Einfache Fluktuationsrate | Online Marketing Basics

Die Fluktuationsrate gibt die relative Änderung an, wie viele Ergebnisse der Seite 1 für ein bestimmtes Keyword für zwei verschiedene Zeitpunkte identisch sind, d.h. wie stark Google die Rankings hier durcheinander wirbelt.

 

 

Berechnung der Fluktuationsrate

Sie wird folgendermaßen gebildet:

URLS_1, URLS_2 seien zwei Mengen der Mächtigkeit 10.

URLS_1 = {x | x repräsentiert den Byte-Code für eine Web-Adresse für ein Keyword i zum Zeitpunkt t}

URLS_2 = {y | y repräsentiert den Byte-Code für eine Web-Adresse für ein Keyword i zum Zeitpunkt t-1}

(1) Intersection: S = URLS_1 \cap URLS_2

(2) Fluktuationsscore_i_,_t (FS_i_,_t) = 10 – |S|

(3) Fluktuationsrate_i_,_t = 10 \cdot FS_i_,_t (in %)

Nutzen an der Fluktuationsrate

Geht man im Zuge der Web-Analyse auf Ursachenforschung für fallenden Traffic, so kann die Fluktuationsrate bei grober (>0.7) Wertannahme für ökonomisch wichtige Keywords ein erster Hinweis auf einen SERP-Wirbel sein.

Kritik an der Fluktuationsrate

Sie gibt zwar die relative Änderung an, nur gibt sie keine Auskunft über Positionsverschiebung auf der ersten Seite. Das lässt die Fluktuation auf den Positionen lediglich erahnen.

Weitere Hinweise

Die Fluktuationsrate kann hier in Python betrachtet werden.

Marvin Jörs

Gründer von onlinemarketingscience.com, Student der Wirtschaftsinformatik und Gründer der Skyscraper Marketing UG in Frankfurt. Ich interessiere mich vor allem für Themen wie Big Data, Data Science, neuronale Netze, Business Process Optimization im Online-Geschäft und natürlich SEO (Suchmaschinenoptimierung).

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Marvin / geb. 1994 / Studium der Wirtschaftsinformatik (TU Darmstadt) / Gründer