作为顾问，我们的职责是成为客户真正的合作伙伴，帮助他们实现或超越业务目标。但是，如果你的客户在推动一些你并不认为对实现这些目标最有利的事情时，会发生什么呢?你是否信奉“客户永远是对的”这句箴言?或者你承认接下来会有一场艰难的对话，但它可以帮助你们的伙伴关系走向成功?
下面，我们将介绍一些在Seer生活中可能出现的场景。
场景1:“我们想知道在X日期前SEO的预期影响”
这是一个合理的问题。客户每个月在市场营销渠道上投资X美元，并想知道在特定时间段内的投资回报率是多少。我们都知道，当涉及到搜索引擎优化时，很难预测何时会出现曲棍球棍式的增长。一些有助于交流的常见回答:
- 我们通常会在你执行我们的建议后2-4个月看到流量/转化率/收益的上升。”
- “有机增长完全取决于行业、季节性、网站当前在市场上的足迹/当前位置，以及空间的竞争力。”
公平的起点，但不足以满足客户的问题。现实是，有太多的变数，无法准确地知道何时会出现增长，以及增长的幅度。所以，你如何设定一个现实的表现预期，而不搬起石头砸自己和团队的脚呢?通过预测。
做影响预测是可以的，而且大多数时候客户不会让你对美元负责。他们在寻找一个粗略的概念，即投资何时不仅能收支平衡，而且开始获得回报。记住:他们花在你服务上的钱本可以花在其他地方，所以要记住，他们可能总是在评估自己的投资。
有多种创建投影的方法。以下选项都有相同的目标:为您的客户提供一系列可能的结果，以帮助设置性能预期。同样值得注意的是:当你做出这些预测时，最好给出一个看到这些数字所需的时间范围，以及一组合理的假设。
创造一个好的/更好的/最好的场景
是否有一种方法可以在他们的整个市场中找到全部的潜在机会?有什么比首先发现他们的产品或服务的全部机会，然后从那里开始工作更好的方式来显示预期的影响呢?
将所有的目标产品、服务或解决方案(或按类别将它们分离出来)，在整个网站区域中拉出总MSV。使用各种工具拉关键字数据和每月搜索量，删除重复和不相干的关键字之前，你发现每月总搜索机会。或者，如果客户正在进行付费搜索活动，可以考虑通过搜索查询来利用印象数据。
在此基础上，根据潜在的排名位置，为客户提供一个好的/更好的/最好的方案。方法如下:
- 从你刚刚通过印象数据或Adwords搜索量计算出的总体市场机会开始。
- 找到你客户的非品牌网站的点击率曲线，并将你的CTR模型应用到你的整个市场机会中。这就给您留下了预测的流量数据。在一个好的/更好的/最好的框架中尝试这个模型——排名前5可能会带来多少流量?那么前10名呢?
- 将您的转换率应用于您的预测流量数据，并将转换值应用于您的项目转换。
创建一个结果表
有许多因素发挥作用,最终确定有机收入增长,但如果你知道当前的转化率和美元价值的转换,您可以创建一个表,可以显示你的客户一些最重要的指标,以及他们如何影响的结果取决于不同的场景。
在下表中，我们估计了三种不同的自然流量增长场景，但也展示了如果现有转化率和/或平均订单值也随之提高，收益将会受到怎样的影响。
市场份额增长或防御
另一个有助于设定预期的角度是，将市场份额报告放在一起，显示你的客户目前拥有什么，以及如果我们在某个月增长到5%、10%或15%，对MSV的潜在影响。
找到你的总市场份额——这可以通过你追踪的所有优先关键词，你的所有目标查询，你的竞争对手的所有排名，对特定产品或服务的所有排名查询，等等。这可以通过任何典型的排名软件统计或SEMrush．
然后合计总MSV，你的客户的总排名kw(比如，前两页)，然后这些排名关键字的总MSV。然后根据排名位置计算自有市场份额。有些程序已经有了计算市场份额的方法，所以只要在前后比较时与你的模型保持一致就可以了!
