搜索引擎优化预测的价值在于帮助您就您将投资的内容和策略做出战略决策。无论您是内部营销人员还是代理机构，您花费在特定计划上的每一分钟都是有成本的——并了解是否有可能收回投资，以及何时收回投资至关重要。

SEO 预测可帮助您做出这些战略决策。使用数据，您可以预测采用一种​​策略而不是另一种策略的潜在结果，并大致确定该策略何时开始看到结果。

尽管 SEO 预测在帮助您规划 SEO 策略、预测 ROI 和确定潜在流量增长方面具有巨大价值，但切合实际的期望也很重要。正如谚语所说，“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的。”

预测将帮助您了解什么是可能的，并根据数据而不是直觉做出决策——但认识到模型远非确定的结果仍然很重要。

使用数据预测进行 SEO 的 5 种方法

在如何利用预测方面有很多选择——它们通常只受您的想象力以及操纵和解释数据的能力的限制。为了帮助您入门，这里有五种使用数据预测进行 SEO 的常用方法。

1. 预测投资回报

这是您的老板一直在询问的问题，也是使用 SEO 预测的最常见原因之一。与确定 SEO 工作的 ROI 一样难以捉摸，建模不仅可以让您预测投资回报，还可以预测何时可以看到回报。

此方法要求您确定与 SEO 工作相关的每一笔费用，并了解哪些转化可归因于您的工作。例如，有用的数据可能包括：

• 创建新文章的成本
• 那篇文章的潜在流量
• 您网站上的平均转化率
• 平均订单价值（或另一个指示投资回报率的目标，例如电话或演示）

使用此信息，您可以预测新博客文章需要多长时间才能看到收支平衡或新文章成本的初始投资回报。

当然，还有其他难以分配的好处可能无法反映，例如品牌知名度或您的文章可能是第一次接触，从而培养您的潜在客户，从而实现转化。

2. 现有关键字的预测效果

与预测投资回报相关的是确定博客、网站甚至特定页面的性能潜力。如果您已经对关键字进行排名，则可以使用预测来确定该现有关键字的潜在未来效果。

例如，如果您的关键字排名第四，那么您可以获取该关键字当前的平均每月流量，并使用它来预测您排名第二的潜在效果。通过预测现有关键字的效果，您可能会找到快速的胜利，并确定忽略现有关键字以追求新关键字机会的成本。

3. 预测机会成本

为新关键字的可能性建模可能会令人兴奋，但同样重要的是要注意，无论您将资源投入到 SEO 活动的何处，您都无法做到这一切。如果您选择不采用特定策略，预测性能会是什么样子，这对于您的战略决策来说就像了解潜在性能是什么样子一样提供信息。

4. 预测未来的竞争对手流量

搜索引擎优化工具让我们深入了解竞争对手的流量和关键字排名。与您可以预测自己网站的潜在流量增长的方式非常相似，您还可以确定竞争对手网站的潜在未来流量。

这是一种有用的策略，可以帮助您了解尝试在特定关键字上超越竞争对手的真正价值。通过预测竞争对手的流量，您不仅可以了解一项战略如何使您的公司受益，而且还可以了解它如何在您的竞争对手的增长中定位您。

5. 基准测试

尽管模型从来都不是万无一失的，但它们确实让我们了解了什么是可能的。无论您是在寻找新的关键字机会还是想了解现有关键字的潜力，您都可以使用预测作为基准来了解您的实际效果与预测相比在哪里。

随着时间的推移，这将为您提供更准确的预测，并帮助为进入报告的客户和利益相关者设定期望。

将 SEO 提升到一个新的水平

尽管 SEO 预测通常被视为仅由大型企业组织或机构使用的一项艰巨的任务，但对于任何想要利用数据来制定有关 SEO 策略的战略决策的人来说，它都是有用的。

营销人员声称“一致性是关键”的情况并不少见。尽管如此，实验变得比以往任何时候都更加重要。随着第三方 cookie 逐步淘汰关键浏览器，营销人员正在改变定位策略以采用新的方式来提高性能。

数字营销为海量数据打开了大门。通过访问诸如 Google Marketing Platform 和 Adob​​e Analytics 等 martech 平台，营销人员能够分析活动绩效、转换受众、承担风险并衡量战略驱动的增长。

