Como a Semrush transforma dados de tráfego em inteligência de tráfego

Talvez você tenha se perguntado de onde vem a inteligência de tráfego exibida no nosso Kit de ferramentas Tráfego e Mercado.

Este artigo explica os principais processos, desde a coleta de dados brutos até insights prontos para uso disponíveis nas ferramentas.

Basicamente, todos os dados passam por quatro etapas principais:

1. Coleta de dados
2. Limpeza de dados
3. Modelagem de dados
4. Entrega de dados

Coleta de dados

Recebemos terabytes de dados de vários provedores de dados a cada um ou dois dias. Isso é chamado de dados de sequências de cliques, ou seja, uma visualização agregada de milhões de jornadas online anônimas e reais de usuários da internet, acompanhando suas atividades online. 

Os dados de sequência de cliques permitem identificar estatísticas e tendências gerais de comportamento dos usuários. 

Limpeza de dados

Todos os dados são agregados e alinhados com um formato comum no sistema de análise de tráfego. 

Usando nosso modelo exclusivo de aprendizado de máquina, eliminamos várias anomalias nos dados. 

À medida que nossa IA aprende, começa a reconhecer padrões similares assim como faz o cérebro humano, transformando nosso modelo em um algoritmo extenso que consegue identificar anomalias e separar melhor dados questionáveis de dados representativos.

Também verificamos os dados no banco de dados de backlinks da Semrush e no banco de dados de posições orgânicas nas SERPs para conferir se correspondem às especificidades de cada país e dispositivo.

Depois que os dados são analisados pelo nosso algoritmo, temos um panorama mais realista das sessões de usuários comuns, e esse é o conjunto de dados usado para calcular nossas métricas de engajamento.

Modelagem e entrega de dados

Nesta etapa, temos uma caixa de big data em que armazenamos os dados de sequências de cliques e dados exclusivos.

Antes de inserirmos esses dados em nosso modelo de aprendizado de máquina, eles passam por mais uma verificação. Normalizamos os dados, levando em consideração a popularidade do domínio, assim como o comportamento “típico” do usuário em países, regiões demográficas, dispositivos e vários setores.

Por exemplo, é mais provável que um usuário dos EUA que usa a internet apenas uma vez por mês visite o Google (um domínio popular) do que o site da FDA (um domínio não tão visitado), então eliminamos a parte de usuários com padrões de atividade muito fracos para obter dados mais precisos para os sites mais populares e os menos visitados.

Assim, conseguimos inserir dados mais significativos em nosso modelo de aprendizado de máquina. 

O algoritmo passa por aprendizado supervisionado, o que significa que nossa tecnologia de big data continua melhorando e aprendendo todos os dias.

Dados de tráfego diários e semanais 

A Semrush oferece dados diários e semanais nos painéis de ferramentas de Tráfego e Mercado. Essa função aprimorada foi lançada junto com a adoção de um novo modelo de IA que conta com maior granularidade de tráfego, precisão e estabilidade. 

Anteriormente, processávamos os dados apenas mensalmente, mas agora o modelo conta com processamento diário de dados. Como processamos dados diariamente, conseguimos fornecer métricas de tráfego diárias e semanais dos domínios de concorrentes.

Com esse modelo de IA aprimorado, que oferece uma maior fidelidade de dados, conseguimos melhorar nossas estimativas anteriores, o que pode causar algumas variações nas métricas.

Sobre a cobertura de dados de tráfego da Semrush

Quando o assunto é a qualidade dos dados, o céu é o limite. Portanto, estamos trabalhando constantemente para adicionar novos dados às nossas ferramentas, enquanto nossa IA e a tecnologia de big data continuam aprendendo e aprimorando seus algoritmos. 

Recentemente, atualizamos nosso modelo de processamento de dados para coletar insights de tráfego, o que nos permitiu expandir a cobertura de dados de tráfego em 20%.

Veja abaixou o que mudou exatamente.