如果你的客户目前只拥有一小块蛋糕(假设是1%)，你就会希望通过将市场份额扩大到5%来衡量潜在的有机流量增长。这不是关于一个特定的关键字或一个特定的排名，而是衡量策略和期望，这是我们的工作，专注于更大的图景，并着眼于整个市场。
如果你的客户目前拥有一块巨大的蛋糕(假设是35%)，你就会想要衡量它对捍卫市场份额的潜在影响。那么，保持35%的市场份额，我们能得到什么?如果市场份额下降5%，我们又会损失什么?它再次从关注特定的排名或位置转向关注整个市场。
在你分享你的预测之前，你觉得它们对吗?
有时候，即使数学计算在技术上是“正确的”，估计也可能看起来是“错误的”。如果你发现自己在按下发送按钮前犹豫了，那就听从自己的直觉。如果你要与客户分享的内容让你觉得不合理，那么你可能需要考虑一些其他因素。
- 你的预测是基于高质量的历史数据吗?如果你的客户过去有过跟踪问题，那么在将增长目标建立在不可信的数据之上之前要三思。
- 没有高质量的历史数据，还是从零开始?和你的客户一起去感受一下他们想想一个“好”月的流量或来自有机搜索的收入。每个月100次访问“好”吗?10000年?这对你有帮助提前设定预期，看看什么是现实的或不现实的。在这种情况下，您的“预测”可能看起来不像逐月突破，而更像是一个单一的、现实的最终目标。
- 在你的预测中列出假设和依赖项。例如:所附的预测完全取决于交付后一周内的执行情况，并假定建议得到了适当的执行。这样做确保预先达成协议，这将是一个相当大的攀登，但你绝对不会看到任何结果没有他们的帮助(见下文跟踪假设!)
- 还考虑什么类型你正在做的搜索引擎优化工作，以及什么可以产生影响。网站是否存在技术上的重大问题，他们可以解决?会有一个内容推动热门流量驱动页面吗?在你的预测中考虑到这些额外的提升，并确保在你的假设和依赖性中指出它们。
场景2:“我们希望关键字排名作为我们的主要KPI”
哦男孩。这是一个棘手的问题。
对于客户来说，想要追踪关键字排名的工作进度是非常普遍的。它很容易跟踪和量化，您可以将它与正在优化的特定url绑定。很有道理,对吧?
嗯，是也不是。是的，它会向你显示你的努力是否得到了搜索引擎的回报，并帮助你了解哪些策略是有效的，哪些是无效的。但是，如果那些页面1的排名没有得到点击会怎么样呢?如果他们获得了流量，但没有转换率(或者如果这是一个漏斗顶部的页面，任何预期的行动)，会发生什么?这个项目还会被认为是成功的吗?
还有一种情况是，你在第1页获得了X%的跟踪关键字，它们确实获得了点击和转换。但如果获得第一页排名的X%是所有搜索量最小的长尾关键词，当你将这些转化率和有机收益相加时，就不是积极的ROI。这个项目仍然被认为是成功的吗?
当客户说“我们希望在X个月内看到我们追踪的X%的关键词出现在第1页”时，你可以考虑以下几个选项:
教育你的客户如何使用长尾关键词，不要被跟踪，而是要让他们赚钱
2018年初，威尔·雷诺兹写了一篇非常深入的文章搜索引擎优化长尾关键词．这是一篇很有趣的文章，但对于这篇文章的主题来说，最重要的是威尔使用客户的PPC数据所做的研究。
对于这个特定的客户端，will在过去12个月的搜索词级别上提取了所有的转换，即169万个独特的搜索词。在这些搜索词中，107K帮助或收到了直接转换。其中87K是唯一的转换关键词。
这意味着什么呢?您的客户正在从您可能甚至没有跟踪的长尾关键字获得转换!我们通常只追踪蛋糕的一小部分(因为这有助于我们理解方向性表现)，但有成千上万个我们没有追踪的不同关键字却在那里赚钱。所以，当我们可以简单地将整个有机收益蛋糕视为成功因素时，为什么只专注于这么小的一块?
