Wykrywanie zmian trendów wskazuje na subtelne, ale długotrwałe i ważne zwroty kierunku zmiany wartości danych. Funkcja ta działa podobnie do wykrywania anomalii, ponieważ oba te mechanizmy sygnalizują zmiany w danych. Główna różnica polega na tym, że wykrywanie anomalii podkreśla nagłe wzrosty lub spadki wartości danych, a wykrywanie zmian trendów zwraca uwagę na bardziej subtelne zmiany zachodzące w dłuższym okresie.
Google Analytics wyświetla te zmiany na karcie trendów w sekcji Trendy i rekomendacje na stronie głównej, w raportach Przegląd raportów i Podsumowanie reklam oraz w Centrum trendów.
Interpretowanie zmian trendów
Do zmiany trendu mogą prowadzić różne rodzaje zmian. Niektóre zmiany są przewidywalne i zamierzone. W takim przypadku nie musisz niczego robić. Jeśli na przykład rozpoczniesz nową kampanię reklamową, możesz zauważyć stopniowy wzrost przychodów, a Analytics wykryje zmianę trendu jako datę rozpoczęcia kampanii.
Inne zmiany są nieoczekiwane i wymagają większej uwagi. Dotyczy to na przykład ważnych danych, które wykazują tendencję spadkową. Na przykład z powodu niedawnej aktualizacji kodu witryny umieszczony w niej przycisk rejestracji przestał działać. Możesz nie zauważyć natychmiastowego spadku liczby aktywnych użytkowników, ale z czasem tempo jej narastania zacznie spadać, ponieważ będzie się rejestrować coraz mniej użytkowników. Analytics wykryje tę zmianę, aby umożliwić Ci wprowadzenie w witrynie niezbędnych poprawek.
Jak to działa
Gdy w przypadku danego rodzaju danych Google wykryje zwrot kierunku zmiany wartości danych ciągu czasowego, umieszcza kółko na dacie wystąpienia zmiany. Możesz najechać kursorem na to kółko, aby dowiedzieć się więcej o zmianie, np. o poprzedniej i bieżącej szybkości zmian oraz o czasie wystąpienia zmiany trendu.
Aby dokładniej przeanalizować dane, możesz też u dołu karty trendów kliknąć Zbadaj raport. Kliknięcie tego przycisku spowoduje otwarcie bardziej szczegółowego raportu z tym samym zakresem dat, rodzajem danych oraz wymiarem. Aby zbadać zmianę trendu, możesz dostosować zakres dat, porównać inne wymiary lub dodać więcej zestawień wymiarów.
Rodzaje wykrywanych zmian
Wykrywanie zmian trendów wskazuje zmianę trendu, gdy prognozowana wartość odbiega od rzeczywistej wartości, co ma miejsce, kiedy trend zmienia się:
- ze wzrostu na spadek,
- ze spadku na wzrost,
- z większego wzrostu lub spadku,
- z mniejszego wzrostu lub spadku.
Rozwiązywanie problemów ze zmianami trendów
Zanim z powodu wystąpienia zmiany trendu wprowadzisz modyfikacje w witrynie lub aplikacji, musisz się zastanowić, czy jest to oczekiwana zmiana, a jeśli nie, to jaka jest jej przyczyna. Jeśli zmiana jest oczekiwana lub korzystna, prawdopodobnie nie musisz wprowadzać żadnych modyfikacji.
Oto możliwe przyczyny zmiany trendu:
Cykle biznesowe
Tradycyjne cykle biznesowe mogą prowadzić do niekorzystnej zmiany trendu, która jest spodziewana i zwykle nie wymaga dodatkowej uwagi, chyba że trend wykracza poza rozsądny zakres. Może to być na przykład koniec sezonu świątecznego w przypadku witryn e-commerce oraz początek roku szkolnego w przypadku gier mobilnych.
Zmiany w usłudze w Analytics
Zmiany konfiguracji usługi mogą spowodować zmianę trendu. Na stronie Administracja w sekcji Usługa kliknij Historia zmian usługi i sprawdź, czy przed zmianą trendu zostały wprowadzone jakieś zmiany. Dowiedz się, jak wyświetlać historię zmian wprowadzonych na koncie lub w usłudze.
Modyfikacje Twojej witryny lub aplikacji
Niekorzystna zmiana trendu może wystąpić, jeśli nieprawidłowo skonfigurujesz witrynę lub aplikację. Przykłady:
- Problemy techniczne, takie jak dłuższy czas oczekiwania (lub czas wczytywania strony), przeciążenie serwera itp.
- Brakujące lub błędne ustawienia w metadanych stron, np. robots.txt, sitemap.xml, SSL itp. Wyszukiwarki używają metadanych do ustalania pozycji strony w rankingu, a nieprawidłowo skonfigurowane metadane mogą prowadzić do zmiany trendu w przypadku ruchu bezpłatnego.
- Jeśli zmiana trendu występuje tylko w przypadku ruchu płatnego, kampanie reklamowe są nieefektywnie skonfigurowane.
Jak Analytics wykrywa zmiany trendów
Analiza automatyczna stosuje do ciągu czasowego algorytm podziału sygnałów na segmenty, aby wykrywać, czy wystąpiła zmiana trendu. Model dzieli ciąg czasowy na kilka części, tak aby w każdej z nich dane charakteryzowały się podobnymi wzorcami, odmiennymi niż w innych częściach. Punkty graniczne między 2 częściami stają się zmianami trendów, które rejestrujemy w raportach.
Typowy okres nauki trwa około 90 dni w przypadku wykrywania zmian w danych dziennych oraz około 32 tygodni w przypadku danych tygodniowych.