Como a Semrush transforma dados de tráfego em inteligência de tráfego

Talvez você tenha se perguntado de onde vem a inteligência de tráfego exibida nas nossas ferramentas Traffic Analytics e Market Explorer. 

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 partir de setembro de 2023, a Semrush passou a oferecer dados diários e semanais na ferramenta Traffic Analytics. 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. Com o processamento diário de dados, podemos fornecer métricas de tráfego diárias e semanais referentes aos domínios dos concorrentes.



Esta atualização impacta as estatísticas em todos os relatórios do Traffic Analytics da Semrush, incluindo dados históricos desde 2017. 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.