オーガニックトラフィック予測ツール

Google Search Console CSV をアップロードし、Facebook Prophet を使用して今後 1 か月間のオーガニック クリック、インプレッション、またはセッションを予測します。

自信を持ってオーガニックトラフィックを予測

Google Search Console (または Analytics) から日次パフォーマンス レポートをエクスポートし、ここにアップロードします。このモデルは、毎週および毎年の季節性を検出し、国の祝日を尊重し、関係者と共有できる信頼区間を備えた予測を返します。

  • Facebook Prophet under the Hood — 毎週 + 年間の季節性
  • ホリデー対応 (デフォルトではブラジル、他の国も選択可能)
  • 信頼帯を含むインタラクティブな Plotly チャート
  • 報告のための予測の月次内訳

Search Console → パフォーマンスで、エクスポート → CSV をクリックします。 「日付」シート (毎日の粒度) を使用します。少なくとも 30 のデータ ポイントが必要です。年間の季節性を考慮すると 12 か月以上が推奨されます。

Organic Traffic Forecaster の使用方法

CSV から防御可能な成長予測まで 30 秒以内に作成できます。アカウント、OAuth、データは処理後にツールから出ません。

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日次データをエクスポートする

Google Search Console→パフォーマンスで、エクスポート→CSVをクリックします。 zip には、毎日のクリック数、インプレッション数、CTR、掲載順位を示す「日付」シートが含まれています。任意の日付 + 数値メトリック CSV も機能します (GA4、カスタム スクリプト)。

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CSVをアップロードする

このツールは、日付と指標の列 (ポルトガル語、英語、スペイン語、ドイツ語のヘッダーがすべてサポートされています) を自動検出し、履歴の長さに基づいて期間を推奨し、デフォルトでブラジルの祝日を設定します。送信する前にパラメータを変更してください。

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結果を読む

4 つの概要カード (合計予測、過去 90 日間の成長率、毎日の傾向、使用された履歴)、信頼帯を含むインタラクティブな予測グラフ、傾向分解、週ごとの季節性、レポート用の月ごとの内訳表を入手します。

予測の仕組み

内部では、明確な季節性を持つビジネス指標向けに設計された加算時系列モデルである Facebook Prophet を使用しています。 Prophet はトラフィックを 4 つのコンポーネントに分解し、それぞれを前方に投影します。

トレンド

毎週のノイズを無視するために平滑化された、根本的な成長または衰退の方向。 Prophet は変化点、つまり軌道が変化した瞬間を自動的に検出します。

週ごとの季節性

平日と週末の典型的な違い。 B2B サイトは通常、火曜日から木曜日がピークで、週末には崩壊します。電子商取引では逆のパターンが見られるかもしれません。

年間の季節性

毎年繰り返されるパターン (ブラック フライデーの急増、夏/冬の落ち込み、新学期)。少なくとも 365 日分の履歴をアップロードした場合にのみ有効になります。そうでない場合、Prophet は信頼性の高い履歴を推定できません。

休日の影響

トラフィック量を確実に移動させる祝日。ブラジルを選択すると、カーニバル、コーパス クリスティ、独立記念日、フィナドス、クリスマスなどが適用されます。米国、英国、PT、ES、FR、DE、IT カレンダーも利用できます。

信頼区間: 予測の周りの影付きの帯は 80% 信頼区間 (履歴データの残留ノイズに基づいて、将来の値が 80% の確率で収まると予想される範囲) を表します。帯域が広いほど、モデルの信頼性が低くなります。履歴の長さの 50% を超えて範囲を延長すると、バンドは急激に広がり、予測は推測的になります。

結果の解釈

予測合計

水平線全体にわたる毎日の予測値の合計。 「1 日あたり (平均)」サブラインは実行率を示します。履歴カードの現在の 1 日平均と比較して、予測の健全性をチェックします。

予想される成長率 (90 日のウィンドウ)

同一条件での比較: 次の予測日 90 日と履歴の過去 90 日。期間に関係なく 90 日に固定されるため、実行間で数値は同等になります。正 = 成長、負 = 衰退。

水平線全体にわたる毎日の傾向

予測の初日と最終日の傾向コンポーネント。メトリクスと同じ単位で表されます。これは、毎週および毎年のノイズが除去された純粋な成長シグナルです。

毎週の季節性バー

メトリクスに対する各平日の影響。プラスのバーは、トラフィックが傾向を上回った日を意味します。マイナスのバーはそれを下に引っ張ります。週全体の合計は、建設によって平均してゼロになります。

月次予報表

暦月ごとの合計。 「部分的」フラグが付けられた行は、28 日未満の予測日をカバーします。通常は履歴が終了した後の最初の月です。合計を正しく解釈するには、「日数」列を使用します。

データの入手先

Googleサーチコンソール（推奨）

  1. プロパティを開く → パフォーマンスレポート
  2. 日付範囲を調整します (過去 3、6、12、または 16 か月)
  3. 「エクスポート」→「CSVをダウンロード」をクリックします
  4. zip から Dates.csv ファイルをアップロードします。