向你的客户展示竞争环境
你的部分工作是教育客户为什么排名不应该成为KPI，但这并不意味着你不应该使用或甚至不报告关键字数据。重要的一点是关键字排名(及其报告)旨在提供方向性的理解，即什么主题/类别表现良好，哪些主题/类别需要改进，以及跟踪的每个关键字类别的特定SERP景观是什么样的。
在此过程中，你还应该能够帮助你的客户意识到不同的关键字类别有不同的竞争对手，所以设置一个KPI，让特定比例的关键字在多个类别/竞争对手中排名，并不能真正显示项目是否成功。
将关键字市场份额作为二级/三级KPI
使用市场份额作为次要指标，可以消除对单个排名的关注，而是着眼于基于类别或市场所有权的定量现场指标。你可以告诉你的客户，“如果我们的市场有50%的可见度，我们就可以期待X%的流量提升。考虑到我们的平均转换率，它对有机收益的影响将转化为y美元。”这让你能够将关键字市场份额与最重要的KPI(收益)联系起来，同时还能满足客户追踪关键字移动的要求。
关于编译和跟踪你的假设
在设定和管理预期时，客户可以接受只要合理的假设。在一个单独的“假设”选项卡中，在一列中列出所有假设标签，并在其旁边的一列中列出它们的相关值。将当前模型日期设置为值列标题。
想把这个概念带到下一个层次吗?在假设列表旁边添加两列:一列是初始模型值，另一列是“实际值”，您可以在学习过程中随时间填写。例如，也许在用户粘性开始时，你并不知道执行内容推荐需要多长时间，所以你假设在交付后3周。然而，随着时间的推移，你会发现客户实际上需要66周才能在网站上发布内容的变化。
每个月或每个季度，在一个新的列中刷新你的假设，并用它们来重新计算好的/更好的/最好的情况。
你可能会发现，随着时间的推移，随着你了解的更多，某些假设变量的可变性(阅读，有根据的猜测)可以减少或消除。随着时间的推移，这个假设选项卡将成为您为客户学习的历史。
如果你错了怎么办?
有时候，尽管我们的出发点是好的，我们还是会犯错误:你的客户和你自己在某一段时间内对绩效的期望会出现差距。该怎么办呢?
根据我们的经验，客户关系中的任何痛苦都是由期望差距是多么大啊,这个差距会以多快的速度缩小．例如，如果客户端预期的性能和他们实际实现的性能之间存在巨大的差异和他们在你之前就发现了，可能会很痛苦。
如果您怀疑或断定存在期望差距，评估情况并尽快通知客户。理想情况下，您还应该准备一个计划来纠正任何性能缺陷，但关键是要做好准备超级积极主动。让客户知道你看到了它，并且“正在做”，这要比让她自己偶然发现它，并根据你的勤奋、你纠正问题的能力和重置她期望的能力得出自己的结论要好得多。
总之
- 成为一个好的顾问并不总是意味着一定要让客户高兴。对于可能的搜索性能，它是直接和坦率的
- 一个好的顾问有时不得不告诉她的客户她不想听到什么，以努力正确地设定对SEO性能的期望
- 我们遇到的一些最棘手、最常见的场景包括(1)设置客户对搜索引擎优化的时间和性能的期望，以及(2)为给定的关键字实现特定的排名
- 无论SEO期望管理面临什么样的挑战，使用建立在合理推理、良好数据和合理假设上的性能模型都是无价的。而且，如果您在学习过程中勤奋地根据实际情况更新假设，那么您就展示了确保您的模型(以及从中产生的内容推荐)尽可能准确的能力。
- 有时我们会犯错误，而消除期望差距的方法是超级主动
在管理商业期望方面，你有什么最好的建议?在下面的评论中和我们分享吧!更多的商业策略技巧，加上SEO, PPC和分析内容，订阅我们的每月通讯!
