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Klick Kurve berechnen inkl. CTR-Underperformer finden

Mit diesem KNIME-Workflow siehst du auf einen Blick, welche Klickrate deine eigene Domain zum aktuellen Zeitpunkt hat und für welche Suchbegriffe du aktuell unter der zu erwartenden Klickrate liegst.


Ausgangspunkt für die Entwicklung dieses KNIME-Workflows war folgender Pain Point:

  • Im Zuge der Entwicklung einer SEO-Strategie für ein Subthema wollte ich mich mit dem Thema "Forecasting" auseinandersetzen.

  • Weiters wollte ich für die laufenden Arbeiten an den Domains einen zusätzlichen Aspekt integrieren: Snippet Optimierungen.

Dieser KNIME-Workflow unterstützt mich daher wie folgt:

  • Aktuelle Klick Kurven lassen mich potenziell akkuratere Hochrechnungen treffen - insbesondere unter Rücksichtnahme der jeweiligen SERP-Features des Keyword-Clusters.

  • CTR-Underperformer zu identifizieren kann für die Auswahl der zu optimierenden Snippets hilfreich sein.

Das Resultat sieht dabei wie folgt aus:

Für diesen Workflow benötigst du:

  • KNIME (zum Download)

  • Google Search Console Daten als .csv via API

    • Möglichkeit 1: Search Analytics for Google Sheets - Hier sollten jedoch die Namen der Spalten vor dem Import in den KNIME-Workflow angepasst werden. Siehe Workflow-Annotation.

    • Möglichkeit 2: GSC-Daten direkt in KNIME abfragen - funktioniert tadellos mit dem Workflow von get:traction. Benötigt jedoch die Python-Erweiterung.

  • Sistrix API Key (nicht zwingend erforderlich)


 

Der KNIME-Workflow im Detail


Der dafür notwendige KNIME-Workflow besteht aus einem File Reader (zum Einlesen der GSC-Rohdaten), zwei Komponenten sowie einer Metanode (welche zahlreiche Nodes übersichtlich zusammenfasst), zwei Line Plots (zur Visualisierung der Klick Kurven) sowie zwei Tabellen (Table View) zur weiteren Analyse.


GSC Daten | Config Input Node

Die Config Node ermöglicht es dir die Rohdaten aus der GSC API direkt vorzufiltern. Dabei hast du folgende Möglichkeiten:

  • Datum eingrenzen

  • Schwellenwert festlegen für die Suchanfragen-Klicks

  • Schwellenwert festlegen für die Suchanfragen-Impressionen

  • Länder-Filter

  • Brand-Filter

Hinweis: In der aktuellen Version des Workflows geht die Config Node davon aus, dass das geladene GSC-File folgende Kolumnen Namen hat - die exakte Schreibweise ist dabei relevant:

  • date, page, query, country, device, clicks, impressions, ctr, position


Falls die Namen deiner Kolumnen in den Rohdaten davon abweichen, kannst du diese vor dem Laden in die Config Node noch durch eine "Column Rename"-Node anpassen.


Data Manipulation Node

Innerhalb der Metanode werden zahlreiche Knoten zusammengefasst - dies lässt den darüberliegenden Workflow deutlich übersichtlicher wirken. Darunter verbirgt sich dann folgender Prozess:

Zunächst werden die gefilterten Daten in der "Node 184" pivotiert - hier entsteht dann die Klick Kurve. Außerdem wird für jede Suchanfrage die aktuelle durchschnittliche CTR je Device berechnet. Diese Daten werden anschließend per inner Join zusammengefügt. Mit den beiden Rule-Engine-Knoten wird dann regelbasiert vertagged - bedeutet: Wenn die aktuelle Klickrate unterhalb der zu erwartenden der Klick Kurve ist, dann erhält das Keyword in der Kolumne "Underperforming?" den Wert "True", sonst "False".


Anschließend werden ausschließlich jene Reihen des Datensatzes behalten, welche zumindest einen Mobile oder Desktop Underperforming Wert "True" haben. Anschließend werden die Kolumnen umbenannt, sortiert und die Klickraten "verschönert". Das Resultat sieht dann wie folgt aus:


Erweiterung um SERP Features

Das Thema Klick-Kurven-Berechnung hat aus meiner Sicht zwei große Limitationen - die Anzahl an Datenpunkten im Datensatz sowie die in den jeweiligen Keyword-Clustern vorhandenen SERP Features - diese können die Klickrate enorm beeinträchtigen.



Daher habe ich diesen Workflow noch um eine API-Abfrage ergänzt - hierfür benötigst du einen API Key von Sistrix. Da Sistrix hier eine Limitation von 300ms Delay zwischen den Abfrage hat, kann dieser Punkt etwas Zeit in Anspruch nehmen.


Vorsicht: Berechne zuerst die Anzahl an Keywords die du hast im Datensatz (GroupBy -> Manual Aggregation by Query (Unique Count)) - das ist dann die Anzahl an Abfragen, die an Sistrix geschickt werden und die dir dann auch als Credits in Rechnung gestellt werden.


Anschließend kannst du in der Pivot Table noch das gewünschte SERP Feature auswählen.


Das fertige Resultat sieht dann hier am Beispiel von Featured Snippet Einschüben bei meiner Teebaron-Domain wie folgt aus:




KNIME Workflow als Download

Gerne möchte ich dir diesen KNIME-Workflow als Download zur Verfügung stellen. Mit einem Klick auf nachfolgenden Download-Button erhältst du eine .zip-Datei, in welcher der Workflow liegt. Du benötigst für diesen Workflow keine weiteren KNIME-Erweiterungen und kannst ihn direkt "out of the box" testen.

Klick Kurve und CTR Underperformer (CAMPIXX).knwf
.zip
Download ZIP • 125KB

Feedback ist ein Geschenk - daher freue ich mich jederzeit über Anmerkungen, Verbesserungsvorschläge oder auch Fragen. Meine Kontakt-Informationen findest du auf meiner "Über mich"-Seite. Du kannst mich auch gerne über LinkedIn kontaktieren. Viel Spaß!

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