16 か月は、GSC UI/API のハード制限です。より長い履歴については、BigQuery エクスポートを使用してください。

Googleアナリティクス4

  1. レポート→取得→トラフィック取得
  2. セッションのデフォルト チャネル グループ = オーガニック検索でフィルタリングします
  3. 日付をプライマリ ディメンションとして追加し、CSV をエクスポートします
  4. スプレッドシート/Excel で開き、アップロードする前にメタデータのヘッダー行を削除してください。

集計レポートには、プロパティ作成以降のデータが保持されます。イベントレベルの保存期間は最大 14 か月です。

カスタムCSV/スクリプト出力

日付列と少なくとも 1 つの数値列を含む CSV は機能します。ポルトガル語、英語、スペイン語、またはドイツ語の列名は自動検出されます。区切り文字には、カンマ、セミコロン、またはタブを使用できます。

一般的なソース: SEMrush/Ahrefs トラフィック エクスポート、Umami/Plausible/Piwik ダッシュボード、内部分析ウェアハウス。

BigQuery / Looker Studio 経由の GSC

16 か月を超える履歴の場合は、GSC → BigQuery の一括エクスポートを有効にします。クエリの日付 + 合計クリック数。CSV としてダウンロードし、ここにアップロードします。

あるいは、Looker Studio を GSC に接続し、日付 × クリック数テーブルを作成し、CSV にエクスポートします。

よくある質問

どのくらいの履歴が必要ですか?
モデルを実行するには、毎日少なくとも 30 個のデータ ポイントが必要です。 90 日以上では、毎週の季節性が得られます。 12 ～ 24 か月が最適な期間です。これにより、年間の季節性が活性化され、ブラック フライデー、ホリデー シーズン、新学期が捉えられます。検索動作の変化 (BERT、HCU、AI 概要) により古いデータの代表性が低下するため、3 年を超えると役立つことはほとんどありません。
どの指標を予測すればよいでしょうか?
クリック (GSC) またはセッション (GA4) が最も実用的であり、ビジネスの成果に直接マッピングされます。インプレッションは将来の機会 (需要) を予測します。 CTR と平均掲載順位は、キーワードの組み合わせの変化によって支配される比率/集計であるため、確実に予測することが困難です。
どの地平線を選択すればよいでしょうか?
経験則: 履歴の範囲 ≤ 50%。ファイルをアップロードすると、ツールは最大の有効なオプションを自動的に推奨します。それを超えて拡張することもできますが、信頼帯域は急速に広がり、予測は予測ではなく「シナリオ」になります。しきい値を超えると、結果の上に警告バナーが表示されます。
私の予測がマイナスまたは横ばいの傾向にあるのはなぜですか?
Prophet は最近のデータから傾向を読み取ります。過去数か月が減少している場合、予測ではその減少が続きます。一時的な落ち込み（アルゴリズムの更新、季節的休暇、公開の一時停止）があった場合、モデルはそれを構造的なものとして扱います。値はゼロでクリップされます (トラフィックがマイナスになることはありません)。ただし、傾向線が交差する場合、予測はゼロ近くまで平坦化する可能性があります。
Prophet はアルゴリズムのアップデートや AI の概要の影響を予測できますか?
いいえ、Prophet はパターン認識モデルです。これまでに見られたトレンドと季節性を推定します。外部からのショック（アルゴリズムの更新、AI 概要のクリック数の増加、競合他社の強力なページの立ち上げなど）は、データに現れるまでは認識できません。予測は保証としてではなく、逸脱を検出するためのベースラインとして使用します。
結果で年間の季節性が「オフ」になっているのはなぜですか?
年間の季節性は、365 日以上の履歴をアップロードした場合にのみ有効になります。これが少ないと、Prophet は実際の年間サイクルと短期的なノイズを区別できなくなります。次回のアップロードで 12 か月のマークを超えると、自動的に有効になり、ブラジルの休日/季節パターン (または選択した国) がキャプチャされます。
データにギャップがある場合はどうすればよいですか?
Prophet は日付の欠落をネイティブに許容します。必要に応じて内部で日付を埋めます。重複する日付は最後の値を保持したまま折りたたまれます。モデルが壊れるのは、合計データ ポイントが 30 未満であるか、パーサーが検出できない列形式である場合です。どちらの場合も、明確なエラー メッセージが返されます。
私のデータはどこかにアップロードまたは保存されていますか?
CSV はメモリ内で処理されて予測が生成され、その後破棄されます。何もディスクに保存されたり、サードパーティと共有されたりすることはありません。アカウントやログインは必要ありません。
どのくらいの頻度で予測を再実行する必要がありますか?
ほとんどの SEO ワークフローでは、毎月が適切な頻度です。サイトの構造変更 (再デザイン、移行、大規模なコンテンツのプッシュ) 後、または既知の Google アップデート後に再実行します。モデルには傾向を更新するための新しいデータが必要です。
7 月または月の一部の合計が小さく見えるのはなぜですか?
月次予測テーブルには、予測ウィンドウ内の日のみが合計されます。履歴が月の 30 日に終了する場合、表の最初の行は 1 つの予測日のみをカバーします。 28 日未満の行には「部分的」というフラグが付けられ、日数列には含まれる日数が正確に示されます。