这场数字革命使实验作为一种文化、战术和迭代过程蓬勃发展，证明了增加的投资回报率并推动了迭代性能。但是营销人员从哪里获得正确的动力呢？

实验从合适的人和文化开始

一个成功的组织知道，它的员工会推动实验走向成功。 这意味着品牌需要有意识地雇佣能够识别营销行业动态变化的人才。具有前瞻性的招聘和实验齐头并进。通过招募渴望解决营销挑战的创造性问题解决者，品牌可以确保他们的团队有足够的热情和灵活性，以便在实验没有按计划进行时进行调整。

有意向的面试对于寻找适合品牌营销团队动态需求的人才至关重要。精心设计的问题能够触及候选人提出的核心问题。例如，要求候选人分享他们参与复杂工作挑战的时间或有多种解决问题的方法的情况，可以让他们深入了解候选人的行动和他们用来解决挑战的过程。与学习、教学、合作​​和尝试不同解决方案相关的候选人故事展示了更强大的匹配和文化契合度。

除了好奇的招聘流程外，领导者还需要自上而下实践和宣扬实验，以培养一种拥抱学习和创新的文化。实验是一项团队运动，有凝聚力的治理和项目管理至关重要。跨团队的知识共享使员工能够实现学习、教学和创建反馈循环的目标，以继续发展正在进行的实验。

实验不是一站式的

对于许多团队来说，实验看起来不同。品牌可以运行许多强大的实验类型来评估定位效果，例如测试展示位置、创意类型和广告尺寸以及消息传递等等。

最值得关注的趋势是测试数据源。近十年来，许多营销人员利用数据管理平台 (DMP) 来收集和管理数据。然而，随着客户数据平台 (CDP)的出现，利用第一方数据构建深入、准确的客户档案变得越来越容易。这个领域欢迎实验，因为通过测试丰富第一方数据可以证明早期的投资回报率并告知在哪里花费下一美元。

通过使用 CDP 在用户级别组合数据集，团队可以应用预测模型来测试个性化消息传递中的最佳创意元素。例如，在直接面向消费者的环境中，机器学习模型可以应用于历史交易和页面浏览数据，以预测客户接下来最有可能购买的产品。该产品可以通过品牌信息中的动态创意字段进行展示。在这样的场景中，扎实的测试准备对于成功至关重要，因为强大的框架总是可以更容易地根据从以前的测试中学习的知识进行迭代。这就是为什么始终进行测试很重要的原因。如果不确定某些变化或新策略如何影响业务，请进行测试。

实验伴随着很多变量，包括隐私。在任何项目开始时，尤其是在处理客户数据时，隐私是最关键的因素之一。随着行业面临不断变化的消费者动态和不断发展的数据隐私法规，新的策略或法规可能会极大地影响成功。测试将有助于确保营销人员做出正确的决定。

实验包括失败以推动成功

实验出了差错。除了可能发生的技术故障之外，有时实验的获胜者是出乎意料的。例如，也许胜利者是控制者。有些人会认为这是实验的失败。然而，如果你学到了一些你以前不知道的东西，那么拥抱新的学习点并将其结合起来向前推进会使实验变成积极的。

团队必须明白失败并不是成功的对立面。这是成功的一部分。当出现意想不到的结果时，重要的是要避免以负面的眼光看待实验。相反，跨团队广播结果。全体员工都可以将“失败”作为一种学习经历。而且，当实验文化已经建立时，强大的人才就会填补测试框架和参差不齐的结果之间的空白。拥有可扩展的专业知识、市场理解和关系战略组合的团队知道如何整合和使用结果。

一个常见的失败点，尤其是早期的实验计划，是团队同时运行太多的实验。当多个实验大约在同一时间结束并且实验后分析交叉线时，这通常会引起混乱。例如，某品牌对其网站的导航横幅进行了着陆页测试和测试。由于着陆页测试测量的是着陆页上特定 CTA 的性能，因此导航横幅没有引起太多关注，使得实验看起来好像没有成功。

坚持以客户为中心

当营销人员努力营造一种包含好奇心和学习的文化时，实验自然会流动。在一个不确定的、不断发展的行业中，实验将继续为那些寻求它的人带来积极的结果。

重要的是要考虑将要进行实验的最终消费者，因为他们是最终需要与之产生共鸣的人。努力使用数据来了解消费者并与消费者建立联系的营销人员将获得最大的成功。