使用“行业标准”点击率的日子已经一去不复返了。虽然这些研究是奇妙的信息，但了解如何在行业和设备之间的点击率（CTR）在线变化，为什么我们仍然使用其他域数据来制作影响我们的底线的计算，我们可以使用我们自己的数据？
使用标准CTR的问题
我与这些行业有的问题CTR研究是有很多未知数。我对大多数客户都有这样的艰难时间，进入研究使用的一项规定的桶之一。
如果我有一个金融软件，那么适合金融或软件吗？如果他们的财务数据基于国家已知的银行，他们的数据账户是否会为我的上行客户的更小的品牌意识？有很多变量需要考虑一下，我不能也不想试图弄清楚。
好吧，我们不必！
为什么你应该计算自己的CTR
能够投射你的工作的影响
当你投球一个内容或一个元数据发生变化对于您的团队而言，他们想知道这将带来多少钱，将CTR的总搜索量乘以您的出发点，以便在您带来转换率和转换值之前投射流量。
使用您自己的CTR帮助您的收入预测那更准确。If I’m a financial software provider creating a long-form guide and I expect 100,000 searches per month using an industry standard CTR of 9.5% for position 3, and my true CTR for that position is 12%, I’m not accounting for 2,500 potential sessions when I do my conversion and revenue calculation.
了解您在网站上进行的更改的影响
更改页面标题和/或元描述或添加或删除时架构标记，你不希望真正的阅读你的工作影响吗？能够在这些变化之前和之后计算日期范围的CTR将使您的影响更好地表明它们。
计算无所作为的成本
竞争对手爬上你的SERP位置？请参阅SERP横向的班次，使您的位置转移，并需要弹药来构建案例，了解您需要资源以使主动变更或对已经伤害您的更改作出反应？使用真正的CTR来投影收入和流量的潜在变化对某个页面的影响将帮助您通过比以前更准确的准确性来将不会进行更改的成本货币化。
您的CTR曲线是大概与'行业标准'不同
使用SEER的数据，让我们来看看NON =标准我们的CTR与“商业”行业的“行业标准”进行比较。
| 位置 | Seer Ctr. | “标准”CTR | 方差 |
| 1 | 32.5％ | 25.9％ | +6.6 |
| 2 | 12.7％ | 12.8％ | -0.1. |
| 3. | 10.2％ | 8.3％ | +1.9 |
| 4. | 4.8％ | 5.3％ | -0.5. |
| 5. | 4.4％ | 3.6％ | +0.8 |
正如你所看到的，不是每个位置都是巨大的差异。
让我们进入一个企业主的心态：
Let’s say my conversion rate is 10% and the value of a conversion is $20 (really, really fake numbers that I’m using for the sake of ease), and the sum of search volume for the terms I’m targeting is 50,000 MSV.
If I’m Wil hearing lil’ ol’ KJ saying I want to spend my time at $X/hr optimizing Seer’s content to get into the top three to try or to capture a featured snippet, and I hear that position 3 is going to get us 6,000 sessions and $12,000 per month (Seer true CTR)—or I hear that it’s going to make me 4,150 sessions and $8,300 each month—well, I think we all know Wil well enough.
不是那么快，有一些免责声明
我会被融入大学里失败的人（对不起，爸爸），但现在爱它在我们进入方法之前，就像一个成年人一样爱它。
艰难的规则：
- 使用重大变化后收集的数据。如果您重新设计了您的网站，有任何一种移民或更新所有元数据，从更改之前和之后将数据组合到脏数据。没有人喜欢肮脏的数据。
- 请使用至少三个月的数据。
- 您不敢使用Google搜索控制台数据的CTR。你会平均平均值那就是......只是不要。我们将向您展示如何计算自己的CTR。
- 丰富功能的存在将改变您的CTR。这在您的GSC数据中并不占，因此请记住这一点。
关于我们的方法论
我们将使用位置“桶”来解释GSC数据为您提供的平均位置的范围。1.5下面的任何东西都将是“位置1”，1.6到2.5将是“位置2”，所以等等，使用.5作为切断。
我们将使用那些职位桶来总结每个位置桶的点击和印象，然后将它们划分为我们的CTR。这样，我们不是平均这平均对于所有位置查询的CTR - 我们正在汇总它。
我们不会涵盖删除桌面和移动数据或品牌和非品牌查询。我认识到这一点，并在内部进行计算时做到这一点，但这需要更多的PowerBi知识，而不是许多人都有耐心，所以我们要快速，肮脏的CTR曲线路线。
如何使用Google搜索控制台数据在Power BI中计算自己的CTR：
- 在Google搜索控制台中，下载搜索性能报告。
- 如果您能够使用新的搜索控制台，您将希望使用新的搜索控制台，因为它将提供从更大的日期范围内提供更多数据。
- 下载查询，印象，点击和位置。
- 将数据导入PowerBi。
- 在查询编辑器中，使用以下公式创建自定义列到组位置。我们将调用此职位（复数），因为GSC调用它'位置'，我们需要一个唯一的列名。
每个IF [位置] <= 1.5那么如果[位置] <= 2.5那么如果[位置] <= 3.5，则如果[位置] <= 3.5，那么如果[位置] <= 4.5，则如果[位置] <= 5.5那么5否则，如果[位置] <= 6.5那么如果[位置] <= 7.5，那么如果[位置] <= 8.5那么如果[位置] <= 8.5，那么如果[位置] <= 9.5那么如果[位置] <= 10.5则为9否则如果[位置]> = 10.6那么11 ELS值为null
- 将所有列的数据类型更改为相应类型。关闭＆申请。
- 在建模带中，制作新的措施来计算CTR。右键单击字段区域中的任何指标，然后选择“新测量”。
在式栏中，粘贴以下内容：
点击速率= sum（gsc [clicks]）/ sum（gsc [印象]）
如果我们在公式中列出“gsc”，则应替换为文件的名称 - 我们的名为GSC为简单奠定了简单，但您应该匹配您的文件名。
- 制作一个散点图：
X轴：位置（单击下拉箭头，然后选择“不汇总”）。
y轴：点击率（您的新措施！）。
- 制作一个表：选择向下箭头，然后单击“不汇总”的位置。
当然，11不是“11” - it的11+。似乎是一种直接的方法来提高预测的准确性。
查看此视频以遵循Power BI中的这些步骤：
现在你已经计算了自己的真正的CTR，让我们以您发现使用它的其他方式的评论。如果您对数据要点添加了任何想法，请与我们分享这些想法！
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